Importancia y usos de data science e inteligencia artificial

1

Oportunidades laborales en Data Science e inteligencia artificial

2

Glosario para entender el mundo de Data Science e inteligencia artificial

3

¿Qué es Data Science?

4

¿Qué es inteligencia artificial? ¿Cuál es su diferencia con Data Science?

5

¿Qué es Big Data? ¿Cuál es su diferencia con Data Science?

6

¿Qué NO es Data Science? ¿Por qué aprenderla?

7

Áreas de aplicación de Data Science e inteligencia artificial

8

Roles en la industria: cómo funcionan los equipos de datos e inteligencia artificial

Quiz: Importancia y usos de data science e inteligencia artificial

Data Analyst

9

¿Qué hace una Data Analyst?

10

Herramientas y tecnologías para Data Analysts

11

La experiencia de un Data Analyst: entrevista a Demian Arenas

Quiz: Data Analyst

Data Scientist

12

¿Qué hace una Data Scientist?

13

Herramientas y tecnologías para Data Scientists

14

La experiencia de una Data Scientist: entrevista a Nazly Santos

Quiz: Data Scientist

Data Engineer

15

¿Qué hace una Data Engineer?

16

Herramientas y tecnologías para Data Engineers

17

La experiencia de un Data Engineer: entrevista a Alexis Araujo

Quiz: Data Engineer

Machine Learning Engineer

18

¿Qué hace una Machine Learning Engineer?

19

Herramientas y tecnologías para Machine Learning Engineers

20

La experiencia de un Machine Learning Engineer: entrevista a Gerson Perdomo

Quiz: Machine Learning Engineer

Ser profesional en el mundo de los datos e IA

21

Soft skills para Data Science

22

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Áreas de aplicación de Data Science e inteligencia artificial

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Recursos

Dentro de la inteligencia artificial y Data Science nos encontramos con muchas áreas y ramas en las cuales se puede profundizar, algunos ejemplos de estas áreas y ramas son:

Ramas de la inteligencia artificial

Los distintos campos en que se divide la inteligencia artificial se pueden apreciar de la siguiente manera, cada una con su propio encanto:

Áreas de Data Science

En este punto es muy importante resaltar que los siguientes ejemplos sobre la aplicación de Data Science son solamente algunos de los muchos que existen.

  • Salud.
  • Procesos de producción.
  • Procesos comerciales.
  • Redes sociales.

Conclusión

En definitiva, la industria de Data Science e inteligencia artificial tiene una gama tan amplia de áreas de aplicación que es muy seguro que encuentres una que se alinee con tus gustos e intereses.

Distintos logos de areas de aplicación de la Data.

Aportes 42

Preguntas 8

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Me interesaría mucho aplicar data science para analizar los sistemas que promueven, toleran o ignoran las conductas de corrupción de los gobiernos, es decir la ilegalidad e inmoralidad que afecta a los distintos ámbitos gubernamentales. Creo que latinoamérica nunca va a poder salir de la pobreza hasta tanto no se identifique primero y solucione después el tema de la corrupción institucionalizada que en mayor o menor medida afecta a todos nuestros países.

Las principales áreas de aplicación de data science e inteligencia artificial son:

  • Machine Learning
  • Depp Learning
  • RPA
  • Visión artificial
  • Procesamiento de lenguaje natural
  • Robótica

Toda aplicación que ayude a salvar vidas, ese debe ser nuestro objetivo como estudiantes de tecnología. ❤️

Un ejemplo en salud es la detección automatizada y temprana de células cancerígenas en estudios de mastografía.

Ramas de la IA

  • Áreas de aplicación Inteligencia artificial

-Machine learning: subrama: Deep learning: imitar comportamiento humano
-Software automatización de procesos
-Visión artificial
-Procesamiento lenguaje natural: asistente virtual
-Robotica: combina software con hardware

  • Áreas aplicación data science:

Salud
Procesos productivos
Procesos comerciales
Redes sociales: identificación noticias fake, analisis sentimientos

no me quedo claro que es RPA

Me interesa aprender data analisis para comprender y reflejar resultados de investigaciones oceanograficas en areas protegidas marinas y quizas hacer una plicacion que permita a las personas encontrar rapidamente respuesta a sus preguntas sobre ciencias oceanograficas referidas a las areas protegidas marinas. Existen miles de scientific journals con muchisismos datos sobre biologia y ecologia de especies que me parecen largamente dispersos y las conexiones entre estos datos no son faciles de encontrar. Creo que el data analisis unido a la inteligencia artificial podria facilitar a estudiantes, cientificos y personas interesadas a encontrar rapidamente resultados validos para tomar decisiones por ejemplo de manejo y conservacion de habitats, o bien de agregar valor a las areas protegidas marinas.

Recomiendo leer el libro “Sálvese quien pueda” de Andrés Oppenheimer, en el se encuentran muchos ejemplos interesantes de IA.

Información resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

La inteligencia artificial tiene muchas ramas

  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • RPA
  • Visión artificial
  • Procesamiento de lenguaje natural
  • Robótica

La robótica te permite observar la unión entre el software y el hardware. Puedes aplicar Data Science a cualquier industria que genere datos

Estudio ingeniería Electrónica y me emociona aplicar el área de visión artificial, algebra lineal y el diseño de circuitos con la inteligencia artificial.
Espero aprender mucho en este curso

Resulta fascinante idealizar comportamientos humanos basado en los datos que se ejercen de manera inconsciente, cuanto dura una emocion, como evitar la depresion y aumentar la felicidad, o cuanto tiempo exacto de ejercicio se requiere para tener una vida saludable.

Este tipo de sucesos son los ideales para analizar diferentes avances como seres, diria yo ( * _ *)

Se debe saber que area de aplicacion segun tu problema, a veces se pueden resolver incluso sin usar ML, simplemente organizando y limpiando los datos

Todas las ramas de IA son muy interesantes, trabajar en cualquiera de ellas debe ser emocionante.

Lo que me fascina del estudio de los datos es que tiene un campo de aplicación prácticamente ilimitado, dado que en la mayoría de las industrias a diario se generan datos, que una vez procesados, resultan en descubrimientos impresionantes que pueden mejorar los procesos previamente establecidos.

Me interesa mucho, principalmente el Machine Learning y el Deep learning por su uso en la Neurociencia computacional.

áreas de aplicación de data Science e IA ML DEEP LEARNING. RPA.optimisacion de procesos y automatización VISION ARTUFICIAL. analizar y procesar imágenes atravez de una cámara web PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL Áreas de aplicación de data Science SALUD. optimizar bases de datos clínicas, modelos que detecten enfermedades a tiempo PROCESOS PRODUCTIVOS. PROCESOS COMERCIALES. REDES SOCIALES. análisis de sentimientos me gustaría aplicar este rol para analizar que tan contaminado esta nuestro planeta e implementar modelos de predicción de como estará en unos años si seguimos así

Es increíble ver que el Data Science se puede aplicar a cualquier empresa que tenga buenos datos

Trabajo en inversiones y siento que el futuro de todas las industrias, incluyendo inversiones no se puede pensar sin data science.

Me interesaría trabajar aplicar la ciencia de datos y el procesamiento del lenguaje, en el área de salud mental.

Me gustaría combatir la corrupción y generar valor para las comunidades.

Analisis de sentimientos en las redes sociales, wow

Áreas de aplicación de data science

Procesamiento del lenguaje natural: Asistentes virtuales que permiten escuchar peticiones.

Procesamiento del lenguaje natural: Asistentes virtuales que permiten escuchar peticiones.

Visión artificial: analizar y procesar imágenes en tiempo real a través de diversas cámaras web

Deep Learning: sub-rama del Machine Learning. Aprendizaje supervisado y no supervisado y semi supervisado

RPA: Software de automatización de procesos; para obtención de leads y optimizar procesos productivos.

La combinación de software con hardware es lo máximo!

Siento que esto es el futuro

Aplicar Data Science en IA para predecir gustos en mi entorno de formación laboral

ha mi me encantaría implementar un modelo con visión artificial que permita determinar si una persona puede tener algún síntoma de ansiedad o depresión

Deep Learning es un tipo de Machine Learning, no es una rama aparte.

Yo tengo mi carrera de Ing. Metalurgica, podria aplicarlo a optimizar la toma de decisiones en los parametros operativos de acuerdo a los resultados (eso seria la data ).

La importancia de la ética en la IA

para tratar de conquistar el mundo …

Muero por aprender aprender Deep Learning!

Demasiado interesante! Los campos de aplicación y las posibilidades son muuuy amplias!

A mi me apasionan los autos autonomos y todo lo que es relacionado a medicina. Me encantaría ver a robots haciendo operaciones o diagnosticos al instante para poder prevenir todo tipo de enfermedades.