cualquier wea menos java.Ponle precio a la java de pilsen artesanal pa acá a la V región!
El python de chelas entoncescualquier wea menos java.
Puros diplomados en derecho administrativo.
Es que tampoco veo estudiar algo más hardcore, ya que también la época es muy de vacas flacas.
A futuro, me gustaría tomar cursos de inglés y tener las certificaciones, he notado que con tantos profesionales que hay en el rubro, ayuda ene diferenciarte en el mercado por el manejo del lenguaje.
Hola!!! puedes comentarme más sobre tu experiencia con el magíster? pese a que quiero tomar el de civil en la UC quiero saber como fue, que te pareció (sé que estadística es 100% académico)... quiero tener otra opinión si vale la pena seguir estudios avanzados ... ojalá puedas ayudarme. Saludos y muchas gracias!!!!!!!!Hace 2 años trate de hacer un Magister en Estadística en la cato y fracasé miserablemente, al menos me saqué las ganas.Definitivamente jamás volvería a pagar semejantes sumas de dinero por conocimiento.
Ahora quiero subir de cargo en la empresa, llegó la hora de asumir más responsabilidades así que estoy literalmente estudiando para ser Jefe y tener un grupo a cargo de 5 a 8 personas.
Así que estoy tomando todas las pegas relacionadas a gestión de proyectos o que requieran coordinar personas y actividades para mover KPIS; En el ámbito técnico faltaría mejorar las PPT nomas, aunque son bastante bonitas y efectivas, pero he visto gente que hace unas presentaciones increíbles ,a ese nivel de PPT hay que llegar.
Era bastante ordenado y los profesores muy responsables con su trabajo.Hola!!! puedes comentarme más sobre tu experiencia con el magíster? pese a que quiero tomar el de civil en la UC quiero saber como fue, que te pareció (sé que estadística es 100% académico)... quiero tener otra opinión si vale la pena seguir estudios avanzados ... ojalá puedas ayudarme. Saludos y muchas gracias!!!!!!!!
PD: Todo ese conocimiento que describe el usuario,jamás te lo enseñaran en una universidad.Con suerte verás un 5% de lo que describe Sting_Master,y si por casualidad llegaras a aprender todo eso te van a pagar como 4 palos en promedio,Acá un data scientist con poco más de 6 años en la industria. Para ser un data scientist cotizado debes manejar al menos: Python(pandas,keras,tensorflow, sickitlearn,plotly,matplotlib,pulp,etc) , R (dplyr,datatable,lubridate,caret,plotlt,ggplot) ideal manejar ambos lenguajes. Después viene lenguaje de consulta SQL (mysql,sqlserver), NoSQL(redis,firestore), modelamiento data estructurado (rf,dt,ann,regresiones,xgb,catboost,etc), modelos data no estructurados aka deep learnin ( cnn,rnn,nlp), series de tiempo (arima,sarima,arimax,lstm,suavizado exponencial,garch,prophet), modelamiento no supervisado ( clustering), conceptos de estadística, inferencia no se ocupa a menos que estés en el ine. También es bueno manejar bien alguna herramienta BI (tableu,powerbi,qlik). Y ahora debes tener conocimientos de poner en productivo un modelo en alguna nube (azure,aws,gcp), idealmente saber de arquitectura cloud , que componenres utilizar y como se conectan para dejar operativo un modelo en productivo. Saber de git básico también es necesario. También es bueno trabajar con librerías De tipo Spark, así puedes hacer tanto los ETL o modelos mismos para que corran de manera distribuida en un cluster, también tener conocimientos de la metodología scrum. Y por sobre todo esto, se debe saber del negocio para aplicar la herramienta adecuada en la problemática . No es un camino sencillo ni corto, pero un DS bien cotizado gana bastante bien.
Yo he tenido 2 grandes casos de éxito aplicando DS en la industria. Primer caso genere un aumento de producción de una planta minera cercano a 650k usd anual, y después para otro proceso productivo químico un aumento de producción y disminución de insumos cercano a 1,2m usd anual. La tecnología es potente si es bien utilizada pero un proyecto así no es barato pero da buenos frutos.
Edit:
Me faltó agregar que también se debe saber de disminución de dimensiones, pca, tsne y umap, y si sigo haciendo esfuerzo saldrán más cosas xd
Este año comencé a estudiar un segundo master (MBA para ser más preciso).
Pensé que al ser de formación más generalista que un máster de especialidad me iba a costar menos esfuerzo. Pero no fue así. Al ser informático tengo baja exposición práctica a temas como Macroeconomia y Finanzas, que si bien son muy interesantes de conocer, siento que necesito más días de estudio para entenderlos bien.
Y donde adquirieron estos conocimientos? Cursos? En el exterior?Era bastante ordenado y los profesores muy responsables con su trabajo.
Lamentablemente lo que estaban enseñando en ese momento no es lo que necesita el mercado, yo creo incluso que estaba obsoleto para hacer investigación en la propia universidad.
Por ejemplo del año que estuve ahí, se la pasaron enseñando regresiones lineales, múltiples y un montón de métodos estadisticos para hacer inferencia o mejor dicho trabajar con muestras pequeñas,siendo que el mundo ahora trabaja con enormes volumenes de informacion.
Los metodos que ellos enseñaban no sirven para poblaciones de datos.No se si habrá cambiado el asunto.
Aqui te dejo el conocimiento Estadistico que necesita el mercado y lo confimo pues me toca verlo dia a dia:
PD: Todo ese conocimiento que describe el usuario,jamás te lo enseñaran en una universidad.Con suerte verás un 5% de lo que describe Sting_Master,y si por casualidad llegaras a aprender todo eso te van a pagar como 4 palos en promedio,
Lo primero sería establecer una especie de "hoja de ruta" del aprendizaje. Partamos por definir que debes aprender:Y donde adquirieron estos conocimientos? Cursos? En el exterior?
Lo primero sería establecer una especie de "hoja de ruta" del aprendizaje. Partamos por definir que debes aprender:
1) Extraer y manipular las bases de datos: Aquí lo más usado por lejos es SQL Server y la librería pandas de Python.
2) Análisis Descriptivo ,Inferencia y Proyecciones: Debieses partir primero con Estadística descriptiva y al mismo tiempo ir interiorizándote con el mundo de las proyecciones. Aprender una regresión Lineal, multiple ,Forecast,etc..
3) Machine Learning: Este es un universo gigantesco. Tan solo comienza a hacer cursos gratis en internet para que vayas dimensionando en tu mente el alcance de esta herramienta.
4) Visualización de Datos: Lo más usado es Power BI o Tableau. También muchos usan las librerías gráficas que tiene Python.
Lo básico podrías aprenderlo en cursos online: Datacamp, coursera, etc... y no tiene porque ser en orden,puede ser todo al mismo tiempo o un rato el punto 1 y despues el punto 4.y asi para que no te aburras.
Mira como autoaprendizaje te recomiendo descargar la encuesta CASEN 2017 y comenzar a jugar con los datos. Trata de ver que informacion puedes mostrar ,graficala en un excel ¿Qué grafico considerarías adecuado? ; observa el comportamiento de los datos, obtén los principales estadísticos descriptivos de cada variable. Después podrías tratar de buscar correlaciones tu misma y así ir jugando.
Prueba hacer eso @Luthien Andrea y si te gusta,entonces los datos son lo tuyo y no tendrás problema en adaptarlo al campo de la hidrología que te gusta.
Si al final la estadística es eso, una herramienta muy versátil.
Muchas gracias por ´´la hoja de ruta´´´...yo igual que el usuario que también comentó tu respuesta, estudio ici y tengo experiencia en banca (operaciones) y carrera anterior que no mencionaré (porque tienen nada que ver con lo que hago ahora) .... tal como comenté , me gusta hidrología y energía, y y creo que explotar estas las herramientas de DS me pueden ayudar muchísimo, te cambia la forma de ver y analizar las cosas... y tengo la certeza que a cualquier profesional de casi cualquier área de conocimiento también. Saliendo a vacaciones comenzaré con el primer ítem. Le di duro a R .... y espero también Python en el verano... será una meta. Mil gracias!!!!Lo primero sería establecer una especie de "hoja de ruta" del aprendizaje. Partamos por definir que debes aprender:
1) Extraer y manipular las bases de datos: Aquí lo más usado por lejos es SQL Server y la librería pandas de Python.
2) Análisis Descriptivo ,Inferencia y Proyecciones: Debieses partir primero con Estadística descriptiva y al mismo tiempo ir interiorizándote con el mundo de las proyecciones. Aprender una regresión Lineal, multiple ,Forecast,etc..
3) Machine Learning: Este es un universo gigantesco. Tan solo comienza a hacer cursos gratis en internet para que vayas dimensionando en tu mente el alcance de esta herramienta.
4) Visualización de Datos: Lo más usado es Power BI o Tableau. También muchos usan las librerías gráficas que tiene Python.
Lo básico podrías aprenderlo en cursos online: Datacamp, coursera, etc... y no tiene porque ser en orden,puede ser todo al mismo tiempo o un rato el punto 1 y despues el punto 4.y asi para que no te aburras.
Mira como autoaprendizaje te recomiendo descargar la encuesta CASEN 2017 y comenzar a jugar con los datos. Trata de ver que informacion puedes mostrar ,graficala en un excel ¿Qué grafico considerarías adecuado? ; observa el comportamiento de los datos, obtén los principales estadísticos descriptivos de cada variable. Después podrías tratar de buscar correlaciones tu misma y así ir jugando.
Prueba hacer eso @Luthien Andrea y si te gusta,entonces los datos son lo tuyo y no tendrás problema en adaptarlo al campo de la hidrología que te gusta.
Si al final la estadística es eso, una herramienta muy versátil.
Muchas gracias por ´´la hoja de ruta´´´...yo igual que el usuario que también comentó tu respuesta, estudio ici y tengo experiencia en banca (operaciones) y carrera anterior que no mencionaré (porque tienen nada que ver con lo que hago ahora) .... tal como comenté , me gusta hidrología y energía, y y creo que explotar estas las herramientas de DS me pueden ayudar muchísimo, te cambia la forma de ver y analizar las cosas... y tengo la certeza que a cualquier profesional de casi cualquier área de conocimiento también. Saliendo a vacaciones comenzaré con el primer ítem. Le di duro a R .... y espero también Python en el verano... será una meta. Mil gracias!!!!
ps: Solo me queda la duda si vale la pena seguir un postgrado .... en varias ocasiones, leo unos cometarios y experiencias ,,que dan ganas de poner un pie al lado y no seguir realizando estudios avanzados...
ps: Solo me queda la duda si vale la pena seguir un postgrado .... en varias ocasiones, leo unos cometarios y experiencias ,,que dan ganas de poner un pie al lado y no seguir realizando estudios avanzados...