Antes de Estudiar Datos o IA, MIRA esto: la estadística y los pasos que SÍ necesitas en 2026

¿Crees que llegaste tarde a los Datos y la IA? Es justo al revés. El empleo de ciencia de datos crecerá +34% hasta 2034: el 4.º que más crece de toda la economía. Pero hay UN requisito que casi nadie te explica antes de empezar… y por ahí arranca este video. Te muestro los fundamentos que SÍ necesitas, los mitos que te frenan y cómo dar tu primer paso esta semana (estudiar, conseguir empleo o proponer tu primer proyecto). Plantilla Mejora tu CV: https://drive.google.com/drive/folder... Descarga Mysql : https://dev.mysql.com/downloads/workb... Descarga de bases de datos: https://www.kaggle.com/ 00:00 ¿Ya es muy tarde para empezar? (el gancho) 00:49 Los titulares de miedo: ¿la IA nos va a reemplazar? 01:18 El dato del Bureau of Labor Statistics (pronóstico al 2034) 02:10 El 4.º empleo de más rápido crecimiento del mundo 02:39 La brecha de talento en LATAM (salarios en dólares sin experiencia) 03:21 Opción freelancer: tú eres la empresa 03:38 ¿No era mejor empezar hace 5 años? Por qué AHORA es mejor 04:14 La IA como acelerador de tu aprendizaje 04:31 Caso real: gobierno capacitando a mayores de 45 años 06:23 ¿Cómo empiezo a estudiar? Mito 1: "necesito una maestría" 06:44 Mito 2: no necesitas ser programador ni matemático 07:02 Los fundamentos que SÍ debes entender 07:54 Mito 3: "necesito herramientas caras" (Python, Power BI, SQL gratis) 08:46 [Curso] Teaser del Curso Avanzado de Análisis de Datos (2.º semestre) 09:39 Fundamentos estadísticos: distribución, media, mediana, varianza 10:08 Series de tiempo, regresión y modelos de clasificación 11:11 Por qué los fundamentos son la base de todo proyecto 11:42 El análisis de negocio: el mix de habilidades más buscado 11:58 La ruta paso a paso: Excel → SQL → Power BI → Python → IA 13:59 Cómo busco trabajo: optimizar tu perfil de LinkedIn 14:25 Palabras clave para los headhunters 14:48 Cómo describir tu experiencia (resultados, no cargos) 15:09 Sin experiencia previa: construye tu portafolio y GitHub 16:05 Cómo entrar a comunidades de datos (Discord, ML Medellín) 16:54 Cómo propongo un proyecto de datos/IA en mi empresa 17:42 Conectar el proyecto al impacto en el negocio 18:07 Cierre: sí, es el mejor momento para empezar