Como ingeniero de software experimentado, ¿en qué área (IA, big data, aprendizaje automático, aprendizaje profundo o recuperación de información) debería centrarme en mi futura carrera?

Tiene dos caminos: primero, siga un camino de liderazgo (MBA, gerente, etc.), segundo siga un camino técnico (director e ingeniero de personal). Supongo que dada la forma en que formuló la pregunta es que se dirige a este último.

Especialícese en un campo aplicado (como telecomunicaciones, bioinformática, comercio en línea, petróleo y gas, etc.) y aplique allí su conocimiento de programación, que ampliará si es necesario con big data aplicado, aprendizaje automático, etc., ya que tiene sentido en su campo. Probablemente, la repetición del token “aplicar” en la oración anterior no es un hecho aleatorio.

Tanto big data como machine learning son términos generales para una pluralidad de técnicas. Por ejemplo, 1 MB de datos que llegan cada 30 microsegundos es un dato tan grande como un disco duro de 24 TB que necesita procesar todos los días. Un algoritmo de vinculación de registros, una red neuronal de aprendizaje profundo capaz de jugar Pack-man, o un árbol de decisión utilizado para diagnosticar el cáncer son todos conceptos de aprendizaje automático.

Soy un entusiasta de la ciencia de datos de 21 años que tiene un gran interés en aprender sobre Bigdata y Machine Learning. En términos de experiencia, literalmente no tengo experiencia laboral en empresas y, obviamente, estarías mucho más informado que yo en cualquiera de estos campos.

Por favor, descuídeme si digo algo mal, solo estoy compartiendo lo que he experimentado y sentido hasta ahora sobre todos estos campos. He tenido múltiples oportunidades de asistir a estos talleres relacionados con Bigdata, IA y aprendizaje automático. Y veo muchos de estos videos de YouTube donde hablan sobre cómo el mercado está cambiando hacia la automatización, lo que matará miles de empleos en el futuro en muchos sectores.

Al principio, cuando me metí en todo esto, especialmente en aprender sobre bigdata, la gente solía decirme que este es el próximo gran avance, que no hay futuro sin big data, un científico de datos sería la persona más valiosa para una empresa 10 años a partir de ahora y puede ser todo esto es cierto. Pero luego, al pasar por estos cursos en línea en sitios como edx y coursera y udemy, etc., y al hablar con expertos en estos campos, me di cuenta de que el aprendizaje automático es algo más importante y probablemente beneficioso que los bigdata y la inteligencia artificial. Obviamente, el aprendizaje automático solo es posible debido a la combinación de AI y BigData, pero teniendo en cuenta el panorama general, lo que realmente va a matar los trabajos es el aprendizaje automático. También compañías como Google y Microsoft han estado trabajando con bigdata desde hace varios años para almacenar y administrar allí enormes datos. Hablando de Deep Learning, no lo sé, pero descubrí que es muy similar al Machine Learning. El mes pasado estaba viendo una ceremonia de lanzamiento de producto por parte de google en la que el CEO Sundar Pichai hablaba sobre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático y cómo afectaría los trabajos en el futuro y cambiaría todo el ecosistema de trabajo del mercado. Dijo que hemos desarrollado Deepmind, que utiliza el concepto de aprendizaje profundo, ahora es capaz de escribir su propio código y tiene la capacidad de juzgar y tomar decisiones por sí mismo tomando inferencias de los errores anteriores que hizo para hacer la tarea, en forma simple. palabras que practica y aprende y hace el mismo trabajo de manera más eficiente y precisa que los humanos. Ahora podría decir lo bueno que es que una máquina pueda escribir su propio código, pero a pesar de que no tengo ninguna experiencia laboral profesional, esto es algo de lo que preocuparse para los codificadores y solicitantes de empleo como yo.

Como joven ingeniero que aún no ha completado su ingeniería, es una tarea muy difícil decidir en qué dirección necesito desarrollar mi carrera. Hay muchos caminos para entrar en la ciencia de datos o la inteligencia artificial o el aprendizaje automático como Hadoop, inteligencia artificial, codificación en R y Python, etc. Pero de todos los talleres a los que he asistido y escuché a algunos de los científicos de datos y directores ejecutivos de empresas que trabajan en estos campos , Machine Learning es el futuro de la tecnología.

Personalmente, elegiría el aprendizaje automático, pero solo depende de usted cuál de estos campos le resulta más interesante y probablemente debería elegir lo que le interesa.

Buena suerte 🙂

Mi consejo amigable para usted es centrarse en la Inteligencia Artificial y, casualmente, todos los demás campos que ha mencionado en su pregunta, como Big Data, Machine Learning y Deep Learning, son solo un subconjunto de la Inteligencia Artificial. Debes saber que actualmente todavía no tenemos un sistema de IA estable y operativo. Todavía está muy fragmentado y limitado a ciertos dominios solamente. La IA es un tema candente en la investigación y muchas de las grandes corporaciones se invierten en la construcción de un sistema de IA consciente y operativo.

El aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el aprendizaje supervisado son solo mejores programas informáticos con algoritmos avanzados que pueden aprender cuando les proporciona un conjunto de puntos de datos (como las redes neuronales convolucionales para el reconocimiento de imágenes). Para mí, estos solo califican como AI límite. Para empezar, el logro fundamental básico de la Inteligencia Artificial sería dominar los algoritmos de aprendizaje no supervisados. Su mejora aún está en progreso y podríamos recibir algunos anuncios de noticias sorprendentes en un futuro próximo. Pero la IA completamente consciente de sí misma todavía está lejos de la realidad.

Por lo tanto, sería una buena idea que cada vez más personas se concentren en este dominio para obtener resultados más rápidos, ya que este es un desafío para nuestra civilización humana y para cualquier ser inteligente en el universo.

Creo que todos los demás han abordado los puntos técnicos de la pregunta; pero la verdadera pregunta aún no ha sido respondida: ¿Cuál te emociona más? De todos los temas que enumeró, ¿cuál le fascina más? Recuerde, va a dedicar alrededor de 50 horas o más en muchos casos a la semana a esto; Entonces, ¿por qué no elegir algo que realmente te gusta? Todos los temas anteriores estarán disponibles por un tiempo y continuarán generando salarios altos. Así que investigue cada uno y elija el que más le guste.

Todo depende de cuán fuerte sea en álgebra matricial, optimización matemática y estadísticas, y de cuán interesado esté en estos campos. Si no, entonces elige Big Data. Si se trata de más estadísticas que las dos primeras, es la minería de datos y el aprendizaje automático. Si es más álgebra y optimización, entonces elige AI.

No puedo responder, pero la pregunta debería ser ¿dónde radica su interés? Una vez que sepas esto, sabrás dónde quieres concentrarte.

Puede ser que no te especialices en una sino en múltiples áreas.