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**Language:** English
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Tomo 051: Frogmación 51: Entrevista a Soledad Galli - De bióloga a científica de datos | Códice Frogames
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Episodio 51: Entrevista a Soledad Galli - De bióloga a científica de datos
#### Contenido del Tomo
- Episodio Completo
- Explicación y Tips
- Códice del Episodio
## Video del Episodio
## Explicación y Tips
Soledad Galli es una científica de datos argentina, además de desarrolladora de Python de código abierto apasionada por la enseñanza y la programación.
Empezó como investigadora científica en biología; hizo un doctorado y muchos años de trabajo postdoctoral, y luego se pasó a la ciencia de datos. Trabajó en empresas financieras y de seguros, creando y poniendo en producción modelos de aprendizaje automático para evaluar el riesgo crediticio, las reclamaciones de seguros y prevenir el fraude.
También es creadora de Feature-engine, una librería en Python de código abierto para la ingeniería y selección de características. También escribe artículos en línea, habla en reuniones de ciencia de datos y podcasts.
Ha colaborado en varios cursos junto con https://cursos.frogamesformacion.com, y ahora se dedica a la enseñanza y la docencia de los temas que ella misma aprendió.
Hoy viene a contarnos esa transformación de la biología a la ciencia de datos, de cómo tras hacer un doctorado se formó a través de cursos online, o cómo ha terminado lanzando sus propios cursos de ingeniería de variables en Python en varias plataformas, o incluso a publicar su primer libro en Packt que podéis obtener en https://www.amazon.com/Python-Feature-Engineering-Cookbook-transforming/dp/1789806313
### Puntos Clave
- Transición de carrera y reskilling.
- Importancia del Machine Learning.
- Consejos para mujeres en STEM.
### Data Science
Los datos son silenciosos hasta que los haces hablar mediante la lógica y el análisis.
## Códice del Episodio
### El Poder de los Datos
En este tomo, Juan Gabriel conversa con **Soledad Galli**, una voz líder en el mundo de la Ciencia de Datos. Analizamos su fascinante cambio de carrera desde el mundo de la biología hacia el análisis de datos a gran escala y cómo el pensamiento científico riguroso es la base para construir modelos de IA éticos y precisos.
Hablamos sobre la importancia del **Machine Learning** en la industria actual y por qué necesitas ser un genio de las matemáticas desde el nacimiento para convertirte en un experto en datos, siempre que tengas la curiosidad y la disciplina necesarias.
#### Lógica de Descubrimiento
"Un científico de datos es alguien que solo programa; es alguien que sabe hacer las preguntas correctas para que la información revele la verdad oculta tras el ruido."
### Puntos Clave del Códice
- **Reskilling en la Era Digital**: Lecciones prácticas sobre cómo cambiar de sector profesional sin miedo y apoyándose en habilidades transferibles.
- **El Valor de la Especialización**: Por qué centrarse en nichos específicos de la ciencia de datos (como el sector salud o financiero) es la ruta más rápida al éxito.
- **Herramientas Esenciales**: Una hoja de ruta para dominar Python, Pandas y las librerías de visualización que todo data scientist necesita.
- **IA y Ética**: La responsabilidad del analista al manejar sesgos en los algoritmos que deciden el futuro de las personas.