Los trabajos del futuro, cómo prepararse

El mercado laboral cambia constantemente y fenómenos como la ‘automatización’ provocan que profesiones antes demandadas hayan dejado de ser necesarias y nazcan otras nuevas. Hoy en día, todas las personas con un trabajo o que estén buscando uno deben empezar a prepararse para empleos que probablemente aún no existen. Para subirse a esta ola con éxito, sólo existe una opción posible: la formación constante.

A la hora de elegir carrera, los principales ámbitos de matriculación de los estudiantes españoles universitarios y de máster oficial siguen siendo las carreras de humanidades1. Sin embargo, ya el 26% de los graduados de educación terciaria en España obtuvieron una titulación en Ciencias, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas, las áreas conocidas como STEM, tres puntos porcentuales más que la media de los países de la OCDE2.

Dentro de este campo, es notable el aumento reciente de la oferta académica para dos profesiones que se están perfilando como algunas de las más demandadas en el futuro inmediato: Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.

Udemy, la plataforma global de formación para aprender y enseñar en línea, presenta las claves para todos aquellos que estén interesados en convertirse en científico de datos (CD) y en expertos en el terreno de la inteligencia artificial (IA), dos áreas que cobran fuerza en el mercado laboral.

Ciencia de datos: tu futuro “data driven”

La ciencia de datos aprovecha el avance de la conectividad y la penetración de internet para generar, registrar y modelar enormes volúmenes de información siguiendo el método científico. ¿Qué habilidades necesitas dominar para ser un ‘data scientist’?

• Lo más importante es tener curiosidad para buscar relaciones entre los datos que no necesariamente parecen relacionados
• Habilidades matemáticas y de estadística
• Arquitectura de Big Data mediante el uso de software como Hadoop, bases de datos relacionales y no relacionales, empleando programas como Cassandra, MongoDB, MySQL o PostgreSQL
• Lenguajes de programación como R, Python, S, C, SAS
• Manejo de bases de datos como SQL y datos como SQL y programación en HIVE
• Programas de visualización de datos con softwares como Kibana, Tableau, Clip View, o incluso Excel

“Estas habilidades permiten convertir datos puros en información valiosa para la toma de decisiones, sobre todo para conocer un mercado o cliente y crear modelos para por ejemplo fidelizar clientes o prever incidentes”, destaca David Manero, experto en Ciencia de Datos e instructor en Udemy. “En resumen, podrás vivir “data driven”, tomando decisiones con base en datos e información que sistematices y proceses”.

Inteligencia Artificial, la robotización del empleo

No es un secreto que en el sector tecnológico los expertos en IA perciben sueldos astronómicos debido a la elevada demanda de este perfil y la escasez de especialistas. La Inteligencia Artificial permite realizar sistemas capaces de aprender y predecir a partir de la lectura de datos de otros sistemas o directamente del entorno. Esta información es procesada y guardada en forma de conocimiento que después se utiliza para emitir recomendaciones y acciones. ¿Qué requisitos hacen falta para convertirse en un solicitado experto en IA?

• Conocer los fundamentos del procesamiento de datos.
• Dominar el desarrollo de aplicaciones o software con lenguajes de programación R, Python, C#, C++, entre otros. Al contrario que el software tradicional, cuyo objetivo es limitado y centrado en una serie de tareas específicas, el utilizado en IA está enfocado en el aprendizaje constante
• Dominio del Big data
• Conocer softwares de aprendizaje artificial o machine learning

“La IA está creciendo aceleradamente, para 2017 el 61% de las iniciativas empresariales de Estados Unidos habían utilizado Inteligencia Artificial y el 71% tenía una estrategia de innovación para acercarse a nuevas tecnologías como esta3”, explica Fernando Pérez, experto en Inteligencia Artificial e instructor en Udemy.

“Con el dominio de estas habilidades podrás crear sistemas que utilicen la información para generar conocimiento y tomar decisiones de la mano de patrones y probabilidades”.