Kariéra strojového učení a budoucí rozsah

Tento článek vám pomůže pochopit kariéru strojového učení a jak dobrý je budoucí obor v této oblasti s platy různých rolí.

Je kariéra v lukrativní nebo ne? Pokud máte tuto otázku na mysli, přehodnoťte to, protože Zpráva PwC říká, že 31% vedoucích pracovníků se obává neschopnosti uspokojit poptávku po dovednostech AI v příštích 5 letech. V tomto článku uvedu toto téma „Kariéra strojového učení a budoucí rozsah“

Následující ukazatele budou popsány v tomto článku,





Kariéra strojového učení a budoucí rozsah

Fakta a čísla

Kromě toho zanedbání všech těchto zmatků, že AI / ML trvale a nevyhnutelně převezme velké sektory pracovní síly a přinese hromadnou nezaměstnanost, zpráva od přední světové výzkumné a poradenské společnosti, Gartner líčí, že se očekává, že AI připraví půdu pro téměř 2,3 milionu pracovních míst do roku 2020.

Profesionálové v oblasti umělé inteligence, zejména v oblasti strojového učení, jsou velmi žádaní, protože téměř každý startup (založený na softwaru), stejně jako velký podnik, chce najmout lidi, kteří mají znalosti o Strojové učení .



Kdo je ML Engineer?

Aby bylo strojové učení účinnou zbraní hlavního proudu podnikání, prošlo v tomto desetiletí dlouhou cestou. Ale naštěstí je to ještě daleko od jeho pravděpodobného zenitu amůžeme z toho v blízké budoucnosti očekávat důkladný pokrok. Takže pokud jste uchazeč o AI, který chce získat práci v tomto odvětví, je nejlepší čas na zvyšování kvalifikace s jedním z klíčových aspektů AI, s názvem strojové učení.

Sada základních dovedností, která se stane odborníkem na strojové učení

Možná jste slyšeli o některých mýtech o dovednostech strojového učení, že „mám špatnou matematiku, takže se nemohu stát profesionálem strojového učení“, „Programování pro strojové učení mohou provádět pouze hardcore programátoři, a ne nováček“, „ Aby se stal odborníkem na strojové učení, vyžaduje to pitomost “atd.



To vše jsou opravdu mýty protože se správným nasazením může každý získat dovednosti strojového učení. S platným úsilím a odhodláním nebudete jen inženýrem strojového učení, ale také budete hrát důležitou roli při vytváření utopického světa.

Poznejme tedy základní dovednosti pro vybudování kariéry ve strojovém učení.

Programovací jazyk

Ačkoli neexistuje žádný programovací jazyk určený pouze pro strojové učení, při srovnání charakteristik každého programovacího jazyka schopného provádět strojové učení vypadá Python mezi nimi lépe.

Načítání a hraní dat, vizualizace dat, transformace vstupů do numerické matice a rovnoměrné vyhodnocení jsou některé základní úkoly, které by odborník na strojové učení prováděl každý den. Není divu, že Python za nás dokáže všechny tyto těžké zvedání. Python má navíc obrovskou podporu pro knihovny strojového učení.

Proto, pokud chcete být profesionálem v oblasti strojového učení, ' by určitě změnil hru.

jak vytvořit řadu objektů v Javě

Matematické dovednosti

Strojové učení je rozsáhlé pole postavené na některých složitých matematických prvcích, jako je počet, lineární algebra, statistika, pravděpodobnost a optimalizace. Z tohoto důvodu musíte pro urychlení křivky učení strojového učení mít základní znalosti o těchto složitých matematických dovednostech.

Algoritmy strojového učení

Pokud se chce někdo věnovat kariéře v oblasti strojového učení, měl by dobře znát standardní implementace algoritmů strojového učení. Tyto algoritmy, které jsou široce dostupné prostřednictvím knihoven / balíčků / API, jsou jednou z nejdůležitějších součástí strojového učení.

Datové struktury

Další sadou dovedností, kterou musíte na cestě stát se inženýrem strojového učení, jsou datové struktury. Profesionálové v oblasti strojového učení by po celou svou kariéru měli pracovat na řešení problémů v reálném světě, proto by měli mít důkladné znalosti o koncepcích datových struktur (zásobníky, fronty, stromy, grafy, notace big-O, vyhledávání, třídění , atd.).

Analýza a návrh systému

Jaký by byl typický výstup inženýra strojového učení? Samozřejmě na konci dne je výstupem inženýra strojového učení software. To je důvod, proč jsou hluboké znalosti konceptů softwarového inženýrství a návrhu systému nezbytné pro slibnou kariéru ve strojovém učení.

Profily pracovních úloh strojového učení

Jaký typ pracovního profilu byste měli začít hledat, jakmile získáte správné dovednosti strojového učení? Podívejme se blíže na některé z nejžádanějších pracovních rolí strojového učení.

Inženýr strojového učení

Jedním z nejvyhledávanějších pracovních profilů v oblasti strojového učení je inženýr strojového učení. Inženýr strojového učení je zodpovědný za návrh a implementaci algoritmů strojového učení, které pomáhají dešifrovat smysluplné vzory z obrovského množství dat.

Datový vědec

Hlavní rolí Data Scientist je shromažďovat, analyzovat a interpretovat velké množství nestrukturovaných dat pomocí strojového učení a prediktivní analýzy, za účelem získání přehledu a pomoci navrhnout budoucí strategie. Šance na získání zaměstnání jako datový vědec se zvyšuje, pokud má někdo dobrou praktickou zkušenost s prací se strojovým učením, technologií Big Data a analytickými nástroji.

Analytik dat

Analytik dat dodává své organizaci hodnotu tím, že nejprve získá informace o konkrétním tématu, poté je interpretuje a analyzuje a nakonec prezentuje svá zjištění v komplexních zprávách. Využívají své dovednosti a nástroje k poskytování konkurenční analýzy a identifikaci trendů. Analytici dat mají silné znalosti v oblasti kalkulu, ekonomiky, statistiky, strojového učení a programování.

Datový architekt

Jeden z nejžádanějších odborníků na strojové učení v současnosti, datoví architekti, se stará o ekosystém velkých dat v organizacích. Vyvíjejí, konstruují, testují audržovat vysoce škálovatelné systémy pro správu dat pomocí algoritmů Machine Learning. Po shromáždění dat a provedení dávkového zpracování je odešlou k analýze datovému vědci pomocí API.

Strojové učení Pracovní místa Plat

Svět se obrací k AI pro téměř všechny druhy rozhodování, a to jak začínající podniky, tak velké technologické giganty, nabízejí lukrativní platy pracovním místům strojového učení na vyžádání, jako jsou ML Engineers, Data Scientist atd.

součet číslic čísla v Javě

Pokud jde o odměnu za pracovní pozici Data Scientist, na všech úrovních zkušeností a dovednostech je střední plat Data Scientist with Machine Learning Skills v Indii kolem 9 lac a zatímco v USA je to kolem 92 000 $.

Níže uvedené grafy z Payscale.com to znázorňují:

Na druhou stranu, když mluvíme o pracovní pozici inženýra strojového učení, střední plat strojního učitele v Indii je na všech úrovních zkušeností a dovednostech kolem 7 lac, zatímco v USA je to kolem 1,12 000 $.

Níže uvedené grafy z Payscale.com to znázorňují:

Budoucí rozsah strojového učení

Budoucnost strojového učení vypadá slibně, protože skupina kvalifikovaných talentů pro inženýry strojového učení ještě nestačí k uspokojení rostoucí poptávky po vyškolených profesionálech. Zpráva předního online pracovního portálu „Indeed“ uvádí, že od začátku roku 2018 je poptávka zaměstnavatelů po dovednostech AI a ML konzistentní s dvojnásobnou nabídkou těchto kvalifikovaných odborníků.

Výzkum společnosti MarketsandMarkets navíc ukazuje, že do roku 2022 bude růst velikosti trhu strojového učení činit 8,81 miliardy USD.

Jak tedy vidíte, v této oblasti se skrývá spousta příležitostí, je správný čas na zvyšování kvalifikace v oblasti strojového učení. Připravte se na získání certifikátu a práce na vyvrcholení reálných projektů, abyste využili možnosti kariérního učení, které se vám naskytnou.

Nyní s tím přicházíme na konec tohoto článku Kariéra strojového učení a budoucí rozsah. Doufám, že tento článek byl bystrý!

Edureka má speciálně upravený díky nimž zvládnete techniky, jako je supervidované učení, nekontrolované učení a zpracování přirozeného jazyka. Zahrnuje školení o nejnovějších pokrokech a technických přístupech v oblasti umělé inteligence a strojového učení, jako je Deep Learning, Graphical Models a Reinforcement Learning.

Máte na nás dotaz? Uveďte to prosím v sekci komentářů v článku „Kariéra strojového učení a budoucí rozsah“ a my se vám ozveme.