El machine learning se va haciendo cada vez más hueco en el día a día de cualquier empresa, sin importar el sector en el que esté incluída. Esta disciplina, que entra dentro de la Inteligencia Artificial, permite identificar patrones en un gran volumen de datos y elaborar así predicciones a partir de su análisis. Los últimos años han sido propicios al desarrollo de este término utilizado por primera vez en 1959, gracias al boom en la computación unido a la digitalización y la recolección masiva de datos. Es a partir de este momento cuando la Inteligencia Artificial puede ganar mucho más peso al mostrar predicciones futuras en base a los datos recolectados en la actualidad. Así, las empresas incorporan entre sus filas a analistas o profesionales capaces de controlar ese estudio de datos por lo que la oferta de la formación en esta área ha aumentado a su vez. Son numerosos los másteres, cursos o bootcamp en machine learning que están surgiendo en la actualidad y que se irán desarrollando a medida que pasen los años.
El machine learning se divide en tres categorías siendo los profesionales en esta área, expertos en cada una de ellas: Aprendizaje supervisado; se basa en un sistema de etiquetado de los datos de forma previa que permite a la máquina tomar decisiones o realizar previsiones basadas en ellos. Aprendizaje no supervisado; en este caso no se cuenta con un conocimiento previo que permita a la máquina organizar los patrones de alguna manera, por tanto, poder reconocerlos será fundamental para establecer un sistema de identificado y agrupación. Por último, el aprendizaje por refuerzo se basa en un proceso de aprendizaje de prueba y error en el que la máquina será recompensada por tomar decisiones de forma correcta. Este último puede aplicarse a algo tan cotidiano como el reconocimiento facial de nuestro teléfono móvil o la clasificación y reconocimiento de caries dentales en radiografías.
La aplicación del machine learning es algo que está empezando ahora pero que, sin duda, tiene un recorrido muy grande en cualquier sector empresarial. De ahí a que la formación en un bootcamp en data science sea una apuesta de futuro. Alguna de las razones por las que cursar este bootcamp son:
- Tiene una duración de 3 meses, por lo que podrás reconvertir tu trabajo en un tiempo récord y así acercarte mucho más a al terreno tecnológico.
- Es práctico precisamente para que sea más próximo al mundo laboral y que conozcas los problemas y situaciones a las que se enfrenta un analista a diario. Con esto conseguirás estudiar y analizar estos casos con unos profesores que son profesionales del machine learning y del data science y que conocen de primera mano la materia que imparten en cada caso.
- Si decides cursar el bootcamp en machine learning por el ID Digital School, las prácticas las realizarás gracias al convenio de esta escuela con una agencia de marketing digital, Top Position.
No necesitas una experiencia previa para cursar el bootcamp. Todos los conocimientos que adquirirás con la formación parten desde un punto común y de un nivel adaptado a los alumnos sin importar grados, cursos o másteres realizados. previamente
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