Trayectoria profesional en aprendizaje automático: 5 roles exigentes y diversos
Publicado: 2019-12-09El mercado de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático está muy activo en este momento.
No sorprende que el mercado de talentos de la inteligencia artificial esté al rojo vivo en la actualidad. De hecho, Gartner sostiene que el valor empresarial de la IA será de 3,9 billones de dólares en 2022, mientras que IDC estima que el gasto mundial en sistemas de inteligencia artificial y cognitiva alcanzará los 77 600 millones de dólares para 2022. Lea : Alcance futuro del aprendizaje automático
Reanudando el tremendo impacto que la IA creará en el futuro cercano, un informe de 2019 del McKinsey Global Institute afirma que la IA y el ML tienen el potencial de crear un valor comercial adicional de alrededor de $ 1.4-2.6 billones en marketing y ventas globales, y otros $ 1.2-2 billones en gestión y fabricación de la cadena de suministro para 2020.
¿Qué representan estas estadísticas?
Estas estadísticas solo muestran cómo AI y ML están penetrando en la industria a un ritmo sin precedentes. Hoy en día, casi todos los sectores de la industria (salud, educación, comercio minorista, fabricación, cadena de suministro y logística, BFSI e incluso gobierno) están aprovechando las aplicaciones de IA y ML de una forma u otra. Naturalmente, a medida que aumenta la adopción de estas tecnologías inteligentes, también aumenta la demanda de profesionales capacitados en IA y ML. ¡Este es el momento de construir su carrera profesional en Machine Learning!
Según un informe de Indeed de 2019 , el ingeniero de aprendizaje automático es el trabajo número 1 en la lista de los mejores trabajos en los EE. UU., registrando un enorme crecimiento del 344 % con un salario medio de $146 085 por año. En India, el salario promedio nacional para trabajos de aprendizaje automático es de ₹11,05,748.
La demanda de profesionales talentosos y capacitados en aprendizaje automático está en su apogeo ahora y, en el futuro, seguirá aumentando. Lo mejor de una carrera de Machine Learning es que, además de la satisfacción y la seguridad en el trabajo, también promete una fuerte compensación anual y un rápido crecimiento profesional. Razón de más para considerar la creación de una carrera profesional en aprendizaje automático.
Tabla de contenido
Trayectorias profesionales de aprendizaje automático
Una vez que haya adquirido las habilidades de ML correctas, estas son las cinco carreras profesionales más prometedoras de Machine Learning a las que puede aspirar:
1. Ingeniero de aprendizaje automático
Como dijimos anteriormente, la carrera de ingeniero de aprendizaje automático es una de las más codiciadas y prometedoras en el campo de la ciencia de datos. Los ingenieros de aprendizaje automático están principalmente involucrados en el diseño y desarrollo de sistemas y aplicaciones de ML mediante el uso de herramientas y algoritmos de ML.
Es su trabajo dar forma y desarrollar aplicaciones de ML de autoaprendizaje eficientes mediante la realización de análisis estadísticos y ajustándolas con los resultados de las pruebas. También realizan y ejecutan varios experimentos de ML utilizando lenguajes de programación como Python, Java, Scala, R y C++, por nombrar algunos.
Habilidades requeridas: un ingeniero de aprendizaje automático debe tener un sólido conocimiento básico de matemáticas, estadísticas y programación. Él / ella debe estar bien versado en arquitectura de software, diseño de sistemas, estructuras de datos, modelado de datos y algoritmos ML. Obtenga más información sobre las habilidades de aprendizaje automático.
2. Científico de datos
El perfil laboral de un científico de datos ha sido aclamado como el "trabajo más sexy del siglo XXI" por un artículo de revisión de Harvard Business . Si esto no establece la popularidad de esta carrera de Machine Learning, ¡qué lo hará!
Los científicos de datos son expertos de alto perfil que aprovechan tecnologías avanzadas (como Big Data, AI, ML, Deep Learning, etc.) y herramientas analíticas a diario para recopilar, almacenar, procesar, analizar e interpretar cantidades masivas de datos. Su deber principal es extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos que se pueden convertir en valor comercial.
Habilidades requeridas : al igual que un ingeniero de ML, un científico de datos debe tener buenos conocimientos de matemáticas, estadísticas y programación (principalmente en Python). Los científicos de datos también deben tener una amplia experiencia en minería de datos y cómo aplicar diversas técnicas de investigación estadística y utilizar plataformas de Big Data (Hadoop, Pig, Hive, Spark, Flume, etc.). Obtenga más información sobre las habilidades en ciencia de datos.
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3. Científico de PNL
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) tiene como objetivo impartir a las máquinas la capacidad de comprender los lenguajes humanos naturales. Los científicos de PNL son los principales responsables de diseñar y desarrollar máquinas y aplicaciones que puedan aprender los patrones del habla de un idioma humano y también traducir palabras habladas a otros idiomas. El objetivo aquí es ayudar a las máquinas a comprender los lenguajes humanos con la misma naturalidad que los humanos. Grammarly y Duolingo son dos excelentes ejemplos de aplicaciones de PNL.
Habilidades requeridas : dado que el trabajo principal de los científicos de PNL es enseñar a las máquinas cómo comprender los matices de los idiomas humanos, deben dominar la sintaxis, la ortografía y la gramática de al menos un idioma (cuanto más, mejor). Además, deben tener las habilidades de ML de nivel básico.
4. Desarrollador/ingeniero de software (AI/ML)
Los desarrolladores/ingenieros de software con especialización en AI/ML son las mentes creativas detrás de los programas informáticos inteligentes. Su trabajo principal es desarrollar algoritmos y aplicaciones de aprendizaje automático eficientes. Los desarrolladores/ingenieros de software diseñan, desarrollan e instalan soluciones de software AI/ML; crear funciones informáticas específicas; preparar la documentación del producto, diagramas de flujo, diseños, diagramas, gráficos, etc. para su visualización; escribir y probar código; crear especificaciones técnicas, actualizar y mantener sistemas, y mucho más.
Habilidades requeridas : los desarrolladores/ingenieros de software (AI/ML) deben dominar la codificación en múltiples lenguajes de programación, incluidos Python, Java, R, C, C++, Scala, etc. Deben poseer una buena comprensión de los sistemas operativos, estructuras de datos, arquitectura de datos, arquitectura informática, análisis de datos, procesamiento distribuido, prueba y depuración de software, entre otras cosas. Además, deben tener un amplio conocimiento de los conceptos, algoritmos, sistemas y herramientas de ML.
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5. Diseñador de aprendizaje automático centrado en el ser humano
Machine Learning tiene una rama exclusiva que se dedica a diseñar algoritmos ML centrados en humanos. De ahí el nombre de aprendizaje automático centrado en el ser humano. Los diseñadores de aprendizaje automático centrado en el ser humano son responsables de crear sistemas inteligentes que puedan "aprender" las preferencias y los patrones de comportamiento de los humanos individuales a través del procesamiento de información y el reconocimiento de patrones.
Estos sistemas requieren una intervención humana mínima o nula o incluso programas engorrosos para dar cuenta de todos los escenarios de usuario imaginables. El motor de recomendación de Netflix y Amazon es un excelente ejemplo de aprendizaje automático centrado en el ser humano.
Habilidades requeridas : como es el caso de cualquier carrera de aprendizaje automático, los diseñadores de aprendizaje automático centrado en el ser humano también deben poseer una comprensión profunda de varios conceptos y algoritmos de ML y cómo funcionan. También deben tener una buena base en Matemáticas y Estadística junto con dominio de la codificación.
Conclusión
Si bien estas son las cinco principales trayectorias profesionales de aprendizaje automático, hay muchas otras trayectorias profesionales en este dominio, como analista de datos, arquitecto de datos, arquitecto de la nube y desarrollador de inteligencia empresarial, por nombrar algunos. En última instancia, la elección de una carrera profesional en Machine Learning depende de usted: en qué desea especializarse y qué habilidades tiene y desea adquirir.
Muchas industrias emplean el aprendizaje automático para diferentes propósitos, por lo que la demanda aumenta día a día. Si desea obtener más información sobre carreras en aprendizaje automático e inteligencia artificial, consulte IIT Madras y la certificación avanzada en aprendizaje automático y nube de upGrad.
¿Cuáles son las habilidades requeridas para optar por una carrera en ML?
Las diferentes profesiones de aprendizaje automático requieren habilidades distintas para llevar a cabo las demandas de sus tareas. El primer y más importante requisito son las habilidades de codificación en un lenguaje de programación (cualquier lenguaje de programación, como Python, C++, C, Java, etc.). En segundo lugar, el conocimiento de las estadísticas fundamentales y el cálculo es otra habilidad importante, que resulta útil al crear algoritmos de aprendizaje automático. Los aprendices automáticos se beneficiarán de tener conocimientos de ingeniería de datos y habilidades de ingeniería de software. Los estudiantes interesados en una carrera en Machine Learning no necesitan poseer todas estas habilidades porque pueden aprenderlas con el tiempo.
¿Cómo se relacionan el aprendizaje automático y la ciencia de datos?
El Machine Learning es una de las herramientas más interesantes en el mundo actual de la Ciencia de Datos. Es una de las numerosas herramientas disponibles en el campo de la ciencia de datos. La ciencia de datos es un dominio interdisciplinario que utiliza la gran cantidad de datos y el poder de procesamiento a su disposición para generar información. En otras palabras, es un campo en el mundo tecnológico que se enfoca en extraer significado y conocimientos de una gran cantidad de datos. Considerando que, Machine Learning es un conjunto de enfoques de ciencia de datos que permiten a las computadoras comprender datos. Estos métodos producen buenos resultados sin necesidad de programar reglas explícitas.
¿Cuál es el lenguaje de programación preferido por los profesionales de Machine Learning?
Python es el lenguaje de programación preferido por los aprendices automáticos. La mayoría de los gigantes de TI prefieren Python por muchas razones. Se requiere un procesamiento de datos continuo para el aprendizaje automático, y Python tiene bibliotecas y paquetes integrados para casi todas las tareas. Cuando se trabaja con aplicaciones complejas de Machine Learning, estas funciones ayudan a los profesionales de Machine Learning a reducir el tiempo de desarrollo y aumentar la productividad. La sintaxis simple de Python y el énfasis en la legibilidad del código permiten a los desarrolladores de Machine Learning concentrarse en su escritura en lugar de cómo lo están escribiendo. El paradigma múltiple y la estructura flexible de Python permiten a los ingenieros de aprendizaje automático abordar un problema de la manera más sencilla posible.