Importancia y usos de data science e inteligencia artificial

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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

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Soft skills para Data Science

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Soft skills para Data Science

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Recursos

Habilidades blandas para Data Science

Aunque muchas veces pasan desapercibidas, este tipo de habilidades son muy importantes para un correcto desempe√Īo en el mundo de la Data. Algunas de estas son:

  • Storytelling.
  • English.
  • Pensamiento cr√≠tico.
  • Creatividad.
  • Hacer que las cosas pasen.
  • Asumir responsabilidad de los proyectos que se te encarguen.
  • Trabajo en equipo tanto con los miembros de Data, como con los dem√°s miembros de las √°reas del negocio.
  • Curiosidad.
Varios implementos de estudio reunidos en el medio.

Para desarrollar estas habilidades blandas puedes seguir las escuelas de Enlgish Academy y la Escuela de habilidades blandas.

Aportes 21

Preguntas 1

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Habilidades

  • Storytelling
  • Interaccion
  • Comunicar hallazgos
  • Conocimiento del ingles
  • Areas de negocio
  • Creatividad
  • Hacer que las cosas pasen
  • Trabajar en equipo
  • Curiosodad implacable
  • Constante aprendizaje

Que lindo curso. La verdad que de lo mejor de la ruta. Me sirvió para poder refrescar la mayoría de los conceptos.

A mi parecer hay 2 habilidades que resaltan sobre el resto y son:

  • Saber ingl√©s a un nivel conversacional(B1).

  • Tener manejo de habilidades blandas(aplica a todos los roles de data), tal parece que es de los mas resaltante.

Story Telling con Datos, un buen libro para comenzar a familiarizarse con esta rama del Data Science.

Soft skills para data science

  • Comunicaci√≥n y storytelling

  • Ingl√©s, debido a que las tecnolog√≠as, informaci√≥n y documentaci√≥n, que vas a utilizar para aprender, est√°n en este idioma. Adicionalmente la mayor√≠a de ofertas de trabajo se dan a nivel internacional.

  • Desarrollar pensamiento cr√≠tico, para identificar cu√°les de las necesidades planteadas realmente representa un impacto real.

  • Creatividad para realizar los an√°lisis de diferentes maneras, generar diferentes hip√≥tesis por las que est√° pasando algo, optimizar procesos.

  • Hacer que las cosas pasen y asumir la responsabilidad de los an√°lisis que tengas que hacer.

  • Trabajo en equipo

  • Curiosidad para no parar de aprender.

ya había arrancado la ruta de data análisis, pero me regresé para iniciar la escuela de data science e IA, este curso introductorio está muy bueno, de lo mejor las entrevistas, y también el acercamiento con cada uno de los roles. me interesan muchas áreas pero como lo mencionaron, lo mejor es especializarse en cosas específicas pues puede llegar a ser demasiado. ahora me emociona empezar a aprender a programar. saludos

Vamos por él MLE banda!!! guarden este comentario. Regresare cuando consiga mi primer trabajo.

Muy cierto las habilidades técnicas son importantes pero las habilidades blandas son las que marcan la diferencia

HABILIDADES BLANDAS

  • Comunicaci√≥n y Storytelling: Constante comunicaci√≥n recoger e informar hallazgos
  • Ingles: Muchas de las tecnolog√≠as esta en este idioma, as√≠ como ofertas laborales.
  • Pensamiento cr√≠tico: Ver solicitudes que tengan un impacto real en el negocio.
  • Creatividad: An√°lisis de diferentes maneras, mejorar procesos.
  • Hacer que las cosas pasen.
  • Trabajo en equipo.
  • Curiosidad implacable y constante aprendizaje

Información resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

  • La comunicaci√≥n y el Storytelling son habilidades muy importantes

  • Importante el ingl√©s

  • Pensamiento cr√≠tico y la creatividad

  • Hacer que las cosas pasen y tomar la responsabilidad de los resultados

  • Curiosidad

El mejor curso para tener un framework claro, y para saber como orientar mi aprendizaje. Sobre todo cuando tengo un proyecto para atacar, y no sabía como hacerlo, muchas gracias! ahora sé por donde empezar (Data analyst).

La más importante de todas es el inglés la mayoría de ofertas laborales lo exigen y para uno poder escalar en los roles se necesita de este.

Que excelente curso, muy clara toda la información y lo mas emocionante saber todo lo que puedes lograr aprender en cualquiera de las ruta que te enfoques del Data-Scientist e inteligencia artificial.

Este ha sido uno de los mejores cursos que he tomado en esta ruta ūüĎć
Vaya forma de sumergirnos al mundo de los datos ūüíö

Gracias por este curso profes, enserio que ha sido excelente!

Storytelling es muy importante para poder exponer a los stakeholders los hallazgos surgidos en el análisis, así como para la vida en general, contar historias ha sido la manera que tiene el hombre de crear creencias e influencia en los demás. Una buena historia puede impactar en el alcance de objetivos e influir en un grupo de personas para hacer determinada acción o evadirla.

Recomiendo enormemente aprender Ingles; para todas las profesiones de tecnología (Data Science, Software, DevOps, Cibersecurity, etc) es fundamental tener buen nivel de ingles, tanto de listening como de speaking.

Para m√≠ hay dos habilidades que son indispensables: Conocimiento de ingl√©s m√≠nimo B1, deseable B2 (Las mejores respuestas a muchas preguntas en nuestros c√≥digos est√°n en Stackoveflow ūüėĄ y est√°n en ingl√©s ūüėõ) y trabajo en equipo.

Habilidades:

Comunicación - storytelling
Inglés (documentación en este idioma y ofertas internacionales)
Pensamiento crítico( hacer preguntas correctas para medir impacto)
Generar hipotesis
Hacer que las cosas pasan teniendo responsabilidad sobre lo que se hace
Curiosidad por aprender cada día

Soft Skills

  1. Habilidades en materia de BI. Estableciendo una comunicación fluida con la empresa, intuición a la hora de encontrar la oportunidad de negocio.
  2. Intuición en el análisis de datos y en el análisis negocio.
  3. Visión de transformación industrial.
    Interpretación de estadísticas y parámetros de mercado.
  4. Capacidad adquirir, mostrar y traducir la información a la empresa para que esta prospere. Destreza empresarial.

Hard Skills

  1. Conocimientos matem√°ticos y de an√°lisis.
  2. Control de bases de datos como PL/SQL o SQL.
  3. Habilidades de diferentes lenguajes de programación.
  4. Gestión avanzada en programas como Python.
  5. Control de sistemas de almacenamiento distribuido.
es importante desarrollar las habilidades blandas es cualquier √°rea q te desenvuelva