Camino de skills
Cómo ser Científico de Investigación en Computación e Información
Cómo ser Científico de Investigación en Computación e Información: camino de skills con 5 skills principales, titulación requerida, cursos y salarios. Actualiza
Requisitos de formación y experiencia
- Formación
- La mayoría de estas ocupaciones requieren estudios de posgrado.
- Experiencia
- Se necesitan habilidades, conocimientos y experiencia extensos para estas ocupaciones. Muchas requieren más de cinco años de experiencia.
- Formación en el puesto
- Los empleados pueden necesitar algo de capacitación en el trabajo, pero la mayoría de estas ocupaciones asumen que la persona ya tendrá las habilidades, conocimientos, experiencia laboral y/o capacitación requeridos.
Fundamentos
Skills que se dan por hecho — la base sobre la que construir
- Advanced mathematics (calculus, linear algebra)Base
Matemáticas de nivel superior necesarias para modelar sistemas y algoritmos complejos. Se utiliza en investigación y ciencia de datos para resolver problemas del mundo real. Desarrolla habilidades a través de estudio riguroso y aplicación.
- Algorithm designBase
Creación de métodos paso a paso eficientes para la computación. Esencial para desarrollar software optimizado y resolver tareas complejas. Aprende a través de estudio teórico y ejercicios de codificación.
- Data structuresBase
Formas de organizar datos para un acceso y modificación eficientes. Crítico para construir aplicaciones de alto rendimiento. Domina a través de la práctica de programación y cursos de algoritmos.
- Programming languages (Python, Java, C++)Base
Escritura de código para desarrollar software y automatizar tareas. Requerido en roles de investigación e ingeniería. Adquiere mediante bootcamps de codificación y la creación de proyectos personales.
Skills principales
Las skills que definen el rol hoy
- LLMs / IA generativaAlta demanda
IA avanzada para generar texto y contenido similares a los humanos. Los profesionales la utilizan para la creación de contenido, el análisis y la automatización de la comunicación.
- Aprendizaje automáticoAlta demanda
IA que aprende de los datos para hacer predicciones o tomar decisiones. Utilizada por científicos y gerentes para analizar datos complejos y automatizar tareas.
- ExperimentaciónAlta demanda
Realizar pruebas controladas para recopilar datos. Los profesionales lo utilizan para validar hipótesis y optimizar procesos o productos.
- PyTorchAlta demanda
Una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para modelos de aprendizaje profundo. Las empresas la necesitan para investigación y despliegue de IA. Aprende a través de documentación en línea y la creación de redes neuronales.
- ExcelAlta demanda
Un programa de hoja de cálculo para la organización y análisis de datos. Esencial para contadores y muchos otros roles para gestionar e interpretar datos.
Herramientas demandadas
Herramientas concretas de las ofertas reales
- CEn demanda
Un lenguaje de programación de bajo nivel para desarrollo de sistemas y embebidos. Valorado por aplicaciones críticas de rendimiento. Aprende escribiendo programas en C y estudiando la gestión de memoria.
- TensorFlowEn demanda
Un framework para construir y entrenar redes neuronales. Se utiliza en aprendizaje automático y ciencia de datos. Desarrolla habilidades a través de la creación de modelos prácticos y recursos de la comunidad.
- C++En demanda
Un lenguaje orientado a objetos para software de alto rendimiento. Necesario para motores de juegos, sistemas y aplicaciones grandes. Adquiere a través de proyectos prácticos y guías de C++.
- AWSEn demanda
Plataforma en la nube de Amazon para computación, almacenamiento y servicios. Las empresas la utilizan para infraestructura escalable. Aprende experimentando con el nivel gratuito de AWS y siguiendo la documentación oficial.
- Microsoft Power BIEn demanda
Una herramienta de análisis de negocio para transformar datos en paneles interactivos. Necesario para apoyar la toma de decisiones basada en datos. Aprende conectando a conjuntos de datos y creando informes visuales.