Dentro del mundo de la Inteligencia Artificial existe un sin fin de puestos, perfiles y roles. Cada uno tiene un conocimiento diferente y obviamente una responsabilidad distinta.
Los principales roles de IA que se pueden encontrar en el mercado son:
- Analista de Datos
- Ingeniero de Datos
- Ingeniero de Machine Learning
- Data Scientist
Analista de Datos
Los analistas de datos realizan varias tareas, por ejemplo visualización, manipulación y el procesamiento de cantidades masivas de datos.
También tienen que realizar consultas en las bases de datos para obtener y refinar los datos obtenidos.
Una de las habilidades más importantes de un analista de datos es comprender tanto de como obtener los datos como también que tareas deberá realizar para mejorarlos o darles sentido.
Las principales herramienta s que debería conocer son:
- Python
- R
- SQL
- Power BI
- Excel
Ingeniero de Datos
Este perfil se ocupa de recolectar, analizar y transformar los datos para darle sentido al análisis y al procesamientos que luego vamos a realizar.
Debe conocer como obtener datos de diferentes sitios por ejemplo base de datos o páginas web mediante librerías de Web Scraping.
Las herramientas necesarias son:
- Python
- R
- SQL
- Librerías de manipulación de datos Numpy, Pandas
- Jypyter o Google Colab
- Web Scraping
Ingeniero de Machine Learning
Los ingenieros de aprendizaje automático es uno de los roles en IA más solicitados. Este perfil debe contar con un conocimiento profundo en algunas librerías como Numpy, Pandas, Scikit learn.
También deberas saber como implementar y optimizar diferentes tipos e algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado o por refuerzo.
Herramientas que deberías conocer:
- Python
- R
- SQL
- Librerías como Numpy, Pandas, Scikit learn
- Jypyter o Google Colab
Data Scientist
Los Data Scientist se ocupan de realizar el end-to-end del del proceso de Data Science.
Los científicos de datos deben comprender los desafíos de las empresas y ofrecer las mejores soluciones mediante el análisis y el procesamiento de datos.
Las principales tareas son de identificar patrones o tendencias al analizar los datos.
Por último, deben ayudar a crear algoritmos para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones.
Herramientas que deberías conocer:
- Python
- R
- SQL
- Librerías como Numpy, Pandas, Scikit learn
- Jypyter o Google Colab
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