Trayectoria flexible
Senior Data Scientist (TLG)

1. Identificar el ecosistema de aprendizaje de la plataforma The Learning Gate con la finalidad de sacar el mayor provecho alcanzando el éxito en tu nuevo viaje de aprendizaje.

1. Interpretar scripts de Shell en UNIX para realizar operaciones sobre el sistema de archivos, manipulación del contenido de archivos y procesos, para navegar sobre el sistema de archivos y para automatización de tareas. 2. Diseñar scripts de Shell en UNIX para realizar operaciones sobre el sistema de archivos, manipulación del contenido de archivos y procesos, para navegar sobre el sistema de archivos y para automatización de tareas.

1. Interpretar los elementos relacionados a programación orientado a objetos en programas desarrollados en lenguaje de programación Python, que cumpla con los requerimientos de la aplicación de ciencia de datos. 2. Desarrollar programas en lenguaje de programación Python, aprovechando las características orientado a objetos del lenguaje y que cumpla con los requerimientos de la aplicación de ciencia de datos.

1. Interpretar programas en lenguaje de programación Python desarrollados sobre el ambiente de programación notebook para que se realice la extracción datos de sitios WEB, y su transformación que cumpla con los requerimientos de la aplicación de ciencia de datos. 2. Diseñar programas en lenguaje de programación Python desarrollados sobre el ambiente de programación notebook para que se realice la extracción datos de sitios WEB, y su transformación que cumpla con los requerimientos de la aplicación de ciencia de datos.

1. Interpretar programas con enfoque NoSQL que involucren llamadas (queries) a las bases de datos no estructuradas. 2. Manipular una base de datos con enfoque NoSQL que involucre llamadas (queries) a las bases de datos y estatutos para concatenar y unir bases de datos, para que se cumpla con los requerimientos de la aplicación de Ciencia de Datos.

1. Interpretar el programa de una aplicación Dashboard en Web usando plataforma Streamlit de Python y la base de datos no relacional de Firebase para llevarla a producción. 2. Crear un aplicación Dashboard en Web usando plataforma Streamlit de Python y la base de datos no relacional de Firebase para llevarla a producción.

1. Interpretar programas de Python sobre Keras que utilicen Deep Learning utilizando modelos pre-entrenados, análisis de Series de Tiempo y generación de datos sobre la plataforma Keras sobre el ambiente Notebook, que cumple con las especificaciones de diseño del problema a resolver. 2. Desarrollar programas de Python que utilicen GAN (Generative Adversial Networks) desarrollados en lenguaje Python sobre Keras sobre el ambiente Notebook, que cumple con las especificaciones de diseño del problema a resolver.

1. Identificar y distinguir los algoritmos, así como las aplicaciones, en el paradigma de aprendizaje por refuerzo. 2. Utilizar modelos de aprendizaje automático, entrenados por refuerzo, en un problema de Mercadotecnia, Publicidad, Finanzas o Manufuctura.