Creo que la respuesta a esta pregunta varía de persona a persona. Algunas personas son muy buenas para aprender por sí mismas, mientras que otras prefieren una educación más formal.
Al haber asistido a la universidad, a un campo de entrenamiento de SE, y al haber tomado varios MOOC también, siento que los títulos universitarios han hecho que mi CV se vea bien, pero he aprendido mucho más tomando cursos en línea y asistiendo a un campo de entrenamiento de codificación en San Francisco.
Debería intentar aprender el aprendizaje automático los fines de semana tomando MOOCs. Hay muchos MOOC buenos por ahí:
- UWash 6 cursos de especialización.
- Stanford ML
- Udacity Deep Learning
Personalmente, trataría de obtener una buena comprensión de lo siguiente:
- Me gustaría estudiar por mí mismo la optimización y su aplicación en el aprendizaje automático. ¿Dónde puedo encontrar materiales como libros, planes de estudio, videos, etc.?
- Soy un estudiante que quiere auto-estudiar Contabilidad. ¿Qué libros debo leer?
- ¿Cuál es mejor ir a la escuela o al autoaprendizaje?
- Cómo estudiar la física por cuenta propia y recordarla.
- ¿Puedo estudiar mecatrónica por mi cuenta para saber qué campo me gusta? Si es así, cómo.
- Las principales categorías de problemas que resuelve el aprendizaje automático: predicción, recomendación, clasificación, etc.
- Los diferentes algoritmos que se utilizan para resolver estos problemas. por ejemplo, regresión lineal / logística, redes neuronales, filtrado colaborativo, etc.
- Los pros y los contras de cada algoritmo. ¿Qué algoritmo se debe utilizar cuando? por ejemplo) regresión logística vs SVM
- Domina una de las herramientas de aprendizaje automático disponibles públicamente. p.ej). TensorFlow
Después de esto, resuelva algunos problemas difíciles que tienen buenas soluciones para los expertos de ML disponibles. La mejor manera de hacerlo sería, por supuesto, resolver los ejercicios provistos en los MOOC, pero incluso después de eso sugeriría que busquen algunos problemas más difíciles de resolver. Echa un vistazo a cómo su solución difería de la tuya. Después de esto, trabaja en un gran proyecto por ti mismo que puedas mostrar a los posibles empleadores.
El siguiente paso sería unirse a una empresa de primer nivel como Google, donde puede aprender de los expertos de ML mientras cobra y contribuye a proyectos reales. No hay nada mejor que la experiencia laboral, especialmente trabajar junto con expertos.
La principal ventaja de un curso de maestría sobre el autoaprendizaje es que hace que tu CV se vea mejor. Pero si tiene un buen conjunto de proyectos y habilidades para mostrar y considerando que ya tiene un trabajo de ingeniería de software bien remunerado, creo que los empleadores estarían dispuestos a darle una oportunidad.
Además, si el aprendizaje a través de MOOC no funciona bien, debería considerar asistir a un campo de entrenamiento que se especialice en Aprendizaje automático (tal vez academia zipfian).