En un panorama tecnológico en rápida evolución, el aprendizaje automático juega un papel crucial en el éxito empresarial. Tome Netflix, por ejemplo, que utiliza algoritmos ML para proporcionar recomendaciones de películas personalizadas, lo que genera un ahorro de costos significativo. 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 para los profesionales de la IA. Las empresas están ansiosas por integrar ML en sus productos, lo que genera un aumento en la demanda de ingenieros de ML. Como resultado, esta profesión se está volviendo cada vez más lucrativa y aparece en las principales listas de carreras. ML 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 ML es el software de reconocimiento de imágenes utilizado por gigantes tecnológicos como Apple y Google. A través del análisis, estos sistemas clasifican los elementos dentro de las imágenes, como la ubicación, el color y el tema.
¿Quién es un ingeniero de aprendizaje automático (MLE)?
Un ingeniero de aprendizaje automático es un profesional de TI calificado que se enfoca en desarrollar sistemas de inteligencia artificial autosuficientes que automatizan 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 papel de un ingeniero de ML es cerrar la brecha entre los científicos de datos, que se centran en el análisis estadístico y la creación 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.
Responsabilidades clave de un ingeniero de aprendizaje automático
- Realización de investigaciones y modificación de prototipos de data science y analytics.
- Diseño e implementación de estrategias de aprendizaje automático.
- Utilizar los resultados de las pruebas para realizar análisis estadísticos y mejorar los modelos.
- Obtención de conjuntos de datos de capacitación disponibles públicamente.
- Entrenar y volver a entrenar regularmente los sistemas y modelos de ML.
- Mejorar y ampliar los marcos y bibliotecas de ML actuales.
- Desarrollar aplicaciones de ML para satisfacer las necesidades del cliente o cliente.
- Probar e implementar herramientas y algoritmos de ML apropiados.
- Evaluar la practicidad y el potencial de resolución de problemas de los algoritmos de ML y determinar su probabilidad de éxito.
- Mejorar la comprensión de los datos a través de la exploración y visualización e identificar cualquier discrepancia en la distribución de datos que podría afectar la efectividad del modelo en escenarios del mundo real.
Requisitos y habilidades
- Experiencia demostrada como ingeniero de aprendizaje automático o puesto equivalente.
- Fuerte comprensión de las estructuras de datos, el modelado de datos y la arquitectura de software.
- Amplios conocimientos de matemáticas, probabilidad, estadística y algoritmos.
- Competencia en codificación usando Python, Java y R.
- Familiaridad con los principales marcos de aprendizaje automático (por ejemplo, Keras o PyTorch) y bibliotecas (por ejemplo, scikit-learn).
- Habilidades de comunicación excepcionales.
- Capacidad para prosperar en un entorno de equipo.
- Habilidades analíticas y de resolución de problemas superiores.
- Licenciatura en Ciencias de la Computación, Matemáticas o un campo relacionado; una maestría es una ventaja.
Las mejores certificaciones de aprendizaje automático a tener en cuenta
Aprendizaje automático certificado por AWS - Especialidad
La certificación de especialidad en aprendizaje automático certificado por AWS demuestra su dominio en el uso de AWS para crear, entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje automático. Lograr la certificación requiere 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, que prueban su comprensión de los algoritmos de aprendizaje automático, implementan la optimización de hiperparámetros y aplican las mejores prácticas en la capacitación, implementación y 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 profundo y aprendizaje automático en AWS.
Certificación de ingeniero de aprendizaje automático profesional de Google
La Certificación de ingeniero de aprendizaje automático profesional de Google muestra su habilidad y conocimiento 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 de 50 a 60 preguntas de opción múltiple que cubren áreas críticas como la definición de problemas de ML, la creación de soluciones de ML y el desarrollo de modelos de ML. Esta certificación es válida por dos años, después de los cuales es necesario volver a certificar para conservar la credencial. Si bien no hay requisitos previos formales para realizar 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 administración de soluciones ML en Google Cloud.
Certificado profesional de aprendizaje automático de IBM
El Certificado profesional de IBM en aprendizaje automático ofrece un plan de estudios integral para equipar a los aspirantes a profesionales de IA con las habilidades y el conocimiento 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 los 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.
Azure AI Engineer Associate de Microsoft
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 REST API y SDK para desarrollar e implementar soluciones como procesamiento de lenguaje natural, extracción de conocimientos, visión por computadora 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 extracción de conocimiento y soluciones de inteligencia artificial conversacional.
Certificado MasterTrack de IA y aprendizaje automático
El certificado MasterTrack de inteligencia artificial y aprendizaje automático, ofrecido por la Universidad Estatal de Arizona, es un programa completo 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 sumergirse en el campo del aprendizaje automático a través de una combinación de conferencias interactivas y proyectos en equipo. Podrá completar un módulo real del programa de Maestría en Ciencias de la Computación en línea de la universidad, que le brindará una base sólida en la teoría y la práctica de la IA. Al final de este programa, habrá adquirido una comprensión profunda de los diversos paradigmas de aprendizaje en el aprendizaje automático y estará bien equipado para seguir una carrera en este apasionante campo.
¿Por qué seguir una carrera en ingeniería de aprendizaje automático?
Mayor potencial de ingresos
Los ingenieros de aprendizaje automático son muy buscados y por una buena razón. Según Indeed, ganan un salario promedio de $ 148,485 en los EE. UU. Los salarios pueden aumentar aún más en los mercados más grandes, con los ingenieros de ML en San Francisco ganando un promedio de casi $ 200,000 y los de Nueva York trayendo a casa poco menos de $ 170,000.
Alta demanda de habilidades de aprendizaje automático
A medida que las empresas adoptan cada vez más los grandes datos, la demanda de profesionales de datos se ha disparado. Esto ha llevado a una intensa competencia por el talento de IA entre los gigantes tecnológicos ansiosos por asegurar las mejores mentes de la industria. Un informe reciente de Robert Half encontró que el 30 % de los gerentes estadounidenses encuestados informaron que su empresa ya usa IA y ML, mientras que el 53 % esperaba adoptar estas herramientas en los próximos tres a cinco años.
Oportunidades de crecimiento profesional
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 en rápida evolución. La Encuesta de habilidades digitales 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.
Carreras profesionales emocionantes y diversas
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 hace el próximo avance significativo y es una perspectiva emocionante para muchos.
¿Realmente vale la pena la certificación de Machine Learning?
Obtener una certificación de aprendizaje automático puede mejorar su comerciabilidad 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, la investigación sugiere 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.
