Carreras en Machine Learning - Introducción
El aprendizaje automático es un campo de la informática que significa que los sistemas informáticos tendrán la capacidad de aprender solos con o sin datos. El aprendizaje automático fue el término introducido por primera vez por Arthur Samuel en 1959. El aprendizaje automático también incluye diferentes tipos de aprendizaje, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje de refuerzo, etc. Existen amplias aplicaciones en informática para el aprendizaje automático. Los ejemplos de aprendizaje automático son el sistema de vehículos automatizados, jugar un juego contra el segundo jugador en aplicaciones de juegos, etc. Los trabajos de aprendizaje automático están evolucionando mucho con muchas organizaciones empresariales que tienen vacantes en áreas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Este es el momento adecuado si uno quiere pasar al aprendizaje automático y sobresalir en esta área.
Educación requerida para el aprendizaje automático
Machine Learning necesita muchos conceptos básicos de informática y uno debe ser fuerte en conceptos de informática como matemática, estructuras de datos y asignaturas de algoritmos como cálculos, estadísticas, etc. También se recomienda un fuerte conocimiento de matemáticas básicas. El aprendizaje de máquina es el componente central de Inteligencia Artificial donde uno necesita mostrar mucho interés y entusiasmo por aprender estos conceptos.
- El aprendizaje automático está evolucionando bastante rápido y gradualmente hoy en día. Se requieren muchos profesionales de la tecnología en los próximos años en el área de Machine Learning.
- Machine Learning incluye tecnología, matemáticas, estadísticas, conocimiento de negocios y muchas habilidades técnicas y lógicas para sobresalir en esta área. El análisis de datos es uno de los elementos principales del área de Machine Learning, donde esta área depende principalmente de los datos en los que la máquina aprende por sí misma.
- Esto requiere que se procesen muchos datos valiosos antes de que una máquina esté aprendiendo por sí misma. Un analista de datos puede transformar fácilmente sus carreras en aprendizaje automático. Python es el lenguaje de programación más utilizado en el área de Machine Learning. Esto también se incluye en la mayoría de los programas académicos, así como en la mayoría de las universidades.
Trayectoria profesional
Los profesionales del aprendizaje automático son muy necesarios en el área de la industria de tecnología de la información en todo el mundo, especialmente en los EE. UU. Machine Learning reduce fácilmente muchos esfuerzos humanos al reducir el dolor y los errores. La mayoría de las empresas están comenzando la automatización y esas también necesitan que la tecnología de aprendizaje automático se implemente en sus unidades de negocios para aumentar su rendimiento y eficiencia y reducir los costos.
- La carrera profesional comienza inicialmente como un ingeniero de aprendizaje automático, que desarrollará aplicaciones que realizarán algunas tareas comunes realizadas por los seres humanos y esto se utilizará para cosas repetidas que se realizarán sin errores y producirán resultados efectivos.
- Un rol de Ingeniero de Aprendizaje Automático será seguido por la posición de nivel de Arquitecto. El siguiente nivel de una carrera profesional en el nivel de Arquitecto tendrá algún papel para diseñar y desarrollar los prototipos para las aplicaciones que se desarrollarán.
- Incluso un ingeniero de software con algunos años de experiencia puede cambiar sus carreras en el área de Machine Learning. Un desarrollador de Python o un científico de datos también pueden cambiar fácilmente de carrera en Machine Learning.
- Las personas, incluso sin ninguna experiencia en ingeniería de software, también pueden comenzar sus carreras en Aprendizaje automático si tienen algún conocimiento de cadena en informática, matemáticas, estadística, etc.
Posiciones de trabajo o áreas de aplicación
En el área de Machine Learning, hay diferentes roles disponibles en la industria de tecnología de la información para seguir la carrera, tales como Ingeniero de Machine Learning, Ingeniero Senior de Machine Learning, Ingeniero Líder de Machine Learning, Ingeniero de Machine Learning Front Office y Back Office, Ingeniero Principal - Machine Learning, ingeniero de software de Machine Learning, Data Scientist, Senior Data Scientist, Data Scientist IT, Senior Data Scientist IT, etc. El ingeniero de Machine Learning posee un fuerte conocimiento central de los conceptos de informática, una sólida formación matemática con estadísticas también.
Salario
El salario promedio del Ingeniero de Aprendizaje Automático en los Estados Unidos es de $ 100, 956 por año según el sitio web estadounidense más importante que proporciona información sobre salarios y compensaciones sobre las diferentes compañías Payscale.com . Además, este puesto tiene candidatos con no más de 10 años de experiencia en la industria.
El salario promedio nacional para un aprendizaje automático como se menciona en otro sitio web de información salarial superior Glassdoor.com es de $ 120, 931 en los Estados Unidos.
El sitio web más famoso Indeed.com también menciona que un salario promedio para carreras en el área de Machine Learning es de $ 135, 246 por año.
Los salarios medios promedio para las diferentes trayectorias profesionales de SharePoint son los siguientes:
- Científico de datos (US $ 69000 - US $ 133000)
- Científico de datos sénior (US $ 98000 - US $ 160000)
- Ingeniero de Aprendizaje Automático (US $ 77000 - US $ 155000)
- Científico de datos en TI (US $ 69000 - US $ 129000)
- Senior Data Scientist IT (US $ 92000 - US $ 164000)
Un ingeniero de Machine Learning gana un salario promedio de alrededor de USD 112, 622 en los Estados Unidos.
Perspectivas de carrera
Existen múltiples y diferentes trayectorias profesionales en el área de Machine Learning y también los salarios promedio también son grandes figuras en la trayectoria profesional de Machine Learning. Esto sugiere que el futuro para quien quiera ingresar al área de Machine Learning será brillante y emocionante. Habrá un gran número de requisitos para las personas con habilidades establecidas en el área de Machine Learning en el futuro próximo.
- También hay múltiples caminos de carrera para moverse después de ingresar al área de Ingeniero de Aprendizaje Automático como Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos y Análisis de Datos, etc.
- Un profesional de TI con buenas habilidades de comunicación y un sólido conjunto de habilidades técnicas con sólidos conocimientos de matemática o estadística puede alcanzar algunas alturas en sus carreras, como arquitectos sénior o expertos sénior en materia en la carrera de aprendizaje automático o inteligencia artificial.
- Los requisitos para los puestos de trabajo en el área de Ingeniero de Aprendizaje Automático en los Estados Unidos aumentan diariamente en grandes cantidades. Debido a las actividades o tareas rutinarias del día a día en las grandes empresas basadas en el cliente, las responsabilidades de manejo del trabajo deben ser muy precisas y libres de errores para que los repartidores comerciales tengan éxito en los clientes.
- Las aplicaciones o productos de Software de Aprendizaje Automático son una gran necesidad para las empresas de mantener seguros los datos de contenido de los clientes, el Ingeniero de Aprendizaje Automático es uno de los mejores avances tecnológicos disponibles en el mercado para proporcionar algunas soluciones comerciales de alta complejidad.
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Esta ha sido una guía de carreras en Machine Learning. Aquí hemos discutido la Introducción, Educación, Trayectoria profesional en Sharepoint, Posiciones laborales, Salario y Perspectivas profesionales en Machine Learning. También puede consultar el siguiente artículo para obtener más información:
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