Incursionando en la Ciencia de Datos: Roles y Caminos Profesionales en la Era de GenAI

Resumen

Explore how GenAI is reshaping Data Science careers, essential skills to develop, and practical steps to launch your journey in this field regardless of your background.

Programa

• Introducción a la Ciencia de Datos y GenAI
Panorama de la Ciencia de Datos
Introducción a la IA Generativa (GenAI)
El impacto de GenAI en las carreras de Ciencia de Datos
• Exploración de Roles en Ciencia de Datos
Analista de Datos
Ingeniero de Datos
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Científico de Datos
Investigador en IA
Trayectorias y transiciones profesionales
• Habilidades y Herramientas Esenciales para la Ciencia de Datos en la Era de GenAI
Lenguajes de programación: Python, R
Manipulación y análisis de datos: Pandas, SQL
Marcos de aprendizaje automático: TensorFlow, PyTorch
Herramientas de visualización de datos: Tableau, Matplotlib
Plataformas y herramientas en la nube: AWS, Google Cloud, Azure
Habilidades blandas: Resolución de problemas, Comunicación, Colaboración
• Competencias Específicas de GenAI
Comprensión de Modelos Generativos
Trabajo con GANs, VAEs, Transformadores
Consideraciones éticas en IA
• Pasos Prácticos para Lanzar tu Carrera en Ciencia de Datos
Construcción de una base sólida en estadística y matemáticas
Aprender y dominar herramientas y tecnologías clave
Aprovechar cursos en línea y bootcamps
Crear un portafolio con proyectos y estudios de caso
Networking e involucramiento en la comunidad
Preparación para entrevistas en ciencia de datos
• Adaptarse al Paisaje Evolutivo de la Ciencia de Datos
Estrategias de aprendizaje continuo y mejora de habilidades
Mantenerse al tanto de las últimas tendencias e investigaciones
Explorar aplicaciones interdisciplinarias de la ciencia de datos
• Conclusión y Perspectivas Futuras
El futuro de GenAI en la Ciencia de Datos
Oportunidades de desarrollo profesional a largo plazo

---

Materias

Data Science