La automatización del empleo
empieza a hacer necesario prepararse para profesiones que todavía no existen.
Perfiles tecnológicos como
científico de datos o experto en Inteligencia Artificial son ya muy demandados.
El mundo ha entrado en una fase en la que la inteligencia artificial será epicentro de casi todas nuestras actividades diarias.
El mundo ha entrado en una fase en la que la inteligencia artificial será epicentro de casi todas nuestras actividades diarias.
Tengamos trabajo o no, debemos
empezar a prepararnos para empleos que probablemente aún no existen. Ya contamos
que dos de cada tres jóvenes pertenecientes a la generación 'millenial' están
convencidos de que se dedicarán en el futuro a profesiones que todavía no
existen debido a los avances tecnológicos.
Profesiones antes demandadas
están dejado de ser necesarias y en cambio nacen otras nuevas. A la hora de
elegir carrera, los estudiantes españoles universitarios y de máster oficial
siguen apostando más por carreras de humanidades. Sin embargo, ya el 26% de los
graduados obtuvieron una titulación en Ciencias, Tecnología, Ingeniería y
Matemáticas, las áreas conocidas como STEM, tres puntos porcentuales más que la
media de los países de la OCDE.
Para subirse a esta ola con
éxito es fundamental formarse y hacerlo de manera constante o casi. Cuenta
Udemy, una plataforma de formación en línea, que dentro de las STEM es notable
el aumento reciente de la oferta académica para dos profesiones que se están
perfilando como algunas de las más demandadas en el futuro inmediato: Ciencia
de Datos e Inteligencia Artificial.
Científico de datos El Big
Data ha llegado para quedarse. La ciencia de datos aprovecha el avance de la
conectividad y la penetración de internet para generar, registrar y modelar
enormes volúmenes de información siguiendo el método científico. ¿Qué habilidades
necesitas dominar para ser un data scientist?
Habilidades
matemáticas y de estadística Arquitectura de Big Data mediante el uso de
software como Hadoop, bases de datos relacionales y no relacionales, empleando
programas como Cassandra, MongoDB, MySQL o PostgreSQL Lenguajes de programación
como R, Python, S, C, SAS Manejo de bases de datos como SQL y datos como SQL y
programación en HIVE Programas de visualización de datos con softwares como
Kibana, Tableau, Clip View, o incluso Excel
Y tener curiosidad para buscar
relaciones entre los datos que no necesariamente parecen relacionados
Experto en Inteligencia
Artificial La Inteligencia Artificial permite realizar sistemas capaces de
aprender y predecir a partir de la lectura de datos de otros sistemas o
directamente del entorno. Esta información es procesada y guardada en forma de
conocimiento que después se utiliza para emitir recomendaciones y acciones.
¿Qué requisitos hacen falta para convertirse en un solicitado experto en IA?
Conocer los fundamentos del procesamiento de datos Dominar el desarrollo de
aplicaciones o software con lenguajes de programación R, Python, C#, C++, entre
otros. Al contrario que el software tradicional, cuyo objetivo es limitado y
centrado en una serie de tareas específicas, el utilizado en IA está enfocado
en el aprendizaje constante Dominio del Big data Conocer softwares de
aprendizaje artificial o machine learning
No comments:
Post a Comment