Perspectivas de trabajo: aprendiendo Machine Learning

Vivimos en una era enmarcada por la inteligencia artificial. Y el Machine Learning es una de las ramas más interesantes. Estos son algunos ejemplos cotidianos de la aplicación de Machine Learning o aprendizaje automático: recomendaciones de movilidad en el tráfico en tiempo real, el reconocimiento facial y las sugerencias personalizadas de tu música o películas en línea. El aprendizaje automático está posicionándose como una práctica indispensable, por su potencial innovador en prácticamente todas las áreas empresariales. La motivación adicional para comprender esta materia, es que se trata de una opción profesional necesaria y lucrativa. Según Indeed.com, los puestos de trabajo en el aprendizaje automático se ubicaron en el peldaño más alto de los EE. UU., con una tasa de crecimiento del 344% y un salario promedio de $146,085 por año.

Sigue leyendo para descubrir mucha información acerca del Machine Learning. Pero primero, definamos qué es.

¿Qué es Machine Learning?

El Machine Learning como se conoce en inglés o aprendizaje automático en español, es un área de la inteligencia artificial enfocada en la creación y desarrollo de algoritmos. Su meta es crear modelos que permiten a las computadoras aprender. Con dicho aprendizaje, predicen tendencias con el fin de mejorar resultados de información, pero a partir de la experiencia. En vez de programar cada tarea que deseamos que realice una máquina, el aprendizaje automático permite que el sistema aprenda patrones. El siguiente paso es relacionar estos patrones para hacer predicciones o tomar decisiones.

El proceso de Machine Learning puede implicar los siguientes pasos:

1. Recopilación de datos: Se reúnen datos relevantes.
2. Preprocesamiento de datos: Los datos se depuran, se transforman y se preparan para el análisis.
3. Selección del modelo: Se elige el algoritmo o modelo adecuado para el problema específico.
4. Entrenamiento del modelo: Para crear una prueba piloto, se utilizan los datos para ajustar los parámetros del modelo y crear posibilidades para los patrones.
5. Evaluación del modelo: Se evalúa el resultado de esos patrones en su conjunto (conjunto de datos de prueba) para determinar su precisión y generalización.
6. Puesta en producción: Cuando el modelo ha sido evaluado satisfactoriamente, se despliega en un entorno de producción para realizar predicciones o tomar decisiones en tiempo real.

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El aprendizaje automático tiene numerosas aplicaciones en una amplia variedad de campos, como el comercio electrónico, la medicina, la publicidad en línea, las finanzas o la seguridad cibernética, entre otros.

Trabajos en Machine Learning (ML) o Aprendizaje Automático

Este campo tiene diversas ventajas, entre ellas están el rápido crecimiento y el potencial para crear nuevas tecnologías innovadoras. Esta son a la vez las razones por las que las personas se inclinan por obtener un trabajo en Machine Learning. A continuación, se enumeran cinco trabajos populares:

Ingeniero de Aprendizaje Automático

Esta línea de ingeniería es sumamente solicitada. Es probable que te encuentres con muchos puestos con este título durante tu búsqueda de empleo.

Ingeniero en robótica

Con frecuencia, los robots están motivados por el deseo de imitar el comportamiento humano o de llevar a cabo tareas de la manera más eficiente posible. Por lo tanto, no debería sorprendernos que los ingenieros en robótica se beneficien enormemente por contar con el dominio de ML.

Científico en procesamiento del lenguaje natural (PLN)

Para que las computadoras hablen y comprendan el lenguaje, un científico de PLN utiliza algoritmos para identificar las reglas que componen al lenguaje. Para ver esto en acción, echa un vistazo más de cerca a las fortalezas y debilidades del ChatGPT.

Programador

Los desarrolladores de software crean los sistemas operativos centrales, así como las aplicaciones de escritorio y teléfonos celulares. Utilizan el aprendizaje automático para examinar los datos y pronosticar cómo responderán los consumidores a aspectos particulares de una aplicación.

Científico de datos

Las organizaciones contratan al ingeniero de datos para examina los modelos e interpretar datos. Así, es posible desarrollar estrategias viables y dirigir las decisiones empresariales. Debido a que sus recomendaciones están respaldados por datos, tiene el potencial de ser uno de los miembros más valiosos del equipo de su organización.

Trabajos de aprendizaje automático de nivel básico

Para obtener éxito en este campo, es necesario el dominio de varias habilidades fundamentales: como la estadística, el modelado de datos, la programación informática, los lenguajes de programación de aprendizaje automático, etc. Si estás buscando un trabajo de nivel inicial en ML, estas son las habilidades que debes tener:

• Comprensión específica de las ideas de modelado de datos para crear algoritmos efectivos.
• Dominar una variedad de lenguajes de programación de computadoras.
• Tener la capacidad para escribir programas básicos, scripting de páginas web, etc.
• Una fuerte capacidad central en áreas como la teoría de la complejidad, la arquitectura de computadoras, los algoritmos y las estructuras de datos.
• Una comprensión clara de los diferentes conceptos, cómo se pueden integrar con diferentes sistemas y los obstáculos que surgen en el camino.
• Sólidas habilidades en interfaces de usuario de aplicaciones (API).

Trabajos de aprendizaje automático de nivel medio y avanzado

Para este nivel de puesto necesitas contar con habilidades técnicas y de mercadeo también, requieres de:

• Familiaridad con una variedad de lenguajes de programación de computadoras, incluidos Python, Perl, C / C ++, SQL y Java.
• El conocimiento de las técnicas analíticas para extraer datos útiles de un conjunto de datos ordenados.
• La capacidad para trabajar con datos no estructurados de muchas fuentes y canales.
• Un fuerte sentido comercial, habilidades de comunicación efectivas, excelente intuición de datos y otros talentos no técnicos.

El futuro de los trabajos de aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una opción de trabajo superior para cualquier persona apasionada por la ciencia de datos, la automatización y los algoritmos.

Si deseas actualizarte, navega por las especialidades de Emeritus Latam y prepárate para contar con las habilidades adecuadas y obtener un resultado fructífero en tu búsqueda de empleo.