¡¡un primo mio ahora va a hacer un master de computacion e inteligencia artificial!!

yo lo he hecho y al final es un poco como el paint

Cimorra lo hizo y al final es un poco como masajear porras

No sé

Espero que sea computación e inteligencia artificial con perspectiva de género

es muy inteligente..esto v aa ser lo que va a aprender
Un máster en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial proporciona una formación avanzada en múltiples áreas relacionadas con el análisis de datos, el aprendizaje automático y la resolución de problemas complejos mediante herramientas de inteligencia artificial. Esto es lo que tu amigo probablemente sabe tras completar el máster:
1. Fundamentos de Ciencia de Datos

• Manipulación de datos: Manejo de datos estructurados y no estructurados, usando herramientas como Python (pandas, NumPy) o R.
• Análisis estadístico: Comprensión de técnicas estadísticas básicas y avanzadas, como pruebas de hipótesis, regresión, y análisis exploratorio de datos.
• Visualización: Uso de herramientas para crear gráficos impactantes y comunicar resultados (Matplotlib, Seaborn, Tableau, Power BI).

2. Modelos de Machine Learning

• Modelos supervisados: Regresión lineal, logística, máquinas de soporte vectorial, árboles de decisión, bosques aleatorios.
• Modelos no supervisados: Clustering (K-means, DBSCAN), reducción de dimensionalidad (PCA, t-SNE).
• Modelos avanzados: Boosting (XGBoost, LightGBM), modelos de series temporales.

3. Deep Learning

• Conocimientos sobre redes neuronales profundas y su implementación con frameworks como TensorFlow o PyTorch.
• Arquitecturas avanzadas como CNNs (redes neuronales convolucionales) para visión por computadora y RNNs/LSTMs para datos secuenciales.
• Aplicación en tareas como procesamiento de lenguaje natural (NLP), reconocimiento de imágenes y generación de texto.

4. Big Data y Herramientas Avanzadas

• Familiaridad con ecosistemas de big data, como Hadoop y Spark, para manejar grandes volúmenes de datos.
• Uso de bases de datos relacionales (SQL) y NoSQL (MongoDB, Cassandra).

5. Inteligencia Artificial Aplicada

• Diseño y desarrollo de sistemas inteligentes, como chatbots, sistemas de recomendación o algoritmos de optimización.
• Conocimientos en ética de la IA y comprensión de los desafíos legales y sociales relacionados.

6. Habilidades de Programación

• Experiencia avanzada en Python, R, o incluso Java/Scala para tareas específicas.
• Implementación de pipelines completos desde la ingesta de datos hasta el despliegue del modelo.

7. Despliegue y DevOps

• Uso de herramientas como Docker y Kubernetes para empaquetar y escalar modelos.
• Uso de servicios en la nube (AWS, Google Cloud, Azure) para entrenar y desplegar soluciones de IA.

8. Proyectos Reales

• Experiencia práctica trabajando en problemas del mundo real: optimización de negocios, predicción de comportamientos, análisis de imágenes o creación de aplicaciones inteligentes.

En resumen, tu amigo ahora es capaz de:

• Analizar y entender grandes conjuntos de datos.
• Diseñar soluciones basadas en IA para problemas complejos.
• Trabajar en proyectos que mezclan datos, tecnología y toma de decisiones.

Esto lo hace altamente valioso en sectores como finanzas, salud, marketing, tecnología, e incluso en startups. ��