¿Cómo convertirte en un experto en Inteligencia Artificial y Machine Learning?

Uno de los grandes problemas a la hora de llevar a cabo proyectos de Machine Learning e Inteligencia Artificial en las empresas es disponer de los profesionales adecuados. Todavía existen pocas personas en España con la formación necesaria en este área de especialización. Sin embargo, la demanda es cada vez mayor.

Los equipos y departamentos de BI no tienen la capacidad para implementar Machine Learning en la mayoría de los casos y, por otro lado, tampoco abundan las empresas de servicios con la experiencia y los perfiles necesarios para abordar estos proyectos.

En este post vamos a explorar algunos de los caminos que podemos seguir para formarnos, profundizar en esta disciplina y mantener al día los conocimientos.

Formación académica y MOOC

Sin duda, si queremos obtener una formación profunda y completa podemos explorar la posibilidad de hacer un máster oficial o propio en alguna universidad o escuela de prestigio. El problema de estos másteres es que muchas veces nos requerirán una fuerte inversión en tiempo y dinero.

Por otro lado, no siempre es fácil compatibilizarlos con el trabajo, por lo que no son una opción para muchas personas. Algunos de los másters de más prestigio en Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning en España son:

• Máster Universitario en Inteligencia Artificial por la Universidad Politécnica de Madrid.
• Máster en Big Data Technologies and Advanced Analytics por ICAI (Universidad Pontificia Comillas).
• Máster Big Data and Analytics por la U-tad.

Otra opción es recurrir a másteres o cursos de postgrado que ofrecen escuelas de negocios. Esta opción es interesante si queremos orientarnos a un rol menos técnico y más directivo, ya que estos cursos en general están muy orientados a negocio. Algunos de los más reconocidos en España son:

• Master in Business Analytics and Big Data del IE.
• Programa Ejecutivo en Big Data & Business Analytics de la EOI.
• Máster en Data Science y Big Data de Afi.

Sin embargo, la formación académica está cambiando mucho en los últimos años. El conocimiento más actualizado y cercano a la empresa generalmente no se encuentra tanto en las universidades, sino en las nuevas escuelas digitales o en los cursos masivos por Internet (MOOC). Estos nos requieren menos tiempo a un coste inferior.

Algunos ejemplos de nuevas escuelas digitales, que ofrecen cursos presenciales de diferentes duración serían:

• KSchool.
• datahack.

Hacer un MOOC puede ser una opción muy interesante si disponemos de poco tiempo y no queremos hacer una fuerte inversión. Algunos de estos cursos por Internet son incluso gratuitos y, generalmente, son cortos y se centran en un tema específico.

Son muy buena opción para tener acceso a clases de profesores de prestigio fuera de España y ganar conocimiento con un esfuerzo pequeño.

Existen multitud de cursos online en las diferentes plataformas. A continuación recopilamos algunos de los que más éxito e impacto han tenido:

• El curso de Coursera de Machine Learning de Andrew Ng, profesor de Stanford y uno de los fundadores de Coursera, es posiblemente el paradigma de MOOC. Este curso es uno de los primeros MOOC disponibles y ya lo han cursado cientos de miles de alumnos en todo el mundo. Fue lanzado hace 10 años, aún así es un excelente punto de partida para iniciarse en el Machine Learning y disfrutar de las extraordinarias clases del profesor Ng.
• En 2017 el profesor Ng lanzó también en Coursera una especialización compuesta de 5 cursos centrados en Deep Learning que despertó gran interés.
• Udacity es otra de las grandes plataformas para cursos masivos. Aquí podemos encontrar el curso de Deep Learning desarrollado por Google.
• Otra de las principales plataformas es edX impulsada por un consorcio de universidades entre las que se encuentran el MIT y Harvard. En esta plataforma podemos encontrar la serie de cursos sobre sobre Data Science y Data Engineering con Spark de la Universidad de California, Berkeley.
• También es interesante comentar Miríadax, una plataforma de cursos en castellano donde están presentes casi todas las universidades españolas y empresas como Telefónica.

Certificaciones

Una buena forma de profundizar en un producto o tecnología concreta es obtener alguna certificación que nos acredite como expertos.

Varias plataformas y productos ofrecen buen material para preparar estas certificaciones y los costes de obtener la certificación no suelen ser muy altos, aunque deberemos pasar un examen que en ocasiones no es fácil.

Algunas de las certificaciones más demandadas son:

• Data Engineer de Google Cloud Platform: la nueva certificación de Google para ingenieros de datos que profundiza en el stack de Big Data y Machine Learning de productos de Google en Google Cloud.
• AWS Certified Big Data - Specialty: la certificación de AWS para su stack Big Data. En este caso tienen una orientación más fuerte a Big Data y tiene como requisito la obtención previa de una de sus certificaciones “Associate”.
• Databricks Certified Developer Apache Spark 2.X: es la certificación oficial de Apache Spark, promovida por Databricks, la empresa de los creadores de Spark y principal mantenedora de este framework de procesamiento distribuido, que se ha convertido en el rey indiscutible en el ecosistema Big Data.

Libros de referencia

Si lo que queremos es profundizar en las ideas y teorías de los grandes pensadores en el área de la Inteligencia Artificial tenemos gran diversidad de referencias bibliográficas. Mucho se ha escrito, existen infinidad de libros y papers sobre el tema, pero a continuación recomendamos tres libros que han tenido especial impacto en la comunidad científica:

• Master algorithm, de Pedro Domingos, profesor en la Universidad de Washington y uno de los referentes en IA de nuestro tiempo. En este libro hace un análisis sobre los diferentes enfoques con los que nos podemos aproximar a la IA y cómo será en el futuro. Recientemente saltó la noticia de que Xi Jinping, el presidente de China, tenía este libro en su biblioteca personal lo que le había ayudado a entender las posibilidades de la IA.
• Artificial Intelligence Modern Approach de Peter Norvig, director de investigación de Google con una larguísima trayectoria en la industria y en diferentes entidades académicas. Posiblemente este libro sea la referencia número uno en el mundo académico en el área de IA.
• Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies de Nick Bostrom, profesor en la Universidad de Oxford. En este libro se profundiza sobre los riesgos y peligros de la evolución de la IA. Han tenido mucha repercusión los comentarios de Elon Musk en Twitter a raíz de la lectura de este libro.

Eventos y Meetups

Uno de los grandes problemas que encontramos en áreas de conocimiento tan innovadoras y cambiantes es que evolucionan muy rápido. Estar al tanto de las últimas tendencias y herramientas puede ser, a veces, complicado.

Para paliar este problema, una buena idea es participar de comunidades locales. En concreto en Madrid existen varios grupos de meetup que se reúnen periódicamente, donde podemos asistir de forma gratuita a charlas de ponentes de nivel sobre IA y Machine Learning. Esto nos da la oportunidad de reciclar conocimientos, compartir experiencias y networking con personas de diferentes ámbitos.

Un meetup activo e interesante en Madrid es:

• Python Madrid: uno de los meetups de tecnología más grandes de Madrid con más de 4.000 miembros. Desde 2011 se organizan charlas mensuales relacionadas con el lenguaje Python. Este lenguaje es el más extendido en el mundo del Machine Learning y Data Science, por lo que muchas de estas charlas están relacionadas con Inteligencia Artificial.
  

Blog de referencia

En este punto, os recomendamos el blog Kaggle. Este portal es uno de los principales puntos de encuentro de científicos de datos. En él se lanzan diferentes retos o concursos donde empresas y entidades comparten ciertos datos y plantean un desafío abierto.

En ocasiones se ofrecen importantes premios monetarios a quien proponga el mejor algoritmo para solucionar el problema. En cualquier caso, es un lugar de referencia y un sitio fundamental para aprender y compartir conocimiento. Google adquirió el portal en 2017.

Conclusión

Espero que todos estos recursos te sirvan para convertirte en un experto en la materia. Si conoces algún otro que no hemos incluido, compártelo con nosotros en los comentarios