Machine Learning también para juniors

Si estás leyendo esto, tal vez estás dando tus primeros pasos en el mundo del Machine Learning y te preguntes: ¿qué podrías hacer exactamente como Developer de esta rama de la inteligencia artificial en Mercado Libre?

Guillermo Pascual, Software Expert, te cuenta: “Tu misión será identificar problemas de negocio que pueden beneficiarse al aplicar técnicas de Machine Learning, validar hipótesis y desarrollar una solución productiva sumando ingeniería y ciencia para llegar a la escala que necesita una organización como la nuestra”.

¿Te gustaría convertirte en protagonista de una experiencia intensiva de aprendizaje que te va a acompañar (y desafiar) en tu crecimiento profesional?

A continuación, te contamos todo lo que necesitas saber para sumarte a Mercado Libre y vivir la aventura Bootcamp en primera persona.

¿Cuáles son los requisitos para participar?

En un post anterior te contamos sobre los requisitos académicos y de experiencia laboral para participar en este programa. Puntualmente, para poder postularte al IT Bootcamp de Machine Learning es clave que cuentes con conocimientos específicos de:

• Estadística | Muestra vs. población. Media, mediana, moda, desviación estándar, normal. Entender que es un percentil y un quantil. Poder leer e interpretar un histograma. Comprender conceptos de variable aleatoria y probabilidad.
• Data | SQL básico (agrupaciones, uso de where, having, conocer los distintos tipos de joins). Conocer el concepto de Análisis Exploratorio de Datos (EDA).
• Software Development | Desarrollo en Python utilizando builtins, estructuras de datos core y pandas dataframes. Ejecutar debugging básico sobre un código (sin importar la herramienta utilizada).
• Modelado | Diferencia entre algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, y clasificador vs regresor. Conocer métricas de performance de un modelo. Comprender qué es un feature y un vector de inputs. Conocer el concepto de conjunto de training, validación y test.

¿Qué voy a aprender?

Al finalizar el IT Bootcamp de Machine Learning podrás:

• Conocer el ecosistema de trabajo, los procesos y las herramientas fundamentales de Machine Learning en Mercado Libre.
• Aplicar buenas prácticas de trabajo acorde al espíritu y los valores fomentados en Mercado Libre.
• Utilizar las medidas de dispersión.
• Comprender cómo hacer una estimación del error estadístico.
• Hacer una lectura desde un STORAGE Cloud.
• Comprender métricas de evaluación de modelos de Machine Learning.
• Conocer y aplicar diversos algoritmos tales como: Regresión Lineal Simple y Múltiple, Árboles de Decisión, K-means, DBSCAN, Support Vector Machines,
• Conocer y ejercitar con diferentes fuentes de datos.
• Ejecutar el control de calidad de datos y comprender este concepto según el lente de Mercado Libre, sus aplicaciones e impacto.
• Utilizar librerías de visualización de datos de Python.
• Comprender los conceptos fundamentales del modelado.
• Comprender la importancia del testing y crear test unitarios de una aplicación Python.
• Desarrollar una estrategia de deployment.
• Conocer la plataforma de Machine Learning de Mercado Libre.
• Desarrollar colaborativamente un producto que simula un proyecto real, el cual incluye todos los “rituales” de gestión de proyecto de un equipo de IT de Mercado Libre.
• Desarrollar habilidades blandas tales como la comunicación, el trabajo colaborativo y la actitud emprendedora.

¿Qué contenidos se abordan en el programa?

Es importante destacar que este programa tiene un tronco común con el IT Bootcamp de Data & Analytics. Luego, se divide por tracks específicos de cada disciplina.

Durante la experiencia se abordan los siguientes contenidos:

¿Estás pensando en postularte para participar del proceso de selección? Puedes hacerlo aquí.

¿Cuándo son las próximas ediciones?

En este post vas a encontrar las fechas de las próximas ediciones del IT Bootcamp de Machine Learning.

¿Cuál es la metodología de aprendizaje?

Si deseas saber más sobre la propuesta del IT Bootcamp, su modalidad y las metodologías de aprendizaje que experimentarás a lo largo de este trayecto, no te pierdas este post.