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Python para DevOps
book

Python para DevOps

by Noah Gift, Kennedy Behrman, Alfredo Deza, Grig Gheorghiu
September 2024
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
506 pages
12h 45m
Spanish
O'Reilly Media, Inc.
Book available
Content preview from Python para DevOps

Capítulo 15. Ingeniería de datos

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com

Puede que la ciencia de datos sea el trabajo más sexy del siglo XXI, pero este campo está evolucionando rápidamente hacia distintos títulos laborales. Científico de datos ha sido una descripción demasiado burda para toda una serie de tareas. A partir de 2020, dos empleos que pueden pagar lo mismo o más son ingeniero de datos e ingeniero de aprendizaje automático.

Aún más sorprendente es el gran número de funciones de ingeniero de datos necesarias para apoyar a un científico de datos tradicional. Hay entre tres y cinco ingenieros de datos por cada científico de datos.

¿Qué está ocurriendo? Veámoslo desde otro ángulo. Imaginemos que estamos escribiendo titulares para un periódico y queremos decir algo llamativo. Podríamos decir: "CEO es el trabajo más sexy para los ricos". Hay pocos directores generales, igual que hay pocas estrellas de la NBA, igual que hay pocos actores profesionales que se ganen la vida. Por cada director general, ¿cuántas personas trabajan para que ese director general tenga éxito? Esta última afirmación carece de contenido y sentido, como "el agua es mojada".

Esta afirmación no quiere decir que no puedas ganarte la vida como científico de datos; es más bien una crítica a la logística que hay detrás de la afirmación. Hay una enorme demanda de competencias en datos, y van desde DevOps al aprendizaje automático o ...

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