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Author: Vidushi-Gupta

1-Introduction/01-defining-data-science/translations/README.es.md

@@ -50,7 +50,7 @@ Dado que los datos son omnipresentes, la propia ciencia de los datos es también
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 <dt>Bases de datos</dt>
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-Una consideración crítica es **cómo almacenar** los datos, es decir, cómo estructurarlos de forma que permitan un procesamiento más rápido.  Hay diferentes tipos de bases de datos que almacenan datos estructurados y no estructurados, que <a href="../../2-Working-With-Data/README.md">consideraremos en nuestro curso</a>.
+Una consideración crítica es **cómo almacenar** los datos, es decir, cómo estructurarlos de forma que permitan un procesamiento más rápido.  Hay diferentes tipos de bases de datos que almacenan datos estructurados y no estructurados, que <a href="../../../2-Working-With-Data/README.md">consideraremos en nuestro curso</a>.
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 <dt>Big Data</dt>
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@@ -66,7 +66,7 @@ Un área del Machine learning llamada inteligencia artificial (IA o AI, por sus
 </dd>
 <dt>Visualización</dt>
 <dd>
-Cantidades muy grandes de datos son incomprensibles para un ser humano, pero una vez que creamos visualizaciones útiles con esos datos, podemos darles más sentido y sacar algunas conclusiones. Por ello, es importante conocer muchas formas de visualizar la información, algo que trataremos en <a href="../../3-Data-Visualization/README.md">la sección 3</a> de nuestro curso. Campos relacionados también incluyen la **Infografía**, y la **Interacción Persona-Ordenador** en general. 
+Cantidades muy grandes de datos son incomprensibles para un ser humano, pero una vez que creamos visualizaciones útiles con esos datos, podemos darles más sentido y sacar algunas conclusiones. Por ello, es importante conocer muchas formas de visualizar la información, algo que trataremos en <a href="../../../3-Data-Visualization/README.md">la sección 3</a> de nuestro curso. Campos relacionados también incluyen la **Infografía**, y la **Interacción Persona-Ordenador** en general. 
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1-Introduction/01-defining-data-science/translations/README.nl.md

@@ -45,7 +45,7 @@ Já que dados são um conceito difundido, a ciência de dados em si também é u
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 <dt>Banco de Dados</dt>
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-A coisa mais óbvia a considerar é **como armazenar** os dados, ex. como estruturá-los de uma forma que permite um processamento rápido. Existem diferentes tipos de banco de dados que armazenam dados estruturados e não estruturados, que <a href="../../2-Working-With-Data/README.md">nós vamos considerar nesse curso</a>.
+A coisa mais óbvia a considerar é **como armazenar** os dados, ex. como estruturá-los de uma forma que permite um processamento rápido. Existem diferentes tipos de banco de dados que armazenam dados estruturados e não estruturados, que <a href="../../../2-Working-With-Data/README.md">nós vamos considerar nesse curso</a>.
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 <dt>Big Data</dt>
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@@ -61,7 +61,7 @@ Como aprendizado de máquina, inteligência artificial também se baseia em dado
 </dd>
 <dt>Visualização</dt>
 <dd>
-Vastas quantidades de dados são incompreensíveis para o ser humano, mas uma vez que criamos visualizações úteis - nós podemos começar a dar muito mais sentido aos dados, e desenhar algumas conclusões. Portanto, é importante conhecer várias formas de visualizar informação - algo que vamos cobrir na <a href="../../3-Data-Visualization/README.md">Seção 3</a> do nosso curso. Áreas relacionadas também incluem **Infográficos**, e **Interação Humano-Computador** no geral.
+Vastas quantidades de dados são incompreensíveis para o ser humano, mas uma vez que criamos visualizações úteis - nós podemos começar a dar muito mais sentido aos dados, e desenhar algumas conclusões. Portanto, é importante conhecer várias formas de visualizar informação - algo que vamos cobrir na <a href="../../../3-Data-Visualization/README.md">Seção 3</a> do nosso curso. Áreas relacionadas também incluem **Infográficos**, e **Interação Humano-Computador** no geral.
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1-Introduction/01-defining-data-science/translations/README.pt-br.md

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