Curso de Fundamentos de Ingeniería de Datos
Clase 18 / 25
Luego de la busqueda y analizar certificaciones, estudios, experiencias, me di cuenta de tres puntos importantes:
Esto del Model drifting es similar a la curva del olvido. Para lo cuál la técnica más efectiva para retener cosas en el tiempo es la repetición espaciada o lo que se llama aquí "Reentrenar modelo". Por supuesto, una está enfocada en retener información y la otra en continuar vigente, ambas a lo largo del tiempo. . El reto:
Ese rol es magnífico, mi favorito en Data; me falta muucho para llegar a considerarme uno pleno, pero vamos bien encaminados; este rol es como ese unicornio del mundo de los datos
Yo los MachLearns que sigo en LinkedIn provienen de las áreas médico biológicas e hicieron su cambio al área tech 😎 Se dedican a hacer desde el uso de modelados de IA para videojuegos (tipo COD), ser Lead Team o hasta ser founders de exitosas startups de diversos ámbitos 🤩 me sorprende lo rápido que crecieron 😱
Por lo que pude ver, todos tienen una trayectoria similar:
Además, tienen certificaciones de Microsoft, Google y Amazon y cursos de otras plataformas. Cuentan con educación superior.
Mi resumen de la clase: Los modelos en aprendizaje automático conforme pasan el tiempo van siendo menos útiles, porque las cosas van cambiando. Esto a través de los nuevos datos, para generar nuevos modelos. Haciendo así que le modelo sea mas eficiente en el tiempo.
Un sueño: ML Engineer para videojuegos, futbol, medicina o incluso conducción automática💚
Rol Principal: Los Data Engineers son responsables de diseñar, construir y gestionar las infraestructuras de datos. Se aseguran de que los datos estén disponibles y sean de alta calidad para los análisis y aplicaciones.
Responsabilidades:
Habilidades Clave:
Rol Principal: Los ML Engineers se enfocan en la implementación y mantenimiento de modelos de aprendizaje automático. Se centran en la integración de estos modelos en sistemas de producción.
Responsabilidades:
Habilidades Clave:
Experiencia con grandes cantidades de datos de diferentes fuentes Buenas habilidades en programación Experiencia en el desarrollo de aplicaciones Comprensión de algoritmos Experiencia con diferentes tipos de bases de datos: Relacional, NoSQL, Grapth, document, columnar, Time series
Este es un curso bastante teórico y esta muy bueno, los slices de este curso están disponibles ¿? Ya que hay varias diapositivas súper interesantes y de mucho valor.
