Durante estas últimas semanas he retomado los cursos de IA y ML, esto con motivo de formalizar temas que ya he estudiado en la universidad, pero a la industria le gusta que los especialistas tengan pequeñas medallitas o certificaciones que, aunque tengas los conocimientos, quedas fuera de la industria si no los certificas, deformaciones laborales que no entiendo.
Si bien, en el mundo del análisis de datos la elección del lenguaje de programación está definida (una vez más la industria), sigo saliéndome del molde aprendiendo otros lenguajes de programación que considero interesantes.
1. Python: Es el gigante indiscutible en el mundo de la ciencia de datos debido a su simplicidad y versatilidad, yo le agregaría capacidad de mercado. Tiene bibliotecas como Pandas, NumPy y SciPy que facilitan la manipulación y el análisis de grandes conjuntos de datos.
2. R: Este es un lenguaje de programación especializado en estadísticas, R es ideal para análisis exploratorios y complejos. Si bien, hasta hace unos 4 años se seguía utilizando de preferencia en el mundo académico, su capacidad para manejar datos tabulares y no estructurados lo han convertido en una herramienta poderosa para modelar y visualizar datos en el mundo laboral. Sin dejar de lado que en muchos programas de especialización lo tienen en su contenido, así que si lo integran en la caja de herramientas, es lógico que pase a la industria.
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La lista no está completamente cubierta por Rust, si alguien conoce la alternativa, igualmente déjelo en los comentarios.
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