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Machine learning y testing

No te quedes atrás.

En los últimos años se han vuelto muy populares las soluciones que utilizan algoritmos de aprendizaje automático (machine learning), los vemos por todos lados, algunas veces de forma más evidente que otras pero ahí están, tenemos por ejemplo los chatbots que se han vuelto un elemento clave en el servicio de atención al cliente, o los sistemas de calificación que abundan en el sector financiero tradicional y más en las fintech o los sistemas de reconocimiento de imágenes que van desde encontrar rostros y clasificar fotos hasta ayudar a los sistemas de conducción automática de vehículos, de tal suerte que se ha convertido en una verdadera revolución y que la misma esta centrada en estos elementos capaces de aprender de la experiencia.

Pero esta ola revolucionaria ha avanzado tan rápido que en el camino se están quedando muchos testers, pero ¿por qué los testers? Básicamente por 2 cosas, la primera es que al ser el último eslabón de las cadenas tradicionales de desarrollo de software casi siempre son los últimos en involucrarse y la segunda es que al ser algo relativamente “nuevo”(tiene mas de 30 años) no hay total entendimiento de lo que implica una solución de este tipo, no solo por los equipos de testing sino en general de todos los involucrados.

Realizar pruebas a este nuevo tipo de software, es un paradigma completamente diferente ya que como tal no estamos validando la ejecución de un sistema, sino que estamos verificando elementos estadísticos de un módelo para medir su nivel de confiabilidad y riesgo. Por lo anterior como testers requerimos de un conjunto completamente diferente de las herramientas tradicionales.

Este curso está pensado para cualquier persona que quiera iniciar en el testing de software basado en modelos de aprendizaje de maquina(machine learning), por lo que los temas previos a conocer son únicamente los siguientes:

* Nociones de estadística y probabilidad (de forma conceptual básica)

* Conocimientos básicos de programación