UNIR Revista
El aprendizaje automático mejora la eficiencia de sectores como el transporte, las finanzas o la energía, por lo que la demanda de especialistas en este campo está en constante aumento.
Analizar los comportamientos de compra online de los usuarios para sugerirles productos de su interés, diseñar coches autónomos, predecir el consumo de energía o detectar fraudes en transacciones bancarias. Estas son algunas de las aplicaciones prácticas que han hecho que aprender machine learning haya adquirido especial relevancia, así como una gran proyección laboral.
El machine learning posibilita que un agente inteligente aprenda a tomar decisiones, realice predicciones o proporcione recomendaciones a los usuarios mediante el entrenamiento de modelos a partir de datos recopilados previamente. Es lo que sucede, por ejemplo, con las sugerencias personalizadas que realizan plataformas como Netflix, Amazon o Spotify en base a lo que visualizamos, compramos o escuchamos con más frecuencia.
¿Por qué aprender machine learning?
Los orígenes del machine learning se remontan a la década de los 40 del siglo XX, aunque es a partir del 2000 cuando experimentó su mayor crecimiento en paralelo a la expansión del Big Data y la computación en la nube. En los últimos veinte años ha aumentado tanto su desarrollo y posibilidades como posibles sectores de aplicación.
El machine learning ha cambiado y mejorado muchos de los servicios ofertados por empresas de diferentes tamaños y sectores, y seguirá haciéndolo mientras se abre a nuevas parcelas de negocio para mejorar su eficiencia. Con el uso del machine learning se simplifica la extracción, análisis y uso de datos masivos, lo cual representa una ventaja competitiva. Por eso, se trata de una área con gran proyección laboral.
El machine learning se puede aplicar en el sector bancario (por ejemplo, para detectar fraudes online), el transporte (optimización de rutas en función de los atascos y el volumen de tráfico), el marketing (para conocer mejor a nuestros clientes y sus necesidades), los asistentes virtuales (Siri o Alexa), los motores de búsqueda (como el de Google), filtros antispam para el correo electrónico, la medicina (para el diagnóstico de enfermedades), automoción y movilidad (vehículos autónomos) o el sector de la energía (predicción y optimización de los niveles de consumo), entre otros muchos.
¿Cómo aprender machine learning?
Es posible aprender machine learning de forma autodidacta, aunque para ello es importante contar con una buena base en programación, estadística y álgebra lineal, es decir, una formación STEM (science, technology, engineering, mathematics). Por eso, lo recomendable es realizar un ciclo de Formación Profesional (FP) relacionado con la informática o un grado universitario o máster como los que ofrece UNIR. En concreto, en su oferta educativa se incluyen diferentes titulaciones —todas online, lo que evita gastos de desplazamiento, vivienda y manutención— con las que aprender machine learning.
Con un plan de estudios adaptado a las necesidades reales del mercado para poder ofrecer soluciones prácticas desde el conocimiento matemático.
Entre sus salidas profesionales está la implantación del aprendizaje automático en diferentes sectores y empresas.
Capacita para ser un científico de datos capaz de analizar grandes cantidades de información de la que extraer valor.
Una formación para conocer de forma detallada el comportamiento inteligente de las máquinas y las posibilidades de la IA.
Especialmente orientado a la aplicación de la IA en dos de los sectores más relevantes en la actualidad.
El machine learning no se limita a un único perfil profesional; en función de su especialización y responsabilidades es posible diferenciar entre científico de datos (data scientist), consultor NLP (Natural Language Processing), ingeniero de datos (data engineer), integrador/a de modelos (model integrator) o especialista legal en learning machine (data lawyer), entre otros. Es un campo que está en continuo crecimiento y desarrollo y, por ello, las empresas requerirán cada vez más especialistas en machine learning.
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