Estudié Ingeniería Química, trabajo como ing. de procesos y busco aprender ciencia de datos y ML para aplicar modelos específicamente a p...

Los ingenieros químicos pueden aplicar modelos a prácticamente todo tipo de sistemas, incluida la dinámica de fluidos computacional (CFD) y otras herramientas de ingeniería para especificar los fenómenos de transporte en procesos complejos.

Los ingenieros químicos también pueden utilizar la modelización en el diseño y el funcionamiento de los equipos de control de la contaminación y en el diseño y el mantenimiento de los sistemas de seguridad de las plantas y los procesos.

Diseño de equipos de control de la contaminación: Una de las aplicaciones para las que los ingenieros químicos utilizan la modelización son los depuradores de adsorción de gases, dispositivos que limpian el aire eliminando los COV del mismo.

La modelización ayuda a determinar la longitud óptima, la geometría interna, la configuración, el tipo de material de empaquetamiento (carbón activado granular o absorción líquida), etc., para un sitio específico cuando se diseñan estos sistemas.

Si te gustó la respuesta, deja un me gusta. Lo agradecería mucho 😃 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/manurias/ Quora: https://it.quora.com/profile/Manuel-Arias

Hola, mira este blog https://platzi.com/blog/como-combine-mi-pasion-por-la-quimica-con-la-programacion-y-ciencia-de-datos/, nuestro estudiante de Platzi Master Alejandro, estudió química y ahora se ha interesado por el Data Science.

Si, yo no soy Ing. Químico o químico, pero si me solía entrometer a otras facultades cuando cuando había clases presenciales. Una vez fui a un coloquio de 3 días y tomé algunas ponencias de química e ing. química.

En pocas palabras el químico es el científico que estudia la composición, las propiedades, las transformaciones de la materia y sus posibles aplicaciones. El ingeniero químico es el ingeniero encargado del diseño, construcción, puesta en marcha y operación de plantas donde se llevan a cabo procesos químicos.

Es algo semejante con lo que pasa con ciencia e ingeniería de datos, parece que es lo mismo, pero a nivel fundamental, hay una diferencia abismal.

Bueno, la ingeniería química es una cosa súper diferente a la química pura, pero no había leído esa historia, gracias Juan :)

¡Mira la historia de Alejandro!

¿Cómo combiné mi pasión por la química con la programación y ciencia de datos?

Miguel y Carlos, ¡muchas gracias por sus respuestas!

Hola Valenttina

Desde mi punto de vista, el ingeniero solo va a desarrollar la estructura para extraer los datos.

Tu lo que quieres es usar esos datos de procesos industriales para investigar como puedes mejorar los procesos industriales, creo que lo mas adecuado es seguir el camino de Data Scientist

Ahora te contaré mi historia personal:

Creo que los roles especializados son algo escasos y algo prestigiosos reservados para empresas grandes.

Además, ¿que nos impide aprender de los 2?, ¿Acaso uno es mejor que otro?, ¿En un rol se paga mejor que en otro? La verdad es que no son mejores, ni peores y al menos en México he visto que arquitectos de datos les llegan a pagar lo mismo o más que las científicos de datos. Eso es relativo.

Yo aún soy estudiante de Computer Systems Engineer y decidí no especializarme solo en Ingeniería, pero si darle prioridad, ya que al final de cuentas el papel dice Ingeniero, y aunque en este siglo no es primordial, por mis metas e intereses personales y pero para ciertos puestos si es algo considerable.

¿Cuál fue mi conclusión?

• 50% de Ingeniería.
• 30% de ciencia de datos.
• 20% de analítica and Storytelling. Esta es la mejor intersección para mi.

Espero que te haya servido todo lo que te conté :)

Ahora esta la otra parte, la Ciencia de datos.

Y bueno, si quieres aplicar modelos, este es tu rol. Solo como se enuncia en el rol: Ciencia. Eso quiere decir una base super fuerte en mates, más que nada estadística. De aquí no puedo opinar con certeza, ya que yo estudio Ingeniería, es mas o menos la mitad de lo que se ve en una carrera de actuaría o de econometría:

Pero igual, seguro que con una fracción de todo eso podrían conseguir un empleo.

Y en Platzi las tutas que hay para Data Science son:

• La ruta de mates.
• La escuela de ciencia de datos, pero más que nada a nivel básico y avanzado.
• La ruta de ML e IA.
• Un poco de DevOps y Cloud computing.

Siento que a Platzi le falta mas rigor matemático, e IA aplicada a negocios. Sin embargo el curso profesional de ML con ScikitLearn esta super bueno, se ven casos prácticos de ML y es muy didáctico y útil para DC, también el de taller de modelos numéricos. Creo que esos 2 son primordiales para crear el portafolio de DC, además ya están se nutriendo con más mates, se viene uno de AL y de Calculo. Aún así, creo que en Platzi se llegaría a nivel intermedio-alto, ya que se han enfocado más en la ingenería que en las ciencias. Para llegar a nivel avanzado, si es que eres muy minuciosa, te recomiendo los cursos de Juan Gabriel Gomila en Udemy: Cursos aunque si vas empezando o vas a nivel intermedio, Platzi es mucho mejor.

Y mira, te comparto algunas aplicaciones de el ML aplicado a procesos industriales:

Son simulaciones para análisis predictivo y preventivo par a máquinas industriales, creo que ahí también podría encajar bien tu rol como Ing. Química.

Si, claro.

A juzgar por tu texto, la ingeniería de datos te caería como anillo al dedo, porque ya eres ingeniera. Si estas apresurada por laborar y te apasiona la ingeniera de datos, te convendría serlo. Pero creo que la pregunta más importante es, ¿en verdad te gusta la ingeniería o te vas más por las ciencias?

Recuerda que un ingeniero de datos, trabajo con los fierros, en una construcción sería quien pone los cimientos para que no conserve en buen estado la casa.

En Platzi, según mi experiencia te podrías apoyar de estas rutas:

• La escuela de ciencia de datos, pero solo a nivel intermedio.
• La ruta de bases de datos.
• La ruta de fundamentos de programación.
• La ruta de DevOps.
• Algo de Cloud Computing, tal vez con Amazon o Google.
• Saber algo de BackEnd, más que nada CRUDs (Crear, Leer, Actualizar y Borrar, en español) con lenguajes de programación. Hay un curso muy bueno de Python CRUD y de persistencia de datos con Java.
• También algo que es muy importante es saber sobre modelado lógico y conceptual de bases de datos y eso no existe en Platzi.

Pero no te espantes, esto es para ser un Full Stack en Ingeniería de datos, estas son las Skills que se aquieten en la Uni en carrera de Ingeniería de computo o de sistemas, según y perspectiva personal. Pero seguro que con una fracción de esos Skills podrías conseguir un trabajo.