Que estudiar para ser Machine Learning Engineer
Sergio Pesquera director ejecutivo Siali Tiempo de lectura: 2 minutos Sergio Pesquera director ejecutivo Siali Tiempo de lectura: 2 minutos
En Siali nos agrada comunicar que desde el día de hoy formamos una parte del programa NVIDIA Inception, que es desarrollado para alimentar startups que están revolucionando múltiples industrias con adelantos en Sabiduría Artificial y “ciencia de datos”.
Enorme demanda
La industria del big data está medrando de manera rápida, cada día se desarrollan 2,3 billones de gigas a los que existen que dotar de sentido y herramienta. En consecuencia, las tendencias laborales para Big Data Analytics asimismo están incrementando. Hoy en día, hay una enorme brecha entre la demanda y la oferta de estos concretes, en tanto que todavía hay un sinnúmero de puestos vacantes en el mundo entero. Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., los empleos de Big Data medrarán en 4,4 millones para 2024.
En lo que se refiere a la carrera, existen muchas opciones. Ya que Big Data Analytics se emplea en múltiples campos, existen muchos trabajos para escoger. Resaltan ciertos como: Big Data Analytics Business Consultant, Big Data Analytics Architect, Big Data Engineer o Big Data Analyst.
¿Cuáles son esos requisitos?
Como ahora vimos, muchas son las personas que tienen la posibilidad de entrar a un Máster de Deep Learning o a un Máster de Sabiduría Artificial. Pero de momento, solo unos pocos lo consiguen gracias a los próximos requisitos:
- Capacidades Lingüísticas: Debido al continuo avance en el campo, es requisito tener un nivel de inglés correspondiente para leer, estudiar y entendimiento de la documentación técnica. Además de esto, es esencial saber distintas idiomas de programación.
- Capacidades Informáticas: El saber de las ocupaciones informáticas es primordial para la materia de estudio y a fin de que sea una increíble actividad tecnológica y práctica.
- Competencias Científicas: Aquellas que nos dejan, según el trámite científico, buscar respuestas a las cuestiones elaboradas.
Capacidades duras
Si charlamos de capacidades técnicas (o capacidades duras) tenemos la posibilidad de poner énfasis más que nada:
- Programación, indispensable entender ciertos idiomas por el hecho de que los usarás en tu día a día para el programa de inteligencia artificial.
- Matemáticas, debes comprender algoritmos y matemáticas aplicadas pues vas a tener toda clase de inconvenientes.
- Los datos, la extracción y el análisis de todo género de datos habrían de ser muy fáciles para usted.
Tercer sendero
Al final, puestos como Científico de datos o Especialistas en inteligencia artificial y ciencia de datos, a los que se puede entrar desde alguno de los 2 caminos de capacitación.
En dependencia del ámbito de actividad, logramos hallar expertos en negocio o tecnología big data.
