6 conjuntos de habilidades de aprendizaje automático que pueden llevarlo a un trabajo perfecto

¿Te sorprendería si te dijéramos que más de 50 000 puestos vacantes en ciencia de datos y aprendizaje automático siguen sin cubrirse en la India? Teniendo en cuenta el hecho de que el aprendizaje automático es uno de los campos profesionales más populares en este momento, esto puede parecer impactante, pero es la dura verdad. ¿Conoces el por qué de la paradoja oferta-demanda de los profesionales en Data Science y ML?

Es únicamente porque no hay suficientes candidatos capacitados y talentosos listos para asumir las oportunidades laborales en auge en estos campos emergentes. Gartner sostiene que entre las 10 lakh de empresas registradas en India, hasta el 75 % ya ha invertido o está listo para invertir en Machine Learning. Claramente, las oportunidades laborales en el aprendizaje automático aumentarán exponencialmente en el futuro cercano. La necesidad del momento es "mejorar las habilidades" para cumplir con los requisitos de los perfiles de trabajo de ML.

Habilidades requeridas para conseguir trabajos de Machine Learning

1. Conocimientos fundamentales de Informática y Programación

Para construir una carrera exitosa en ML, primero debe tener una comprensión profunda de los conceptos fundamentales de la informática, incluidas las estructuras de datos (pilas, colas, árboles, gráficos, matrices multidimensionales, etc.); Arquitecturas informáticas (memoria, caché, ancho de banda, procesamiento distribuido, etc.); Algoritmos (programación dinámica, búsqueda, clasificación, etc.) y Computabilidad y Complejidad (notación O grande, P vs NP, problemas NP-completos, algoritmos aproximados, etc.), por nombrar algunos.

Una vez que los comprenda, debe aprender a emplearlos e implementarlos mientras escribe código. En cuanto a elegir un lenguaje de programación, puede comenzar con Python. Es ideal para principiantes y es la lingua franca de Machine Learning. Puede perfeccionar sus habilidades de programación participando en concursos de codificación en línea y hackatones.

2. Una fuerte relación con Probabilidad y Estadística

Los conceptos de estadística y probabilidad forman el núcleo de numerosos algoritmos de ML. Naturalmente, es imperativo tener un sólido conocimiento y comprensión de los conceptos estadísticos, incluidos la media, la mediana, la varianza, las derivadas, las integrales, las desviaciones estándar, etc.; Distribuciones (uniforme, normal, binomial, etc.), y los distintos métodos de análisis (ANOVA, contraste de hipótesis, etc.) que son fundamentales tanto para desarrollar modelos de datos como para validarlos. Además del estilo estadístico, también debe comprender los fundamentos de la probabilidad, como la regla de Bayes, la probabilidad, la independencia, las redes de Bayes, los modelos de mezcla gaussiana, los procesos de decisión de Markov, los modelos ocultos de Markov, etc.

3. Experiencia en Modelado y Evaluación de Datos

Uno de los objetivos principales de Machine Learning es analizar grandes cantidades de datos no estructurados. Para ello, debes conocer el arte del Modelado de Datos. El modelado de datos es la técnica de estimar la estructura de datos subyacente de un conjunto de datos en particular para desentrañar e identificar los patrones ocultos dentro (grupos, correlaciones, vectores propios, etc.) y también predecir las propiedades de instancias nunca antes vistas (clasificación, regresión, detección de anomalías , etc).

Durante el proceso de modelado de datos, se le pedirá que elija las medidas de precisión/error apropiadas (por ejemplo, pérdida logarítmica para clasificación, errores de suma de cuadrados para regresión, etc.) y estrategias de evaluación (división de pruebas de entrenamiento, secuenciales). vs validación cruzada aleatoria, etc.). Entonces, antes de comenzar a aplicar algoritmos, debe obtener una comprensión profunda de los conceptos básicos involucrados en el modelado de datos.

4. Poseer habilidades de ingeniería de software

Ya sea que sea un científico de datos o un ingeniero de aprendizaje automático, debe poseer las habilidades y la base de conocimientos típicas de la ingeniería de software. Si tienes experiencia en ingeniería de software, ¡genial! Si no lo hace, debe conocer las mejores prácticas en ingeniería de software, incluido el diseño de sistemas, la modularidad, el control de versiones, el análisis de código, el análisis de requisitos, las pruebas, la documentación, entre otras cosas. El siguiente paso sería aprender cómo estos conceptos funcionan juntos en el desarrollo de interfaces de sistemas. Comprender el meollo del diseño del sistema es esencial para evitar la aparición de cuellos de botella en el proceso.

5. Aprenda a aplicar algoritmos y bibliotecas de ML

Hay una gran cantidad de bibliotecas/paquetes y API que contienen las implementaciones estándar de algoritmos ML como Scikit-learn, Theano, Spark MLlib, H2O, TensorFlow, etc. Sin embargo, el secreto para aprovecharlos al máximo es saber cómo aplicarlos de manera efectiva en modelos adecuados (redes neuronales, árboles de decisión, vecino más cercano, máquina de vectores de soporte, etc.). No solo eso, también debe estar familiarizado con los procedimientos de aprendizaje (regresión lineal, descenso de gradiente, algoritmos genéticos, impulso, etc.) que se ajustan a los datos disponibles.

La mejor manera de familiarizarse con los algoritmos y las bibliotecas de ML y cómo aplicarlos correctamente es aceptar desafíos en línea en ciencia de datos y aprendizaje automático.

6. Familiarícese con las técnicas de Procesamiento Avanzado de Señales

La extracción de características es una de las esencias centrales del aprendizaje automático. Dependiendo del problema en cuestión, debe realizar la extracción de características utilizando algoritmos de procesamiento de señales avanzados apropiados como wavelets, shearlets, curvelets, contourlets, bandlets, etc. Análisis de Fourier, Convolución, etc.

7. Nunca dejes de mejorar y aprender

Como sabe, Machine Learning sigue siendo una disciplina en evolución, con el tiempo se desarrollarán nuevos conceptos, algoritmos y tecnologías de ML. Para mantener el ritmo de los tiempos cambiantes, debe mejorar continuamente y desarrollar nuevos conjuntos de habilidades. Esto implicaría mantenerse actualizado con las últimas tendencias en tecnología y ciencia de datos, trabajar con nuevas herramientas y teorías, leer revistas científicas, mantenerse activo en varias comunidades en línea y mucho más. Para resumir, siempre debes tener la necesidad de aprender cosas nuevas.

Para concluir,

Las aplicaciones de Machine Learning ya han comenzado a entrelazarse en nuestras vidas de formas que antes no podíamos imaginar. Atención médica, educación, finanzas, negocios: lo que sea, el aprendizaje automático está en todas partes. Mientras el mundo continúe generando datos, el aprendizaje automático reinará y, con el tiempo, nos ayudará a encontrar respuestas a los escenarios más complicados del mundo real. El cambio ha comenzado: es hora de que te prepares para el nuevo futuro con la ciencia de datos y el aprendizaje automático.

Entonces, ¡comience hoy y comience a adquirir estas habilidades de aprendizaje automático!