Guía de certificaciones y certificados de PyTorch

En el cambiante mundo de la inteligencia artificial, PyTorch se ha consolidado como una de las principales plataformas para desarrollar modelos de machine learning y deep learning. Este artículo es una guía completa para entender los certificados y las certificaciones de PyTorch. Veremos por qué merece la pena aprender PyTorch, la diferencia entre certificaciones y certificados, los mejores cursos, y el contexto más amplio de las certificaciones en datos e IA.

¿Por qué es útil aprender PyTorch?

Aprender PyTorch no va solo de dominar una librería: abre la puerta a un sinfín de oportunidades en machine learning (ML) y deep learning (DL). Estas tecnologías están detrás de innovaciones en IA, desde vehículos autónomos hasta medicina personalizada, por lo que las habilidades en estas áreas son muy demandadas.

Machine learning y deep learning te abren grandes carreras

Las carreras en machine learning y deep learning ofrecen grandes perspectivas, con opciones de crecimiento y salarios altos. Los campos de la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) crecen a gran velocidad, con los empleos en IA y ML aumentando casi un 75% en los últimos cuatro años. Esta tendencia seguirá, haciendo que estas carreras sean muy atractivas y rentables.

Si miramos los datos de empleo, vemos que los machine learning engineers, uno de los perfiles clave en IA, cuentan con un salario mediano muy alto. Por ejemplo, el salario de un machine learning engineer puede alcanzar los 200.000 $, y muchos puestos en IA y ML superan ampliamente los 100.000 $. Además de bien remunerados, estos roles impulsan avances tecnológicos en sectores como la salud, la educación, las finanzas o el retail.

El panorama laboral en machine learning e inteligencia artificial es muy prometedor, con una fuerte demanda de profesionales con estas competencias. Según el U.S. Bureau of Labor Statistics, las ocupaciones en informática y tecnología crecerán alrededor de un 15% entre 2021 y 2031, mucho más rápido que la media nacional.

PyTorch es la librería de deep learning más popular

Por su interfaz intuitiva y su grafo computacional dinámico, PyTorch se ha convertido en la favorita de investigadores y desarrolladores. Su popularidad no es solo anecdótica: varias encuestas a desarrolladores y estadísticas de descargas señalan a PyTorch como una de las librerías de ML y DL más usadas junto con scikit-learn, TensorFlow y Keras. PyTorch cuenta con cerca de 400.000 usuarios activos en GitHub y 75,4 k estrellas.

Los frameworks de ciencia de datos en Python más populares, donde se aprecia el crecimiento de PyTorch - fuente

Certificaciones y certificados de PyTorch

Aunque PyTorch en sí no ofrece certificaciones oficiales, el panorama está lleno de certificados y cursos diseñados para que cualquiera adquiera habilidades prácticas usando PyTorch en proyectos de machine learning y deep learning. Antes de ver estos cursos, conviene aclarar la diferencia entre certificaciones y certificados.

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Certificaciones de PyTorch vs. certificados de PyTorch

Es fundamental distinguir entre certificaciones y certificados. Las certificaciones suelen implicar una evaluación integral por parte de un organismo reconocido, mientras que los certificados suelen acreditar la finalización de uno o varios cursos. En el caso de PyTorch, aunque no hay certificaciones formales, existen numerosos certificados de gran calidad que pueden reforzar notablemente tu experiencia y tu CV. Más importante aún, hay muchas certificaciones por rol que incluyen PyTorch y otras herramientas de datos e IA, como veremos más adelante.

Mejores certificados y cursos de PyTorch

Empezar a aprender PyTorch no tiene por qué imponerte. A continuación, tienes una selección de cursos y certificados prácticos de DataCamp para iniciarte con PyTorch.

Deep Learning in Python Skill Track

• ¿Qué es?: Un itinerario de aprendizaje completo sobre deep learning con PyTorch en Python, desde los fundamentos hasta conceptos avanzados.
• Duración: 16 horas.
• Habilidades clave: Crear y desplegar modelos de deep learning en distintas aplicaciones con PyTorch.
• Profesorado: Varios instructores especializados en diferentes aspectos del deep learning.
• Coste: Incluido en DataCamp Premium, desde 12,42 $ al mes.
• Certificado: Statement of Accomplishment al completar.

Intermediate Deep Learning with PyTorch Course

• Qué es: Un curso sobre técnicas avanzadas de deep learning con PyTorch, centrado en CNN y RNN.
• Duración: Aproximadamente 4 horas.
• Habilidades clave: Entrenar redes neuronales robustas, implementar arquitecturas, regularización, dropout, programación de la tasa de aprendizaje, clasificación de imágenes, predicción de series temporales.
• Instructor: Michał Oleszak, Machine Learning Engineer.
• Coste: Incluido en DataCamp Premium, desde 12,42 $ al mes.
• Certificado: Statement of Accomplishment al completar.

Introduction to Deep Learning in PyTorch Course

• Qué es: Una introducción al deep learning con PyTorch: aprende a construir redes neuronales y ajustar hiperparámetros para problemas de clasificación y regresión.
• Duración: 4 horas.
• Habilidades clave: Diferencias entre deep learning y machine learning, entrenamiento de redes neuronales, creación de funciones de pérdida, uso de TorchMetrics para evaluar modelos, resolución de problemas de clasificación y regresión con deep learning en datos tabulares e imágenes.
• Instructora: Maham Khan, Senior Data Scientist.
• Coste: Incluido en DataCamp Premium, desde 12,42 $ al mes.
• Certificado: Statement of Accomplishment al completar.

Deep Learning for Text With PyTorch Course

• Qué es: Un curso para aplicar deep learning al procesamiento de texto con PyTorch: preprocesado, codificación y construcción de modelos para clasificación y generación.
• Duración: 4 horas.
• Habilidades clave: Técnicas de preprocesamiento de texto (tokenización, stemming, lematización), uso de CNN y RNN para clasificación de texto, generación de texto con RNN y GAN, aprovechamiento de modelos preentrenados para clasificación de texto, comprensión de la arquitectura Transformer.
• Instructor: Shubham Jain, Data Scientist.
• Coste: Incluido en DataCamp Premium, desde 12,42 $ al mes.
• Certificado: Statement of Accomplishment al completar.

Deep Learning for Images with PyTorch Course

• Qué es: Un curso dedicado a aplicar PyTorch a tareas con imágenes como clasificación, detección de objetos, segmentación y generación de imágenes con modelos de deep learning.
• Duración: 4 horas.
• Habilidades clave: Clasificación de imágenes con CNN, detección de objetos con bounding boxes, segmentación con máscaras y generación de imágenes con GAN.
• Instructor: Michał Oleszak, Machine Learning Engineer.
• Coste: Incluido en DataCamp Premium, desde 12,42 $ al mes.
• Certificado: Statement of Accomplishment al completar.

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Más allá de PyTorch: certificaciones por rol

Aunque el dominio de herramientas es valioso, en las carreras de IA y machine learning a menudo se valoran aún más las certificaciones por rol. Entender cómo se combinan el manejo de herramientas y la preparación para un rol puede guiar tu aprendizaje hacia objetivos más estratégicos y con mayor impacto.

El valor de las certificaciones centradas en herramientas

Las certificaciones de herramientas, como las de AWS, Tableau o Azure, validan tus habilidades técnicas en plataformas o tecnologías específicas. Son especialmente útiles para demostrar dominio de herramientas muy extendidas en la industria. Su desventaja es que se centran en el uso de esas herramientas concretas, y no tanto en las meta‑habilidades necesarias para triunfar en un determinado rol.

El valor de las certificaciones por rol

Las certificaciones por rol, en cambio, evalúan tu capacidad para desempeñar funciones concretas y están diseñadas para prepararte para puestos específicos dentro del sector tecnológico. Suelen tener mucho peso porque implican un conjunto de competencias integral que trasciende el uso de una sola herramienta.

Certificaciones por rol con DataCamp

DataCamp ofrece certificaciones especializadas, adaptadas a los distintos roles en el ámbito de los datos, para que puedas validar tu experiencia y reforzar tu posición en la carrera profesional que elijas. DataCamp ofrece estas certificaciones gratis a sus suscriptores Premium.

Data Analyst Certification

• Perfil objetivo: Ideal para profesionales que quieran dominar el análisis de datos con Python, R, SQL y Tableau.
• Ámbitos clave de aprendizaje: Incluye manipulación de datos, visualización y análisis estadístico, para extraer insights valiosos de los datos.
• Composición del programa: Combina cursos, ejercicios prácticos y proyectos para garantizar una comprensión sólida de los principios del análisis de datos.

Data Scientist Certification

• Perfil objetivo: Pensada para futuros data scientists, se centra en habilidades esenciales como análisis estadístico, machine learning y data wrangling.
• Ámbitos clave de aprendizaje: Un programa amplio que abarca desde análisis exploratorio, machine learning y deep learning, hasta áreas como el procesamiento de lenguaje natural (NLP).
• Composición del programa: Profundiza en prácticas y herramientas de data science, con proyectos prácticos para afianzar lo aprendido.

Data Engineer Certification

• Perfil objetivo: Dirigida a quienes les apasiona la ingeniería de datos, se centra en desarrollar infraestructuras y pipelines de datos escalables.
• Ámbitos clave de aprendizaje: Procesamiento de big data, uso de herramientas de ingeniería de datos (como Spark) y gestión de bases de datos.
• Composición del programa: Combina fundamentos teóricos con aplicaciones prácticas para capacitarte en la construcción de sistemas eficaces de almacenamiento y procesamiento de datos.

Con estas certificaciones, DataCamp no solo verifica tus competencias, sino que también impulsa tu credibilidad profesional, ofreciéndote una vía estructurada para dominar las capacidades específicas de tu rol en el ámbito de los datos.