¿Cuál es la mejor opción, Machine Learning o codificación?

De hecho, ambos. Después de mediados del siglo XIX, las industrias pasaron por revoluciones digitales, de internet y de escritorio. Y la codificación o programación como una habilidad fue reconocida para programar los dispositivos y el software. Ahora la codificación o programación no es solo una habilidad de pocos científicos o profesores seleccionados en las universidades y laboratorios de investigación. Se ha establecido como una nueva corriente de ingeniería: “Ingeniería de software”. La programación se ha extendido por todo el mundo. Las habilidades ya no se limitan a leer, escribir, escuchar y aplicar el conocimiento de la materia al trabajo. La programación es ahora una habilidad esencial no solo para ingenieros y élites académicas. Se supone que todos deben saber algo al respecto.

Ahora vemos la revolución de los datos a medida que los dispositivos y sistemas digitales se integran en organizaciones, trabajos, productos, servicios, etc. Los datos se producen más que antes en todo momento. Los datos de hoy en día no son solo algunas salidas numéricas. Los datos tienen información de “comportamiento” que a su vez puede proporcionar información y conocimiento de los sistemas interactivos y los usuarios finales. Y mucho más. Necesitamos técnicas similares al aprendizaje automático para consumir y producir datos que puedan hacer posible el uso significativo de los datos generados para comprender mejor el dominio y los usuarios finales en menos tiempo con mucho más precisión.

Machine Learning no se trata solo de estadísticas, modelos, algoritmos y minería de datos. La codificación o programación mejora la capacidad de las técnicas de Machine Learning. Cualquier herramienta (SQL, MS Excel, SPSS, R, C #, Java, Python, Scala) que elija para el análisis de datos, debe tener algún grado de codificación involucrado en el análisis de datos o el consumo o el procesamiento de los modelos, métodos de aprendizaje automático y algoritmos. Solo las derivaciones matemáticas o las técnicas estadísticas no pueden actuar sobre un volumen de datos tan enorme y rápidamente cambiante. Necesita cierto grado de codificación para personalizar las aplicaciones para escalar y producir resultados en consecuencia que puedan ser consumidos por usuarios comerciales, tomadores de decisiones, estadísticos, etc.

En resumen, el aprendizaje automático ya tiene un aspecto de codificación.

No compare ninguna tecnología, cada campo tiene sus propias ventajas. Depende de tu interés. Hoy en día, el aprendizaje automático se usa principalmente o es popular.

APRENDIZAJE DE MÁQUINAS Las tecnologías basadas en ese enfoque llevan el pensamiento humano y las ideas a lenguajes de programación utilizando bibliotecas de aprendizaje profundo para realizar conjuntos de datos de acuerdo con los requisitos.

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El aprendizaje automático es uno de los mejores campos / áreas en TI donde la mayoría de las personas quieren seguir adelante. pero sugeriría que si es bueno en algoritmos para resolver el problema complejo o para interpretar el concepto de big data, está listo para comenzar.

La codificación es lo básico que se requiere en TI. Así que sigue la tendencia actual en lugar de seguir con la misma tecnología. El aprendizaje automático es uno de los trabajos mejor pagados en el mercado y tiene un amplio alcance donde puedes usar todas tus habilidades como resolución de problemas, codificación y todo.

Finalmente, si estás dispuesto a desafiarte a ti mismo, entonces eres bueno para ir a cualquier parte en cualquier campo donde el éxito sea tuyo.

Todo lo mejor 🙂

Necesitará habilidades de codificación para aplicar las técnicas de Machine Learning en problemas en tiempo real; de lo contrario, terminará con solo el conocimiento teórico de ML pero sin experiencia práctica.