Que necesitas para ser un desarollador en ML y AI

El mundo del desarrollo es muy amplio y tiene una gran cantidad de ramas en las que te puedes especializar. Por ejemplo, está el desarrollo web, mobile, data science y uno de los que más llama la atención es el de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML). En la actualidad, estos campos están en constante crecimiento, y se espera que esta tendencia continúe en el futuro. Gracias a las múltiples aplicaciones que tienen, el desarrollo de soluciones de IA/ML se ha convertido en una carrera prometedora y emocionante.

Sin embargo, aún hay muchas dudas sobre que es lo que se debe hacer para estudiar alguna de estas carreras, si son muy complicadas o de sus salidas laborales. Después de haber realizado una investigación en distintas ofertas de trabajos en este ámbito, estas son algunas de las habilidades que deberías desarrollar para entrar a este interesante campo:

• Fundamentos de programación: Es imporante que tenga una base en programación, puedes empezar familiarizandote con los principales lenguajes usados en IA/ML:Python, R, C++, entre otros. 

• Matemáticas: Si, las matemáticas serán fundamentales en esta área. Deberás tener una buena base en áreas como álgebra lineal, el cálculo y la estadística. También puedes estudiar algunos conceptos que te serán útiles como Regresión lineal, teorema de bayes, automatas, etc.

• Herramientas y marcos de trabajo: Hay muchas herramientas y marcos de trabajo disponibles para desarrolladores de IA/ML, como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn.

• Habilidad para trabajar en equipo: Es normal que en un equipo trabajen personas no solo de la misma área sino que también de otro, por lo que es bueno que desarrolles tus habilidades de comunicación y colaboración para trabajar eficazmente con otros desarrolladores, ingenieros de datos y científicos de datos.

Puedes encontrar un roadmap más detallado en el siguiente link

GitHub - mrdbourke/machine-learning-roadmap: A roadmap connecting many of the most important concepts in machine learning, how to learn them and what tools to use to perform them.

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