#95 🧑🏽💻 Cómo explicarle a tu hijo las 5 habilidades tecnológicas más demandadas (parte 2 de 2)
Las tres últimas: ciberseguridad, data science y AI
Si te perdiste las 2 primeras habilidades (full stack y cloud) y esta es tu primera vez por aquí, realmente no hace falta que te leas el anterior post. Pero si quieres tener la visión completa, pues sí, venga.
¿De qué estábamos hablando? Intentaba explicarte qué hacen los perfiles más técnicos del mundo tech, como si fueras un niño o una niña de 8 años, mega freaky del Lego.
Hoy vamos con las otras 3 que, a priori, pueden ser ya conocidos y más o menos entendidas por todos: ciberseguridad, data science e Inteligencia Artificial. Pero, ¿a qué se dedican realmente las personas que trabajan en estos 3 campos y qué deberían manejar con soltura?
Esta edición de Hola Mundo Tech está patrocinada por ODILO.
En ODILO recibimos cientos de CV cada mes de ingenieros de Full Stack, expertos en ciberseguridad y desarrollo cloud, ofreciendo modalidades híbridas y remotas de trabajo, pero sobre todo asegurando que están rodeados por los mejores de los mejores. Estamos orgullosos, y no nos sonroja decirlo, que nuestro equipo de tecnología y producto compite en las primeras ligas donde también juegan grandes compañías como Apple, Amazon o Oracle.
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🛡️ Habilidad número 3: ciberseguridad
Piensa en el escudo anti-misiles de un software o acuérdate de cuando te saltaban las insaciantes notificaciones del McAfee en el ordenador. Piensa en cuando jugabas al Warcraft y ponías una contraseña para que nadie más pueda ver tu progreso o cambiarlo. La ciberseguridad es como poner contraseñas y cerraduras superfuertes para proteger las cosas importantes que las personas y las empresas tienen en sus ordenadores y en internet.
¿A qué se dedican realmente los ingenieros en ciberseguridad?
Construcción de Fortalezas de Lego (Firewalls y Seguridad de Redes): Imagina que construyes una fortaleza alrededor de tu ciudad de Lego para protegerla. Los ingenieros de ciberseguridad construyen "firewalls" digitales para proteger redes y sistemas.
Cerraduras y Llaves Secretas (Criptografía): Al igual que podrías tener un cofre del tesoro en tu ciudad de Lego que solo se abre con una llave secreta, los ingenieros de ciberseguridad usan criptografía para proteger la información.
Detectives de Lego (Análisis de Seguridad y Respuesta a Incidentes): Son como detectives que buscan pistas para averiguar cómo alguien podría haber entrado en la ciudad de Lego y cómo prevenirlo en el futuro.
📊 Habilidad número 5: Data Science
Todo el mundo tiene opiniones, pero lo que importa son los datos. Aunque parezca obvio, me sigue sorprendiendo la cantidad de decisiones que se toman sin basarse en datos. Y a todos los niveles: junior y senior.
¿A qué se dedican realmente los ingenieros de datos?
Los ingenieros de datos, o data scientists, o analistas de toda la vida, utilizan principalmente 3 técnicas a la hora de trabajar con datos, y lo hacen a través de 3 principios básicos:
1️⃣ Enseñan a una máquina cómo clasificar datos basados en un conjunto de datos conocido. Por ejemplo, se le dan al ordenador palabras clave de muestra con su valor de clasificación. "Feliz" es positivo, mientras que "Odio" es negativo.
2️⃣ Dan datos desconocidos a una máquina y permiten que el dispositivo clasifique el conjunto de datos de manera independiente.
3️⃣ Permitir que aparezcan inexactitudes en los resultados y manejar el factor de probabilidad de que eso ocurra.
Con esto en mente, las 3 técnicas de las que hablaba son las siguientes.
1. Clasificación
La clasificación es la organización de datos en grupos o categorías específicos. Los ordenadores son entrenados para identificar y clasificar datos. Se utilizan conjuntos de datos conocidos para construir algoritmos de decisión en un ordenador que procesa y categoriza rápidamente los datos. Por ejemplo:
- Clasificar productos como populares o no populares.
- Clasificar en términos de riego (high risk, low risk)
- Clasificar comentarios en redes sociales en positivos, negativos o neutros.
2. Regresión
La regresión es el método de encontrar una relación entre dos conjuntos de datos aparentemente no relacionados. La conexión suele producirse por una fórmula matemática y representarse como un gráfico o curvas. Cuando se conoce el valor de un conjunto de datos, se utiliza la regresión para predecir el otro conjunto de datos. No lo cuento, lo hago:
- La relación entre la satisfacción del cliente y el número de empleados.
- La tasa de propagación de enfermedades transmitidas por el aire.
- La relación entre el número de estaciones de bomberos y el número de lesiones por incendios en una ubicación particular.
- La relación entre la velocidad y el tocino.
3. Agrupamiento (Clustering)
Lo pongo en inglés porque quizás sea más representativo así, que me perdonen los de la RAE. El clustering es el método de agrupar datos que están muy relacionados entre sí para buscar patrones y anomalías. El clustering es diferente de la clasificación porque los datos no pueden clasificarse con precisión en categorías fijas. Por lo tanto, los datos se agrupan en relaciones más o menos probables. Con el clustering, se pueden descubrir nuevos patrones y relaciones. Por ejemplo:
- Agrupar clientes con comportamientos de compra similares para mejorar el servicio al cliente.
- Agrupar el tráfico de red para identificar patrones de uso diarios y detectar más rápidamente un ataque a la red.
- Agrupar artículos en diferentes categorías de noticias y utilizar esta información para encontrar contenido de noticias falsas.
🧠 Habilidad número 6: AI y LLM
AI y algunos de sus derivados están en el pico más alto del hype tech este año. Para darle más peso a esta frase, me pongo el mono de data science y acudo a los datos. En este caso, a la famosa Hype Cycle o curva Gartner, que cada año identifica las tendencias emergentes más importantes y que tendrán un recorrido de al menos 10 años como papel transformador de la economía y las organizaciones. Entre las 25 más importantes de este año, la medalla de oro va indiscutiblemente para AI.
¿A qué se dedican realmente los ingenieros de AI y LLM?
Robots Inteligentes (Programación y Modelado de LLM/AI): Imagina chats que pueden hablar y entender tus instrucciones, como ChatGPT. Los ingenieros que trabajan con LLM/AI programan modelos para que puedan entender y generar lenguaje humano.
Bibliotecas de Instrucciones Avanzadas (Conocimiento de Frameworks y Bibliotecas): estos ingenieros utilizan frameworks y bibliotecas como si fueran atajos y guías para construir modelos de AI complejos sin tener que empezar desde cero. La apuesta de OpenAI de democratizar (me encanta esta palabra) el uso de ChatGPT y que te puedas crear tu propio GPT, va por ahí.
Experimentación (Investigación y Pruebas): la experimentación es clave para el avance en AI y LLM. Permite descubrir nuevas formas de mejorar los modelos y encontrar soluciones a problemas complejos. Para ello es fundamental estar familiarizado con el Método Científico (formular hipótesis, realizar experimentos y analizar los resultados)
¿Dónde encuentras buenos ingenieros de ciberseguridad, de datos y de AI?
¿Dónde encuentro a profesionales con estas habilidades? Aunque la podríamos hacer también al revés: ¿dónde puedo formarme en estas habilidades?
Plataformas como Kaggle ofrecen cursos y retos donde puedes aplicar tus habilidades de experimentación en problemas reales y ver cómo otros abordan los mismos desafíos.
En el terreno AI, para aprender sobre diferentes Frameworks y Bibliotecas puedes comenzar con lo básico, como TensorFlow para AI o PyTorch, y luego explorar más opciones.
En el terreno de la ciberseguridad hay cosas chulas y gratuitas como Cybrary (ofrece cursos de ciberseguridad y certificaciones, ideal para principiantes), SANS Institute (organización sin ánimo de lucro, de US, conocida por sus cursos de formación detallados y prácticos en ciberseguridad y una opción excelente para aquellos que buscan profundizar en temas específicos) o comunidades como Hack the Box, que ofrece entornos prácticos donde puedes aprender a hackear de manera ética y segura, mediante desafíos y juegos.
Como ocurría con los perfiles Cloud, el mundo de las certificaciones está abanderado por las grandes compañías tecnológicas (AWS, Microsoft, Google, etc), que como parte de sus itinerarios formativos, tocan habilidades como las que estamos hablando hoy:
