Embárquese en una carrera de IA: cursos en línea esenciales para aspirantes a científicos de datos | bitpinas

En nuestro artículo sobre los 10 trabajos relacionados con la IA mejor pagados en todo el mundo, los científicos de datos ocuparon el segundo lugar en la lista, con un salario anual promedio de $ 170,000.00.

Un científico de datos es un profesional que utiliza datos para ayudar a las empresas a tomar decisiones. Aplican habilidades matemáticas, estadísticas y de programación para recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos. También utilizan técnicas de visualización de datos para presentar sus hallazgos e ideas de manera clara y convincente.

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El papel y la importancia de los científicos de datos en la industria de la IA

Básicamente, la ciencia de datos es un campo que utiliza algoritmos, procedimientos y procesos para examinar grandes cantidades de datos para poder detectar patrones, generar conocimientos y tomar decisiones utilizando matemáticas y estadísticas, programación, análisis, IA e incluso aprendizaje automático.

En última instancia, la ciencia de datos desempeña un papel importante en la industria de la IA, ya que ayuda en el procesamiento, análisis e interpretación de grandes cantidades de datos, así como en la selección de los datos relevantes e informativos necesarios. También se puede utilizar para buscar y extraer datos de fuentes legítimas y ayudar a mejorar el proceso de aprendizaje de las herramientas de IA integradas en sitios web y aplicaciones. 

¿Crees que posees las habilidades necesarias para convertirte en un científico de datos en el futuro?

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Embárquese en un viaje profesional de IA: los mejores cursos en línea y rutas de aprendizaje para aspirantes a científicos de datos

Principales plataformas en línea que ofrecen cursos de ciencia de datos

Entre las plataformas en línea disponibles hoy en día, Coursera ofrece cursos en línea a través de los cuales los usuarios pueden obtener un título o certificado profesional en ciencia de datos.

Además, Coursera ofrece el “Certificado profesional de IBM Data Science" curso. Se espera que el curso ayude a sus alumnos a impulsar sus carreras en ciencia de datos y aprendizaje automático enseñándoles Python, SQL, análisis de datos, visualización de datos y aprendizaje automático utilizando IBM Cloud y conjuntos de datos del mundo real. Aunque no es gratis, hay ayuda financiera disponible para aquellos que no pueden pagarla.

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Y por último, Udemy ofrece numerosos cursos y módulos en línea relacionados con la ciencia de datos en varios campos, con precios que van desde ₱700.00 hasta ₱4000.00.

Project Smarter Philippines a través de análisis de datos, I+D, formación y adopción (SPARTA) también tiene rutas de aprendizaje para convertirse en analista de datos y científico de datos.

El proyecto cuenta con el apoyo de la Academia de Desarrollo de Filipinas, el Departamento de Ciencia y Tecnología, DOST-PCIEERD y la Asociación de Análisis de Filipinas.

Rutas de aprendizaje integrales para convertirse en un científico de datos

Por lo general, los trabajos bien remunerados requieren empleados de alta calidad; por lo tanto, para poder ser lo suficientemente competitivo y ser el científico de datos de "primer nivel" en esta industria, es mejor:

Aprende lenguajes de programación. Es esencial el dominio de uno o más lenguajes de programación comúnmente utilizados para la IA y la ciencia de datos, como Python, R, Java y C++. También debe estar familiarizado con las bibliotecas y los marcos que admiten tareas de inteligencia artificial y ciencia de datos, como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas y NumPy.

Adquirir conocimientos en estadística, matemáticas y resolución de problemas. La estadística es una de las bases de la ciencia de datos, ya que ayuda a las empresas a comprender los datos, realizar pruebas de hipótesis, extraer inferencias y hacer predicciones. Debe aprender los conceptos matemáticos básicos y los métodos estadísticos, como estadísticas descriptivas, probabilidad, distribuciones, muestreo, intervalos de confianza, prueba de hipótesis y regresión, para poder aplicarlos a la resolución de datos del mundo real. 

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Más información sobre la recopilación y limpieza de datos. Después de la recopilación de datos, debe comprender cómo limpiar y almacenar los datos recopilados de varias fuentes. La limpieza de datos es el proceso de preparar los datos para el análisis mediante la eliminación de errores, inconsistencias, valores atípicos, valores faltantes e incluso duplicaciones. 

Aprende manejo de bases de datos. Después de la limpieza de datos, debe saber cómo usar las bibliotecas de Python, como Pandas y NumPy, para manipular, transformar y limpiar los datos. También puede usar herramientas que puedan manejar grandes bases de datos. 

Desarrollar experiencia en aprendizaje automático y aprendizaje profundo. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son las ramas de la ciencia de datos que se ocupan de construir y entrenar modelos que puedan aprender de los datos y hacer predicciones o decisiones. Debe estar familiarizado con los principios y métodos de estas ramas, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje por refuerzo, las redes neuronales, las redes neuronales convolucionales, las redes neuronales recurrentes, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial.

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Visualización de datos maestros. Debe ser capaz de comunicar sus hallazgos e ideas a partir del análisis de datos utilizando herramientas y técnicas visuales. También debe poder crear cuadros de mando y gráficos interactivos con herramientas como Tableau, Matplotlib, Seaborn y Plotly.

Involúcrese con la comunidad. La ciencia de datos en IA es una industria acelerada. Por lo tanto, conectarse con otros científicos de datos en la comunidad es una situación en la que todos ganan para mantenerse actualizado con los últimos desarrollos. También puede aprender de sus experiencias, recibir sugerencias y consejos, y conectarse con aquellos con los que puede trabajar. 

Una vez que haya realizado casi todos estos consejos, puede estar seguro y seguramente llamarse a sí mismo un "científico de datos de primer nivel".

Perspectivas laborales futuras para los científicos de datos en IA

La aplicación de la ciencia de datos en la industria de la IA es realmente poderosa y útil. De hecho, muchos científicos de datos son conocidos hoy en día por ser constructores e innovadores de herramientas de IA, incluido Andrew Ng, el fundador de deeplearning.ai; Fei-Fei Li, fundadora del movimiento AI4ALL; Andrej Karpathy, director sénior de IA en Tesla; y Yann LeCun, científico jefe de IA en Facebook. 

El campo también es versátil; Los científicos de datos pueden ser autónomos, consultores, analistas, investigadores e incluso supervisores del proceso de desarrollo de productos.

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De hecho, los científicos de datos tienen una gran demanda y se espera que el campo continúe su crecimiento en los próximos años. A medida que las empresas y organizaciones recopilan más y más datos, necesitarán científicos de datos que les ayuden a darle sentido a todo.

Si le apasiona la ciencia de datos y está dispuesto a trabajar, entonces puede tener una carrera exitosa en este campo. Los científicos de datos están teniendo un impacto real en el mundo y usted puede ser parte de eso.

¿Está ansioso por usar datos para resolver problemas del mundo real? ¿Tiene una base sólida en matemáticas, estadística y programación? Si es así, entonces una carrera en ciencia de datos puede ser la opción perfecta para usted.

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