Scikit-learn, TensorFlow y Keras
ML + Deep Learning + NLP
Chat GPT + Copilot
Python + R
1
Es recomendable formarse como Data Engineer o Data Scientist antes de dar el salto a ML&AI Engineer.
2
Amplia tus conocimientos en matemáticas, focalizando en probabilidad, estadística y álgebra lineal. Estas disciplinas son clave para entender los algoritmos de Machine Learning e Inteligencia Artificial.
3
Desarrolla tu capacidad para programar con Python de manera avanzada. Practica con librerías específicas de Machine Learning como: Scikit-learn, Keras o TensorFlow.
4
Estudia los conceptos fundamentales del aprendizaje automático, incluyendo algoritmos de clasificación, regresión y clustering (Modelos No Supervisados. Practica entrenando los modelos con un volumen de datos muy grande.
5
Aprende sobre redes neuronales y cómo implementarlas con herramientas como TensorFlow y PyTorch. Entender las redes neuronales te permitirá trabajar en áreas como: visión por computador o procesamiento del lenguaje natural.