Solo dejare la siguiente frase: Dato, mata relato.
Importancia y usos de data science y machine learning
Oportunidades laborales en Data Science e inteligencia artificial
¿Qué es Data Science?
Diferencia entre inteligencia artificial y Data Science
Roles en la industria: cómo funcionan los equipos de datos e inteligencia artificial
¿Qué NO es Data Science? ¿Por qué aprenderla?
Quiz: Importancia y usos de data science y machine learning
Data Analyst
¿Qué hace una Data Analyst?
Herramientas y tecnologías para Data Analysts
Quiz: Data Analyst
Data Scientist
¿Qué hace una Data Scientist?
Herramientas y tecnologías para Data Scientists
La experiencia de una Data Scientist: entrevista a Nazly Santos
Quiz: Data Scientist
Data Engineer
¿Qué hace una Data Engineer?
Herramientas y tecnologías para Data Engineers
La experiencia de un Data Engineer: entrevista a Alexis Araujo
Quiz: Data Engineer
Ser profesional en el mundo de los datos y machine learning
Soft skills para Data Science
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¡Hola! Antes de sumergirnos en los temas fundamentales de ciencia de datos e inteligencia artificial, queremos que tengas una herramienta muy poderosa.
A lo largo de las clases de este curso es posible que te topes con ciertos conceptos que todavía no conoces y es normal porque vas iniciando tu carrera en Data Science.
Por ello te compartimos este glosario para entender el mundo de data science e inteligencia artificial.
👉 Descarga aquí tu glosario.
Consúltalo en cualquier momento durante este curso cuando no conozcas algún concepto.
¡Nos vemos en la siguiente clase donde entenderás qué es data science 💚🤓
La industria de la Data Science e inteligencia artificial está en constante crecimiento.
Cada vez existen más oportunidades laborales, debido a que las empresas se están adaptando a tomar las decisiones basadas en datos, para incrementar la calidad de las iniciativas y transformar o crear productos que resulten relevantes para sus consumidores.
Crece la demanda de personal capacitado para encontrar y explotar dichas oportunidades.
Una referencia general para conocer cuál es el salario de una persona que se dedica a la Data es el siguiente rango de acuerdo al puesto:
Puesto junior | Puesto senior |
---|---|
1.000 USD | 4.000 USD |
Estos salarios confirman que es una industria en crecimiento y en la cual existen muchas oportunidades, como por ejemplo alrededor de 300.000 vacantes en LinkedIn.
Los procedimientos de Data se pueden aplicar a cualquier sector o área que genere datos, que por lo general son todos, dándole una gran versatilidad a la profesión, para que puedas elegir la industria que más te llame la atención. Algunos ejemplos son:
Sería bueno entonces que reflexiones sobre cómo podría impactar en la toma de decisiones una recolección de data con ayuda de la tecnología, y que podría beneficiar a prácticamente cualquier industria.
Ten la seguridad de que sin importar cuál elijas, podrás encontrar la oportunidad de aportar con tu labor como Data Scientist.
Existen varios roles dentro de la industria de ciencias de datos, de los que puedes elegir el que más te guste o llame tu atención.
Contribución creada por: Ismael H.
Aportes 196
Preguntas 29
Solo dejare la siguiente frase: Dato, mata relato.
La ciencia de datos se conforma a partir de tres bases:
Su propósito es el poder tomar decisiones basadas en datos y poder generar una estrategia para resolver una problemática.
Yo ahora mismo estoy estudiando la ruta de científico de datos y, aunque algunas partes pueden ser más complicadas que otras, el lograr finalizar los cursos y poder aplicarlo después es muy gratificante 😁.
Suerte a todos los que están empezando por esta ruta 🏆.
Aqui empieza mi carrera como data scientist.
Recomiendo colocar la velocidad del video en 1.5x
Está claro que vivimos un auge del data science. cada vez mas empresas toman decisiones basadas en datos. hay mas de 300 mil vacantes en esta rama solo en linkedin. los salarios van desde 1000 a 4000 u$s.
(primer comentario) 😃
Despues de 4 años de no programar, de estár frustrado, hoy en un video de Freddy me regresó la motivación para empezar mi sueño de desarrollar software! Nos vemos al final de la ruta de aprendizaje de IA y ciencia de datos.
En los podcast de Platzi nos revelan cómo muchas personas han hecho estos cambios en sus vidas, los cuales han llegado a ser muy exitosos… Espero algún día estar en un podcast contando mi historia, explicando que así fue como empecé, con la Escuela de DataScience e Inteligencia Artificial.
Never stop learning, because life will never stop teaching 💚
Inicio mi tesis en 2 meses. Se basará en visión por computadora y human pose estimation.
Tomaré toda la escuela de Data Science e Inteligencia Artificial durante mis vacaciones e comenzaré con todos los conceptos claros. ¡Así que a darle!
Mi aporte a la clase.
Alguna de esas 300.000 vacantes será mía, o al menos lo intentaré.
GLOSARIO DE DATA SCIENCE 📗
¡Hola! Antes de sumergirnos en los temas fundamentales de ciencia de datos e inteligencia artificial, quiero que tengas una herramienta muy poderosa.
A lo largo de las clases de este curso es posible que te topes con ciertos conceptos que todavía no conoces y es normal porque vas iniciando este camino.
Por ello te compartimos este glosario para entender el mundo de data science e inteligencia artificial.
👉 Descarga aquí tu glosario.
Consúltalo en cualquier momento durante este curso cuando no conozcas algún concepto.
¡Nos vemos en la siguiente clase donde entenderás qué es data science 💚🤓
Un ejemplo en pequeña escala, queria saber que dia podia descansar en un restaurant que abri y lo unico que se me ocurrio fue trabajar por 3 meses sin descanso recolectar los tickets de cada dia y plasmarlo en una grafica, asi pude definir el dia en que menos ventas tenia, fue cansado pero optimise mis ganancias 😁.
Esta rama de la programación me llama mucho la atención, me interesa saber sobre la ciencia de datos a profundidad, pues leyendo encontré que se puede aplicar a cualquier profesión para potenciarla, realmente es algo que me entusiasma, en especial hacia el campo de la bioingeniería, carrera que me encuentro cursando, podría aplicarse a la genética y el proceso de datos en la ingeniería de tejidos.
Dejo link de una página donde leí sobre la ciencia de datos y despertó mi interés: https://inlab.fib.upc.edu/es/blog/que-es-un-data-scientist
Empiezo mi curso de Data. No sé nada de matemáticas, programación y estadística, así que, será un gran reto para mí. Pienso dedicarle 2 horas diarias para aprender de verdad. Si alguien tiene alguna recomendación para mí es bienvenidas su recomendación.
La ciencia de datos es una disciplina que utiliza una combinación de habilidades y conocimientos en áreas como las ciencias computacionales, las matemáticas y el dominio del negocio, para poder tomar decisiones basadas en datos y generar estrategias para resolver problemas.
Las ciencias computacionales incluyen habilidades como la programación, la gestión de bases de datos y la tecnología de la información.
Las matemáticas incluyen habilidades como la estadística, el cálculo y el álgebra lineal, que se utilizan para analizar y comprender los datos.
El conocimiento del entorno del negocio y del negocio mismo se refiere a la comprensión del contexto en el que se están analizando los datos y a la capacidad de utilizar los resultados del análisis de datos para tomar decisiones informadas y diseñar estrategias efectivas.
En conjunto, estas habilidades y conocimientos se combinan para permitir que los científicos de datos extraigan información valiosa de los datos y la utilicen para abordar problemas y tomar decisiones informadas.
Resumen
1.Contexto:
La industria está en constante crecimiento, las empresas cada vez más están tomando decisiones basadas en datos, y están en búsqueda de profesionales especializados en Data Science.
2.Salarios:
Los salarios juniors van alrededor de 1000usd en latinoamerica, mientras los seniors tienen salarios que rondan los 4000usd
3.Aplicabilidad:
Los conocimientos de Data Science son aplicables casi a cualquier cosa, las posibilidades son infinitas.
La inteligencia artificial y el ciencia de datos son campos en constante crecimiento y demanda, por lo que hay una gran cantidad de oportunidades laborales disponibles para las personas con habilidades en estas áreas. Algunos ejemplos de trabajos comunes en estos campos incluyen:
Ingeniero en aprendizaje automático: Diseña y desarrolla sistemas de aprendizaje automático para mejorar el rendimiento de las computadoras.
Científico de datos: Utiliza técnicas de análisis de datos para extraer información valiosa de conjuntos de datos masivos.
Investigador en inteligencia artificial: Realiza investigaciones en áreas como el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural para desarrollar nuevas técnicas de IA.
Analista de datos: Utiliza herramientas de análisis de datos para ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos.
Consultor en inteligencia artificial: Ayuda a las empresas a implementar soluciones de IA en sus operaciones diarias.
En general, las oportunidades laborales en el campo de la inteligencia artificial y la ciencia de datos son muy amplias y están disponibles en una variedad de industrias, desde la tecnología y la banca hasta la salud y la fabricación.
En resumen, hoy en dia los datos, es el petroleo del mundo y si aprendemos data science, lo podemos aplicar a cualquier profesión.
En conclusion siempre habra trabajo. 😃
Extraordinarias lecturas recomendadas, muchas gracias por el aporte, la pagina de getonboard muy ilustrativa respecto a los puestos, vacantes y especializaciones que se necesita para cada uno y esto nos permita que lo que decidamos tenga un enfoque en base a las necesidades de la industria. También pude ver la agenda para ver el Curso que se estrenara este 05 de abril y la que me encanto fue la pagina de Insights de los Hot Skills, bastante revelador las habilidades que se necesitan para cada uno de los nichos de tecnología para especializarnos y enfocarnos en lo que nos apasione, lo mío son el análisis de datos y veré que opción es la que necesito desarrollar. Gracias por estos aportes.
He realizado el examen de este curso tres veces y no lo he podido pasar. Espero que no sea una mala señal de lo que me espera si sigo con esta carrera… 😦
AMIGUEEEEEEEEEE JAJAJAJAJ EL PROGRESISMO PERDERA AMIGOS
Un perfil de Data Science es alguien que utiliza herramientas y técnicas para analizar datos y encontrar patrones y tendencias ocultas en ellos. Esta persona debe tener habilidades en matemáticas, estadística y programación, así como también tener una buena comprensión de los datos y del negocio en el que trabaja. Su objetivo es utilizar los datos para tomar decisiones informadas y ayudar a mejorar el desempeño y la eficiencia de una empresa o proyecto.
Iniciando el curso con toda la actitud. Dejo el comentario como remembranza.
Hoy comienzo este largo camino en el mundo de la Data
Aqui empieza mi carrera como Enginner de Machine learning
.
.
uffff la mejor información que he visto. MIl gracias, ahora tengo claridad. hoy me trasnocho.
Seremos parte de la policía del pensamiento jaja
Emocionadisima de iniciar hoy #datascience 💚
Hace dias inicie con la ruta de los fundamentos pero no me sentí comodo iniciando con los curso de chat gpt, ya que me gustaria aprender primero todo lo que conlleva la ciencia de datos y en el proceso poco a poco usar herramientas como chat gpt
Hola comunidad!! Comenzando una nueva aventura de aprendizaje, con la motivación de salir adelante, esperando poder lograr entender y aprender lo que es ahora la tecnología, con mis 50 años y sin saber nada de tecnología este es un gran reto y espero poder lograrlo!!!
Como toda clásica historia, porque les ha pasado a muchos. Cuando iba a entrar a la Universidad, tenía la opción de estudiar o Estadística o Psicología. Ya me gradué como psicólogo, pero siento remordimiento de no haber elegido la estadística por miedo a las matemáticas. Ahora, gracias a Platzi, a otras plataformas online y al contexto actual que podré por fin combinar mi pasión con los datos, la tecnología y la estadística al campo de la psicología, especialmente en sector de salud, educación, emprendimiento y talento humano. ¡La felicidad! 😃
empiezo hoy 28/01/2023 espero acabar este mismo año y aprender muy bien 😃
Retomando después de parar algunos meses. ¡A por todo! 😄
Volveré a ver esta clase cada que me dé flojera estudiar
Esta bien bonito el Jersey!!!
¡Muy motivadoras palabras para iniciar!
La ciencia de Datos,es una disciplina que viene a facilitar
la toma de decisiones en la industria, en la medicina , en la educación,en el deporte en las ventas y en un sin fin de discplinas mas.
¿Si estudié programación pero ahora quiero estudiar Data Science, creen que se puedan complementar o podría tener problemas a la hora de buscar un empleo?
El día de hoy empieza mi aprendizaje en el mundo de la ciencia de datos, veamos qué tan lejos llega esta aventura, mucho ánimo a todos aquellos que también están empezando este viaje 😃
Es una carrera que va en crecimiento debido a que los datos cada vez son mayores
Bueno, comenzamos con Deira Science!
Que buena producción de estos cursos, realmente motivan a nunca parar de aprender
Definitivamente hay una creciente demanda, pero a la vez creo que hay una creciente ignorancia sobre lo que un científico de datos hace y puede hacer
Iniciando hoy en el mundo de Data Science
“Los datos son la nueva ciencia. Los grandes datos tienen las respuestas.” ~ Pat Gelsinger
Gracias por la bienvenida Equipo
Si la IA evoluciona nostors tambien.
De acuerdo con el artículo 42 y siguientes de la Constitución Política hasta el artículo 77, vas a clasificar en cada artículo si es un derecho social, económico y cultural, es decir artículo por artículo del 42 al 77. Y al frente de cada uno indicar como la constitución se encarga de protegerlos.
Gracias por enseñar 😉
¿Qué aprenderemos en este curso?
¿Por qué la carrera de Data Science está en un constante crecimiento?
¿Cuántas vacantes pueden haber hoy en día en LinkedIn en el área de Data Science?
¿Cuál es el promedio del salario de un Junior y un Senior en el área de Data Science?
¿Podemos aplicar los conocimientos de Data Science en cualquier industria?
Gracias amigos
Claro está que van a pedir mucha experiencia años…pero bueno crear proyectos con lo que se vaya aprendiendo.
Solo quiero dejar por aquí un curso completo de Ciencia de datos no técnico para principiantes, pero tiene un par de detalles, el primero es que está en inglés, el segundo es que es del 2016 y el último es que dura 6 horas, pero les aseguro que vale la pena, ya que está supercompleto y les da una muy buena idea de que estarán haciendo al trabajar con datos.
quiero trabajar}
Inicia mi futuro en la escuela de ciencia de datos¡
Nunca es tarde para aprender, estuve mucho tiempo en Desarrollo de software y Web. Ahora empieza esta nueva aventura.
SUPER
😃
Venga a darle con todo
Muy bien. Mi primera clase.
Como forzada esa conversación jejeje
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