En un panorama tecnológico en rápida evolución, el aprendizaje automático desempeña un papel crucial en el éxito empresarial. Tomemos como ejemplo a Netflix, que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para ofrecer recomendaciones de películas personalizadas, lo que se traduce en un importante ahorro de costes. Del mismo modo, el sistema GNMT de Google, impulsado por el aprendizaje automático, ha reducido notablemente los errores de traducción hasta en un 60%.
El auge del aprendizaje automático lo ha convertido en un campo muy solicitado por los profesionales de la IA. Las empresas están ansiosas por integrar el aprendizaje automático en sus productos, lo que genera un aumento de la demanda de ingenieros de aprendizaje automático. Como resultado, esta profesión se está volviendo cada vez más lucrativa y aparece en las listas de las principales carreras. El aprendizaje automático permite a las personas desarrollar sistemas informáticos que pueden aprender a través de algoritmos y modelos estadísticos, basándose en datos y comentarios autogenerados para realizar tareas sin intervención humana. Un excelente ejemplo de un sistema de aprendizaje automático es el software de reconocimiento de imágenes utilizado por gigantes tecnológicos como Apple y Google. A través del análisis, estos sistemas categorizan elementos dentro de las imágenes, como la ubicación, el color y el tema.
Un ingeniero de aprendizaje automático es un profesional de TI capacitado que se enfoca en desarrollar sistemas de IA autosuficientes que automaticen la aplicación de modelos predictivos. Son responsables de diseñar y construir algoritmos de IA para aprender y hacer predicciones. Como parte de un equipo de ciencia de datos más grande, los ingenieros de ML colaboran con varios roles, como científicos de datos, administradores, analistas y arquitectos. Según el tamaño de la empresa, también pueden interactuar con otros departamentos de TI, desarrollo de software, ventas o desarrollo web. El rol de un ingeniero de ML es cerrar la brecha entre los científicos de datos, que se enfocan en el análisis estadístico y la construcción de modelos, y el desarrollo de sistemas de IA. Esto requiere evaluar, analizar y organizar grandes cantidades de datos y optimizar modelos y algoritmos de aprendizaje automático a través de pruebas.
La certificación AWS Certified Machine Learning - Specialty demuestra su dominio en el uso de AWS para crear, entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje automático. Para obtener la certificación, es necesario aprobar un riguroso examen de 180 minutos con 65 preguntas de opción múltiple y respuesta. El examen está dirigido a desarrolladores profesionales y científicos de datos experimentados, y pone a prueba su comprensión de los algoritmos de aprendizaje automático, la implementación de la optimización de hiperparámetros y la aplicación de las mejores prácticas en el entrenamiento, la implementación y la operación de modelos de aprendizaje automático. Los candidatos deben tener un año de experiencia práctica en el desarrollo, la ejecución o el diseño de cargas de trabajo de aprendizaje automático y aprendizaje profundo en AWS.
La certificación de ingeniero profesional de aprendizaje automático de Google demuestra sus habilidades y conocimientos en el uso de Google Cloud para diseñar, crear y poner en producción modelos de aprendizaje automático. Para obtener esta certificación, debe aprobar un examen de dos horas con 50 a 60 preguntas de opción múltiple que cubren áreas críticas como la definición de problemas de aprendizaje automático, la creación de soluciones de aprendizaje automático y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Esta certificación es válida por dos años, después de los cuales es necesario volver a certificarse para conservar la credencial. Si bien no hay requisitos previos formales para tomar el examen, se recomienda tener un mínimo de tres años de experiencia en la industria y al menos un año de experiencia práctica en el diseño y la gestión de soluciones de aprendizaje automático en Google Cloud.
El Certificado profesional de IBM en aprendizaje automático ofrece un plan de estudios integral para equipar a los aspirantes a profesionales de la IA con las habilidades y los conocimientos necesarios para iniciar una carrera exitosa en este campo. Con un enfoque en los principales tipos de aprendizaje automático y temas especiales como el análisis de series temporales y el análisis de supervivencia, esta certificación está diseñada para proporcionar una base sólida para las carreras iniciales o para aquellos nuevos en el campo. El curso culmina con un proyecto práctico que ofrece experiencia práctica y la oportunidad de aplicar los conceptos aprendidos en un contexto del mundo real.
Obtener la certificación Azure AI Engineer Associate de Microsoft al aprobar el examen relacionado demuestra su competencia en el uso de Azure Cognitive Services y los servicios de Azure Applied AI para implementar soluciones de IA. Los candidatos ideales deben poseer competencia en C# o Python y experiencia práctica con API REST y SDK para desarrollar e implementar soluciones como procesamiento de lenguaje natural, minería de conocimiento, visión artificial e IA conversacional en Azure. El examen de certificación evalúa su comprensión de temas críticos, incluida la planificación y administración de soluciones de Azure Cognitive Services, soluciones de visión artificial, soluciones de procesamiento de lenguaje natural, soluciones de minería de conocimiento y soluciones de IA conversacional.
El Certificado MasterTrack de IA y aprendizaje automático, ofrecido por la Universidad Estatal de Arizona, es un programa integral en línea diseñado para ayudarlo a profundizar su comprensión de la inteligencia artificial. Este curso de 6 a 9 meses de duración es una oportunidad para que te sumerjas en el campo del aprendizaje automático a través de una combinación de conferencias interactivas y proyectos en equipo. Completarás un módulo real del programa de Maestría en Ciencias de la Computación en línea de la universidad, que te brindará una base sólida en la teoría y la práctica de la IA. Al final de este programa, habrás adquirido una comprensión profunda de los diversos paradigmas de aprendizaje en el aprendizaje automático y estarás bien equipado para seguir una carrera en este apasionante campo.
Los ingenieros de aprendizaje automático son muy buscados, y con razón. Según Indeed, ganan un salario promedio de $148,485 en los EE. UU. Los salarios pueden ser incluso más altos en mercados más grandes, con ingenieros de aprendizaje automático en San Francisco ganando un promedio de casi $200,000 y los de Nueva York llevándose a casa poco menos de $170,000.
A medida que las empresas adoptan cada vez más el big data, la demanda de profesionales de datos se ha disparado. Esto ha provocado una intensa competencia por el talento de IA entre los gigantes tecnológicos ansiosos por conseguir las mejores mentes de la industria. Un informe reciente de Robert Half descubrió que el 30% de los gerentes estadounidenses encuestados informaron que su empresa ya está utilizando IA y ML, mientras que el 53% esperaba adoptar estas herramientas en los próximos tres a cinco años.
El aprendizaje automático es un campo relativamente nuevo, con muchas soluciones, herramientas, algoritmos y aplicaciones aún por descubrir. Los ingenieros de ML deben adoptar el aprendizaje permanente, y los recursos como cursos, blogs, tutoriales y podcasts son esenciales para mantenerse a la vanguardia en este campo de rápida evolución. La encuesta de habilidades digitales de 2020 de BrainStation muestra que el 61% de los profesionales de datos toman cursos presenciales y otro 60% se enfoca en talleres, lo que demuestra la importancia de la educación continua en el campo.
El aprendizaje automático ofrece una gran diversidad de carreras, y prácticamente cualquier industria se beneficia de los conocimientos extraídos de los datos. Puede trabajar en un campo que le interese y tener un impacto significativo, ya sea en atención médica, ciberseguridad, marketing o automóviles autónomos. Una carrera en ML ofrece la oportunidad de ser parte de un equipo que logre el próximo gran avance y es una perspectiva emocionante para muchos.
Obtener una certificación en aprendizaje automático puede mejorar su comercialización y demostrar a los empleadores potenciales que tiene las habilidades necesarias para ser un profesional eficaz. Con una escasez de profesionales calificados en aprendizaje automático, una certificación en esta área puede diferenciarlo de la competencia y abrirle las puertas a nuevas oportunidades profesionales. Además, las investigaciones sugieren que muchos profesionales de TI han experimentado aumentos salariales y promociones después de obtener la certificación. Si bien no todas las certificaciones son iguales, elegir la adecuada para sus objetivos y nivel de experiencia puede dar sus frutos a largo plazo.
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