Principales tareas y habilidades del Machine Learning Specialist
Machine Learning Specialist: qué hace
Machine Learning (ML) es una rama de la Inteligencia Artificial que permite que las máquinas aprendan de los datos y la experiencia y hoy en día está ampliamente difundido y utilizado. Es una variante de la programación tradicional destinada a crear máquinas capaces de trabajar de forma autónoma gracias a la conciencia y experiencia adquirida con el tiempo. Se utiliza en varios sectores y ahora forma parte de nuestro mundo (por ejemplo, las sugerencias automáticas de Netflix y Amazon representan aplicaciones prácticas del Machine Learning a la vida cotidiana)1.
Entre los profesionales que utilizan el Machine Learning, o aprendizaje automático, se encuentra el Machine Learning Specialist.
Este es experto en algoritmos, estadísticas y minería de datos y se ocupa del análisis de datos e información y de la programación de ordenadores y máquinas autoadaptativas.
Entre las principales tareas que realiza un Especialista en Machine Learning se encuentran las siguientes:
- Diseñar y desarrollar algoritmos de aprendizaje automático.
- Preparar y analizar datos históricos para identificar los patrones recurrentes.
- Desarrollar nuevos métodos analíticos - donde los adoptados anteriormente se vuelven obsoletos.
- Realizar análisis de datos explicativos.
Machine Learning Specialist: formaciones y competencias.
Generalmente, el especialista en Machine Learning está graduado en:
- Informática.
- Ingeniería Informática.
- Física.
- Matemáticas y Estadística.
La formación académica del Especialista en Machine Learning se puede completar con cursos específicos sobre Machine Learning e Inteligencia Artificial.
Las habilidades técnicas requeridas para ser Machine Learning Specialist tienden a variar según el sector de referencia. Sin embargo, se pueden identificar algunas habilidades comunes en la mayoría de los Machine Learning Specialists:
- Conocimiento de los lenguajes de programación más populares (por ejemplo, Python, Java, C ++, JavaScript).
- Conocimiento de SQL.
- Conocimiento de técnicas de Data Mining2.
- Conocimiento de las principales técnicas de análisis de Big Data.
- Conocimiento de herramientas de Data Visualization y Business Intelligence.
- Habilidades analíticas y estadísticas.
Su perfil se completa con soft skills como, por ejemplo:
- Aptitud para resolver problemas.
- Excelentes habilidades interpersonales.
- Habilidades para el trabajo en equipo.
- Orientación al resultado.
- Voluntad de mantenerse actualizado sobre las tendencias de la industria.
Fuentes
- ¿Qué es Machine Learning?, cleverdata.io
- ¿Qué es el Data Mining y para qué sirve?, obsbusiness.school
