<aside> ✅ Resumen Un Data Scientist usualmente es la encargada de dirigir el equipo de data en sus proyectos. Además de utilizar diversas herramientas para analizar el presente y predecir el futuro en la de lo posible, con el fin de encontrar información valiosa para el negocio o proyecto.

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👨🏻‍💻Que hace un Machine Learning Engineer?

• Toma los modelos de Machine Learning formulados por la Data Science, para su posterior seguimiento, evaluación y puesta a producción.
• También se encarga de la implementación directamente con el producto, ya que este rol es responsable de mantener actualizados dichos modelos.
• Escalar modelos de IA
• También crean productos basados en AI

🚶🏻‍♂️¿Cómo empezar el camino de Machine Learning Engineer?

1. Aprender a programar en Python y aprende las bases sólidas de ingeniería de software. Uso de librerías de Python para manipulación, análisis y visualización de datos
2. Fundamentos matemáticos; Estadística, probabilidad, cálculo y álgebra lineal.
3. Frameworks para construir tus primeros modelos de machine learning con scikit-learn

🗓️ El día a día de una Machine Learning Engineer

• Genera extensivas evaluaciones de métricas de los modelos de Machine Learning
• Construir, escalar y robustecer sistemas de Machine Learning que funcionen en producción
• Implementa el modelo de Machine Learning a producción
• Colabora con la Data Science y el equipo de desarrollo del producto, también colabora con otras de software.
• Analiza el desempeño de los modelos de Machine Learning
• Mantiene actualizado el modelo Machine Learning
• Monitorea el desempeño y funcionalidad de los sistemas de Machine Learning

🧰 Herramientas y tecnologías

• Bases sólidas de ingeniería de Software y tecnologías de DevOps y Backend
• Lenguajes de programación:
  • Alto nivel: Python
  • Bajo nivel: Java y C++
• Jupyter Notebooks
• Principales librerías de:
  • Python: NumPy, Pandas, Matplotlib y Seaborn
  • Machine Learning: Tensor Flow y Keras
• Tecnologías para exportar tus proyectos a otras máquinas: Flask, FastAPI, tecnologías cloud, contenedores Doker y Kubernetes
• Matemáticas: estadística descriptiva e inferencia, probabilidad, álgebra lineal y cálculo

🌱 Otros Aportes Platzi

Mis aportes a la comunidad de Platzi

Glosario de Data Science (2)

Roles en Data Science (2)

Data Engineer

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Machine Learning Engineer

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About:

Santiago Ismael Flores

@ismaSantiagoFL

Hola, Soy Santiago Ismael, actualmente estoy aprendiendo Data Science. Me gustaría invitarte a hacer networking conmigo, puedes escribirme por Telegram o en mis demás redes sociales buscándome como @ismaSantiagoFL

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