Karriere im maschinellen Lernen: Popularität, warum sollten Sie weitermachen, erforderliche Fähigkeiten

Es wird erwartet, dass KI bis Ende 2022 einen Geschäftswert von rund 4 Milliarden US-Dollar schaffen wird. Über ein Drittel der Unternehmen in Indien haben entweder bereits damit begonnen, in Data Science und maschinelles Lernen zu investieren, oder planen dies in der kommenden Zeit.

Wenn wir speziell über die Berufsaussichten für Ingenieure für maschinelles Lernen sprechen, gab es im Zeitraum von 2015 bis 2018 weltweit einen Anstieg der Stellenausschreibungen für diese Position um mehr als 330 %. Das durchschnittliche Grundgehalt eines Ingenieurs für maschinelles Lernen in Indien liegt bei etwa 700.000 Rs pro Jahr, mehr als in fast jeder anderen Position. Kein Wunder, dass Jobs in den Bereichen KI und maschinelles Lernen als „die heißesten Jobs des Jahrhunderts“ gelten. Lassen Sie uns dann tiefer eintauchen und erfahren Sie mehr darüber, was Sie von einer Karriere im maschinellen Lernen erwarten können.

Karrieremöglichkeiten im Machine Learning

• Machine Learning Engineer: Ein Machine Learning Engineer ist ein Fachmann, der Maschinen trainiert, Zukunftsvorhersagen zu treffen. Kenntnisse in Java, Python, Scala, Datenmodellierung, Programmierung, Wahrscheinlichkeit, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistik und Systemdesign sind sehr wichtig, um ein Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden.
• BI-Entwickler: Die Rolle eines BI-Entwicklers besteht darin, mithilfe von ML- und Datenanalysetechniken große Datenmengen zu bearbeiten und sie für die Entscheidungsträger eines Unternehmens nutzbar zu machen. Ein BI-Entwickler muss sich mit Power BI, Perl, SQL, Python, SQL und Datenbanken auskennen.
• Data Scientist: Die Rolle eines Data Scientist ähnelt in gewisser Weise der eines BI-Entwicklers. Ein Datenwissenschaftler muss auch mit großen Datensätzen arbeiten, um den Entscheidungsträgern eines Unternehmens dabei zu helfen, bessere Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Ein Datenwissenschaftler muss sich mit prädiktiver Modellierung, maschinellem Lernen, statistischer Forschung, Big Data, Data Mining und Programmiersprachen auskennen.
• Human-Centered Machine Learning Designer: Dieser Experte arbeitet an Algorithmen für maschinelles Lernen, die für Menschen und ihre Entscheidungen entwickelt wurden. Wenn Sie also Netflix und andere derartige Dienste verwenden, wissen Sie, wie es Ihnen verschiedene Filme und Serien vorschlägt, basierend auf dem, was Sie zuvor gesehen haben. Ein auf den Menschen ausgerichteter Designer für maschinelles Lernen verwendet also Mustererkennungs- und Informationsverarbeitungstechniken, um Systeme zu entwickeln, die dazu beitragen können, intelligentere Erfahrungen auf der Grundlage menschlicher Vorlieben in verschiedenen Situationen zu schaffen.
• Verarbeitung natürlicher Sprache oder NLP-Wissenschaftler: Ein NLP-Wissenschaftler entwickelt oder trainiert Maschinen so, dass sie lernen, verschiedene Sprachen zu verstehen, die Menschen verwenden. Mit anderen Worten, man kann sagen, dass NLP-Wissenschaftler Maschinen trainieren, mit Menschen zu interagieren. Ein NLP-Wissenschaftler muss also wissen, wie maschinelles Lernen funktioniert. Außerdem sollte dieser Fachmann in mindestens einer Sprache, die Menschen sprechen, sehr gut sein.

Warum sind Rollen für maschinelles Lernen so beliebt?

Es hat eine bildliche Explosion in der Nutzung des maschinellen Lernens gegeben. Sie werden intelligente Lernalgorithmen fast überall sehen – von Marketingkampagnen und E-Mails bis hin zu mobilen Anwendungen und mehr. Dies deutet darauf hin, dass eine Karriere im maschinellen Lernen derzeit eine der gefragtesten Karrieren weltweit ist. Wenn Sie also an der Arbeit mit intelligenten Maschinen interessiert sind, dann ist dies die perfekte Karriereoption für Sie. Sie sollten damit beginnen, sich Fähigkeiten anzueignen, um die angebotenen Karrieremöglichkeiten im maschinellen Lernen optimal zu nutzen.

Aber haben Sie jemals darüber nachgedacht, warum maschinelles Lernen in so kurzer Zeit zu einer so beliebten Fähigkeit geworden ist? Dies liegt daran, dass die meisten Unternehmen in Indien und auf der ganzen Welt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in ihre bestehenden Systeme integrieren, um sie intelligenter und effizienter zu machen.

Da es unter Unternehmen einen Wettlauf um die Einführung von maschinellem Lernen gibt, um schneller zu wachsen, ist auch die Notwendigkeit, mehr Mitarbeiter einzustellen, die sich mit maschinellem Lernen auskennen, um einige Stufen gestiegen. Unternehmen geben bereitwillig große Geldsummen für diese ML-Einführung aus, die die Einstellung von Experten beinhaltet, weil sie wissen, worum es hier geht und wie diese Investition enorme Renditen bringen kann. Experten für maschinelles Lernen können dies zu einem nahtlosen Übergang machen und eine ergebnisorientiertere Geschäftsentscheidung für die Zukunft sicherstellen.

In einem in Forbes veröffentlichten Artikel wurde erwähnt, dass Patente im maschinellen Lernen zwischen 2013 und 2017 mit einer CAGR-Rate von 34 % gestiegen sind. Und gehören Sie Unternehmen zu welchen Unternehmen die meisten dieser Patente gehören? Unternehmen wie Facebook, Intel, IBM, LinkedIn und Microsoft stehen in diesem Rennen an der Spitze. Diese Unternehmen haben erkannt, dass maschinelles Lernen und KI die Technologien der Zukunft sind, die ihnen helfen werden, in Zukunft erfolgreich zu sein.

Andere Unternehmen sind diesem Beispiel gefolgt. Wir haben jetzt mehr Unternehmen, die maschinelle Lernanwendungen einsetzen, was einer der Hauptgründe für ihre Popularität sowie die hohe Nachfrage nach Jobs in diesem Bereich ist. Der richtige Zeitpunkt für eine Karriere im maschinellen Lernen ist jetzt. Wenn Sie nach weiteren Gründen suchen, lesen Sie weiter!

Warum sollten Sie eine Karriere im maschinellen Lernen anstreben?

Maschinelles Lernen und KI sind die Munition, die Maschinen und Bots antreibt. Maschinelles Lernen gibt Unternehmen die Möglichkeit, Programme zu erstellen, die Maschinen modifizieren und aktualisieren und sie nahtlos an unterschiedliche Umgebungen anpassen können – damit Dinge richtig und schneller erledigt werden.

Unternehmen brauchen Experten für maschinelles Lernen, die sie bei der Einführung von ML an die Spitze aller Wettbewerber bringen können. Hier sind ein paar weitere Gründe, die Ihnen bei der Entscheidung für eine Karriere im maschinellen Lernen helfen können:

1. Die Zukunft liegt in der künstlichen Intelligenz und dem maschinellen Lernen. Unsere bisherige Diskussion hat ganz eindeutig darauf hingewiesen, dass ML die Fähigkeit der Zukunft ist und dass Ihre Jobaussichten mit dieser Fähigkeit niemals nachlassen werden, nicht zumindest in den nächsten ein oder zwei Jahrzehnten. Und wir haben auch Statistiken geteilt, die eindeutig besagen, dass es an qualifizierten ML-Experten mangelt, um Tausende von offenen ML-Positionen zu besetzen. Was Sie also jetzt tun müssen, ist, sich Fachwissen auf diesem Gebiet anzueignen. Sobald Sie das tun, können Sie eine Karriere beginnen, die sowohl hochbezahlt als auch sicher ist.

2. Das Feld ist ideal für Leute, die daran interessiert sind, an echten Herausforderungen zu arbeiten. Unternehmen stehen in der modernen Ära vor vielen Herausforderungen, bei deren Bewältigung sie durch maschinelles Lernen unterstützt werden können. Wenn Sie sich also nach dem Erwerb der erforderlichen Fähigkeiten dafür entscheiden, ML-Ingenieur zu werden, eine der vielen Karriereoptionen, die Ihnen zur Verfügung stehen, werden Sie an echten Herausforderungen mit erheblichen Konsequenzen arbeiten. Sie werden Lösungen entwickeln, die sowohl Einzelpersonen als auch Unternehmen auf einer bestimmten Ebene betreffen. Wenn Sie auf der Suche nach einem Job sind, der Ihnen eine hohe Zufriedenheit verschafft, können nicht allzu viele andere Jobs einen ML-Job in dieser Hinsicht schlagen.

3. Exponentielles Karrierewachstum. Alles in allem sollten wir akzeptieren, dass sich maschinelles Lernen noch in einem frühen Einführungsstadium befindet. Die Zukunft scheint jedoch sehr rosig. Menschen, die bereit sind, in dieses Feld einzusteigen, hätten also keine Bedenken, diese Entscheidung später in ihrem Leben zu treffen. Das durchschnittliche Gehalt im maschinellen Lernen macht es zu einer lukrativen Karriereoption für alle da draußen.

Da es bis zum Höhepunkt dieser Branche noch ein langer Weg ist, wird das Gehalt, das Sie als ML-Profi verdienen, mit jedem Jahr weiter steigen. Alles, was Sie tun müssen, ist sich ständig weiterzubilden und zu aktualisieren. Während ML voranschreitet und reift, haben Sie die Möglichkeit, ein exponentielles Wachstum in Ihrer Karriere zu erleben und einen Traumjob bei Ihrem idealen Unternehmen zu bekommen.

4. Option zum Wechsel in die Datenwissenschaft. Fachleuten, die sich mit maschinellem Lernen auskennen, stehen so viele Wege offen, wenn es um ihre jeweilige Karriere geht. Mit den richtigen Fähigkeiten können Sie sogar den Hut eines Datenwissenschaftlers aufsetzen, was wiederum eine sehr lukrative Karrieremöglichkeit darstellt. Sie können Fähigkeiten erwerben, die Sie zu einer relevanten Ressource für diese beiden Positionen machen. Sobald Sie dies tun, werden Sie Teil einer Reise, die aufregend, lohnend und voller Wissen, Herausforderungen und Möglichkeiten ist.

Fähigkeiten des maschinellen Lernens

Nachdem Sie nun wissen, warum Sie sich für eine Karriere im maschinellen Lernen entscheiden sollten, und vielleicht auch eine Entscheidung getroffen haben, möchten wir Ihnen einige wichtige Fähigkeiten nennen, die Sie benötigen, um diese Gelegenheit optimal zu nutzen.

• Statistik und Wahrscheinlichkeit: Ihr Verständnis von Algorithmen hat viel mit Ihrem Wissen über Theorien zu tun. Hidden-Markov-Modelle, Naive Bayes und Gaussian Mixture sind neben anderen Modellen großartige Beispiele. Wenn Sie in Statistik und Wahrscheinlichkeit nicht gut sind, werden Sie feststellen, dass diese Algorithmen sehr schwer zu verstehen sind.
• Datenauswertung und Modellierung: Um die Effizienz des Schätzprozesses mit ML sicherzustellen, ist es wichtig, die Wirksamkeit verschiedener Modelle in regelmäßigen Abständen zu evaluieren. Sie können verschiedene Methoden wie Regression und Klassifizierung verwenden, um den Fehler oder die Genauigkeit eines bestimmten Modells zu messen. Dazu gehört auch eine Bewertungsstrategie.
• ML-Algorithmen: Zu wissen, wie verschiedene maschinelle Lernalgorithmen funktionieren und welcher Algorithmus in einer bestimmten Situation passt, ist sehr wichtig. Sie müssten ein Verständnis für Themen wie partielle Differentialgleichungen, Gradientenabstieg, quadratische Programmierung, konvexe Optimierung und andere entwickeln.
• Programmiersprachen: Für eine Karriere im maschinellen Lernen müssen Sie auch in verschiedenen Programmiersprachen wie Java, R, Python und C++ vertraut sein. Diese Sprachen helfen Ihnen in verschiedenen Phasen Ihres maschinellen Lernprojekts.
• Signalverarbeitungstechniken: Die Merkmalsextraktion ist für das maschinelle Lernen sehr wichtig. Möglicherweise müssen Sie mit mehreren fortschrittlichen Signalverarbeitungsalgorithmen arbeiten, darunter unter anderem Bandlets, Shearlets, Contourlets und Curlets. Erfahren Sie mehr über die erforderlichen Skillsets für maschinelles Lernen.

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Fazit

Eine Karriere im maschinellen Lernen hilft Ihnen, an der digitalen Revolution teilzunehmen, von der wir alle wissen, dass sie derzeit in fast allen Branchen stattfindet. Fachleuten, die sich mit maschinellem Lernen auskennen, stehen mehrere Möglichkeiten offen, aus denen sie diejenige auswählen können, die sie am meisten interessiert und sie entsprechend ihren Fähigkeiten bezahlt.

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