Lenguaje de programación multipropósito popular por su sencillez y gran ecosistema para ciencia de datos, backend y más.

Biblioteca de machine learning de código abierto utilizada para desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje profundo.

Lenguaje de programación especializado en análisis estadístico y visualización de datos.

Google Cloud Platform, conjunto de servicios en la nube de Google que incluye infraestructura, bases de datos y análisis de datos.

Biblioteca de machine learning de código abierto, utilizada para desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje profundo y redes neuronales.

Motor de procesamiento distribuido de código abierto utilizado para el análisis de grandes volúmenes de datos.

Shell de Unix utilizado para la automatización de tareas y la ejecución de comandos en sistemas operativos basados en Unix.

Framework de código abierto para el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos distribuidos.

Plataforma de servicios en la nube de Amazon que ofrece infraestructura, almacenamiento, bases de datos y más.

Conjunto de técnicas y algoritmos que permiten a las computadoras aprender a partir de datos y mejorar su rendimiento en tareas específicas sin ser programadas explícitamente para ello.

Conjunto de tecnologías y prácticas utilizadas para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos.

Subcampo del machine learning que se enfoca en el uso de redes neuronales profundas para modelar y resolver problemas complejos como reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural, entre otros.

Capacidad para introducir ideas nuevas, mejoras y enfoques creativos en los procesos, productos y servicios tecnológicos, impulsando la evolución y competitividad en la empresa.

Conocimiento básico de los principios y técnicas de la inteligencia artificial, que incluyen algoritmos, aprendizaje automático, lógica y sistemas expertos, utilizados para crear sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana.

Conocimiento de los conceptos y métodos estadísticos utilizados para analizar y resumir datos, incluyendo distribuciones, inferencia y probabilidad.

Estudio y aplicación de técnicas algorítmicas complejas para resolver problemas computacionales de alta dificultad, incluyendo algoritmos de optimización, grafos, búsquedas y aprendizaje automático.

Capacidad para evaluar y cuestionar información de manera lógica y objetiva para tomar decisiones bien fundamentadas.

Capacidad para identificar problemas y desarrollar soluciones eficientes y efectivas.