To kariera w lukratywne czy nie? Jeśli zastanawiasz się nad tym pytaniem, zastanów się ponownie, ponieważ Raport PwC mówi, że 31% kadry zarządzającej martwi się niezdolnością zaspokojenia popytu na umiejętności AI w ciągu najbliższych 5 lat. W tym artykule przedstawię ten temat „Kariera w uczeniu maszynowym i przyszłe możliwości”
Następujące wskaźniki zostaną omówione w tym artykule,
- Fakty i Liczby
- Niezbędny zestaw umiejętności, aby zostać ekspertem w dziedzinie uczenia maszynowego
- Profile zadań uczenia maszynowego
- Wynagrodzenie za pracę w systemach uczących się
- Przyszły zakres uczenia maszynowego
Kariera i przyszły zakres uczenia maszynowego
Fakty i Liczby
Co więcej, zaniedbując wszystkie te zamieszania, że AI / ML będzie stale i nieuchronnie przejmować duże sektory siły roboczej i przyniesie masowe bezrobocie, raport od wiodącej na świecie firmy badawczo-doradczej, Gartner Przedstawia, że sztuczna inteligencja ma utorować drogę dla blisko 2,3 miliona miejsc pracy do roku 2020.
Specjaliści AI, szczególnie w dziedzinie uczenia maszynowego, są bardzo poszukiwani, ponieważ prawie każdy startup (oparty na oprogramowaniu), a także duże przedsiębiorstwo chce zatrudniać osoby posiadające wiedzę Nauczanie maszynowe .
Aby być skuteczną bronią w głównym biznesie, uczenie maszynowe przeszło długą drogę przez tę dekadę. Ale na szczęście wciąż daleko jej do prawdopodobnego zenitu imożemy spodziewać się znacznych postępów w tym zakresie również w najbliższej przyszłości. Tak więc, jeśli jesteś aspirantem sztucznej inteligencji i chcesz zdobyć pracę w branży, jest to najlepszy czas, aby podnieść umiejętności w jednym z kluczowych aspektów sztucznej inteligencji, zwanym uczeniem maszynowym.
Niezbędny zestaw umiejętności, aby zostać ekspertem w dziedzinie uczenia maszynowego
Być może słyszałeś o niektórych mitach związanych z uczeniem maszynowym, że „Nie radzę sobie z matematyką, więc nie mogę zostać specjalistą od uczenia maszynowego”, „Tylko zapaleni programiści mogą programować dla uczenia maszynowego, a nie nowicjusz”, Aby zostać ekspertem w dziedzinie uczenia maszynowego, trzeba mieć umysł kujona ”itp.
Cóż, wszystkie te są naprawdę mity ponieważ przy odpowiednim zaangażowaniu każdy może zdobyć umiejętności uczenia maszynowego. Dzięki odpowiednim wysiłkom i poświęceniu nie tylko zostaniesz inżynierem systemów uczących się, ale także odegrasz ważną rolę w tworzeniu utopijnego świata.
Poznajmy więc podstawowe umiejętności potrzebne do budowania kariery w uczeniu maszynowym.
Język programowania
Chociaż nie ma języka programowania przeznaczonego tylko do uczenia maszynowego, porównując cechy każdego języka programowania zdolnego do uczenia maszynowego, Python wypada lepiej wśród nich.
Ładowanie i odtwarzanie danych, wizualizacja danych, przekształcanie danych wejściowych w macierz numeryczną, a nawet ocena to niektóre podstawowe zadania, które ekspert ds. Uczenia maszynowego wykonywałby na co dzień. Nic dziwnego, Python jest w stanie wykonać za nas te wszystkie ciężkie działania. Co więcej, Python ma również ogromne wsparcie dla bibliotek uczenia maszynowego.
Dlatego jeśli chcesz zostać specjalistą od systemów uczących się, ' z pewnością zmieniłby zasady gry.
Umiejętności matematyczne
Uczenie maszynowe to rozległa dziedzina oparta na niektórych złożonych elementach matematycznych, takich jak rachunek różniczkowy, algebra liniowa, statystyka, prawdopodobieństwo i optymalizacja. Z tego powodu, aby przyspieszyć krzywą uczenia się maszynowego, musisz mieć podstawową wiedzę na temat tych złożonych umiejętności matematycznych.
Algorytmy uczenia maszynowego
Chcąc robić karierę w dziedzinie uczenia maszynowego, należy dobrze znać standardowe implementacje algorytmów uczenia maszynowego. Te algorytmy, które są szeroko dostępne za pośrednictwem bibliotek / pakietów / interfejsów API, są jedną z najbardziej integralnych części uczenia maszynowego.
role i obowiązki administratora Hadoop
Struktury danych
Kolejnym zestawem umiejętności, który musisz zdobyć, aby zostać inżynierem uczenia maszynowego, są „Struktury danych”. Specjaliści ds. Uczenia maszynowego w całej swojej karierze mają pracować nad rozwiązywaniem rzeczywistych problemów, dlatego powinni mieć dogłębną znajomość koncepcji struktur danych (stosy, kolejki, drzewa, wykresy, notacja duże-O, wyszukiwanie, sortowanie itp.).
Analiza i projektowanie systemu
Jaki byłby typowy wynik inżyniera uczenia maszynowego? Oczywiście pod koniec dnia produktem dostarczanym przez inżyniera systemów uczących się jest oprogramowanie. Z tego powodu dogłębna znajomość koncepcji inżynierii oprogramowania i projektowania systemów jest niezbędna do obiecującej kariery w uczeniu maszynowym.
Profile zadań uczenia maszynowego
Jakiego profilu pracy powinieneś zacząć szukać, gdy już zdobędziesz odpowiednie umiejętności uczenia maszynowego? Przyjrzyjmy się bliżej niektórym z najbardziej pożądanych stanowisk pracy w uczeniu maszynowym.
Inżynier uczenia maszynowego
Jednym z najbardziej poszukiwanych profili zawodowych w dziedzinie uczenia maszynowego jest inżynier uczenia maszynowego. Inżynier uczenia maszynowego jest odpowiedzialny za projektowanie i wdrażanie algorytmów uczenia maszynowego, które pomagają rozszyfrować znaczące wzorce na podstawie ogromnych ilości danych.
Data Scientist
Główną rolą Data Scientist jest gromadzenie, analizowanie i interpretowanie dużych ilości nieustrukturyzowanych danych przy użyciu uczenia maszynowego i analizy predykcyjnej, aby uzyskać wgląd i pomóc w projektowaniu przyszłych strategii. Szanse na zatrudnienie w miarę wzrostu analityka danych, jeśli ktoś ma dobre doświadczenie w pracy z uczeniem maszynowym, technologią Big Data i narzędziami analitycznymi.
Analityk danych
Analityk danych wnosi wartość do swojej organizacji, najpierw pozyskując informacje na określony temat, a następnie interpretując je i analizując, a na końcu przedstawiając swoje ustalenia w obszernych raportach. Wykorzystują swoje umiejętności i narzędzia, aby przeprowadzać analizy konkurencji i identyfikować trendy. Analitycy danych mają duże doświadczenie w rachunkowości, ekonomii, statystyce, uczeniu maszynowym i programowaniu.
Architekt danych
Architekci danych, jeden z najbardziej poszukiwanych obecnie specjalistów w dziedzinie uczenia maszynowego, dba o ekosystem dużych zbiorów danych organizacji. Opracowują, konstruują, testują iutrzymywać wysoce skalowalne systemy zarządzania danymi przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego. Po zebraniu danych i wykonaniu ich przetwarzania wsadowego wysyłają je do analizy do analityka danych za pośrednictwem interfejsu API.
tablica obiektów java
Wynagrodzenie za pracę w systemach uczących się
Świat zwraca się w stronę sztucznej inteligencji w prawie wszystkich rodzajach podejmowania decyzji, zarówno start-upy, jak i wielcy giganci technologiczni oferują lukratywne pensje na pożądane stanowiska związane z uczeniem maszynowym, takie jak inżynierowie ML, naukowcy danych itp.
Jeśli chodzi o wynagrodzenie za stanowisko Data Scientist, na wszystkich poziomach doświadczenia i umiejętności, mediana pensji Data Scientist z umiejętnościami Machine Learning w Indiach wynosi około 9 lac, podczas gdy w Stanach Zjednoczonych wynosi około 92 000 USD.
Przedstawiają to poniższe wykresy z Payscale.com:
Z drugiej strony, jeśli mówimy o stanowisku inżyniera uczenia maszynowego, mediana pensji inżyniera uczenia maszynowego w Indiach, na wszystkich poziomach doświadczenia i zestawie umiejętności, wynosi około 7 lac, podczas gdy w USA jest to około 1,12 000 $.
Przedstawiają to poniższe wykresy z Payscale.com:
Przyszły zakres uczenia maszynowego
Przyszłość uczenia maszynowego wygląda obiecująco, ponieważ pula wykwalifikowanych talentów dla inżynierów uczenia maszynowego nie jest jeszcze wystarczająca, aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu na przeszkolonych specjalistów. Z raportu wiodącego internetowego portalu pracy „Indeed” wynika, że od początku 2018 r. Zapotrzebowanie pracodawców na umiejętności w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia się było dwukrotnie większe niż podaż takich wykwalifikowanych specjalistów.
Ponadto badania przeprowadzone przez MarketsandMarkets pokazują, że do 2022 r. Wzrost wielkości rynku systemów uczących się wyniesie 8,81 mld USD.
Jak więc widzisz, w tej dziedzinie jest wiele możliwości, jest to właściwy czas na podniesienie umiejętności w zakresie uczenia maszynowego. Przygotuj się, zdobywając certyfikaty i pracując nad prawdziwymi projektami szczytowymi, aby wykorzystać pojawiające się możliwości kariery w dziedzinie uczenia maszynowego.
Teraz dochodzimy do końca tego artykułu o karierze uczenia maszynowego i przyszłym zakresie. Mam nadzieję, że ten artykuł był wnikliwy!
Edureka ma specjalnie wyselekcjonowany to sprawi, że będziesz biegły w technikach, takich jak uczenie się nadzorowane, uczenie się bez nadzoru i przetwarzanie języka naturalnego. Obejmuje szkolenia dotyczące najnowszych osiągnięć i podejść technicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, takich jak uczenie głębokie, modele graficzne i uczenie się ze wzmocnieniem.
Masz do nas pytanie? Wspomnij o tym w sekcji komentarzy artykułu „Kariera w uczeniu maszynowym i przyszły zakres”, a my skontaktujemy się z Tobą.