Ciencias de la Computación
base de software y sistemasProporciona programación, sistemas distribuidos y bases de algoritmos para plataformas de producción de aprendizaje automático.
Los ingenieros de MLOps necesitan bases superpuestas: ingeniería de software para servicios confiables, ingeniería de datos para tuberías, operaciones en la nube para una infraestructura escalable y suficiente aprendizaje automático para comprender la capacitación, la evaluación y la deriva. Ningún título cubre todo esto a la perfección, por lo que las carreras a menudo comienzan en roles adyacentes.
La mejor evidencia de preparación es un proyecto reproducible. Un candidato que puede versionar datos y códigos, entrenar un modelo a través de una canalización, implementarlo, monitorearlo y explicar los modos de falla demuestra la mentalidad que los empleadores necesitan más claramente que un portátil con una puntuación alta.
La ruta de entrada
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1
programación y matemáticas
1-2 añosAprenda Python, SQL, estadísticas, control de versiones, Linux y diseño de software básico.
El filtroTrabajos de curso, proyectos de codificación y fundamentos técnicos.
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2
Licenciatura o formación estructurada
3-4 añosEstudie informática, ciencia de datos, ingeniería o una disciplina cuantitativa con trabajo práctico en sistemas.
El filtroAdmisiones y cursos técnicos sostenidos.
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3
Cree proyectos de datos y aprendizaje automático
1-2 añosEntrene modelos con datos reproducibles, experimentos rastreados y procesos comprobables en lugar de solo cuadernos.
El filtroRevisión de portafolios y entrevista de pasantía o rol junior.
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4
Experiencia en ingeniería de producción.
2-3 añosTrabaje en ingeniería de software, datos, nube o ML y aprenda prácticas de implementación, monitoreo e incidentes.
El filtroDiseño de sistemas y entrevistas prácticas de depuración.
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5
Especialización en MLOps
2 a 4 añosSistemas propios de capacitación, atención, registro, evaluación y observabilidad en uno o más equipos modelo.
El filtroEvidencia de lanzamientos de producción seguros y juicio operativo.
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6
Líder de plataforma o sistemas de IA
5+ añosEstablezca la arquitectura de la plataforma de aprendizaje automático, los estándares de gobernanza y la estrategia de costos o confiabilidad en todos los productos.
El filtroConfianza entre equipos y liderazgo técnico responsable.
Grado más laboratorios en la nube
Varía según el país
Los costos universitarios varían desde sistemas públicos de tasas bajas hasta matrículas privadas elevadas. Los créditos en la nube, los exámenes de certificación y los servicios de laboratorio añaden costos recurrentes, aunque las herramientas de código abierto y los conjuntos de datos públicos pueden respaldar una cartera importante a un costo modesto cuando el uso se controla cuidadosamente.
Qué estudiar
Ciencia de datos
ruta de datos y modeladoCombina estadísticas, canalizaciones de datos y métodos de aprendizaje automático cuando se combinan con una sólida práctica de ingeniería.
Ingeniería Informática
profundidad de los sistemasÚtil para trabajos de rendimiento, infraestructura y despliegue perimetral.
Estadística o Matemáticas
profundidad de evaluación del modeloGenera rigor para experimentos, incertidumbre, métricas y validación de modelos.
Sistemas de información
integración empresarialConecta el diseño de tecnología con la gobernanza, los procesos y la adopción organizacional.
Dónde mejor se enseña
Universidad Stanford
Estados UnidosInfluyente ecosistema de investigación en informática, inteligencia artificial y sistemas.
Universidad Carnegie Mellon
Estados UnidosFuertes programas de aprendizaje automático, ingeniería de software y sistemas.
universidad de toronto
CanadáImportante centro para la investigación del aprendizaje automático y el talento en ingeniería.
ETH Zúrich
SuizaFortaleza investigadora en aprendizaje automático, datos y sistemas.
Universidad de Cambridge
Reino UnidoInvestigación de larga data en informática y aprendizaje automático.
Universidad Nacional de Singapur
SingapurCentro regional para la investigación y la ingeniería tecnológica de la IA.
kaist
Corea del SurInstituto de ingeniería líder en Corea con trabajo de sistemas e inteligencia artificial.
Universidad de Tokio
JapónImportante universidad de investigación japonesa con programas de informática e inteligencia artificial.
Licencias y exámenes
Ingeniero profesional de aprendizaje automático de Google
GlobalCertificación de plataforma en la nube que cubre el diseño, la implementación y las operaciones de modelos en Google Cloud.
Aprendizaje automático certificado por AWS - Especialidad
GlobalCertificación de AWS para el diseño y uso operativo de cargas de trabajo de aprendizaje automático; La disponibilidad y los nombres pueden cambiar según el programa.
Ingeniero asociado de IA de Microsoft Azure
GlobalCredencial de proveedor enfocado en el diseño e implementación de soluciones de Azure AI.
Administrador certificado de Kubernetes
GlobalCredencial de Cloud Native Computing Foundation relevante para la orquestación de contenedores utilizada por muchas plataformas de aprendizaje automático.
La otra vía
Ruta DevOps o ingeniería de plataformas
Los ingenieros que ya automatizan implementaciones, contenedores y operaciones en la nube pueden agregar conocimientos de aprendizaje automático y avanzar hacia plataformas de aprendizaje automático.
Ruta de la ingeniería de datos
Los ingenieros de datos que poseen calidad, canalizaciones y almacenes pueden crear canalizaciones de funciones y capacitación de modelos con experiencia en producción de aprendizaje automático.
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