Requisitos para Trabajar en el sector de la Inteligencia Artificial

El sector de la inteligencia artificial, está creciendo enormemente en los últimos años. De hecho, es uno de los sectores que más ha crecido en el ámbito tecnológico, con sueldos que superan los 100.000 € al año, y entornos laborales realmente buenos.

Todo esto suena muy bien, pero ¿qué tipo de habilidades buscan las empresas que ofrecen este tipo de puestos de trabajo?

Tener buenas bases de conocimientos de programación

Es fundamental tener unas bases de programación, sin esto es imposible dedicarse a la inteligencia artificial.

Es importante aprender la lógica de programación, y también entender cuál es la arquitectura de los ordenadores y por qué funcionan de la manera en la que funcionan. Estas dos cosas son inseparables y se interconectan, para ser un buen programador tienes que aprender ambas.

¿Y qué lenguaje de programación es necesario saber? En este caso no hay ninguna duda el lenguaje por excelencia es Python.

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Y cuando comienzas a aprender este lenguaje, es necesario poner atención en dos cosas.

Por un lado, está la estructura de datos, que es la manera elegante de decir cómo ordenamos los datos que tenemos. Para esto existen diferentes herramientas como los diccionarios, las listas, los arrays, etc. Todas ellas son muy importantes a la hora de programar y tendrás que entender cuando se aplica cada una de ellas.

Por otro lado, tenemos los algoritmos: los algoritmos de ordenamiento, los algoritmos de búsqueda. Estos algoritmos son básicamente secuencias de instrucciones que le damos al ordenador para que ejecute una acción.

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Habilidades en tratamiento de los datos

Esto, en el Machine Learning es absolutamente fundamental. Queremos que las máquinas aprendan, y ¿cómo? Pues tal y como lo hacemos los humanos:  la manera de aprender es con eventos pasados.

Queremos que las máquinas información aprendan y así utilicen datos pasados para que mejoren en el futuro, y para ello vamos a necesitar tener unos datos de calidad. Por tanto, será necesario tratar estos datos, vamos a tener vamos a tener que limpiarlos y ordenarlos adecuadamente. Vamos a tener que usar determinadas estructuras que son óptimas para después poder introducir estos datos en un algoritmo de Machine Learning.

Por otro lado, también vamos a tener que saber qué tipo de bases de datos usar (SQL, por ejemplo)

También es importante que conozcas las librerías que te puedan ayudar al tratamiento de estos datos. Las librerías básicamente son scripts de código ya escrito con algunos algoritmos preestablecidos, escribes de manera que no tenemos porque empezar desde cero.

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Conocimientos de estadística

Es conveniente también, tener algunos conocimientos de estadística y de matemáticas, porque van a ayudar mucho a interpretar la información que obtenemos con el tratamiento de datos.

No tienes por qué ser matemático,  ¡no te asustes! Pero sí que es verdad que hay conocimientos de matemáticas y estadística que pueden ayudar muchísimo para mejorar tu código y para entender cuándo los resultados realmente son relevantes y cuándo no.

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Saber programar Machine Learning

Todo el rato estamos haciendo hincapié en el Machine Learning, y la razón es que es la tecnología que se ha comido la mayor parte de la industria de la inteligencia artificial.

Que las máquinas aprendan a automejorarse de forma automática es uno de los puntos fundamentales que interesan a las empresas para mejorar sus sistemas.

Si quieres dedicarte al sector de la inteligencia artificial, es muy importante que te enfoques en aprender Machine Learning. Y dentro del Machine Learning tenemos varios conceptos fundamentales como por ejemplo el Deep Learning y las Redes neuronales artificiales.

Para que lo entiendas, las redes neuronales artificiales son ese mecanismo que nos permite que las máquinas aprendan realmente por sí mismas.  Entonces entender ese tipo de estructura es fundamental para entender el aprendizaje profundo (Deep Learning).

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Visualización de los datos

La quinta habilidad que es súper importante es la de visualizar los datos,  porque si no podemos verlos y si no podemos interpretarlos ¿qué sentido tiene?

Existen algunas librerías en Python que nos ayudan a visualizar y analizar estos datos. Estas librerías nos dan unas herramientas para poder representar estos datos, de manera que podamos interpretarlos y entenderlos.

Esto es importantísimo, porque los ambientes de trabajo son multidisciplinares, por lo tanto es posible que haya personas poco técnicas que necesiten también entender lo que significan esos datos. Así que va a ser necesario que la persona que se encarga de extraer estos datos también sepa interpretarlos para comunicar esta información a todo el equipo.

Y esto precisamente nos lleva al siguiente punto.

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Habilidades comunicativas

Comunicarse con perfiles profesionales diferentes y hacerse entender puede llegar a ser complicado, por eso es importante esforzarse en mejorar tus habilidades de comunicación.

Tener una cuenta en GitHub (recomendado)

GitHub es una plataforma de código abierto en la que los usuarios tienen la posibilidad de subir sus proyectos personales escritos en cualquier lenguaje de programación.

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Esto te va ayudar por dos razones. Por un lado la gente sube los proyectos en los que está trabajando, así que tendrás la oportunidad de verlos e intentar hacerlos por tu cuenta, y después compararlo para ver qué has hecho diferente. Esto te va a ayudar a mejorar como programador y también a ver el punto de vista de otros programadores.

Por otro lado, tú también vas a poder subir tus proyectos y esto va a ayudarte muchísimo de cara a ser contratado por las empresas. Con tu perfil de GitHub, las compañías van a poder saber qué conocimientos tienes y qué vas a poder aportar a los proyectos.

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¿Cuál es la conclusión entonces de todo esto? Pues que si quieres convertirte en un desarrollador de Inteligencia Artificial tienes que aprender sí o sí esta tecnología: Machine Learning.

Precisamente por esta razón, en nuestro máster nos hemos enfocado en el Machine Learning y en todas sus ramas.

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