Inicio » Tendencias » Qu√© estudiar para trabajar en Machine learning

Qué estudiar para trabajar en Machine learning

A veces se oye hablar y se leen textos sobre inteligencia artificial como si esta fuera un √°mbito profesional muy espec√≠fico, cuando la realidad es bien distinta. La IA es un campo muy amplio donde conviven diferentes especialidades que, eso s√≠, todas tienen en com√ļn su naturaleza tecnol√≥gica, pero cada una de ellas requiere de una formaci√≥n y un conocimiento muy concreto para dedicarse a ellas, sobre todo teniendo en cuenta el nivel de competitividad existente en el mercado y las enormes exigencias que requieren las empresas.

De una de esas ramas de la inteligencia artificial, el machine learning, es en la que nos vamos a adentrar en estas líneas. Concretamente, trataremos de definir bien cuál es la formación necesaria para labrarse una carrera profesional de éxito en este nicho que parte de la idea de que los sistemas pueden aprender datos, identificar patrones e incluso tomar decisiones con la menor intervención posible del ser humano.

La importancia de la formación

El sector de las tecnologías de la información y de la comunicación es uno de los punteros en cuanto a la creación de empleo y las condiciones de las vacantes que se ofrecen, la mayoría de posición fija y con salarios muy por encima de la media anual general. Eso, y que el proceso de digitalización empresarial es un hecho sin retorno, hace que las previsiones para cualquier rama que se incluya en dicho sector sean muy favorables, lo que también está repercutiendo en un aumento de la vocación y el deseo de los jóvenes de dedicarse a alguna de estas disciplinas profesionalmente, lo que a su vez conlleva también un abanico cada vez más extenso de posibilidades para formarse.

Pero para que nadie se pierda por el camino, aunque sea r√°pidamente, partiremos desde lo m√°s b√°sico a nivel formativo por si alg√ļn joven que todav√≠a est√© en fase de elegir qu√© carrera universitaria estudiar est√° leyendo este post.

De entrada, como ya imaginarás aunque seas de los que tiene demasiadas nociones sobre este tema, la mejor base con la que acceder a los estudios avanzados que permitan enfocar tu carrera hacia el machine learning en particular es de matemáticas y/o ciencias. Hoy en día, la mayoría de los centros educativos ya contemplan el pensamiento computacional como una de las patas del aprendizaje.
A partir de ah√≠, es necesario aumentar lo m√°ximo posible el conocimiento asimilado sobre inform√°tica, especialmente en programaci√≥n y para ampliar opciones dentro de la inteligencia artificial, tambi√©n en dise√Īo.

La clave llega a partir de la universidad, donde una elección científica potente como las matemáticas o en alguna otra rama científica como las ingenierías, especialmente la informática (evidentemente), pero también telecomunicación e industrial, o alguna otra carrera científica como física son también opciones válidas para, una vez superadas, terminar de formarse con estudios superiores.

Los posgrado, ya sea un máster o un doctorado, son el elemento diferencial ya que actualmente no existe como tal un grado que te permita especializarte antes de licenciarte en inteligencia artificial. Pero la universidad se ha puesto las pilas de otro modo, a través de la ampliación de la oferta de másters muy específicos que suplen esa carencia en titulaciones de grado.

El machine learning, en constante aprendizaje

Pero estos estudios de posgrado no son la √ļltima escala de la formaci√≥n necesaria, sino que un profesional del machine learning est√° en constante aprendizaje puesto que la tecnolog√≠a avanza rapid√≠simo y porque el mercado exige un grado de conocimiento muy elevado. En este punto, donde ya se suele compaginar la formaci√≥n con un puesto de trabajo, los cursos a distancia y los MOOC (Massive Open Online Course) son muy buenas opciones para seguir acumulando t√≠tulos y conocimientos espec√≠ficos en este caso en machine learning.

Pero, a modo de conclusi√≥n, incidimos de nuevo en la idea de la formaci√≥n continuada, al igual que le ocurre por ejemplo a los m√©dicos, que tampoco pueden dejar de estudiar nunca a lo largo de su carrera. Y a esto es fundamental a√Īadir un nivel de ingl√©s lo m√°s sobresaliente posible y, a ser posible, poder acreditarlo tambi√©n con titulaciones. Aquellas personas que sean capaces de aunar formaci√≥n espec√≠fica e idiomas, adem√°s de voluntad para estar al d√≠a en su campo, tendr√° mucho ganado teniendo en cuenta que pese a que la competencia es grande todav√≠a no hay tantos perfiles que puedan cumplir a nivel de formaci√≥n profesional los requisitos que exigen las empresas con plazas vacantes.

Formación Relacionada

Las dos pesta√Īas siguientes cambian el contenido a continuaci√≥n.

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

¡Noticias, eventos y formación!

Suscríbete ahora y recibe los mejores contenidos sobre Negocios, Prevención, Marketing, Energías Renovables, Tecnología, Logística y Recursos Humanos.

Acepto recibir comunicaciones comerciales por parte del grupo IMF
He leído y acepto las condiciones


ūü•á Qu√© estudiar para trabajar en Machine learning • IMF

Se oye hablar sobre IA como si esta fuera un ámbito muy específico; la realidad es bien distinta. Es un campo amplio que requiere de una buena formación.