AI vs Full stack

elepwr

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Es un poco lo de siempre,

Hay mucho trabajo para los fullstack pero el 99% trabajo de hez con todo mal montado, por cada fullstack en empresa de producto hay 50 tios picando paneles de gestion.

Hay mucho trabajo en ia pero igual de hez, por cada tio q esta calculando q videos te pueden gustar hay 50 haciendo graficos y powerpoints. Que ia no es lo mismo que data science pero en españistan esta todo ahi ahi.

En informatica puedes malvivir de cualquier cosa y puedes vivir bien en lo q sea pero tienes q echar muchas horas y ser muy bueno
 

brent

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Es que ya tengo bastantes contactos en mis redes profesionales que se están reciclando en "data science"tras haber sido victimas de la ola de hez laboral hispanistani. Y la verdad es que me dan bastante pena, pero por otro lado, solo hace falta pensar 10-15 minutos sobre el tema para darse cuenta de que es un mundo "bastante nicho", porque lo fundamental es el acceso a grandes sets de datos que de alguna manera puedas convertir en dinero, y eso, como estamos de acuerdo, lo tienen pocas empresas ( amazon, facebook, google, etc) y temas de banca/trading, poco más.

Todos ellos efectivamente haciendose cursillos de google, udemy y similares mientras están en el paro sin experiencia previa en temas de estadística/matemática o programación. Un plan sin fisuras.

En fin, que Dios se apiade de sus almas derroidas.
A ver, estais dramatizando a full.
Se le llama así al típico gestor de bases de datos.
Sabes Sql, Mongo, algo de python y ya. Con las salidas que eso tenga.
Lo que pasa que ahora se le llama así. Antes gestor de bases de datos, ahora data science
 

pelotazo_especulativo

Pvrasangrismo o derroicion
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A ver, estais dramatizando a full.
Se le llama así al típico gestor de bases de datos.
Sabes Sql, Mongo, algo de python y ya. Con las salidas que eso tenga.
Lo que pasa que ahora se le llama así. Antes gestor de bases de datos, ahora data science
Pero entonces se está creando una burbuja de expectativas bestial.
Esta gente piensa que van a tener acceso a una base de datos masiva, tipo usuarios de netflix y modelar su comportamiento/preferencias, o bases de datos de pasajeros de lineas aereas etc...
Y al final lo que estarán haciendo es un trabajo de data entry y poco más ( que por cierto, gran parte del data mining y similares es eso, limpiar datos, filtrar datos etc. la parte de tratamiento en sí será a lo mejor un 10% )

En fin. Creo que la gente está cometiendo el error de estudiar "data science" desde el punto de vista de la "herramientología", pero saber manejar un martillo, no significa que sepas construir una casa.

El tiempo dirá.
 

brent

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Pero entonces se está creando una burbuja de expectativas bestial.
Esta gente piensa que van a tener acceso a una base de datos masiva, tipo usuarios de netflix y modelar su comportamiento/preferencias, o bases de datos de pasajeros de lineas aereas etc...
Y al final lo que estarán haciendo es un trabajo de data entry y poco más ( que por cierto, gran parte del data mining y similares es eso, limpiar datos, filtrar datos etc. la parte de tratamiento en sí será a lo mejor un 10% )

En fin. Creo que la gente está cometiendo el error de estudiar "data science" desde el punto de vista de la "herramientología", pero saber manejar un martillo, no significa que sepas construir una casa.

El tiempo dirá.
Limpiar datos tiene su dificultad, cada programador lo puede hacer de una forma diferente según su creatividad y valía. Está bien pagado, si eres el jefe de ese producto.
No creo que la gente que estudie eso, se crea que va a trabajar en Netflix. La mayoría ya saben que es para entrar en consultoras paco de hez. Si hasta las consultoras promocionan esos cursos.

Volviendo a lo de antes: gestor de base de datos con nombre guay.
1.Scrapear datos, parsear datos, limpiarlos, subirlos a bd y seleccionarlos.
2.Luego los matemáticos aplican esos datos a sus modelos de IA
3.La tia buena de marketing hace el powerpoint para el ade enchufado/posicionadito.
4.El comercial enchufado o posicionadito los vende al banco, fondo o empresa grande de turno. Para: invertir con la info que han dado esos datos, comparar precios de competidores, crear modelos más precisos de marketing, analizar tendencias etc...

A pesar de que parezca que no hay tantos clientes. Como cada día hay más datos y los programas se buggean. Se necesita de un mantenimiento de todo eso. Sobre todo la parte web scraping, que si cambian el diseño de la web, hay que hacer la parte de scraping de nuevo.
No veo burbuja aquí. Veo lo que se lleva haciendo años, com otro nombre.
 
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Transhumanoide

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y ciberseguridad como va? decian que para 2021 habria trillones de puestos sin cubrir pero no veo muchos.
es posible que lo que se pida sea gente con conocimientos de ciberseguridad pero que su trabajo principal sea otro? por ejemplo, desarrollador backend con seguridad web
 

brent

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y ciberseguridad como va? decian que para 2021 habria trillones de puestos sin cubrir pero no veo muchos.
es posible que lo que se pida sea gente con conocimientos de ciberseguridad pero que su trabajo principal sea otro? por ejemplo, desarrollador backend con seguridad web
Eso son los de los las escuelas de másters, que compran noticias.
En mi opinión lo que tiene más futuro ahora, es instalador de placas solares.
 

terro6666

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Pues parece de risa, pero alguien que controle a AS400 se puede forrar.
 

trancos123

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Pues eso que tiene mas futuro para alguien que quiera empezar a estudiar ahora? que deberia estudiar para tener mas posibilidades de encontrar trabajo y con mejor sueldo? python AI o fullstack dev?
Full stack de calle:
Se necesita mucha más gente y el nivel es mucho más bajo.
Si te metes en serio en IA tendrás que competir con gente superdotada con un grandísimo nivel de matemáticas para luchar por 4 puestos de trabajo en una multinacional.
 

trancos123

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No soy ejperto en el tema, pero :

1) Realmente hay tantas empresas que necesiten temas de Inteligencia Artificial/Data mining etc? Aparte de para temas financieros gordos y webs de venta por internet tocho, no sé yo que eso tenga muchísima demanda, y si la tiene, terminarán por desarrollarse plugins específicos para tareas específicas digo yo.
2) La clave de la inteligencia artificial y relacionados, no es el saber tal o cual lenguaje, lo que hay detrás de todo eso es matemática y estadística por un tubo, yo creo que lo menos que se despacha es una ingeniería, una licenciatura en matemáticas y ya luego de ahí para arriba, rollo masters/doctorados especializados en el tema.

Me da la impresión de que se está montando una burbuja de expectativas bastante subida de peso con esto, y que muchas empresas llaman Data science a un becario recopilando numeritos en un excel, y por descontado que si hay realmente oportunidades interesantes, no espereis encontrar muchas en España, esto será en Inglaterra/Benelux/Alemania y similares para empezar y ya a lo grande pues en Norteamérica supongo.
Ojo que han montado un curso de 1 año especialidad para Fp de big data e inteligencia artificial, para gente de módulos que hace años que no tocan nada de matemáticas.
En fin se les enseñará un poco de la api de sklearn y a hacer una regresión lineal.

meparto: meparto: meparto:

Curso de Especialización - Inteligencia Artificial y Big Data



Familia Profesional: INFORMÁTICA Y COMUNICACIONES
Nivel: CURSO DE ESPECIALIZACIÓN
Duración: 600 horas. 1 curso académico
Curso de Implantación CLM: 2021/22

MÓDULOS PROFESIONALESHoras totalesHoras Semanales (distribuidas en tres trimestres)
5071. Modelos de Inteligencia Artificial.602
5072. Sistemas de aprendizaje automático.1003
5073. Programación de Inteligencia Artificial.2006
5074. Sistemas de Big Data.1003
5075. Big Data aplicado.1404
Total60018
 
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charlie3

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Hay un libro “superpotencias de la IA”, que explica la lucha entre empresas chinas y americanas por dominar este mundo (son los únicos países que tienen volumen suficiente de datos), Europa se queda fuera y España no digamos
 

el futuro

Himbersor
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Full stack con habilidades blandas.

Generalistas se comen a especialistas casi siempre, salvo casos contados.

La inmensa mayoría de grandes cracks de la historia del deporte han sido generalistas antes que especiaistas, y practicaban multitud de deportes antes de destacar en el que les hizo famosos.