Las nuevas tecnologías han marcado un antes y un después en nuestras vidas, transformándolo prácticamente todo. Es en el sector de la formación donde más han incidido estas innovadoras y vanguardistas tecnologías, llegando a poder hablar de carreras tecnológicas.
Con ellas se accede a una enseñanza diferente a la establecida hasta el momento permitiendo cursos, masters de todo tipo y cualquier tipo de aprendizaje online, sin tener que acudir a un lugar físico y permitiendo estudiar desde cualquier rincón del mundo.
Las nuevas carreras tecnológicas facilitan una mayor flexibilidad para los individuos tanto geográfica, como mencionamos anteriormente, como horaria, para poder estudiar dónde y cuándo queramos. Ya no existen límites ni fronteras. Entre las múltiples especialidades de este tipo de carreras, destacan las centradas en Data Science, Inteligencia Artificial y Machine Learning.
¿Qué tienen en común todas estas tecnologías?
Que todas pueden ser programadas con el lenguaje de programación Python. Para el que existen cantidad de cursos y recursos, por lo que aprender python con cursos es muy fácil y necesario.
Los avances digitales y la programación han abierto un campo de conocimiento imparable y que incide en cualquier sector de nuestra actual sociedad. El desarrollo de la industria del Big Data ha generado profesiones, que anteriormente no existían, que requieren de expertos en unas competencias específicas en diversas áreas como pueden ser: matemáticas, análisis de datos, programación web…
Pero ¿en qué consisten cada una de ellas? ¿por qué tienen tanto éxito en la actualidad?
1. Data Science
Es la ciencia que se centra en estudiar grandes cantidades de datos. El Científico de Datos (Data Scientist) es un profesional cualificado para traducir e interpretar ingentes cantidades de datos e información (Big Data) procedentes de diversos sitios y fuentes. Dentro del Big Data se habla de las 4V que explican el término en sí: volumen, velocidad, variedad y veracidad.
Los científicos de datos no trabajan en un único sector, sino que cada ámbito requiere de ellos para solventar problemas cotidianos (a qué hora acceden más los clientes a determinada página web, establecer las preferencias de usuarios concretos, fijar los rangos de edad más vulnerables frente un determinado virus…)
Los Data Scientist del master data science cuentan con grandes conocimientos en estadística y matemáticas, además de dominar el software estadístico, programación web y los múltiples sistemas de análisis que ayudan a plantear hipótesis para obtener resultados y respuestas.
Gracias a ellos podemos conocer posibles cambios y mejoras en determinados ámbitos de nuestra sociedad. Por todo lo mencionado anteriormente, La Ciencia de Datos o Data Science es una profesión con mucho futuro.
2. Inteligencia Artificial
El desarrollo de este campo de la informática es vertiginoso y ha logrado conseguir que programas o máquinas actúen con operaciones propias de la especialidad de la inteligencia humana. Gracias a ella se ha podido avanzar en múltiples campos y aspectos relacionados con el conocimiento, principalmente en la medicina.
Por ello podemos afirmar que la inteligencia artificial, basada en hardware y algoritmos, lo ha modificado todo en muy poco tiempo, llegando a conseguir cosas que hasta hace unos años atrás eran inimaginables.
3. Machine Learning
Machine Learning está muy relacionada con la Inteligencia Artificial ya que es una forma de aprendizaje automático, que es posible gracias a máquinas, softwares y algoritmos. Es una disciplina de las ciencias informáticas muy vinculada con la Inteligencia Artificial que sirve para crear sistemas que aprenden por sí solos, automatizando operaciones y acciones, sin necesidad de la intervención humana.
Cuando mencionamos que aprenden solos, es decir sin el control o la ayuda humana, significa que actúan según una serie de patrones complejos determinados por una serie de parámetros establecidos. No es que aprenda tal cual, sino que los algoritmos con los que cuenta actúan de una forma u otra según la entrada de datos en la interfaz. De esta forma toma decisiones o realiza determinadas acciones. Cuantos más datos obtienen, más precisas serán sus respuestas.
Por todo lo anterior podemos reafirmar la idea de que las nuevas carreras tecnológicas son el futuro ya que cada vez se requieren más profesionales en ellas y son útiles e imprescindibles para cualquier sector de nuestra sociedad. Apuesta por el master data science y obtén las herramientas necesarias para trabajar en las profesiones emergentes y de gran calado social.
Debido al crecimiento de las nuevas disciplinas vinculadas a Data Science como Data mining, el papel del programador desempeñará una función muy importante en los próximos años.
Existen diferentes lenguajes de programación como Python, Octave y Java que permiten realizar operaciones para analizar datos. Por ejemplo, gracias a las bibliotecas de Python es posible desarrollar aprendizaje de forma automática y entrar en el campo de la inteligencia artificial.
Desde el clásico C++ los nuevos lenguajes son más fáciles de usar por cualquier persona interesada en especializarse en la programación, la curva de aprendizaje también es menor.
Han aparecido nuevas páginas para aprender a programar con metodologías flexibles para el usuario que viene de otra competencia o simplemente quiere mejorar sus habilidades para optar a nuevos puestos de trabajo que serán tendencia en los años venideros.
Posicionarse en este nuevo sector digital es clave para la transformación empresarial que está en camino y que muchas empresas han ido incorporando en el tratamiento de sus datos.
Actualmente Python se usa frecuentemente en la comunidad de ciencia de datos por los módulos que soporta, es sencillo de aprender (especialmente para nuevos en la programación) e incluye paquetes para aplicaciones de nivel avanzado.
Además de la fácil integración de Python en la data sciencie, el maching learning (otra disciplina que sigue creciendo) también puede gestionarse muy bien gracias a librerías como Tensorflow que proporciona Google.
