Cómo convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático: 15 pasos

La ingeniería de aprendizaje automático es un campo relativamente nuevo que combina la ingeniería de software con la exploración de datos. Aunque no hay un camino único, establecido para convertirse en un ingeniero de aprendizaje de la máquina, hay varios pasos que puede tomar para comprender mejor el sujeto y aumentar sus posibilidades de aterrizar un trabajo en el campo.

Pasos

Parte 1 de 4:

Aprendiendo las habilidades

Aprender a codificar utilizando Python o un idioma similar. Para convertirse en un ingeniero de aprendizaje de la máquina, deberá saber cómo leer, crear y editar código de computadora. Pitón es actualmente el idioma más popular para aplicaciones de aprendizaje automático, pero una cantidad significativa de ingenieros usan formatos de script como r, C, C++, Java, y jаvascript en su lugar.

Intente aprender varios idiomas para hacerte un candidato de trabajo más atractivo.

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2. Trabajar a través de cursos de exploración de datos en línea. Antes de aprender las habilidades específicas para el aprendizaje de la máquina, es importante tener una base sólida en el análisis de datos. Esto incluye sujetos como estadísticas, que lo ayudarán a comprender los conjuntos de datos y la ingeniería de características, lo que le ayudará a hacer algoritmos basados en datos. Algunos cursos en línea de alta calidad relacionados con estos temas incluyen:

Introducción a estadísticas descriptivas Desde Udacity, que le enseñará cómo comunicar información sobre los conjuntos de datos.

Introducción a estadísticas inferenciales Desde Udacity, que le enseñará cómo entender y analizar conjuntos de datos.

Datos de conseguir y limpiar de la Universidad Johns Hopkins, que le enseñará cómo obtener y optimizar los conjuntos de datos.

Ingeniería de características para el aprendizaje de la máquina de udemy, que le enseñará cómo procesar y manipular las variables de datos.

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3. Cursos completos en línea relacionados con la máquina de aprendizaje. Una vez que sepa cómo codificar y comprender los principios fundamentales detrás de la exploración de datos, comience a cavar en el mundo del aprendizaje de la máquina. Esto incluye sujetos como crear algoritmos, implementar redes neuronales y diseñar sistemas de aprendizaje de máquinas. Como punto de partida, busque cursos en línea como:

Aprendizaje automático de Stanford, una clase introductoria enfocada en romper conceptos complejos relacionados con el campo.

Aprendiendo de datos Desde Caltech, una clase introductoria enfocada en la teoría matemática y la aplicación algorítmica.

Aprendizaje práctico de la máquina de la Universidad Johns Hopkins, una clase enfocada en la predicción de datos.

Especialización de aprendizaje profundo De Coursera, una clase enfocada en la creación de redes neuronales.

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4. Gane una certificación o título relevante para ayudarlo a atraer un trabajo. En ingeniería, muchas personas obtienen trabajos de alta calidad sin una educación formal. Sin embargo, las acreditaciones lo harán un candidato de trabajo más valioso y, en algunos casos, será la única manera de cumplir con los requisitos de trabajo de una empresa. Para aumentar sus posibilidades de aterrizar una posición de aprendizaje de la máquina, trabajar hacia cosas como:

NanodeGrees en línea en Informática, Ingeniería y Aprendizaje Máquina.

Un certificado en el aprendizaje automático de la Universidad de Washington.

Un certificado de posgrado de inteligencia artificial de Stanford.

Una certificación de logros profesionales en la ciencia de datos de la Universidad de Columbia.

A CERTIFICACIÓN DE LA MÁQUINA DE MÁQUINA DE CSCI E-81 y la certificación minera de datos de Harvard.

Un licenciatura tradicional o título de posgrado en informática o ingeniería.

Parte 2 de 4:

Ganando experiencia

1. Trabajo en proyectos personales de aprendizaje de máquinas. Cuando está comenzando por primera vez, intente examinar y recrear proyectos básicos proporcionados por Scikit-Learn, Aprendizaje Aprendizaje, Aprendizaje Máquina, Predicción y Recursos similares. Una vez que tenga una competencia sólida sobre cómo funciona la máquina en la práctica, intente crear sus propios proyectos que puede compartir en línea o en la lista en un currículum.

Por lo que no tiene que pasar el tiempo recopilando datos, intente usar conjuntos de datos disponibles públicamente de lugares como el repositorio de aprendizaje de la máquina UCI y Quandl.
Si no puedes idear una idea de proyecto, busque inspiración en sitios web como GitHub.

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2. Participar en las competiciones de conocimiento de Kaggle. Kaggle es una base de datos de Dataset que aloja una variedad de desafíos de aprendizaje de la máquina. Algunas de estas son competiciones oficiales, que ofrecen premios monetarios, y algunas son competiciones gratuitas que simplemente brindan experiencia.

Para comenzar, intenta completar la competencia principiante Titanic: Aprendizaje de la máquina del desastre.

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3. Solicitar un aprendizaje automático internado. Si bien los proyectos y las competiciones personales son divertidos y se ven muy bien en un currículum, es posible que no le enseñen las habilidades de aprendizaje de la máquina específicas de la empresa requeridas por muchas empresas. Para que pueda obtener esta experiencia, busque pasantías o trabajos de nivel de entrada relacionados con el aprendizaje de la máquina centrada en el producto.

Busque pasantías relevantes en sitios web como pasantías.com.

Parte 3 de 4:

Adquiriendo un trabajo de aprendizaje de la máquina

1. Buscar trabajos de aprendizaje de la máquina en línea. Puede encontrar aberturas de trabajo actuales en sitios web clasificados como Ziplecruiter, Glassdoor, y de hecho. Aunque muchas empresas utilizan el ingeniero de aprendizaje de la máquina del título de la posición, algunos pueden usar títulos alternativos como:

Científico de datos
Ingeniero de AI
Gran ingeniero de datos
Ingeniero de aprendizaje profundo.

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2. Escribe un reanudar que destaca tus habilidades de aprendizaje de la máquina. Al crear un currículum para una posición de aprendizaje de la máquina, concéntrese en las cosas relevantes para el campo, como su experiencia profesional y acreditaciones educativas. Para cualquier trabajo anterior, asegúrese de enumerar las cosas específicas que realizó relacionado con el aprendizaje automático.

Si completó los proyectos personales relevantes para el trabajo, siéntase libre de enumerarlos en su currículum usando descripciones cortas y largas de oraciones. Si es posible, incluya un enlace al proyecto para que la compañía pueda verla.

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3. Crear un personalizado carta de presentación Para cada posición que se aplica a. En cada carta de presentación, enumere sus calificaciones de trabajo, educación y experiencia relevante. Para personalizar sus cartas, incluya una oración única o 2 en cada una sobre lo que traerá a la compañía que está solicitando a.

Sus cartas de cobertura no deben ser más de 3 párrafos de largo.

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Enviar la solicitud de trabajo. Para solicitar una posición de ingeniería, complete la solicitud de trabajo oficial proporcionada por la organización en cuestión. Luego, envíe la solicitud utilizando el método que requiera. No olvide adjuntar su currículum, carta de presentación y cualquier otro documento solicitado!

Dado que las posiciones de aprendizaje de la máquina se basan en tecnología, esperan completar la mayoría de sus aplicaciones electrónicamente.

Antes de enviar su solicitud, verifíquelo a fondo para cualquier error de ortografía o gramática.

Parte 4 de 4:

Trabajando como ingeniero de aprendizaje a máquina

1. Crear y ejecutar experimentos de aprendizaje de la máquina. Como ingeniero de aprendizaje de la máquina, se le debe encargar la resolución de problemas específicos utilizando los datos internos de su empleador. Para hacer esto, deberá acompañar y probar varios algoritmos experimentales que produzcan resultados relevantes para la tarea en cuestión.

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2. Construir e implementar sistemas de aprendizaje de máquinas. Una vez que se te ocurra con un buen algoritmo, tendrás que crear un sistema de aprendizaje automático que pueda ejecutarlo automáticamente. Dependiendo de la tarea a la mano, su algoritmo puede operar por sí solo o puede interactuar con los sistemas digitales existentes de la organización.

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3. Asegúrese de que las tuberías de datos se ejecuten sin problemas. Además de los aspectos más creativos del aprendizaje de la máquina, deberá administrar la infraestructura que hace posible sus operaciones de ingeniería. Será su trabajo asegurarse de que los datos obtienen de 1 punto a otro sin correr en ningún problema.

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4. Participar en programas educativos para ganar promociones. Una vez que se haya establecido con una empresa, puede llegar a un techo de pago en función de su nivel de educación actual. Para obtener aumentos y promociones adicionales, es posible que tenga que obtener una certificación de aprendizaje de la máquina, obtener un título o participar en cursos especializados.

Algunas compañías financiarán su educación adicional, aunque otras requerirán que pague de su bolsillo.

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