Nuestra era digital demanda más ingenieros y expertos en Machine Learning. Es fundamental que, si eres aspirante, aproveches la oportunidad y adoptes nuevas estrategias y métodos para hacer carrera en este campo. Te invitamos a fomentar innovación y aportar el crecimiento que tu organización necesita con nuevos conocimientos. Sabemos que los líderes de todas las industrias priorizan las habilidades sobre la experiencia: no demores más un plan que puede ayudarte a desarrollar una carrera exitosa como experto en Machine Learning (ML).
Si buscas ser un experto en ML, hay funciones profesionales y responsabilidades que debes conocer, son vitales en un entorno basado en datos. Este artículo contiene la información que necesitas para explorar esta oportunidad. Aprendamos más sobre las funciones y responsabilidades de trabajar en Machine Learning.
¿Quién es un experto en Machine Learning?
Un experto en ML es un profesional en el campo de la tecnología de la información. Se especializa en el desarrollo de sistemas autónomos de Inteligencia Artificial (IA) que automatizan el uso de modelos de predicción. Los algoritmos de IA capaces de aprender y hacer predicciones están diseñados y construidos por ingenieros de Machine Learning (ML).
Por lo general:
- Un ingeniero de ML colabora con miembros de un equipo de ciencia de datos más amplio: científicos de datos, administradores, analistas de datos, ingenieros y arquitectos.
- Dependiendo de la escala de la empresa, también puede interactuar con grupos fuera de la organización: equipos de TI, desarrollo de software, ventas o desarrollo web.
- Dentro de sus responsabilidades estaría la de contactar a los científicos de datos que se centran en el trabajo estadístico y de creación de modelos. Ellos crean el desarrollo de sistemas de Machine Learning e Inteligencia Artificial.
- Será necesario evaluar, analizar y organizar grandes cantidades de datos. También es prioritario ejecutar pruebas y optimizar los modelos y algoritmos de ML.
Funciones y responsabilidades de un ingeniero o experto en Machine Learning
- Investigar, modificar y aplicar prototipos de ciencia y analítica de datos.
- Crear y construir métodos y planes para el ML.
- Emplear los resultados de las pruebas para realizar análisis estadísticos y mejorar los modelos.
- Buscar en Internet conjuntos de datos que estén fácilmente disponibles para entrenamiento.
- Considerar que los sistemas y modelos de ML deben actualizarse y volver a entrenarse según sea necesario.
- Mejorar y ampliar los marcos y bibliotecas de ML.
- Crear aplicaciones de aprendizaje automático de acuerdo con las necesidades de la empresa.
- Investigar, probar y poner en práctica herramientas adecuadas y algoritmos de ML.
- Evaluar los casos de aplicación y el potencial de resolución de problemas de los algoritmos de ML; clasificarlos según la probabilidad de éxito. Comprender mejor los datos a través de la exploración y la visualización. Así como detectar discrepancias en la distribución de los datos que podrían afectar a la eficacia de un modelo cuando se utiliza en situaciones prácticas.
Habilidades de un ingeniero o experto en ML
Una persona que quiera trabajar como ingeniero de Machine Learning debe poseer las siguientes habilidades y credenciales:
- Conocimientos avanzados de matemáticas y estadística, particularmente en las áreas de cálculo, álgebra lineal y estadística bayesiana.
- Título avanzado en matemáticas, ciencias de la computación, estadística o un campo relacionado.
- Una maestría en Inteligencia Artificial, aprendizaje profundo o una disciplina relacionada.
- Fuerte trabajo en equipo, resolución de problemas y habilidades analíticas.
- Habilidades en ingeniería de software.
- Conocimientos de ciencia de datos.
- Lenguajes de codificación y programación, como Python, Java, C++, C, R y JavaScript.
- Comprensión práctica de los marcos de ML.
- Familiaridad práctica con las bibliotecas y los paquetes de ML.
- Reconocer la arquitectura de software, el modelado de datos y las estructuras de datos.
- Comprensión de la arquitectura de computadores.
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¿Cómo convertirse en ingeniero o experto en Machine Learning?
Ser un ingeniero de Machine Learning es un desafío. Para tener éxito en el campo, se requiere la educación y las habilidades adecuadas. Las matemáticas, la ciencia de datos, el análisis de datos, la informática, la estadística y la física son títulos deseables para los ingenieros de ML. Estos títulos proporcionan a los ingenieros de ML los fundamentos, así como los conjuntos de herramientas de programación, analíticas y estadísticas.
Después de obtener un título, deberás avanzar en tus conocimientos y experiencia en disciplinas como ingeniería de software, ciencia de datos, etc. Para tener éxito, los ingenieros de ML deben tener algunos años de experiencia, así como un alto nivel de capacidad de programación. Obtener una Maestría en Ciencia de Datos, un Doctorado en Ingeniería de Software o un certificado en Machine Learning te ayudará a aprender más.
Avanza en tu carrera aprendiendo un curso especializado en aprendizaje automático
Los campos de la informática y la ciencia de datos conocidos como Inteligencia Artificial y Machine Learning se están expandiendo. Se necesitan años de formación para convertirse en ingeniero en Machine Learning, pero puedes ser un experto con certificación. Si deseas mejorar tus habilidades y posibilidades de obtener una carrera bien remunerada, puedes comenzar inscribiéndote en certificaciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning.
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