Desarrolla una carrera en Machine Learning
¿Sabías que actualmente se generan diariamente 1,1145 billones de megabytes (MB) de datos? La gestión de datos a gran escala se está convirtiendo en una tarea cada vez más desafiante. Sin duda, esto hace que la carrera de aprendizaje automático (ML) sea particularmente significativa para los profesionales interesados en monitorear datos y trabajar con algoritmos. Esto se debe a que, durante la última década, el ML ha logrado suficiente eficacia para la adopción a gran escala en muchas industrias. Según Fortune Business Insights, se prevé que el mercado de ML crezca de $21.17 mil millones a $209.91 mil millones entre 2022 y 2029. Con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 38.8%.
Puede haber múltiples caminos para construir una carrera exitosa en este campo en constante evolución. ¿Cómo saber cuál es el adecuado para ti? Hablaremos de ello en este blog, pero, primero, vamos a resumir qué es el ML.
¿Qué es el Machine Learning?
En palabras simples, el ML permite que los sistemas aprendan de la experiencia sin tener que programarlos explícitamente. Utiliza algoritmos para identificar patrones, analizar datos y transformarlos en funcionalidades útiles. El proceso comienza introduciendo datos automatizados en una máquina y entrenándola para obtener resultados específicos mediante la aplicación de diferentes modelos y algoritmos de ML. Si bien tenemos numerosas organizaciones que se encuentran en plena adaptación de estas tecnologías, la tendencia marca una creciente demanda de profesionales en este campo.
Ahora, exploremos cómo construir una carrera profesional en este campo.
¿Qué es la carrera de Machine Learning?
No existe un enfoque único para conseguir un trabajo en la industria del ML. Debido a su alto nivel de complejidad, las expectativas de los candidatos a estos puestos son mayores que las de otros perfiles de TI.
Un profesional del ML puede tener una licenciatura en ciencias de la computación o ingeniería de software y conocerá de estadística o Deep Learning.
Por otro lado, si estás buscando un cambio de carrera o una transición hacia el ML, considera tomar pasantías a tiempo parcial y bootcamps de codificación. También conoce programas de capacitación o cursos certificados de ML en línea. Siempre podrás también seguir tu intuición de aprendizaje propio para familiarizarte con los conceptos esenciales.
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Carreras profesionales más comunes del Machine Learning
Ingeniero de Machine Learning
Un ingeniero de ML crea modelos y desarrolla los algoritmos más eficaces mediante el análisis estadístico. Debe conocer lenguajes de programación como Python, Scala y Java, así como el diseño de sistemas y modelado de datos. Los candidatos con experiencia en análisis, estadística o modelos de resolución de problemas son adecuadas para este puesto.
Científico de datos
Este es uno de los trabajos más populares para los profesionales que trabajan con ML. Básicamente, son expertos que encuentran patrones en grandes conjuntos de datos y los convierten en formatos para que los modelos de Machine Learning los interpreten. Este puesto exige años de experiencia en análisis de datos e ingeniería de datos.
Ingeniero en procesamiento del Lenguaje Natural
En este puesto eres responsable de desarrollar software y tecnología para aprender los patrones del habla humana y traducirlos a formatos que el ML comprenda. Se requiere fluidez en ortografía y gramática, lectura de sintaxis, extracción de métodos, modelado secuencial y procesamiento de texto. Estos requisitos previos de nicho son la razón por la que hay muy pocos ingenieros de NLP capacitados en comparación con otras disciplinas de ML.
Desarrollador de Inteligencia de Negocios
Son profesionales que recopilan, evalúan e interpretan grandes cantidades de datos para producir información útil que impulse mejores decisiones empresariales. Deben tener conocimientos tanto de bases de datos multidimensionales como de lenguajes de programación como Perl, Python y SQL. Se valorará el conocimiento práctico de los servicios de análisis empresarial.
Certificaciones que pueden ayudar
La certificación puede resultar muy importante a la hora de dar forma a tu trayectoria profesional en el Machine Learning. Si ya tienes un título en un campo relacionado, una certificación no solo reconoce tus calificaciones, además agrega credibilidad a tu perfil. Aparte de los conocimientos teóricos, también es esencial tener las habilidades necesarias para un rol de ML.
Un programa de certificación es una excelente manera de dominar las habilidades necesarias para ayudarte a conseguir el puesto de tus sueños en la industria. Para elevar tu carrera, puedes explorar los cursos de inteligencia artificial y Machine Learning de Emeritus.
Empresas que podrían necesitarte
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Te invitamos a dar un vistazo también al artículo de Wired que destaca casos de startups latinoamericanas que requieren Machine Learning. Esta industria crece con rapidez, por lo que no es de extrañar que los empleadores estén ansiosos por reclutar expertos en ML.
