Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial: cómo preparar las profesiones del futuro

  • La automatización del empleo empieza a hacer necesario prepararse para profesiones que todavía no existen.    
  • Perfiles tecnológicos como científico de datos o experto en Inteligencia Artificial son ya muy demandados.
El mundo ha entrado en una fase en la que la inteligencia artifical será epicentro de casi todas nuestras actividades diarias.
El mundo ha entrado en una fase en la que la inteligencia artifical será epicentro de casi todas nuestras actividades diarias.
PANDA

Tengamos trabajo o no, debemos empezar a prepararnos para empleos que probablemente aún no existen. Ya contamos que dos de cada tres jóvenes pertenecientes a la generación 'millenial' están convencidos de que se dedicarán en el futuro a profesiones que todavía no existen debido a los avances tecnológicos. Profesiones antes demandadas están dejado de ser necesarias y en cambio nacen otras nuevas.

A la hora de elegir carrera, los estudiantes españoles universitarios y de máster oficial siguen aposrando más por carreras de humanidades. Sin embargo, ya el 26% de los graduados obtuvieron una titulación en Ciencias, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas, las áreas conocidas como STEM, tres puntos porcentuales más que la media de los países de la OCDE.

Para subirse a esta ola con éxito es fundamental formarse y hacerlo de manera constante o casi. Cuenta Udemy, una plataforma de formación en línea, que dentro de las STEM es notable el aumento reciente de la oferta académica para dos profesiones que se están perfilando como algunas de las más demandadas en el futuro inmediato: Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.

Científico de datos

El Big Data ha llegado para quedarse. La ciencia de datos aprovecha el avance de la conectividad y la penetración de internet para generar, registrar y modelar enormes volúmenes de información siguiendo el método científico. ¿Qué habilidades necesitas dominar para ser un data scientist?

  • Habilidades matemáticas y de estadística
  • Arquitectura de Big Data mediante el uso de software como Hadoop, bases de datos relacionales y no relacionales, empleando programas como Cassandra, MongoDB, MySQL o PostgreSQL
  • Lenguajes de programación como R, Python, S, C, SAS
  • Manejo de bases de datos como SQL y datos como SQL y programación en HIVE
  • Programas de visualización de datos con softwares como Kibana, Tableau, Clip View, o incluso Excel
  • Y tener curiosidad para buscar relaciones entre los datos que no necesariamente parecen relacionados

Experto en Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial permite realizar sistemas capaces de aprender y predecir a partir de la lectura de datos de otros sistemas o directamente del entorno. Esta información es procesada y guardada en forma de conocimiento que después se utiliza para emitir recomendaciones y acciones. ¿Qué requisitos hacen falta para convertirse en un solicitado experto en IA?

  • Conocer los fundamentos del procesamiento de datos
  • Dominar el desarrollo de aplicaciones o software con lenguajes de programación R, Python, C#, C++, entre otros. Al contrario que el software tradicional, cuyo objetivo es limitado y centrado en una serie de tareas específicas, el utilizado en IA está enfocado en el aprendizaje constante
  • Dominio del Big data
  • Conocer softwares de aprendizaje artificial o machine learning
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