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

¬ŅQu√© es Data Science?

4

¬ŅQu√© es inteligencia artificial? ¬ŅCu√°l es su diferencia con Data Science?

5

¬ŅQu√© es Big Data? ¬ŅCu√°l es su diferencia con Data Science?

6

¬ŅQu√© NO es Data Science? ¬ŅPor qu√© aprenderla?

7

√Āreas de aplicaci√≥n 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

¬ŅQu√© 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

¬ŅQu√© 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

¬ŅQu√© 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

¬ŅQu√© 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

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La experiencia de un Data Engineer: entrevista a Alexis Araujo

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Recursos

Para aprender acerca de las actividades de un Data Engineer, qué mejor idea que preguntarle a uno. En este caso nuestro invitado es Alexis Araujo, integrante del equipo de Data De Platzi.

Dos personas sentadas, cada una en un lado de la mesa conversando.

¬ŅC√≥mo conociste el mundo de la Data y como supiste que este rol era para ti?

Lo conocí en mi primer trabajo, cuando me encargaron extraer datos y conectar diferentes fuentes con las bases de datos. Supe que este rol era para mí porqué me gustan las bases de datos y todo lo relacionado con ellas.

¬ŅCu√°ndo sabe una empresa que necesita un Data Engineer?

Cuando la empresa tiene métricas y sabe para qué las va a utilizar es cuando se va a requerir el rol de Data Engineer., ya que son los que crean los puentes para poder traer los datos de distintas fuentes a la empresa.

¬ŅCu√°les son las actividades del d√≠a a d√≠a de un Data Engineer?

Las actividades m√°s habituales para este rol son:

  • Saber a qu√© fuentes se van a conectar.
  • Hacer conexiones con las fuentes de datos.
  • Conocer las aplicaciones desde las que se conectan.
  • Modelos de datos dentro de cada aplicaci√≥n.
  • Documentaci√≥n de la API.

¬ŅC√≥mo influye el tama√Īo del proyecto en el flujo de trabajo?

Independientemente del tama√Īo, lo importante es dar informes constantes de la informaci√≥n de valor sobre los datos, lo m√°s r√°pido posible. Por lo que la extracci√≥n de datos y ponerla al alcance del equipo de Data lo m√°s r√°pido que se pueda es prioritario.

¬ŅC√≥mo se relaciona un Data Engineer con los dem√°s roles del equipo?

Este rol se debe relacionar mucho con los demás miembros del equipo para saber qué información es necesaria, de dónde se va a conseguir y cómo se va a realizar la conexión.

¬ŅQu√© es lo que m√°s te gusta y el mayor reto en tu carrera como Data Engineer?

Lo que más me gusta de ser Date Engineer es que puedo aprender acerca de varias tecnologías y bases de datos. El mayor reto dentro de mi carrera ha sido manejar Big Data y API’s a las que no sabía como conectarme.

Conclusión

Además de tener una comunicación excelente con el equipo, un Data Engineer debe estar abierto al aprendizaje de todo tipo de herramientas que permita hacer las conexiones adecuadas. Las herramientas pueden cambiar de sector en sector o de donde se quiera extraer la información.

Aportes 18

Preguntas 4

Ordenar por:

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Data Engineer

  • Conectarse a diferentes bases datos
  • Casos de uso de las bases de datos
  • Saber que medir
  • Como vamos a extraer informacion
  • Construir puentes de info
  • Conocer fuentes de datos y conexiones
  • Modelos de datos
  • Extraer informacion
  • Siempre dar entregables (datos para analisis)

Me gustar√≠a que estas entrevistas fuesen m√°s conversaci√≥n y menos preguntas ‚Äúprefabricadas‚ÄĚ. Considero que podr√≠a aportar a√ļn m√°s valor. Saludos.

ūüí°Me encanto mucho la entrevista si tu tienes mas preguntas, no dudes en escribirme y seguir la conversaci√≥n sobre este role, tan importante dentro de la industria ūüéČ Me puede seguir en twitter: @alexinaraujo

nunca habia durado tanto tiempo sentado poniendo atencion a un curso, en serio Platzi si sirve.

el data engineer me emociona bastante aprenderlo, estas entrevistas ayudan mucho a ver las experiencias en los enfoques de los cursos.

Alexis es un crack!!! Es el profe de los nuevos cursos de AWS, recomendados

Ahorita que estoy iniciando con la escuela de Data Science, me podr√≠an dar sus comentarios para saber que rama es mejor para iniciar en este mundo? Yo eleg√≠ Data Analyst porque considere que es la que mejor se podr√≠a adaptar a mis habilidades, pero veo que tambi√©n Scientist o Engineer est√°n muy interesantes. ¬ŅQu√© opinan? Tambien en la parte de matematicas no soy muy bueno, pero supongo que con la practica lo lograre

Muy buena entrevista!

Información resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

  • La ingenier√≠a de datos tiene mucho aporte para las empresas

  • Importante saber a qu√© fuentes de datos nos vamos a conectar

  • En todos los negocios es bueno entregar informes que aporten mucho valor al negocio

  • Comunicaci√≥n y trabajo en equipo. Importante

¬ŅC√≥mo empezar?

Aprender:

-Python
-Bases sólidas de ingeniería de software
-Automatización y scripting
-Pandas y Apache spark
-Bases de datos sql y nosql

Construir puentes de informacion
Saber que medir
Siempre dar entregables (datos para analisis)
que vamos a medir
conocer el negocio

Dato importante de la clase

No se pueden usar las bases de datos que se usan en producci√≥n porque son bases transaccionales (OLTP), est√°n dise√Īadas para diferentes transacciones, crear registros o actualizarlos, pero no para consultar o extraer datos de ellas ya que las base se puede romper. Para esto se usan bases de datos OLAP

Se le nota que ama lo que hace

Excelente video. Viendo el video de Data Engineer, me gusta este perfil casi igual que el de Data Analyst