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Cinco habilidades de computación de nube para impulsar su carrera en 2018

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Perfeccione sus habilidades de ciencia de datos al crecer el aprendizaje automático e IA

Fuente:  Zenzen/Adobe Stock
Diseñador: Online Design

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático ya no solo son palabras de moda, sino que están cada vez más en el corazón de más iniciativas de TI.

El gasto mundial en tecnología de inteligencia cognitiva y artificial (IA) alcanzará 57,6 mil millones de dólares en 2021, una tasa de crecimiento anual compuesto del 50%, predice la firma de análisis IDC. Las aplicaciones empresariales para la tecnología de inteligencia artificial abarcarán toda la gama, desde agentes de servicio al cliente automáticos, hasta diagnóstico y tratamiento médicos.

Para obtener una parte de ese gasto, los principales proveedores de servicios en la nube como AWS, Azure y Google continúan desplegando nuevos servicios de aprendizaje automático y de inteligencia artificial a un ritmo vertiginoso. Y las empresas buscan nuevas habilidades de computación en la nube para usarlas de manera efectiva.

Muchas organizaciones buscarán profesionales de TI que no solo tengan un conocimiento profundo de las tecnologías de IA nativas de la nube, como Google TensorFlow o Azure Machine Learning, sino también habilidades avanzadas de ciencia de datos, dijo Dave Bartoletti, analista principal de Forrester.

"Uno de los principales impulsores de la migración de aplicaciones desde el centro de datos a la nube pública es [realizar] inteligencia artificial y análisis de datos en estos gigantescos conjuntos de datos que estamos recopilando", dijo. "La ciencia de datos ha sido un trabajo ardiente durante los últimos cinco años, pero será aún más intenso a medida que más empresas muevan conjuntos de datos más grandes a la nube pública".

Las habilidades en ciencia de datos ciertamente estarán en boga este año, si el 2017 fue una indicación. El papel del científico de datos ocupó el primer lugar en el reporte Best Jobs in America del sitio de búsqueda de trabajo y revisión Glassdoor, el año pasado. Las puntuaciones se basaron en tres factores: la cantidad de puestos vacantes, el salario y la calificación general de satisfacción laboral.

El aprendizaje automático, que se considera un subconjunto de IA, es cada vez más común dentro de la disciplina de ciencia de datos. Con las herramientas de aprendizaje automático, los equipos de TI pueden aplicar algoritmos para automatizar el procesamiento de cantidades masivas de datos, y analizar y obtener más información rápidamente.

Los administradores y arquitectos de la nube tienen numerosas opciones de capacitación para mojarse los pies con IA y el aprendizaje automático, y ampliar sus habilidades de ciencia de datos. Los proveedores de la nube ofrecen directamente cursos y certificaciones; Microsoft, por ejemplo, ofrece un certificado de Microsoft Certified Solutions Associate in Machine Learning, mientras que Google tiene un curso de entrenamiento de datos y aprendizaje automático Data destinado a profesionales de TI que trabajan con big data.

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