La inteligencia artificial ya es parte de nuestro día a día y evoluciona rápidamente, pero las oportunidades para especializarse en este campo no faltan y se han diversificado mucho en los últimos años. Si antes el camino hacia la IA estaba reservado casi exclusivamente para quienes provenían de carreras STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) hoy en día, además de estas disciplinas, existen programas educativos que abordan habilidades específicas de forma más práctica. Este es el caso de los Bootcamps de Data Analytics, que ofrecen una formación intensiva y concreta para que puedas integrarte rápidamente en el ámbito laboral.
La demanda de profesionales en inteligencia artificial está en auge y la buena noticia es que la tendencia no parece que vaya a cambiar para los próximos años. Así que si has decidido que la IA es tu futuro, ¡enhorabuena! Verás que las posibilidades son infinitas. Eso sí, para no perderte te dejamos aquí una guía completa de qué estudiar para trabajar en inteligencia artificial. ¡Vamos allá!
La importancia de la analítica de datos en la Inteligencia Artificial
La analítica de datos desempeña un rol fundamental en la IA y es lo primero que tienes que aprender para acercarte a temas de inteligencia artificial, ya que esta se basa en datos para entrenar y perfeccionar modelos. Recuerda que un modelo de IA es tan bueno como los datos que se le proporcionan, por eso aprender a procesarlos e interpretarlos es un paso básico.
Para que un sistema de inteligencia artificial pueda predecir tendencias, clasificar información o incluso aprender por sí mismo, necesita alimentarse de datos limpios, organizados y relevantes. Y aquí es donde el analista de datos se convierte en la columna vertebral del desarrollo de la IA.
Herramientas para trabajar en Inteligencia Artificial
Veamos las herramientas que tienes que saber usar sí o sí, a la hora de trabajar en el ámbito de la IA.
Python: el lenguaje versátil para la IA y Data Analytics
Python es un imprescindible, consolidándose como el lenguaje de programación más utilizado en inteligencia artificial y Data Analytics gracias a su simplicidad y versatilidad. Es fácil de aprender para principiantes y también es lo suficientemente poderoso para gestionar tareas complejas.
Su enorme comunidad y la cantidad de recursos disponibles son de gran ayuda en el caso de que te quedes atascada, ya sea que estés creando un gráfico sencillo o desarrollando un modelo de aprendizaje profundo. Por eso, es perfecto para empezar.
Además, sus bibliotecas especializadas, como Pandas y TensorFlow, son auténticas herramientas mágicas que ahorran tiempo y esfuerzo.
Jupyter notebook: un entorno ideal para la exploración de datos
Jupyter Notebook es otra herramienta imprescindible para análisis de datos y desarrollo de proyectos de inteligencia artificial, permitiendo combinar código, texto y visualizaciones en un único documento. Gracias a su capacidad para ejecutar fragmentos de código por separado, es ideal para prototipos rápidos y exploración de datos.
Por ejemplo, puedes usar Jupyter Notebook para probar diferentes enfoques de limpieza de datos antes de integrarlos en un modelo de IA.
Pandas y NumPy: bibliotecas esenciales para manipulación de datos
Pandas permite trabajar con datos estructurados de manera eficiente, como tablas y series temporales, mientras que NumPy se especializa en cálculos numéricos rápidos.
Un ejemplo común es el pre-procesamiento de datos para entrenar un modelo de IA. Con Pandas, puedes eliminar datos duplicados o rellenar valores faltantes, mientras que NumPy facilita la realización de operaciones matemáticas complejas en grandes matrices.
MySQL: gestiona grandes volúmenes de datos con eficiencia
Aunque las herramientas como Pandas y NumPy son esenciales, muchas empresas almacenan sus datos en bases de datos relacionales. Por eso, aprender SQL y herramientas como MySQL te permitirá acceder, gestionar y organizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
Tableau y Power BI: visualización de datos para tomar decisiones inteligentes
La visualización de datos es un componente clave del análisis de datos para el desarrollo de la inteligencia artificial. Herramientas como Tableau y Power BI permiten transformar conjuntos de datos complejos en gráficos intuitivos, facilitando la toma de decisiones informadas.
Comparativa entre Tableau y Power BI:
Tableau: destaca por su capacidad de gestionar grandes volúmenes de datos y crear visualizaciones interactivas avanzadas, lo que lo convierte en una herramienta ideal para proyectos complejos o con datos muy detallados.
Power BI: es más accesible para principiantes y se integra perfectamente con otras herramientas de Microsoft, como Excel, facilitando el trabajo en entornos corporativos más pequeños o menos técnicos.
Ejemplos de visualización en proyectos de IA
Supongamos que estás desarrollando un modelo para predecir el precio de la vivienda en diferentes regiones. Con Tableau, podrías crear un mapa interactivo que relacione el precio promedio de las viviendas con variables como la proximidad a servicios, el tamaño de la propiedad o la densidad poblacional. Con esta visualización podrías entender las correlaciones y presentar los datos de forma clara a equipos no técnicos.
Por otro lado, con Power BI, podrías construir un panel más sencillo, pero igualmente funcional, integrando gráficos que detallen las tendencias de precios históricos o resúmenes por regiones, ideal para una reunión rápida con clientes o directivos.
Ventajas de dominar Data Analytics antes de adentrarte en la IA
Aprender análisis de datos antes de meterte de lleno en temas de inteligencia artificial te ayudará a tener una comprensión más profunda de los datos y te dará la preparación adecuada para implementar técnicas avanzadas de Machine Learning y Deep Learning, que son determinantes para el diseño de modelos de inteligencia artificial.
Por ejemplo, podrías empezar a trabajar en Data Analytics como analista de datos, interpretando tendencias y patrones, y luego, al adquirir experiencia en programación y modelado, podrías evolucionar hacia roles como científica de datos, aplicando Machine Learning para resolver problemas complejos y, finalmente, convertirte en ingeniera de aprendizaje automático, diseñando y optimizando modelos de IA a gran escala.
Cómo aprender Data Analytics desde cero y entrar en la IA
¿Ya estás decidida a iniciar tu carrera como maga de los datos? Entonces nuestro Bootcamp de Análisis de Datos es tu mejor opción. Con una formación en modalidad intensiva tendrás la posibilidad de aprender de forma práctica y a tu ritmo, así podrás gestionar mejor el tiempo para tu formación y conseguir resultados concretos. Estas son algunas de las ventajas de nuestro bootcamp:
Currículo estructurado: incluye temas clave como Python, visualización de datos, Power BI, Tableau y SQL. Para que puedas aprender de forma completa y gradual, paso a paso.
Enfoque práctico: trabajarás en proyectos reales que te preparan para el mundo laboral.
Soporte profesional: tendrás disponible orientación por parte de nuestros profesores y colaboradores para construir tu portafolio y preparar entrevistas laborales. Verás que las salidas profesionales para una analista de datos son muchas y muy variadas.
Así que no te lo pienses: el primer paso hacia tu futuro comienza con nuestro bootcamp, ¡te esperamos en Adalab!
