TensorFlow é uma plataforma de Machine Learning de código aberto que opera do início ao fim. Apresenta um amplo e flexível ecossistema de ferramentas, bibliotecas e recursos comunitários que permitem aos pesquisadores ampliar os limites do Machine Learning e aos desenvolvedores construir e implantar rapidamente aplicativos alimentados por ML. A TensorFlow foi criada por pesquisadores e engenheiros da equipe do Google Machine Intelligence Research, da organização Google Brain, para pesquisar mais sobre Machine Learning e redes neurais. O sistema é genérico o suficiente para que possa ser usado em uma variedade de outros campos também. As redes neurais são construídas e treinadas pelos desenvolvedores utilizando o framework TensorFlow. Interfaces interativas de usuário, chatbots TensorFlow, OCR, ICR, gráficos de fluxo de dados e outros processos computacionais complicados são usados pelos desenvolvedores do TensorFlow para criar e manter sistemas e aplicações.

As tarefas de um desenvolvedor TensorFlow incluem a criação de métodos de aprendizado, coleta de dados, implementação de métodos de treinamento, análise de previsões e, eventualmente, obtenção de resultados futuros. Uma rede neural sequencial pode ser desenvolvida em Python com apenas uma linha de código. Os conjuntos de dados de exemplo são então treinados e executados no navegador utilizando a extensão .js com a ajuda de JavaScript. Na hora de procurar por uma vaga remota de desenvolvedor TensorFlow você provavelmente vai ver exigências como as seguintes:

• Desenvolver algoritmos para Machine Learning e deep learning
• Conhecer sobre estatística, probabilidade, multiplicações de matrizes, álgebra linear, cálculo, matemática discreta e outros conceitos matemáticos
• Usar linguagens de programação como Python, R, C++ e Java
• Entender os conceitos fundamentais de redes neurais
• Ser especialista em análises de dados e comerciais
• Trabalhar com as idéias do ciclo de vida do desenvolvimento de software, metodologia Agile e integração e implantação contínuas (CI/CD)
• Utilizar conjuntos massivos de dados comerciais para analisar e extrair informações relevantes a partir deles
• Usar a TensorFlow para escrever código bem estruturado
• Da concepção até a implantação, prototipar modelos de Machine Learning utilizando linguagens de modelagem de alto nível como R ou Python
• Executar os experimentos de ML para determinar a melhor capacidade de processamento
• Desenvolver e testar a aplicação para garantir sua precisão e eficiência
• Trabalhar junto à equipe em iniciativas que incluem Machine Learning, inteligência artificial e deep learning ao longo de todo seu ciclo de vida
• Auxiliar na solução e identificação de problemas, bem como sugerir potenciais soluções

Participar no exame da certificação TensorFlow do Google é necessário para você se tornar um desenvolvedor TensorFlow. Este certificado é uma credencial fundamental para estudantes, desenvolvedores e cientistas de dados que desejam demonstrar habilidades práticas de Machine Learning através da construção e treinamento de modelos com TensorFlow.

Além da certificação TensorFlow do Google que mencionamos, também é comum que você precise ter um bacharelado ou mestrado em assuntos relacionados, como computadores, matemática, estatística, física, dentre outros, como qualificação formal. Também serão necessárias habilidades de programação de computadores, conhecimento dos ciclos de vida do projeto e do desenvolvimento de software, assim como da metodologia Agile com integração e entrega contínua. Se você ainda não sabe, terá que aprender a treinar um modelo de rede neural, ou seja, você deve entender como treinar um modelo com bilhões de pontos de dados. Outra coisa importante é estar familiarizado com estruturas de deep learning aceleradas por GPU, pois isto permite a criação de modelos novos sem a necessidade de programação complexa. Por fim, Python e R são as duas linguagens de programação com as quais você deve estar familiarizado para conseguir um bom trabalho online como desenvolvedor TensorFlow.

O primeiro passo é adquirir as habilidades essenciais que o ajudarão a conseguir um emprego de desenvolvedor TensorFlow com ótima remuneração. Vamos ver quais são elas!

1. Machine Learning

O Machine Learning de agora não é o mesmo que o do passado, graças aos avanços da tecnologia. Machine Learning foi inspirado pelo reconhecimento de padrões e pela ideia de que computadores podem aprender a executar certas tarefas sem serem ensinados; pesquisadores de inteligência artificial procuraram investigar se os computadores poderiam aprender com os dados. A característica iterativa do Machine Learning é crucial porque os modelos podem evoluir independentemente à medida que são expostos a novos dados. Eles usam cálculos passados para fornecer julgamentos e resultados consistentes e repetíveis. É uma ciência que não é nova, mas que está ganhando muita tração.

2. Python

O Google desenvolveu e lançou a TensorFlow, que serve como um kit de ferramentas Python para computação numérica rápida. Ela é uma biblioteca de fundação que pode ser usada para desenvolver modelos de deep learning diretamente ou através de bibliotecas de wrappers construídos sobre a TensorFlow para facilitar o processo. Se você já possui um ambiente Python SciPy, a instalação da TensorFlow é simples. Python 2.7 e Python 3.3+ são suportados pela TensorFlow. No site da TensorFlow, você pode encontrar instruções de download e configuração. A maneira mais fácil de instalar o PyPI é usar o comando pip, que está detalhado na página de download e setup para sua plataforma Linux ou Mac OS X.

3. Deep learning

Deep learning proporciona maior precisão de reconhecimento do que nunca antes. Isto permite que eletroeletrônicos de consumo satisfaçam as expectativas dos usuários, o que é vital para aplicações sensíveis à segurança, tais como carros que dirigem sozinhos. O deep learning progrediu ao ponto de, agora, superar o desempenho humano em algumas tarefas, como a categorização de objetos em fotografias. Modelos de deep learning são às vezes referidos como redes neurais profundas porque a maioria das abordagens de deep learning utiliza designs de redes neurais. O número de camadas ocultas em uma rede neural é comumente referido como "deep learning". As redes neurais profundas podem ter até 150 camadas ocultas, enquanto as redes neurais tradicionais têm apenas 2-3.

4. Pandas

Pandas é uma biblioteca Python de código aberto amplamente utilizada para tarefas de ciência de dados, análise de dados e Machine Learning. É construída em cima da NumPy, uma biblioteca que suporta arrays multidimensionais. Pandas, como um dos mais populares programas de data wrangling, é normalmente incluído em cada distribuição Python, desde aquelas que vêm com seu sistema operacional até versões de fornecedores comerciais como ActivePython da ActiveState.

5. NumPy

NumPy (Numerical Python) é uma biblioteca que consiste em objetos de arrays multidimensionais e uma coleção de funções para manipulá-los. NumPy permite realizar operações matemáticas e lógicas em arrays. NumPy é uma linguagem de scripting em Python. Para conseguir um trabalho remoto de desenvolvedor TensorFlow, você deve aprender NumPy porque usá-lo facilita a realização de operações matemáticas. Operações matemáticas complexas tais como sqrt, média e mediana também podem ser realizadas usando as funções matemáticas embutidas na solução.

6. Matplotlib

Matplotlib é um pacote de visualização de dados multiplataforma baseado em arrays NumPy e destinado a operar com o stack SciPy. Foi criado por John Hunter em 2002 como um patch para o IPython para permitir gráficos interativos no estilo MATLAB a partir da linha de comando IPython usando o gnuplot. O Matplotlib pode ser usado interativamente a partir da Python Shell , com janelas de gráficos aparecendo à medida que as pessoas escrevem comandos. Ele também pode ser usado para criar gráficos em linha e executar notebooks Jupyter para análise rápida de dados. Os desenvolvedores também podem utilizar o Matplotlib para criar incríveis aplicativos usando interfaces gráficas de usuário como PyQt ou PyGObject.

7. Seaborn

O Seaborn é um pacote Python baseado em Matplotlib e de código aberto. É usado para análise exploratória e visualização de dados. Com os dataframes e a biblioteca Pandas, Seaborn é super fácil de usar. Os gráficos que são criados também podem ser facilmente editados.

Atletas e desenvolvedores têm muito em comum. Ambos devem praticar eficiente e consistentemente para se destacarem em seu meio. Uma linguagem de programação é, sem dúvida, uma habilidade obrigatória para os aspirantes a qualquer tipo de desenvolvedor de software. Nenhuma organização quer contratar ou entreter um desenvolvedor de software que não saiba desenvolver ou programar! Além disso, no caso de especialistas em TensorFlow, é importante lembrar que você também precisa obter a certificação TensorFlow do Google para conseguir os melhores trabalhos remotos na área.

Uma das melhores maneiras de receber exposição à programação de computadores e examinar suas habilidades é participar de desafios e competições de programação. Não apenas isso, mas sua participação e classificação nestas competições de programação podem ajudá-lo a adquirir um emprego de desenvolvedor de software na empresa dos seus sonhos.

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