Cómo ser ingeniero de Machine Learning

Cómo ser ingeniero de Machine Learning

Nuestra guía de la carrera de Ingeniero de Machine Learning pretende ayudarte a dar los primeros pasos hacia una lucrativa carrera en el aprendizaje automático. Sigue leyendo para obtener una visión general de las habilidades de Machine Learning que debes aprender, las trayectorias profesionales en el Machine Learning, cómo convertirse en un Ingeniero de Machine Learning, y más.

Cómo convertirse en ingeniero de Machine Learning en seis pasos.

Hay algunas cualificaciones clave que necesitarás para convertirte en un Ingeniero de Machine Learning. En general, esta función es responsable de diseñar aplicaciones y sistemas de Machine Learning, lo que implica evaluar y organizar los datos, ejecutar pruebas y experimentos y, en general, supervisar y optimizar el proceso de aprendizaje para ayudar a desarrollar sistemas de Machine Learning de gran rendimiento.

Como ingeniero de Machine Learning, trabajarás para aplicar algoritmos a diferentes bases de código, por lo que la experiencia en el desarrollo de software es perfecta para un currículum para este puesto. Básicamente, la mezcla perfecta de matemáticas, estadística y desarrollo web te dará la formación que necesitas: una vez que domines estos conceptos, estarás equipado para solicitar puestos de trabajo de Ingeniero de Machine Learning.

Si no tienes esa experiencia, todavía puedes trabajar para conseguir una carrera en el Machine Learning. En primer lugar, tendrás que entender los métodos básicos de Machine Learning y las herramientas necesarias para implementar, utilizar y optimizar los algoritmos de Machine Learning. Muchas personas optan por completar un curso de ciencia de datos o de Machine Learning para acelerar el aprendizaje de estos fundamentos y trabajar para conseguir un trabajo como ingeniero de Machine Learning.

1. Aprende a programar

Python

Si te preguntas cómo convertirte en un Ingeniero de Machine Learning, tendrás que demostrar tu competencia en Python y/o C++ y sus bibliotecas asociadas. Python y C++ son un par de los lenguajes de programación más utilizados por los científicos de datos y los ingenieros de Machine Learning. Si te sientes cómodo con SQL y Github, podrás acceder a los datos de la empresa y trabajar en colaboración con tu equipo.

También es una buena idea familiarizarse con la biblioteca de software TensorFlow de Google, que permite a los usuarios escribir en Python, Java, C++ y Swift, y que puede utilizarse para una amplia gama de tareas de aprendizaje profundo, como el reconocimiento de imágenes y del habla. Se ejecuta en CPUs, GPUs y otros tipos de procesadores. Está bien documentado, y tiene muchos tutoriales y modelos implementados disponibles.

Para los principiantes, recomendamos PyTorch, un marco de trabajo que puede utilizarse con el modelo de programación imperativa que conocen los desarrolladores. Permite a los Desarrolladores y a los Ingenieros de Machine Learning utilizar sentencias estándar de Python y puede utilizarse para implementar redes neuronales profundas.

Aquí hay otros lenguajes de programación que puedes considerar aprender para una carrera de Machine Learning:

R

Un lenguaje de programación gratuito y de código abierto que se lanzó en 1995 como descendiente del lenguaje de programación S, R ofrece una gama de paquetes específicos de dominio de gran calidad para satisfacer casi todas las aplicaciones estadísticas y de visualización de datos que pueda necesitar un Científico de Datos, incluyendo redes neuronales, regresión no lineal, trazado avanzado y mucho más.

SQL

SQL, que significa «Structured Query Language» (Lenguaje de Consulta Estructurado), ha estado en el centro del almacenamiento y la recuperación de datos desde hace décadas. SQL es un lenguaje específico para la gestión de datos en bases de datos relacionales y es una habilidad imprescindible para los científicos de datos, que dependen de SQL para actualizar, consultar, editar y manipular bases de datos y extraer datos.

Java

Uno de los lenguajes de propósito general más antiguos utilizados por los Científicos de Datos, la fuerza de Java radica en parte en su popularidad y ubicuidad: muchas empresas, especialmente las grandes empresas internacionales, utilizan Java para crear sistemas y aplicaciones de backend para escritorio, móvil o web.

Scala

Fácil de usar y flexible, Scala es el lenguaje de programación ideal cuando se trata de grandes volúmenes de datos. Al combinar la programación orientada a objetos y la funcional, Scala evita los errores en las aplicaciones complejas con sus tipos estáticos, facilita el procesamiento paralelo a gran escala y, cuando se combina con Apache Spark, proporciona una computación en clúster de alto rendimiento.

Julia

Un lenguaje de programación mucho más nuevo que otros de esta lista, Julia ha causado sin embargo una rápida impresión gracias a su rapidísimo rendimiento, simplicidad y legibilidad. Diseñado para el análisis numérico y la ciencia computacional, Julia es especialmente útil para resolver operaciones matemáticas complejas, lo que explica por qué se está convirtiendo en un elemento fijo en la industria financiera. También se está dando a conocer como lenguaje para la inteligencia artificial, y muchos grandes bancos utilizan ahora Julia para el análisis de riesgos.

MATLAB

Utilizado ampliamente en el análisis estadístico, este lenguaje informático numérico propio será útil para los científicos de datos que se ocupan de las necesidades matemáticas de alto nivel, como las transformadas de Fourier, el procesamiento de señales, el procesamiento de imágenes y el álgebra matricial. MATLAB se ha convertido en una herramienta muy utilizada en la industria y el mundo académico por su intensa funcionalidad matemática.

2. Inscríbete en un curso de Machine Learning

Aunque el de Ingeniero en Machine Learning es uno de los trabajos mejor pagados que puedes conseguir sin una amplia formación formal, sería muy difícil entrar en él sin completar un curso online, un bootcamp o un curso.

No faltan programas de gran prestigio que permiten a los estudiantes obtener una comprensión exhaustiva del Machine Learning en un corto período de tiempo. Un curso de Machine Learning debería enseñar a los estudiantes a aplicar algoritmos de Machine Learning a problemas empresariales del mundo real. Finalmente, los estudiantes utilizan datos reales y seleccionan el modelo de Machine Learning pertinente para crear un proyecto y aprender a aprovechar estos marcos y herramientas para tomar decisiones.

3. Prueba un proyecto personal de Machine Learning

Cuando empieces, intenta revisar y recrear proyectos básicos proporcionados por Scikit-learn, PredictionIO, Awesome Machine Learning y otros recursos similares. Una vez que tengas un conocimiento sólido de cómo funciona el Machine Learning en la práctica, intenta idear tus propios proyectos que puedas compartir en línea o enumerar en un currículum.

Encarga un proyecto que te interese y que requiera un algoritmo de IA sencillo, y construye ese algoritmo desde cero. Puede haber una curva de aprendizaje, pero aprenderás mucho por el camino y el beneficio a largo plazo es significativo.

No querrás perder mucho tiempo recopilando datos, así que intenta utilizar conjuntos de datos disponibles públicamente en lugares como el Repositorio de Machine Learning de la UCI y Quandl. Si no se te ocurre una idea de proyecto, busca inspiración en sitios web como GitHub.

4. Aprende a reunir los datos adecuados

La IA es excelente para procesar grandes cantidades de datos a la vez. Cuando pienses en crear un software de IA, piensa en las tareas que requieren puntos de datos, como el servicio al cliente y el marketing, y crea un software que haga que las tareas con muchos datos sean rápidas y fáciles.

En última instancia, puede que te parezca sensato construir tu propio equipo de Machine Learning para ahorrar costes a largo plazo; inicialmente, será más fácil poner en marcha una infraestructura adaptada al Machine Learning en una plataforma de nube pública.

Las máquinas virtuales con aceleradores de ML subyacentes están disponibles a través de cada una de las principales plataformas en la nube, como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure. Cada una de ellas ofrece también sistemas automatizados que agilizan el proceso de entrenamiento de un modelo de Machine Learning, con ofertas como Machine Learning Studio de Microsoft, Cloud AutoML de Google y AWS SageMaker.

5. Únete a las comunidades de Machine Learning en línea

Kaggle es una comunidad online para científicos de datos y aprendices de máquinas. La plataforma permite a los usuarios encontrar y publicar conjuntos de datos, construir modelos en un entorno de ciencia de datos basado en la web, comunicarse con otros ingenieros de Machine Learning y mucho más. Es una gran manera de aprender de otros en el campo.

Kaggle también alberga una variedad de retos de Machine Learning. Algunos de ellos son competiciones oficiales -con premios monetarios, además- y otros son competiciones gratuitas que simplemente proporcionan experiencia.

6. Solicita prácticas y trabajos de Machine Learning

Aunque los proyectos personales y los concursos son divertidos y atraen a los empleadores, es posible que no aprendas las habilidades de Machine Learning específicas del negocio que requieren muchas empresas. Para conseguir esa experiencia, busca prácticas o trabajos de nivel inicial relacionados con el Machine Learning centrado en el producto.

Un título de nivel inicial que hay que tener en cuenta es el de Ingeniero de Machine Learning Junior, un título que tiene más de 1.000 puestos abiertos en Indeed.

¿Es el Machine Learning un campo en crecimiento?

Sí, el Machine Learning es un campo en crecimiento; de hecho, es uno de los campos de más rápido crecimiento en la tecnología.

Según un informe del sitio de empleo Indeed, el Ingeniero de Machine Learning fue el mejor trabajo de 2019 debido a la creciente demanda y a los altos salarios.

Funciones como la de desarrollador de software siguen ocupando un lugar destacado debido al gran número de ofertas de trabajo, pero la de ingeniero de Machine Learning se lleva el primer puesto debido a los salarios más altos y al crecimiento más rápido.

Otro trabajo relacionado con la IA no llegó a entrar en el Top 10. En el número 13, el Ingeniero de Visión por Ordenador se situó por detrás del Ingeniero de Machine Learning debido a su menor crecimiento (116%).

Debido al creciente uso de la IA en las operaciones de la mayoría de las empresas, el informe espera que este crecimiento siga acelerándose en los próximos años.

¿Cuál es el salario de un ingeniero de Machine Learning?

Según Indeed, los ingenieros de Machine Learning ganan un salario medio de 146.085 dólares, con una tasa de crecimiento del 344% de 2018 a 2019.

Incluso los Ingenieros de Machine Learning de nivel básico están muy bien recompensados. Según PayScale, el Ingeniero de Machine Learning de nivel inicial gana de media 93.575 dólares anuales. Mientras tanto, los ingenieros de Machine Learning casi sénior se llevan a casa casi 155.000 dólares al año.

¿Por qué necesitamos el Machine Learning?

Necesitamos el Machine Learning porque queremos automatizar ciertos procesos y trabajos. El Machine Learning nació del reconocimiento de patrones y de la idea de que los ordenadores pueden aprender sin estar programados para realizar tareas específicas. Los investigadores interesados en la inteligencia artificial querían ver si los ordenadores podían aprender de los datos.

El aspecto iterativo del Machine Learning es importante porque, a medida que los modelos se exponen a nuevos datos, son capaces de adaptarse de forma independiente. Aprenden de los cálculos anteriores para producir decisiones y resultados fiables y repetibles. Es una ciencia que no es nueva, pero que ha cobrado un nuevo impulso.

Aunque muchos algoritmos de Machine Learning existen desde hace tiempo, la capacidad de aplicar automáticamente complejos cálculos matemáticos a los grandes datos -una y otra vez, cada vez más rápido- es un desarrollo reciente.

¿Por qué es importante el Machine Learning?

El Machine Learning es importante porque, al utilizar algoritmos para construir modelos que descubran conexiones, las organizaciones están tomando mejores decisiones sin intervención humana.

El Machine Learning es básicamente un enfoque matemático, en el que el sistema analiza los datos (imágenes, archivos de sonido, textos, por ejemplo) en busca de determinados patrones. El truco es que el sistema averigua por sí mismo qué patrones debe buscar (normalmente analizando miles de ejemplos). El sistema aprende implícitamente las reglas (por ejemplo, para identificar un elefante) que a nosotros nos cuesta escribir explícitamente.

La mayoría de los sectores que trabajan con grandes cantidades de datos reconocen ahora el valor de la tecnología de Machine Learning. Al obtener información de estos datos, normalmente en tiempo real, las empresas pueden trabajar de forma más eficiente o conseguir una ventaja sobre sus competidores.

Además, las agencias gubernamentales, como la seguridad pública y las empresas de servicios públicos, tienen una necesidad especial de Machine Learning, ya que disponen de múltiples fuentes de datos que pueden extraerse para obtener información. El análisis de los datos de los sensores, por ejemplo, permite identificar formas de aumentar la eficiencia y ahorrar dinero. El Machine Learning también puede ayudar a detectar el fraude y minimizar el robo de identidad.

¿Para qué se utiliza el Machine Learning?

La demanda de Machine Learning está creciendo rápidamente y ya se utiliza para muchas cosas en muchas industrias, como el sector financiero, el comercio minorista, la industria del transporte, la industria del petróleo y el gas, e incluso la industria del automóvil (para los coches autodirigidos). Algunas aplicaciones del Machine Learning son la detección de fraudes y la minimización del robo de identidad, la búsqueda de nuevas fuentes de energía y la mejora de la eficacia de las rutas de los camiones.

Los bancos y otras empresas del sector financiero también utilizan la tecnología de Machine Learning para prevenir el fraude. Los conocimientos del Machine Learning también ayudan a los bancos a identificar oportunidades de inversión, o a los inversores a saber cuándo operar. La minería de datos también puede identificar a los clientes con perfiles de alto riesgo, o utilizar la cibervigilancia para detectar señales de advertencia de fraude.

En el sector minorista, los sitios web utilizan el Machine Learning para recomendar artículos que podrían gustarte basándose en tu historial de compras. Los minoristas confían en el Machine Learning para captar datos, analizarlos y utilizarlos para personalizar una experiencia de compra, implementar una campaña de marketing, optimizar los precios, planificar el suministro de mercancías y obtener información sobre los clientes.

Además, el Machine Learning es una tendencia de rápido crecimiento en el sector sanitario, gracias a la aparición de dispositivos y sensores portátiles que pueden utilizar datos para evaluar la salud de un paciente en tiempo real. La tecnología también puede ayudar a los expertos médicos a analizar los datos para identificar tendencias o señales de alarma que puedan conducir a un mejor diagnóstico y tratamiento.

¿Qué trabajos puedo conseguir en el Machine Learning?

Las personas que se especializan en el Machine Learning pueden tener una serie de títulos y trabajos diferentes, entre ellos:

Ingeniero de Machine Learning
Ingeniero de datos
Científico de datos
Ingeniero de software
Investigador de Machine Learning
Científico de PNL
Desarrollador de inteligencia empresarial

Echemos un vistazo a cada puesto:

Los ingenieros de Machine Learning ejecutan varios experimentos de Machine Learning utilizando lenguajes de programación como Python, Scala y Java con las bibliotecas de Machine Learning adecuadas. Algunos de los principales conocimientos necesarios para ello son la programación, la probabilidad y la estadística, el modelado de datos, los algoritmos de Machine Learning y el diseño de sistemas.

Los científicos de datos analizan los datos para producir información procesable, que luego los ejecutivos de la empresa utilizan para tomar decisiones empresariales. Utilizan tecnologías analíticas avanzadas, como el Machine Learning y los modelos predictivos, para recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos.

Mucha gente confunde a los científicos de datos con los ingenieros de Machine Learning. En pocas palabras: un Científico de Datos crea los resultados necesarios para los humanos, mientras que un Ingeniero de Machine Learning los crea para las máquinas.

Los Científicos de PNL (o Científicos de Procesamiento del Lenguaje Natural) dan a las máquinas la capacidad de entender el lenguaje humano. Esto significa que las máquinas pueden llegar a hablar con los humanos en nuestro propio idioma.

Un científico de PNL ayuda esencialmente a crear una máquina que pueda aprender patrones de habla y también traducir palabras habladas a otros idiomas. Por tanto, un buen científico de PNL dominará la sintaxis, la ortografía y la gramática de al menos un idioma, además del aprendizaje de la máquina, para que ésta pueda adquirir las mismas habilidades.

Los Desarrolladores de Inteligencia Empresarial utilizan la analítica de datos y el Machine Learning para recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos y producir perspectivas procesables que puedan ser utilizadas para tomar decisiones empresariales por los ejecutivos de la empresa. (En palabras más sencillas, utilizar los datos para tomar mejores decisiones empresariales).

Para hacer esto de forma eficiente, un desarrollador de inteligencia empresarial requiere conocimientos de bases de datos relacionales y multidimensionales, junto con lenguajes de programación como Scala, SQL, Python y Perl. También se valorará cierta experiencia con servicios de análisis empresarial como Power BI.

¿Cómo puedo conseguir un trabajo en Machine Learning?

Para conseguir un trabajo de ingeniero de Machine Learning, tendrás que aprender a recopilar datos, cómo procesan los datos los distintos algoritmos, cómo diagnosticar los resultados y cómo demostrar el valor empresarial a las organizaciones. Estos elementos se consiguen con el tiempo, haciendo cursos y con la experiencia laboral.

Una formación en informática, programación de ordenadores, ingeniería de software, robótica o aprendizaje profundo también te ayudará a conseguir un codiciado puesto de Ingeniero de Machine Learning.

Aparte de la educación en uno de estos campos, hay múltiples programas de formación que puedes seguir para ayudarte a construir un nicho de experiencia en el Machine Learning específicamente. Estos cursos certificados ayudarán a aquellos que dominan las matemáticas, el desarrollo o la ciencia y los empujarán en la dirección de una carrera en el Machine Learning.

Un curso de Machine Learning de alta calidad te enseñará las habilidades básicas para que tengas una comprensión completa de cómo funciona el Machine Learning y la inteligencia artificial y cómo puedes aportar esa perspectiva técnica al lugar de trabajo. También se te enseñará a aplicar el Machine Learning a problemas empresariales reales y a utilizar datos reales para ayudar a aprovechar las decisiones de estos problemas.