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

Resumen

Explora cómo GenAI está transformando las carreras en la Ciencia de Datos, las habilidades esenciales a desarrollar y los pasos prácticos para comenzar tu trayectoria en este campo independientemente de tu formación previa.

Programa de estudio

• 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

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Asignaturas

Ciencia de Datos