Cambie su carrera al aprendizaje automático: una guía completa

¡El aprendizaje automático es actualmente la carrera más popular y su popularidad solo está aumentando! Actualmente, Machine Learning Engineer clasifica como el mejor trabajo de 2019 con un crecimiento de mercado del 344 % y un salario base promedio de alrededor de $145 000 por año. Y el aprendizaje automático también está afectando a casi todas las demás industrias, como la computación cuántica , la atención médica, las finanzas, la robótica, la agricultura , etc.

Teniendo todo esto en cuenta, aprender Machine Learning puede mejorar enormemente sus perspectivas de carrera. Este campo lo ayudará a volver a capacitarse y aprender tecnologías de vanguardia que solo lo ayudarán en este mercado laboral competitivo. Y no está de más que el aprendizaje automático también sea un tema fascinante para aprender. Robots inteligentes, redes neuronales artificiales, procesamiento de lenguaje natural, ¿quién no querría saber más sobre temas tan interesantes?

Y esa es la razón por la que este artículo trata sobre el aprendizaje automático y el método para eventualmente cambiar su carrera a este campo. Primero, nos centraremos en los requisitos previos necesarios para comenzar a aprender ML y luego en los recursos que puede usar para seguir aprendiendo. ¡Sigue leyendo para encontrar más!

¿Cómo comenzar a aprender aprendizaje automático?

Al iniciar Machine Learning, hay una hoja de ruta que puede seguir, especialmente si actualmente está en otro trabajo y desea cambiar. Una vez que tenga algún conocimiento de ML, puede continuar como mejor le parezca y adquirir un conocimiento más profundo. Entonces, aquí hay información básica sobre cómo comenzar a aprender Machine Learning.

1. Requisitos previos

¡Hay algunos requisitos previos que debe conocer antes de comenzar oficialmente el aprendizaje automático! Por lo tanto, es mejor que los estudie primero junto con su carrera actual y luego comience a aprender más sobre ML cuando tenga una idea de estos requisitos previos. ¡Ahora, vamos a verlos!

(a) Álgebra lineal y cálculo multivariado: tanto el álgebra lineal como el cálculo multivariado son importantes en el aprendizaje automático. Si planea pasar al aprendizaje automático pesado de aplicaciones, entonces no necesita concentrarse tanto en las matemáticas, ya que hay muchas bibliotecas comunes disponibles. Pero si desea cambiar a I + D en aprendizaje automático, entonces el dominio del álgebra lineal y el cálculo multivariado es muy importante, ya que tendrá que implementar muchos algoritmos ML desde cero.

(b) Estadísticas: los datos juegan un papel muy importante en el aprendizaje automático. De hecho, alrededor del 80% de su tiempo como experto en ML lo dedicará a recopilar y limpiar datos. Y la estadística es un campo que maneja la recopilación, el análisis y la presentación de datos. ¡Así que no es de extrañar que necesites aprenderlo! Algunos de los conceptos clave en estadística que son importantes son la significación estadística, las distribuciones de probabilidad, las pruebas de hipótesis, la regresión, el pensamiento bayesiano, etc.

(c) Python : si bien hay otros lenguajes que puede usar para Machine Learning como R, Scala, etc. Python es actualmente el lenguaje más popular para ML. De hecho, hay muchas bibliotecas de Python que son específicamente útiles para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, como Keras, TensorFlow, Scikit-learn, etc. Entonces, si quieres aprender ML, ¡es mejor que aprendas Python! Puede hacerlo utilizando varios recursos y cursos en línea, como Fork Python, disponible de forma gratuita en GeeksforGeeks.

2. Recursos de aprendizaje automático

Ahora que sabe lo suficiente sobre los requisitos previos de Machine Learning, puede concentrarse en aprender el tema. Dado que en realidad está cambiando su carrera, hay varias formas de obtener el conocimiento necesario para solicitar trabajos de ML. Veamos estos ahora.

(a) Educación universitaria: si desea estar completa y formalmente preparado para una carrera en aprendizaje automático, entonces una educación universitaria es el camino a seguir. Una educación de una universidad superior será muy útil para brindarle una plataforma para solicitar trabajos de aprendizaje automático, especialmente porque está cambiando de carrera. Por lo tanto, un título proporcionará cierta credibilidad de que realmente conoce el aprendizaje automático y está listo para la industria.

Sin embargo, una desventaja de obtener una educación universitaria es que es increíblemente costosa . Lo más probable es que ya fue a la universidad para su carrera actual y el costo de una nueva educación universitaria podría acabar con sus ahorros o incluso endeudarlo. Por lo tanto, solo opte por una educación universitaria si puede pagarla y cree que necesita más apoyo formal para cambiar su carrera.

(b) Cursos Online Gratuitos: En caso de que no quieras volver a ir a la universidad, siempre puedes optar por un curso online gratuito de Machine Learning. Esto significará que puede aprender ML en su propio horario junto con su trabajo actual y luego cambiar cuando esté listo. Hay muchas plataformas en estos días desde donde puedes aprender Machine Learning de forma gratuita, como Coursera, Udemy, Edx, Udacity, etc.

Pero también hay un inconveniente de los cursos en línea gratuitos. Estos cursos le brindan la información básica que necesita saber para comenzar, pero no profundizan mucho. Además, no hay mucho apoyo en caso de dudas o problemas durante el estudio.

¿Crees que ninguna de estas opciones te atrae? No temas, ¡también hay una tercera opción! GeeksforGeeks ha creado un curso que brinda la educación completa y la credibilidad de los cursos universitarios sin tarifas desorbitadas. Un curso que también brinda soporte para dudas, a diferencia de muchos cursos en línea gratuitos. ¿Estás interesado? ¡Entonces mira esto!

Base de aprendizaje automático con Python

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Nota: Debe conocer los conceptos básicos de cualquier lenguaje de programación entre C , C++ , Java o Python para comenzar con este curso.

Características del curso:

• Certificado de entrenamiento
• Curso asesorado por expertos de la industria con experiencia práctica en proyectos de la industria basados ​​en ML.
• Oportunidades de pasantías en GeeksforGeeks
• Aprendizaje basado en proyectos que agregará estrellas a su currículum
• 4 proyectos basados ​​en aplicaciones del mundo real que incluyen 1 proyecto principal y 3 proyectos menores

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