Principales trayectorias profesionales en aprendizaje automático

Alan Turing declaró en 1947 que “Lo que queremos es una máquina que pueda aprender de la experiencia”.

Y ese fue el comienzo de Machine Learning . En los tiempos modernos, el aprendizaje automático es una de las opciones profesionales más populares (¡si no la más!). Según Indeed , el ingeniero de aprendizaje automático es el mejor trabajo de 2019 con un crecimiento del 344 % y un salario base promedio de $146 085 por año.

Entonces, ahora que hemos establecido que Machine Learning es el futuro, la pregunta que surge es…. “¿Qué es exactamente el aprendizaje automático?”

Bueno, el aprendizaje automático implica el uso de inteligencia artificial para permitir que las máquinas aprendan una tarea a partir de la experiencia sin programarlas específicamente sobre esa tarea. (¡En resumen, las máquinas aprenden automáticamente sin la mano humana!) Este proceso comienza brindándoles (¡no literalmente!) datos de buena calidad y luego capacitando a las máquinas mediante la construcción de varios modelos de aprendizaje automático utilizando los datos y diferentes algoritmos. La elección de los algoritmos depende de qué tipo de datos tenemos y qué tipo de tarea estamos tratando de automatizar.

Ahora que hemos entendido los conceptos básicos del aprendizaje automático, estudiemos las diversas trayectorias profesionales que se pueden forjar utilizando este conocimiento.

Trayectorias profesionales en aprendizaje automático

El aprendizaje automático es muy popular (¡mencionado anteriormente!) ya que reduce muchos esfuerzos humanos y aumenta el rendimiento de la máquina al permitir que las máquinas aprendan por sí mismas. En consecuencia, hay muchas carreras profesionales en aprendizaje automático que son populares y bien remuneradas, como ingeniero de aprendizaje automático, científico de datos, científico de PNL, etc.

1. Machine Learning Engineer

Un ingeniero de aprendizaje automático es un ingeniero (¡duh!) que ejecuta varios experimentos de aprendizaje automático utilizando lenguajes de programación como Python , Java , Scala , etc. con las bibliotecas de aprendizaje automático adecuadas. Algunas de las principales habilidades requeridas para esto son Programación, Probabilidad y Estadística, Modelado de datos, Algoritmos de aprendizaje automático, Diseño de sistemas , etc.

Una pregunta común es «¿En qué se diferencia un ingeniero de aprendizaje automático de un científico de datos?»
Bueno, un científico de datos analiza los datos para producir información procesable. Luego, estos se utilizan para tomar decisiones comerciales por parte de los ejecutivos de la empresa. Por otro lado, un ingeniero de aprendizaje automático también analiza datos para crear varios algoritmos de aprendizaje automático que se ejecutan de forma autónoma con una supervisión humana mínima. En palabras más simples, un científico de datos crea los resultados necesarios para los humanos, mientras que un ingeniero de aprendizaje automático los crea para las máquinas (¡¡con suerte, muy inteligentes!!!).

2. Data Scientist

Un artículo de revisión de Harvard Business calificó a un científico de datos como el «trabajo más sexy del siglo XXI» (¡y ese es un incentivo para convertirse en uno!).

Un científico de datos utiliza tecnologías de análisis avanzadas, incluido el aprendizaje automático y el modelado predictivo para recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos y producir información procesable. Luego, estos se utilizan para tomar decisiones comerciales por parte de los ejecutivos de la empresa.

Entonces, Machine Learning es una habilidad muy importante para un científico de datos además de otras habilidades como minería de datos, conocimiento de técnicas de investigación estadística, etc. También, conocimiento de plataformas y herramientas de big data, como Hadoop, Pig, Hive, Spark , etc. y los lenguajes de programación como SQL , Python, Scala , Perl , etc. son necesarios para un científico de datos.

3. NLP Scientist

En primer lugar, surge la pregunta “¿Qué es la PNL en NLP Scientist?”

Bueno, NLP significa Procesamiento del lenguaje natural e implica dar a las máquinas la capacidad de comprender el lenguaje humano. Esto significa que las máquinas eventualmente pueden hablar con los humanos en nuestro propio idioma (¿Necesita un amigo con quien hablar? ¡Hable con su máquina!).

Entonces, un científico de PNL básicamente ayuda en la creación de una máquina que puede aprender patrones de habla y también traducir palabras habladas a otros idiomas. Esto significa que el científico de PNL debe dominar la sintaxis, la ortografía y la gramática de al menos un idioma además del aprendizaje automático para que una máquina pueda adquirir las mismas habilidades.

4. Business Intelligence Developer

Un desarrollador de inteligencia comercial utiliza el análisis de datos y el aprendizaje automático para recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos y producir información procesable que los ejecutivos de la empresa pueden usar para tomar decisiones comerciales. (En palabras más simples, usar datos para tomar mejores decisiones comerciales).

Para hacer esto de manera eficiente, un desarrollador de inteligencia comercial requiere conocimiento de bases de datos relacionales y multidimensionales junto con lenguajes de programación como SQL , Python , Scala , Perl , etc. Además, ¡el conocimiento de varios servicios de análisis comercial como Power BI sería genial!

5. Human-Centered Machine Learning Designer

El aprendizaje automático centrado en humanos se relaciona con los algoritmos de aprendizaje automático que se centran en los humanos (¡como si eso no fuera obvio en el título!). Un ejemplo de esto son los servicios de alquiler de videos como Netflix que brindan a sus espectadores opciones de películas basadas en sus preferencias para crear una experiencia de espectador «inteligente».

Esto implica que un diseñador de aprendizaje automático centrado en el ser humano desarrolla varios sistemas que pueden realizar el aprendizaje automático centrado en el ser humano basado en el procesamiento de información y el reconocimiento de patrones. Esto permite que la máquina «aprenda» las preferencias de los seres humanos individuales sin necesidad de programas engorrosos que dan cuenta manualmente de cada escenario de usuario concebible.