IBM certifica 140 científicos de datos muy necesarios para el desarrollo de IA

        El año pasado, LinkedIn estimó que 151K empleos de científicos de datos quedaron sin cubrir y la demanda continúa superando a la oferta. Obtenga más información sobre el programa de aprendizaje de ciencia de datos de IBM.
    

        
                                                                                    
                        

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     ¿Todavía vale la pena convertirse en un científico de datos?
     Con el aplanamiento de los salarios y el aumento de la competencia, hay indicios de que las perspectivas para los científicos de datos pueden ser menos estelares de lo que se pensaba.
    

    

A medida que más empresas se dan cuenta de la gran necesidad de que los científicos de datos desarrollen, experimenten e implementen inteligencia artificial (IA), IBM diseñó un programa de certificación. Se lo ofreció a la fuerza laboral de la compañía e incentivó a los empleados a completar el programa a través de cursos, capacitación y aprendizaje. IBM acaba de acreditar a sus primeros 140 científicos de datos .

La certificación de IBM y los programas relacionados “acelerarán el viaje hacia la IA y ayudarán a mejorar el rendimiento, la eficiencia y el crecimiento del negocio”, dijo Martin Fleming, vicepresidente y economista jefe de IBM. La demanda de científicos de datos es reconocida en la industria de la tecnología que “en realidad identifica la demanda de científicos de datos como una de las necesidades más apremiantes de la industria”.

Fleming cita el informe de 2018 de LinkedIn de la plataforma de carrera en redes sociales, que encontró 151,000 puestos de científicos de datos estadounidenses sin cubrir. “Cada vez más empresas están buscando formas de desarrollar las habilidades entre sus fuerzas laborales existentes”, dijo. “La demanda de de científicos de datos [is] supera con creces la oferta. Organizaciones de todos los tamaños están mirando huecos en sus equipos de negocios y, por asociación, su futuro”.

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Además de abordar la escasez de científicos de datos que desarrollan IA, Fleming dijo: “Tienes que llenar [the gap] o vivir con las consecuencias: innovación estancada. En ninguna parte es esto más evidente que en el mundo floreciente de IA, donde una brecha en su equipo de desarrollo puede ser un imperativo, paralizando proyectos de IA, si no evitando que comiencen “.

En enero, IBM se asoció con el consorcio de la industria The Open Group para crear y desarrollar una certificación de científico de datos que ayuda a las empresas a evaluar y validar habilidades de ciencia de datos a través de la experiencia práctica para avanzar en las aspiraciones de inteligencia artificial. Open Group ayuda a “alcanzar los objetivos comerciales” a través de certificaciones y estándares tecnológicos sin proveedor.

El programa de certificación de científicos de datos, que ofrece tres niveles de certificación, es un curso inmersivo en línea con proyectos revisados ​​por expertos que luego evalúan los expertos de la industria.

También en enero, IBM anunció su programa de Aprendizaje de Ciencia de Datos, un programa de 24 meses diseñado para candidatos de trabajo que pueden no tener un título universitario, y consta de tres componentes principales: educación, tutoría y experiencia práctica.

La semana pasada IBM, la Universidad de Pensilvania y la Fundación Linux anunciaron el primer proyecto de código abierto de su tipo que se lanzará el próximo año, que brinda a las universidades de todo el mundo herramientas para construir rápidamente programas de ciencia de datos. IBM y UPenn están creando actualmente un kit curricular con un conjunto de componentes básicos de código abierto para enseñar los conceptos básicos de la ciencia de datos en programas de pregrado y posgrado, como Python y herramientas y marcos de código abierto. También incluirá diapositivas, documentación, código y conjuntos de datos, que podrían adoptarse o actualizarse. Las universidades pueden acceder al kit, gratis desde Git Hub.

“En realidad, hay un número creciente de programas de ciencia de datos que las universidades están poniendo a disposición de los estudiantes hoy en día”, dijo Fleming. “Con un programa de ciencia de datos, los estudiantes deben buscar una combinación de estadística matemática y ciencias de la computación. Existe un requisito de conocimiento para comprender la teoría de la ciencia de datos, el uso de las matemáticas y más. Sin embargo, el programa de IBM se centra específicamente en demostrar que esas habilidades tienen se aplicó para desarrollar un resultado de proyecto “.

Ana Paula Appel, científica de datos maestros de IBM Research en Brasil, y la primera persona en el país en obtener la certificación, dijo:” Es una gran cosa “. Appel, quien terminó el programa en cuatro meses, agregó: “Es difícil demostrar que puede manejar proyectos líderes con clientes”, y la certificación “les da a los clientes la certeza de que están obteniendo personas que pueden hacer el trabajo”. Dijo la certificación [shows clients] de que “realmente conoce la ciencia de datos aplicados, no solo una habilidad teórica. Eso es importante”.

Appel y sus colegas recibieron la certificación como empleados de IBM sin costo alguno. Mientras que la primera clase de 140 eran todos empleados de IBM, Fleming observó que está abierto a cualquiera . Pero aunque agradecida por su certificación gratuita, Appel admitió que el programa “el costo es muy alto” para quienes no pertenecen a IBM.

Mientras tanto, para los técnicos que no son de IBM que necesitarán “ahorrar” para los cursos y la certificación, Fleming enfatizó la demanda crítica de la industria para los científicos de datos y ofrece la siguiente sugerencia: ” Los conjuntos de habilidades imprescindibles necesarios para los puestos de nivel de entrada tendrían que ser una comprensión básica de la estrategia comercial, las estadísticas y la informática “.

El programa de cuencas hidrográficas, dijo Fleming, demuestra cómo “IBM se compromete a ayudar a las organizaciones a llenar la brecha científica cada vez mayor en nuestras filas. Nuestra esperanza es que estos pasos, entre otros, ayuden a construir un camino sólido hacia la experimentación, el desarrollo y la implementación sostenidos de IA. Hacerlo acelerará el viaje hacia la IA y ayudará a mejorar el rendimiento, la eficiencia y el crecimiento del negocio “.

                                                                                

                                                

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