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La ingeniería de aprendizaje automático es un campo relativamente nuevo que combina software de ingeniería con exploración de datos. Aunque no hay un solo camino establecido para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático, hay un número de pasos que puedes tomar para entender mejor el tema e incrementar tus oportunidades de conseguir un trabajo en este campo.
Pasos
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Aprende a codificar usando Python o un lenguaje similar. Para convertirte en ingeniero de aprendizaje automático, necesitarás saber cómo leer, crear y editar código computacional. Phyton es actualmente el lenguaje más popular para aplicaciones de aprendizaje automático, pero una cantidad considerable de ingenieros prefieren utilizar formatos script como R, C , C++, Java y JavaScript. [1] X Fuente de investigación
- Intenta aprender múltiples lenguajes para que seas un candidato más apto para un puesto de trabajo.
CONSEJO DE ESPECIALISTAIngeniero de aprendizaje automáticoHarish Chandran es el ingeniero principal de investigación y jefe de ingeniería en DeepMind, donde dirige los esfuerzos de ingeniería para integrar los resultados de la investigación de inteligencia artificial en los productos de Google. Harish recibió su PhD en Ciencias de la Computación en la Universidad de Duke en 2012. Tiene experiencia en autoensamblado de ADN, algoritmos evolutivos, neurociencia computacional, teoría de la complejidad, arquitectura de computadoras y supercomputación.Las matemáticas, las estadísticas y la codificación son útiles para una carrera en aprendizaje automático . El ingeniero de aprendizaje automático, Harish Chandran, dice: "La programación es un componente vital del trabajo con aprendizaje automático, y también deberás tener un una buena comprensión de las estadísticas y el álgebra lineal. Cuando estés listo para profundizar en el aprendizaje automático, lee el libro de texto Aprendizaje profundo de Ian Goodfellow. También puedes ingresar en la codificación práctica con una plataforma como Kaggle, pero recomiendo estudiar los conceptos básicos antes de saltar a eso. De lo contrario, estarás resolviendo problemas sin entender por qué las cosas funcionan como lo hacen".
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Trabaja por medio de cursos de exploración de datos en línea. Antes de aprender habilidades específicas de aprendizaje automático, es importante tener bases sólidas en análisis de datos. Esto incluye temas como estadística, la cual te ayudará a entender series de datos e ingeniería de características. Algunos cursos en línea de alta calidad relacionados con estos temas incluyen: [2] X Fuente de investigación
- “Introducción a la estadística descriptiva” de Udacity, el cual te enseña cómo comunicar información sobre series de datos;
- “Introducción a la estadística inferencial” de Udacity, el cual te enseña cómo entender y analizar series de datos;
- “Obtener y limpiar datos” de Johns Hopkins University, el cual te enseña cómo obtener y optimizar series de datos;
- “Ingeniería de características para aprendizaje automático” de Udemy, el cual te enseña cómo procesar y manipular variables de datos.
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Completa los cursos en línea relacionados con aprendizaje automático. Una vez que sepas cómo codificar y entiendas los principios fundamentales detrás de la exploración de datos, comienza a adentrarte en el mundo del aprendizaje automático. Esto incluye temas como creación de algoritmos, implementación de redes neuronales y diseño de sistemas de aprendizaje automático. Como punto de inicio, examina cursos en línea como: [3] X Fuente de investigación
- “Aprendizaje automático” de Standford, una clase introductoria enfocada en el análisis de conceptos complejos relacionados con este campo;
- “Aprender de los datos” de Caltech, una clase introductoria enfocada en teoría matemática y aplicación de algoritmos;
- “Aprendizaje automático práctico” de Johns Hopkins University, una clase enfocada en predicción de datos;
- “Especialización en aprendizaje profundo” de Coursera, una clase enfocada en crear redes neuronales.
Respuesta de especialistaPCuando se le preguntó: '¿Qué es el aprendizaje automático?'
Ingeniero de aprendizaje automáticoHarish Chandran es el ingeniero principal de investigación y jefe de ingeniería en DeepMind, donde dirige los esfuerzos de ingeniería para integrar los resultados de la investigación de inteligencia artificial en los productos de Google. Harish recibió su PhD en Ciencias de la Computación en la Universidad de Duke en 2012. Tiene experiencia en autoensamblado de ADN, algoritmos evolutivos, neurociencia computacional, teoría de la complejidad, arquitectura de computadoras y supercomputación.CONSEJO DE ESPECIALISTAHarish Chandran, un ingeniero de aprendizaje automático, dice: "El aprendizaje automático es esencialmente el proceso de usar ejemplos para enseñar a las computadoras a reconocer patrones de datos. Es una técnica llamada aprendizaje supervisado. Por ejemplo, si deseas crear un sistema que pueda distinguir entre imágenes de alimentos, entonces compilas miles de imágenes de bananas, naranjas y manzanas, y las etiquetas todas. Luego, la máquina trata de reconocer que esas imágenes corresponden a esas etiquetas en particular".
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Obtén una certificación o grado relevante para ayudarte a conseguir un empleo. En ingeniería, muchas personas consiguen empleos de alta calidad sin educación formal. Sin embargo, las certificaciones te convertirán en un candidato más valioso para un empleo y en algunos casos será la única manera de llenar los requisitos para el puesto de una compañía. Para aumentar la oportunidad de encontrar trabajo en el campo del aprendizaje automático, esfuérzate para obtener títulos como: [4] X Fuente de investigación
- nanogrados en línea en ciencias computacionales, ingeniería y aprendizaje automático
- un certificado en aprendizaje automático de la Universidad de Washington
- un certificado de Licenciatura en Inteligencia Artificial de Stanford
- una certificación en logros profesionales en ciencia de datos de la Universidad de Columbia
- una certificación A CSCI E-81 en aprendizaje automático y búsqueda de datos de Harvard
- un título tradicional de pregrado o licenciatura en ciencias computacionales o ingeniería
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Trabaja en proyectos personales de aprendizaje automático. Cuando estés comenzando, trata de examinar y recrear proyectos básicos proporcionados por Scikit-learn, Awesome Machine Learning, PredictionIO y fuentes similares. Una vez que tengas un conocimiento sólido de cómo funciona el aprendizaje automático en la práctica, intenta elaborar tus propios proyectos que puedas compartir en línea en una lista o resumen. [5] X Fuente de investigación
- Para que no inviertas tiempo reuniendo datos, intenta usar series de datos disponibles públicamente de lugares como el depósito de aprendizaje automático de UCI y Quandl. [6] X Fuente de investigación
- Si no puedes proponer una idea para un proyecto, inspírate en sitios como GitHub.
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Participa en competencias Kaggle de conocimientos. Kaggle es una base de datos de conjuntos de datos que organiza una variedad de retos de aprendizaje. Algunos de ellos son competencias oficiales con premios en efectivo y otros son competencias sin paga que simplemente brindan experiencia. [7] X Fuente de investigación
- Para empezar, intenta completar la competencia para principiantes “Titanic: aprendizaje automático del desastre”.
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Postula para una pasantía en aprendizaje automático. Si bien los proyectos personales y las competencias son divertidos y lucen bien en tu currículum, quizás no te enseñen las habilidades de negocio específicas del aprendizaje automático requeridas por muchas compañías. Así que para obtener esta experiencia, busca pasantías o trabajos de nivel básico relacionados con el aprendizaje automático centrado en el producto.
- Busca pasantías relevantes en sitios como Internships.com.
CONSEJO DE ESPECIALISTA"Cuando sepas la programación básica, lo mejor es conseguir una pasantía con un equipo de ingeniería de software de aprendizaje automático".
Harish Chandran es el ingeniero principal de investigación y jefe de ingeniería en DeepMind, donde dirige los esfuerzos de ingeniería para integrar los resultados de la investigación de inteligencia artificial en los productos de Google. Harish recibió su PhD en Ciencias de la Computación en la Universidad de Duke en 2012. Tiene experiencia en autoensamblado de ADN, algoritmos evolutivos, neurociencia computacional, teoría de la complejidad, arquitectura de computadoras y supercomputación.Harish Chandran, PhD
Ingeniero de aprendizaje automáticoHarish Chandran, PhD
Ingeniero de aprendizaje automáticoAnuncio
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Busca trabajos de aprendizaje automático en línea. Puedes encontrar vacantes actuales en sitios clasificados como ZipRecruiter, Glassdoor e Indeed. Aunque muchas compañías utilizan el título laboral de “Ingeniero en Aprendizaje Automático”, algunas otras usan otros títulos como:
- Científico de datos
- Ingeniero en Inteligencia Artficial
- Ingeniero de grandes datos
- Ingeniero de aprendizaje profundo
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Prepara un currículum que resalte tus habilidades de aprendizaje automático. Al crear un currículum para un puesto de aprendizaje automático, enfócate en cosas relevantes al campo tales como tu experiencia profesional y certificación de estudios. Para cualquier trabajo previo, asegúrate de listar cosas específicas que hayas logrado en relación con este campo. [8] X Fuente de investigación
- Si has completado cualquier proyecto personal relevante, siéntete libre de listarlo en tu currículum usando descripciones cortas con oraciones largas. Si es posible, incluye un link al proyecto para que la compañía pueda verlo.
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Crea una carta de presentación personalizada para cada puesto al que postules. En cada carta de presentación, lista tus calificaciones para el puesto, nivel educativo y experiencia relevante. Para personalizar las cartas, incluye una o 2 frases únicas en cada una sobre lo que aportarás a la compañía a la que postules. [9] X Fuente de investigación
- Tu carta de presentación no debe contener más de 3 párrafos.
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Envía la solicitud de empleo. Para postular a un puesto de ingeniería, llena la solicitud oficial proporcionada por la organización en cuestión. Luego envía la solicitud a través de cualquier método que soliciten. No olvides adjuntar tu currículum, carta de presentación y cualquier otro documento requerido.
- Ya que los puestos de aprendizaje automático son basados en tecnología, espera llenar la mayoría de las solicitudes electrónicamente.
- Antes de enviar tu solicitud, verifica cuidadosamente que no tenga errores de gramática u ortografía.
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Crea y ejecuta experimentos de aprendizaje automático. Como ingeniero de aprendizaje automático, se te asignarán tareas con problemas específicos a resolver usando los datos internos del empleador. Para hacerlo, necesitarás idear y probar varios algoritmos experimentales que generen resultados para la tarea disponible. [10] X Fuente de investigación
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Construye e implementa sistemas de aprendizaje automático. Una vez que hayas elaborado un buen algoritmo, tendrás que crear un sistema de aprendizaje automático que pueda funcionar mecánicamente. Dependiendo de la tarea disponible, tu algoritmo puede operar por su cuenta o puede interactuar con los sistemas digitales existentes de la compañía. [11] X Fuente de investigación
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Asegura que la fuente de información de los datos funcione fluidamente. Además de los aspectos más creativos del aprendizaje automático, tendrás que organizar la infraestructura que hace posible las funciones de ingeniería. Será tu trabajo asegurar que los datos viajen del punto 1 a otro sin que ocurra ningún problema. [12] X Fuente de investigación
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Participa en programas educacionales para ganar promociones. Una vez que te hayas establecido en una compañía, podrás alcanzar un tope salarial basado en tu nivel educativo actual. Para lograr aumentos y promociones adicionales, quizás tengas que conseguir un certificado en aprendizaje automático, obtener un grado o participar en cursos de especialidad.
- Algunas compañías financiarán tu educación adicional, aunque otras requerirán que pagues tus propios recursos.
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Referencias
- ↑ https://www.infoworld.com/article/3186599/artificial-intelligence/the-5-best-programming-languages-for-ai-development.html
- ↑ https://www.analyticsvidhya.com/learning-path-learn-machine-learning/
- ↑ https://www.analyticsvidhya.com/learning-path-learn-machine-learning/
- ↑ https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/08/data-science-bootcamps-machine-learning-certifications/
- ↑ https://www.kdnuggets.com/2015/12/top-10-machine-learning-github.html
- ↑ https://www.dataquest.io/blog/free-datasets-for-projects/
- ↑ https://www.kaggle.com
- ↑ https://uhr.rutgers.edu/worklife-balance/life-events/layoff-information/preparing-resume-and-cover-letter
- ↑ https://uhr.rutgers.edu/worklife-balance/life-events/layoff-information/preparing-resume-and-cover-letter
- ↑ https://engineeringonline.ucr.edu/resources/article/an-engineers-role-in-machine-learning/
- ↑ https://engineeringonline.ucr.edu/resources/article/an-engineers-role-in-machine-learning/
- ↑ https://www.forbes.com/sites/adelynzhou/2017/11/27/artificial-intelligence-job-titles-what-is-a-machine-learning-engineer/#356661f84c7d
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