¿Cuánto tiempo lleva aprender el aprendizaje automático?

En la atmósfera disruptiva de hoy, un enfoque analítico hacia la toma de decisiones ha ayudado a las empresas de todo el mundo a buscar el crecimiento y la escalabilidad. A medida que se crean numerosas oportunidades laborales debido a este cambio sustancial, el aprendizaje automático se está convirtiendo rápidamente en una de las herramientas más indispensables para lograr los objetivos comerciales. El tamaño del mercado para el aprendizaje automático ha crecido exponencialmente y se espera que alcance los USD 8810 millones para 2022 con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 44,1 %.

ML es una sección de Inteligencia Artificial que elimina la programación para cada paso. Como ML automatiza el análisis de datos basado en algoritmos que no requieren programación repetida, muchas organizaciones lo prefieren para facilitar el trabajo de los científicos de datos, estadísticos, ingenieros de IA, etc.

La máquina transforma fácilmente los datos sin procesar que se reciben en información útil para pronosticar con precisión los posibles resultados. Una gran cantidad de aplicaciones que involucran minería de datos se desarrollan utilizando Machine Learning y sus algoritmos.

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¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una división de la inteligencia artificial (IA) que se ocupa del aprendizaje supervisado o no supervisado a partir de los datos disponibles y la construcción de precisión funcional a lo largo del tiempo.

El aprendizaje automático implica entrenar algoritmos para identificar tendencias o patrones en datos a gran escala para proporcionar información y mejorar la precisión en la predicción. Es un campo increíblemente amplio que permite que casi todas las industrias aprovechen el desarrollo de sistemas informáticos para impulsar el crecimiento y la escalabilidad. Machine Learning utiliza algoritmos y modelos que se basan en estadísticas. Estos forman la base para extraer información precisa de los datos disponibles.

Los algoritmos de aprendizaje son de tres tipos:

1. Algoritmos de aprendizaje automático supervisados: se utilizan para realizar análisis predictivos mediante la identificación de patrones en etiquetas de valores de puntos de datos.

2. Algoritmos de aprendizaje automático no supervisados: aquí tenemos datos en forma de clústeres. Estos datos organizados permiten el análisis de estructuras de datos complejas.

3. Algoritmos de aprendizaje automático de refuerzo: en este algoritmo, elegimos acciones basadas en puntos de datos.

Un ingeniero con experiencia en aprendizaje automático es capaz de programar aplicaciones que pueden recuperar información útil de datos arbitrarios.

¿Cuánto tiempo lleva aprender el aprendizaje automático?

Habiendo obtenido una idea de las perspectivas lucrativas que brinda el aprendizaje automático como disciplina, ahora determinaremos cuánto tiempo lleva dominar el aprendizaje automático.

Los cursos de aprendizaje automático varían en un período de 6 meses a 18 meses. Sin embargo, el plan de estudios varía según el tipo de título o certificación que elija.

Puede obtener suficiente conocimiento sobre el aprendizaje automático a través de cursos de 6 meses que podrían darle acceso a puestos de nivel de entrada en las principales empresas. Obtiene claridad con respecto a los fundamentos de Machine Learning, Python, SQL y se le presentan otros conceptos como NLP, Deep Learning, Data Analysis, etc.

Sin embargo, más siempre es menos cuando se persigue un campo dinámico como el aprendizaje automático que ha tenido un impacto positivo en la educación, las finanzas, la informática, la cadena de suministro y una amplia gama de otras industrias. Y para avanzar más en su carrera y buscar perfiles más altos en el campo, necesitará una gran experiencia práctica.

Carreras en aprendizaje automático

El advenimiento de la digitalización ha sido revolucionario en casi todos los campos. Este cambio radical ha traído una nueva ola de ingenieros de software que se inclinan por ML e IA para avanzar en sus carreras. Afortunadamente, existe una trayectoria profesional gratificante para los profesionales de software con experiencia en aprendizaje automático:

Estas son las opciones profesionales populares que puede considerar después de completar un curso de aprendizaje automático:

1. Ingeniero de Big Data

Salario base promedio : ₹ 808K / año

Un Ingeniero de Big Data es responsable de mantener el Big Data de una organización. En esta época en la que cada trabajo depende de los datos, los datos se almacenan en la nube. Tiene que ser administrado por alguien para que pueda recuperarse cuando sea necesario. Este trabajo lo realiza un ingeniero de Big Data y el aprendizaje automático juega un papel importante ya que los algoritmos utilizados para recuperar datos se aprenden a través de ML.

2. Desarrollador de inteligencia comercial

Salario base promedio : ₹ 514K / año

Junto con la perspicacia comercial, puede aprender Machine Learning para mejorar su excelencia en el manejo de un negocio. Esta confluencia es imprescindible para administrar y regular los datos de manera que aumenten las ganancias de una organización.

3. Analista de datos de IA

Salario base promedio : ₹ 1320K / año

La minería de datos, la interpretación de datos y la limpieza de datos son algunas de las habilidades necesarias para ser un analista de datos de IA. Además de tener buenos conocimientos de Matemáticas e Informática, ML es otro requisito previo para poder interpretar los datos correctamente.

4. Gerente de Producto

Salario base promedio : ₹ 1407K / año

Existe una necesidad de jefes de producto en todos los campos que hace que este perfil sea muy buscado. Puede ser una industria orientada al producto o una orientada al servicio. Como gerente de producto, deberá recopilar e interpretar datos. Para interpretar datos, se requiere experiencia en Machine Learning para mejorar la funcionalidad de una organización.

5. Investigador científico

Salario base promedio : ₹ 702K / año

Si eres inquisitivo y tiendes a investigar, seguir el aprendizaje automático potenciará y potenciará tu conjunto de habilidades. Una experiencia en Machine Learning puede otorgarle una posición influyente en el Departamento de Investigación y Desarrollo de una organización.

6. Ingeniero de aprendizaje automático

Salario base promedio : ₹ 686K / año

Si puede administrar big data y trabajar con modelos predictivos, este es el perfil adecuado para usted. Los ingenieros de aprendizaje automático tienen una demanda constante en campos que requieren modelos de imágenes, reconocimiento de voz y ciberseguridad basados ​​en predicciones, entre otros.

7. Científico de datos

Salario base promedio : ₹ 817K / año

La experiencia en Machine Learning junto con la competencia en múltiples lenguajes de programación pueden mejorar sus habilidades para predecir patrones en grandes cantidades de datos. Es un trabajo de los científicos de datos predecir los patrones de compra de los consumidores, los hábitos de compra, etc. para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones inteligentes basadas en datos para impulsar las conversiones y las ventas.

8. Ingeniero de IA

Salario base promedio : ₹ 839K / año

Los ingenieros de IA son solucionadores de problemas que utilizan algoritmos de aprendizaje automático junto con la red neuronal para diseñar modelos de IA que puedan predecir los datos correctamente.

Habilidades requeridas

El aprendizaje automático es un tema bastante lógico y forma parte del plan de estudios de las carreras de Ciencias de la Computación. Si bien los proyectos académicos pueden impartir un conocimiento profundo de su practicidad, cuando se trata de aprendizaje automático, se requiere perseverancia y un amplio aprendizaje para dominar el tema.

Esto es posible a través de cursos en línea, o un curso especializado complementado con otras disciplinas como Inteligencia Artificial y Ciclo de Vida del Desarrollo de Software, entre otras.

Las calificaciones y habilidades incluyen:

• Habilidades informáticas básicas
• Lenguajes de programación como C, C++, Python y Java
• Modelado de datos
• Evaluación de datos
• Fundamentos de la ingeniería de software.
• Percepción de Datos y Estadísticas
• Habilidades matemáticas

Además de estas habilidades técnicas, aquí hay algunas habilidades intangibles que son fundamentales para lograr el éxito en este campo.

• Habilidades para resolver problemas
• Capacidades analíticas
• Habilidades de razonamiento lógico.

Alcance futuro del aprendizaje automático

Con empresas que adoptan Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en la base de sus operaciones para aumentar la eficiencia y el ritmo, el futuro promete un incremento aún mayor en las oportunidades laborales en este campo. Según Gartner, ya se han creado 2,3 millones de puestos de trabajo en todo el mundo y, para 2025, habrá la friolera de 2 millones de nuevas oportunidades laborales para los aspirantes.

Esto nos lleva al final del artículo. Para obtener más información sobre los conceptos de aprendizaje automático, póngase en contacto con los mejores profesores de IIIT Bangalore y la Universidad John Moores de Liverpool a través del programa de Maestría en Ciencias en Aprendizaje Automático e IA de upGrad.