Mejor Máster de Machine Learning

Antes de comenzar la búsqueda de un Máster en Machine Learning (también llamados postgrado o Maestría en Machine Learning), toma tiempo para reflexionar sobre tus metas específicas.

¿En qué estás más interesado? ¿Investigación? ¿Aplicaciones en la empresa? ¿Gestión de proyectos de inteligencia artificial?

Aunque el campo del Machine Learning pueda parecer un sector muy concreto, la realidad es que también agrupa diversas especialidades, desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la visión artificial. Cada una de ellas necesitará de sus conocimientos específicos, así como un enfoque de aprendizaje distinto.

Aclarar estas cuestiones te va a ayudar a enfocar tu búsqueda y a seleccionar un programa que realmente esté alineado con tus aspiraciones.

Examina detenidamente las especialidades ofrecidas por cada programa y elige aquella que se alinee con tus intereses y metas profesionales.

El Machine Learning o Aprendizaje Automático es una rama de la Inteligencia Artificial enfocada en el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que permiten a los programas informáticos aprender y mejorar su desempeño a partir de los datos.

Las aplicaciones más conocidas son el reconocimiento de imágenes y vídeo para la conducción autónoma o la detección facial, la predicción de patrones, por ejemplo, para meteorología o la optimización de caminos y la clasificación de correos electrónicos o imágenes médicas.

A medida que los algoritmos mejoran (con mucha rapidez) están surgiendo nuevas aplicaciones en todos los sectores que hace unos años nos parecían ciencia ficción.

Cada programa de Máster tiene un contenido orientado a determinados temas. Por esta razón es tan importante analizar cuál se adapta mejor a tus objetivos profesionales y tiene la profundidad necesaria.

Los temas que no pueden faltar en un buen Máster de Machine Learning son las redes neuronales, deep learning, el aprendizaje escalable y paralelo, sistemas de recomendación y de clasificación, visión artificial y el procesamiento de lenguaje natural. También, deberás comprender herramientas imprescindibles como Tensorflow, Python, R o Keras.

El Machine Learning es una disciplina que necesita de conocimientos técnicos. También necesita de una buena base matemática y estadística para comprender y aprovechar los algoritmos.

Por esta razón, los titulados con perfil técnico, estadísticos, ingenieros y matemáticos contarán con la base para exprimir al máximo estos programas. Aun así, muchos profesionales que trabajan con datos pueden ser muy buenos candidatos, ya que la visión particular de cada uno de ellos dará un enfoque distinto a la disciplina.

Lo más importante es que sientas ese interés en la materia del análisis de datos y la creación de modelos.

Actualmente, las salidas profesionales de un Master en Machine Learning se pueden encontrar prácticamente en cualquier sector. Desde el sector de la salud, la automoción, marketing o finanzas. Lo más probable es que trabajes integrado en equipos de tecnología, con expertos ingenieros de datos, analistas de datos y científicos de datos y en departamentos de investigación, desarrollo e Innovación (I+D+i)

Una vez completada tu formación podrás comprender cuál de estos perfiles encaja mejor contigo:

Analista de Datos, Desarrollador de Inteligencia Artificial, Arquitecto de Datos, Profesional de Business Intelligence, Chief Data Officer, Profesional de Data Mining, Ingeniero de Datos, Especialista en Deep Learning, Científico de Datos, Ingeniero de Inteligencia Artificial, Especialista en Visión Artificial, Especialista en NLP o Integrador de Modelos son algunos de los títulos más comunes.

Existen varios programas de Máster para elegir, algunos de ellos están orientados a perfiles más técnicos, mientras que otros se orientan a perfiles de negocio con competencias en tecnología.

Para comprender los conceptos técnicos de los Másteres en Machine Learning y sacar todo el partido posible a las herramientas con las que se trabajan, los estudiantes deberán tener una base sólida de matemáticas y estadística. Los algoritmos y técnicas esenciales del Machine Learning se basan en conceptos matemáticos que deberás entender.

Además de esto, es recomendable que estés familiarizado con algún lenguaje de programación como Python y SQL, que son los más populares en las profesiones enfocadas en los datos.

También, es recomendable tener conocimientos de inglés y comprensión lectora, puesto que mucha de la documentación relacionada con las tecnologías de Machine Learning se encuentra en este idioma.

Algunos Másteres requieren tener estudios universitarios, aunque es posible demostrar experiencia laboral en el sector para cursar el Máster sin estos estudios. Una alternativa popular es la realización de cursos de especialización que no tienen estos requisitos de acceso.

Los precios son variados en cuanto al tipo de Máster, pero puedes estimar alrededor de los 4000 o 5000 euros, pudiendo llegar hasta los 10.000 euros. Es importante entender que un Máster más caro no tiene por qué ser mejor. Debe adecuarse a tus necesidades y a los conocimientos de los que partes. Además, no debe hacerte perder el tiempo con contenidos que no tendrán una aplicación práctica en el desempeño de tu actividad profesional.

Muchos de los programas ofrecen becas y financiación con distintos tipos de requisitos, que te ayudarán a acceder. En las universidades públicas que ofertan Másteres en Machine Learning puedes acceder también a las becas públicas, aunque deberás informarte bien y con antelación para cumplir con los plazos de solicitud establecidos.

Los Másteres online suelen ser más económicos y además promueven la especialización, con contenidos que actualizan con gran frecuencia. He tenido en cuenta todas estas variables para elaborar el ranking de mejores Másteres en Machine Learning para facilitarte la elección.