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Machine Learning Engineer

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Prepara, prueba y robustece modelos de machine learning para funcionar en sistemas de producción de software.

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Conviértete en Machine Learning Engineer

¡Te damos la bienvenida! Esta ruta de aprendizaje forma parte de la Escuela de Data Science e Inteligencia Artificial de Platzi.

Aquí conocerás cómo convertirte en Machine Learning Engineer desde cero.

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¿Qué hace una Machine Learning Engineer?

Funciona dentro de equipos que construyen productos fuertemente basados en inteligencia artificial. Seguramente has experimentado este tipo de productos cuando, utilizando plataformas como Netflix, recibes recomendaciones con base en series y películas que has visto antes. Esto es una predicción de machine learning funcionando en un producto de software.

Para que esto sea posible, una Machine Learning Engineer tiene como tarea escalar y robustecer modelos de inteligencia artificial para funcionar en sistemas de producción de software.

Estas son las actividades que encontramos en su día a día:

  • Generar una evaluación extensiva de métricas de modelos de machine learning.
  • Diseñar y construir sistemas de machine learning.
  • Crear y ejecutar pruebas A/B de los modelos de machine learning.
  • Monitorear el desempeño y funcionalidad de los sistemas de machine learning.
  • Colaborar directamente con Data Scientists y otras áreas de ingeniería de software para asegurar la funcionalidad del producto final.

¿Qué debe saber un Machine Learning Engineer?

Este rol basa sus habilidades en bases fuertes de ingeniería de software. Puedes utilizar varios lenguajes de programación, pero el más utilizado es Python.

Es clave entender de estadística, probabilidad, cálculo y álgebra lineal aplicadas a ciencia de datos e inteligencia artificial.

Dentro del ecosistema de Python para inteligencia artificial utilizarás frameworks y librerías como scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch y NLTK. Para poder emplear estos frameworks será muy importante que conozcas cómo funcionan y cómo aplicar los diferentes tipos de algoritmos de inteligencia artificial.

Además, conocer herramientas cloud como AWS, Microsoft Azure y Google Cloud Platform, te dará los súper poderes para poner a funcionar tus modelos en producción.

¿Cómo empezar a aprender Machine Learning Engineering?

Las cuatro primeras cosas que necesitarás aprender son:

  • Programación con Python y bases sólidas de ingeniería de software.
  • Uso de librerías de Python para manipulación, análisis y visualización de datos.
  • Matemáticas aplicadas a data science e inteligencia artificial.
  • Aplicación de modelos de machine learning con scikit-learn.

Para comenzar con esto solo sigue el orden de la ruta de aprendizaje que encuentras a tu izquierda.

Muy bien, manos a la obra. ¡Te deseamos mucho éxito en tu aprendizaje como Machine Learning Engineer! 🧠🙌

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