¿Qué necesito para aprender a ser profesional en el aprendizaje automático y conseguir un trabajo en Google, por ejemplo?

Yo sugeriría

  1. Nivel de conocimiento de licenciatura a maestría (preferiblemente el último) en matemáticas, estadística e informática
  2. alguna experiencia de programación adicional (si su experiencia en informática es principalmente teórica)
  3. Un conocimiento más profundo en una de las tres áreas (preferiblemente doctorado o equivalente)

Básicamente deberías

  • sentirse cómodo con las herramientas matemáticas / estadísticas utilizadas en ML
  • Tener suficiente experiencia en programación para poder implementar los conceptos matemáticos necesarios
  • ser capaz de investigar por su cuenta

Si puede abrir libros de texto o investigar monografías en páginas aleatorias y saber o rápidamente (pocas horas / días) retomar los antecedentes de las herramientas / conceptos matemáticos / estadísticos utilizados en estas páginas, sus antecedentes de matemáticas / estadísticas deberían estar bien. Del mismo modo, si puede implementar fácilmente el pseudocódigo de dichos libros o leer y comprender el código en bibliotecas ML de código abierto estándar, su experiencia en programación es suficiente.

Más allá de eso, revisaría algunos libros de texto de ML. No tiene que leer todos los detalles, pero debería haber pasado algún tiempo con todos los temas de estos libros y saber de qué tratan esos capítulos.

No estoy seguro acerca de Google, pero, en mi opinión, para obtener un trabajo de Aprendizaje automático, debe sentirse cómodo con la lectura y comprensión de libros de texto y documentos de ML, y también tener suficientes habilidades de codificación para implementar algoritmos de estos documentos ( por ejemplo, como los de la última conferencia de ICML).
Si tiene esto, entonces debería ser capaz de conseguir un trabajo de ML en una empresa como Google.

Sin embargo, muchas compañías también requieren un doctorado para posiciones de ML, por lo que puede considerar mirar las posiciones de “Ciencia de datos” que son básicamente las mismas que las de ML, pero con un mayor enfoque en la codificación y un poco menos en la teoría.