TensorFlow es una plataforma de machine learning de código abierto que funciona de extremo a extremo. Cuenta con un amplio y flexible ecosistema de herramientas, librerías y recursos de la comunidad que permiten a los investigadores ampliar los límites del machine learning, y a los desarrolladores crear y desplegar rápidamente aplicaciones basadas en ML. TensorFlow fue creado por investigadores e ingenieros del equipo Google Brain de la organización Machine Intelligence Research de Google para llevar a cabo investigaciones sobre machine learning y redes neuronales profundas. El sistema es lo suficientemente genérico como para ser utilizado en una variedad de otros campos también. Los desarrolladores construyen y entrenan las redes neuronales utilizando el framework TensorFlow. Estos desarrolladores, utilizan interfaces de usuario interactivas, chatbots, OCR, ICR, gráficos de flujo de datos y otros cálculos complejos para diseñar y mantener sistemas y aplicaciones.

Los trabajos de desarrollo de TensorFlow incluyen la creación de métodos de aprendizaje, la recopilación de datos, la implementación de métodos de entrenamiento, el análisis de predicciones y, finalmente, la obtención de resultados futuros. Una red neuronal secuencial puede ser desarrollada en Python con una sola línea de código. A continuación, los conjuntos de datos de ejemplo se entrenan y se ejecutan en el navegador utilizando la extensión.js con la ayuda de JavaScript.
Las principales responsabilidades de los desarrolladores TensorFlow son las siguientes

• Desarrollo de algoritmos para el machine learning y el deep learning.
• La estadística, la probabilidad, las multiplicaciones matriciales, el álgebra lineal, el cálculo y las matemáticas discretas son ejemplos de matemáticas.
• Se utilizan lenguajes de programación como Python, R, C++ y Java.
• El concepto fundamental de las redes neuronales.
• Experto en análisis de datos y negocios.
• Trabajar con las ideas del ciclo de vida del desarrollo de software, la metodología Agile y la integración y el despliegue continuo (CI/CD).
• Utilizar conjuntos masivos de datos empresariales para analizar y extraer información relevante.
• Utilizar TensorFlow para escribir código bien estructurado.
• Desde el concepto hasta el despliegue, creación de prototipos de modelos de machine learning utilizando lenguajes de modelado de alto nivel como R o Python.
• Ejecución de experimentos de ML para determinar la mejor capacidad de procesamiento.
• Desarrollar y probar el software de aplicación para garantizar su precisión y eficiencia.
• Colaborar en iniciativas que incluyan el machine learning, la inteligencia artificial y el deep learning en todo su ciclo de vida.
• Ayudar en la resolución o identificación de problemas, así como sugerir posibles soluciones.

Para convertirse en un desarrollador TensorFlow, es necesario realizar el examen de certificación. Este certificado es una credencial fundamental para estudiantes, desarrolladores y científicos de datos que quieran demostrar sus habilidades prácticas de machine learning mediante la construcción y el entrenamiento de modelos con TensorFlow.

Se requiere una licenciatura o un máster en campos relacionados como la informática, las matemáticas, la estadística y la física, entre otras, para obtener el título. También necesitarás conocimientos de programación informática, de los ciclos de vida de los proyectos y del desarrollo de software, así como de la metodología ágile con integración y ejecución continua. Tendrás que aprender a entrenar un modelo de red neuronal. Esto significa que debes entender cómo entrenar el modelo con miles de millones de puntos de datos. Deberás estar familiarizado con los frameworks de deep learning acelerados por la GPU, ya que esto permite la creación de más modelos nuevos sin necesidad de codificación dura. También, deberás estar familiarizado con Python y R.

El primer paso es adquirir las habilidades básicas que te ayudarán a conseguir un puesto de trabajo bien remunerado. Veamos qué más necesitas saber:

1. Machine Learning

El machine learning actual no es el mismo que el del pasado, gracias a los avances en la tecnología informática. Se inspiró en el reconocimiento de patrones y en la idea de que las computadoras pueden aprender sin que se les enseñe a ejecutar determinadas tareas; los investigadores de la inteligencia artificial trataron de investigar si las computadoras podían aprender efectivamente de los datos. La característica iterativa del machine learning es crucial porque los modelos pueden evolucionar de forma independiente a medida que se exponen a nuevos datos. Utilizan cálculos anteriores para proporcionar juicios y resultados consistentes y repetibles. Es una ciencia que no es nueva, pero que está ganando adeptos.

2. Python

Google desarrolló y lanzó TensorFlow, un conjunto de herramientas de Python para la computación numérica rápida. Es una librería base que se puede utilizar para desarrollar modelos de Deep Learning directamente o a través de librerías wrapper construidas sobre TensorFlow para facilitar el proceso. Si ya tienes un entorno Python SciPy, instalar TensorFlow es sencillo. Python 2.7 y Python 3.3+ son compatibles con esta plataforma. En el sitio web, puedes encontrar las instrucciones de descarga e instalación. La forma más fácil de instalar PyPI es utilizar el comando pip, que se detalla en la página web de Descarga y Configuración para su plataforma Linux o Mac OS X.

3. Deep Learning

El deep learning proporciona una precisión de reconocimiento mayor que nunca antes. Esto permite que la electrónica de consumo satisfaga las expectativas de los usuarios, lo que es vital para las aplicaciones sensibles a la seguridad, como los vehículos autónomos. El deep learning ha progresado hasta el punto de que ahora supera a los humanos en algunas tareas, como la categorización de objetos en fotografías. Los modelos de deep learning se denominan a veces redes neuronales profundas porque la mayoría de los enfoques de deep learning utilizan diseños de redes neuronales. El número de capas ocultas de una red neuronal suele denominarse "profunda". Las redes neuronales profundas pueden tener hasta 150 capas ocultas, mientras que las redes neuronales tradicionales solo tienen 2 o 3.

4. Pandas

Pandas es una librería de código abierto de Python ampliamente utilizada para la ciencia y análisis de datos y las actividades de machine learning. Está construida sobre NumPy, una librería que soporta arrays multidimensionales. Pandas, al ser uno de los programas más populares de manipulación de datos, se incluye normalmente en todas las distribuciones de Python, desde las que vienen con tu sistema operativo hasta las versiones de proveedores comerciales como ActivePython de ActiveState.

5. Numpy

NumPy (Numerical Python) es una librería que consiste en objetos de matriz multidimensional y una colección de funciones para manipularlos. NumPy permite realizar operaciones matemáticas y lógicas sobre arrays. NumPy es un lenguaje de scripting de Python. Su sigla es 'Numerical Python'. Para conseguir un trabajo de desarrollador TensorFlow, deberías aprender NumPy porque permite realizar operaciones matemáticas en él muy fácilmente. También se pueden realizar operaciones matemáticas complejas como sqrt, media y mediana utilizando las funciones matemáticas incorporadas.

6. Matplotlib

Matplotlib es un paquete de visualización de datos multiplataforma basado en matrices NumPy y destinado a operar con la pila SciPy en su conjunto. Fue creado por John Hunter en 2002 como un parche de IPython para permitir la creación de gráficos interactivos al estilo de MATLAB desde la línea de comandos de IPython utilizando gnuplot. Matplotlib puede utilizarse de forma interactiva desde el shell de Python, con ventanas de gráficos que aparecen a medida que se escriben comandos. También puede utilizarse para crear gráficos en línea y ejecutar cuadernos Jupyter para un rápido análisis de datos. Los desarrolladores también pueden utilizar Matplotlib para crear aplicaciones ricas utilizando interfaces gráficas de usuario como PyQt o PyGObject.

7. Seaborn

Seaborn es un paquete de Python basado en matplotlib que es de código abierto. Se utiliza para el análisis exploratorio de datos y la visualización de datos. Con dataframes y la librería Pandas, Seaborn es muy fácil de usar. Los gráficos que se crean también pueden ser fácilmente modificados.

Los desarrolladores son muy parecidos a los atletas. Para destacarse en su oficio, necesitan practicar de forma constante y eficaz. El lenguaje de programación es, sin duda, una habilidad imprescindible para los aspirantes a desarrolladores de software. Ninguna empresa quiere contratar a un ingeniero de software que no sepa codificar o programar. Una de las mejores maneras de conocer la programación informática y examinar tus habilidades es participar en desafíos y concursos de codificación. Además, tu participación y clasificación en estos concursos de programación puede ayudarte a conseguir un puesto de desarrollador de software en tu empresa ideal.

Turing tiene los mejores trabajos remotos de desarrollador TensorFlow que se adaptan a tus objetivos profesionales. Trabajar en problemas tecnológicos y empresariales complejos con tecnologías de vanguardia te ayudará a crecer rápidamente. Únete a la red de los mejores desarrolladores del mundo y consigue un trabajo de desarrollador TensorFlow remoto full-time y a largo plazo con mayores ingresos y crecimiento profesional.

Cada desarrollador TensorFlow tiene la opción de seleccionar su rango salarial. Por otro lado, Turing sugerirá un monto con el que nos sentimos seguros de que podemos encontrar una buena oportunidad a largo plazo para impulsar tu carrera de científico de ML. Nuestras recomendaciones se basan en el análisis de las condiciones actuales del mercado y las demandas de nuestros clientes.