Listo para adentrarte en el aprendizaje automático La siguiente guía condensa el roadmap definitivo en Python, desde dominar habilidades centrales del lenguaje y el manejo de datos hasta explorar herramientas interactivas y buenas prácticas de ingeniería de software para proyectos de IA
Habilidades de Python imprescindibles: sintaxis y estructuras de datos, programación orientada a objetos, manejo de módulos y paquetes, entornos virtuales y gestión de dependencias con pip, pruebas unitarias, depuración y control de versiones. Estas bases te permiten escribir código mantenible y escalable, clave para cualquier proyecto de software a gran escala y aplicaciones de machine learning
Manejo de datos: bibliotecas como NumPy y pandas para limpieza y transformación, visualización con Matplotlib y Seaborn, uso de SQL para extraer datos, y principios de feature engineering y preparación de datos que marcan la diferencia entre un modelo mediocre y uno competitivo
Herramientas interactivas y prototipado: Jupyter Notebooks y Google Colab para experimentación rápida, y frameworks como Streamlit o Flask para desplegar prototipos y mostrar resultados a clientes y stakeholders
Prácticas de ingeniería de software: principios de diseño modular, tipado estático con type hints, integración continua y despliegue continuo CI/CD, contenedores con Docker y monitoreo en producción. Estas prácticas son esenciales cuando pasas de tutoriales a soluciones reales en empresas
Refuerzo matemático opcional: repasar álgebra lineal, cálculo básico, probabilidad y estadística es muy útil antes de profundizar en fundamentos de machine learning y deep learning
Fundamentos de machine learning y deep learning: aprendizaje supervisado y no supervisado, validación cruzada, métricas de evaluación, regularización, redes neuronales profundas, arquitecturas CNN y RNN, y transformer para tareas de lenguaje natural. También conviene explorar herramientas como TensorFlow y PyTorch
Casos reales y despliegue: estudiar casos de uso reales te ayuda a entender aspectos de MLOps, despliegue de modelos, monitorización y actualización continua. Aprende a integrar modelos en APIs, pipelines de datos y entornos cloud para producción
Sección de LLM y agentes IA: conceptos de prompt engineering, embeddings, fine-tuning y cómo diseñar agentes IA que interactúen con sistemas empresariales. Estas habilidades son cada vez más demandadas en soluciones de IA para empresas
Proyectos y portafolio: crea proyectos end to end que incluyan adquisición y limpieza de datos, modelado, evaluación y despliegue. Publica el código en GitHub, añade demos en vivo y explica el impacto del proyecto en términos de negocio; esto hará que tu portafolio destaque y te acerque a oportunidades laborales
Recursos y formación: además de seguir rutas de aprendizaje estructuradas, aprovecha ofertas formativas como tracks de nivel inicial que combinan teoría y práctica y programas de mentoría que te acompañan para construir proyectos reales y prepararte para entrevistas técnicas
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