Científico de Datos / Ingeniero ML
De la estadística y los datos limpios a modelos en producción: convierte datos en decisiones y lanza ML que aguante en el mundo real.
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Cómo leer las señales
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Python + estadística
NumPy, pandas, probabilidad e inferencia. La estadística es el cimiento real.
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Limpieza y análisis exploratorio
Limpia datos sucios y explóralos antes de modelar. El 80% del trabajo.
Importancia Alto Demanda del mercado Alto Riesgo de automatización Medio - 3
SQL y bases de datos
Joins, funciones de ventana, agregaciones. Los datos viven en bases de datos.
Importancia Alto Demanda del mercado Alto Riesgo de automatización Bajo - 4
Fundamentos de ML
Regresión, árboles, validación, métricas, overfitting. Entiende el porqué, no solo fit().
Importancia Alto Demanda del mercado Alto Riesgo de automatización Bajo - 5
Deep learning
Redes neuronales, PyTorch, transfer learning para visión/NLP cuando se justifique.
Importancia Medio Demanda del mercado Alto Riesgo de automatización Medio - 6
MLOps y despliegue
Sirve modelos tras APIs, trackea experimentos, monitorea drift. Lanzar > notebooks.
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LLMs aplicados
Embeddings, RAG y evals — el rol de datos ahora se solapa con la ingeniería de IA.
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