El ámbito del aprendizaje automático (o machine learning), en rápida expansión, utiliza métodos estadísticos y análisis de datos para enseñar a los ordenadores a aprender y hacer predicciones o juicios sin estar explícitamente programados.
A medida que las empresas e industrias van comprendiendo su utilidad, aumenta la necesidad de empleados con conocimientos básicos en aprendizaje automático. He aquí cinco puestos de nivel inicial en aprendizaje automático que presentan oportunidades fascinantes para quienes buscan impulsar sus carreras en este ámbito.
Ingeniero de aprendizaje automático
- Perfil: Los ingenieros de aprendizaje automático desarrollan, implementan y mantienen modelos y sistemas de aprendizaje automático.
- Habilidades necesarias: Fuertes habilidades de programación (Python, R, etc.), conocimiento de algoritmos y estructuras de aprendizaje automático, preprocesamiento de datos, evaluación de modelos e implementación.
- Estudios: Licenciatura o superior en informática, ciencia de datos o un campo relacionado.
- Oportunidades laborales: Los ingenieros de aprendizaje automático pueden trabajar en sectores como la tecnología, las finanzas, la sanidad y el comercio electrónico. Hay oportunidades tanto en empresas consolidadas como en startups.
How much math do you need to become a Machine Learning engineer?
This is the most common question people ask.
A few years ago, understanding low-level math details was crucial. Even today, math is essential if you want to become a researcher focusing on improving and… pic.twitter.com/5rrYQmUkPz
— Santiago (@svpino) June 26, 2023
¿Cuántas matemáticas se necesitan para convertirse en ingeniero de aprendizaje automático?
Esta es la pregunta más habitual.
Hace unos años, comprender detalles matemáticos de bajo nivel era crucial. Incluso hoy en día, las matemáticas son esenciales si quieres convertirte en un investigador centrado en mejorar y…
Científico de datos
- Perfil: Los científicos de datos analizan e interpretan conjuntos de datos complejos para obtener ideas y construir modelos predictivos.
- Habilidades necesarias: Dominio de programación (Python, R, etc.), análisis estadístico, visualización de datos, algoritmos de aprendizaje automático y manipulación de datos.
- Estudios: Licenciatura o superior en ciencia de datos, informática, estadística o un campo relacionado.
- Oportunidades laborales: Los científicos de datos están en demanda en diversas industrias, incluidas las finanzas, la salud, el marketing y la tecnología. Empresas de todo tipo, desde startups hasta grandes compañías, buscan activamente talentos en el campo de la ciencia de datos.
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Investigador de IA
- Perfil: Los investigadores de IA se centran en avanzar en el campo de la inteligencia artificial a través de la investigación y el desarrollo.
- Habilidades necesarias: Sólidos conocimientos de algoritmos de aprendizaje automático, estructuras de aprendizaje profundo o deep learning —por ejemplo, TensorFlow, PyTorch— habilidades de programación, análisis de datos y habilidades de resolución de problemas.
- Estudios: Máster o doctorado en ciencias de la computación, inteligencia artificial o un campo relacionado.
- Oportunidades laborales: Los investigadores de IA pueden trabajar en instituciones académicas o de investigación o unirse a equipos de investigación dentro de empresas tecnológicas. Hay puestos disponibles tanto en el sector público como en el privado.
Consultor de aprendizaje automático
- Perfil: Los consultores de aprendizaje automático proporcionan experiencia y orientación a las empresas en la implementación de soluciones de aprendizaje automático.
- Habilidades necesarias: Sólida comprensión de los conceptos de aprendizaje automático, análisis de datos, gestión de proyectos, habilidades de comunicación y capacidad para traducir los requisitos empresariales en soluciones técnicas.
- Estudios: Licenciatura o superior en informática, ciencia de datos, análisis de negocios o un campo relacionado.
- Oportunidades laborales: Los consultores de aprendizaje automático pueden trabajar en consultoras, empresas tecnológicas o como consultores independientes. Existen oportunidades en diversos sectores que desean adoptar el aprendizaje automático.
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Ingeniero de datos
- Perfil: Los ingenieros de datos diseñan y mantienen la infraestructura de datos, garantizando un almacenamiento, procesamiento y recuperación eficientes de grandes conjuntos de datos.
- Habilidades necesarias: Dominio de la programación (Python, SQL, etc.), sistemas de bases de datos, canalizaciones de datos, plataformas en la nube —por ejemplo, AWS, Azure, GCP— y almacenamiento de datos.
- Estudios: Licenciatura o superior en informática, ingeniería de software o un campo relacionado.
- Oportunidades laborales: Los ingenieros de datos están muy demandados en todos los sectores, especialmente en tecnología, finanzas y sanidad. Tanto las empresas consolidadas como las nuevas requieren conocimientos de ingeniería de datos para manejar grandes volúmenes de datos.
Es importante tener en cuenta que las aptitudes, estudios y oportunidades laborales mencionadas anteriormente son directrices generales y pueden variar dependiendo de las empresas, funciones y regiones específicas. Es aconsejable investigar y adaptar las habilidades y cualificaciones a los requisitos específicos de cada puesto de trabajo al dedicarse al aprendizaje automático.
Aclaración: La información y/u opiniones emitidas en este artículo no representan necesariamente los puntos de vista o la línea editorial de Cointelegraph. La información aquí expuesta no debe ser tomada como consejo financiero o recomendación de inversión. Toda inversión y movimiento comercial implican riesgos y es responsabilidad de cada persona hacer su debida investigación antes de tomar una decisión de inversión.
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