Karriereweg für maschinelles Lernen: 5 anspruchsvolle und vielfältige Rollen
Veröffentlicht: 2019-12-09Der Markt für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ist derzeit sehr heiß.
Es ist keine Überraschung, dass der Talentmarkt für künstliche Intelligenz derzeit brandaktuell ist. Tatsächlich behauptet Gartner, dass der Geschäftswert von KI im Jahr 2022 bei 3,9 Billionen US-Dollar liegen wird, während IDC schätzt, dass die weltweiten Ausgaben für kognitive und künstliche Intelligenzsysteme bis 2022 77,6 Milliarden US-Dollar erreichen werden. Lesen Sie : Zukünftiger Umfang des maschinellen Lernens
Ein Bericht des McKinsey Global Institute aus dem Jahr 2019 bekräftigt die enorme Wirkung, die KI in naher Zukunft haben wird, und besagt, dass KI und ML das Potenzial haben, einen zusätzlichen Geschäftswert von rund 1,4 bis 2,6 Billionen US-Dollar im globalen Marketing und Vertrieb zu schaffen bis 2020 weitere 1,2 bis 2 Billionen US-Dollar für Supply-Chain-Management und Fertigung.
Was zeigen diese Statistiken?
Diese Statistiken zeigen nur, wie KI und ML die Branche in einem beispiellosen Tempo durchdringen. Heutzutage nutzt fast jeder Sektor der Branche – Gesundheitswesen, Bildung, Einzelhandel, Fertigung, Lieferkette und Logistik, BFSI und sogar Governance – die Anwendungen von KI und ML auf die eine oder andere Weise. Mit zunehmender Akzeptanz dieser intelligenten Technologien steigt natürlich auch die Nachfrage nach qualifizierten Fachleuten für KI und ML. Dies ist die Zeit, um Ihren Karriereweg im Bereich maschinelles Lernen aufzubauen!
Laut einem Indeed-Bericht aus dem Jahr 2019 ist Machine Learning Engineer der Job Nr. 1 in der Liste der besten Jobs in den USA und verzeichnet ein sattes Wachstum von 344 % bei einem Durchschnittsgehalt von 146.085 USD pro Jahr. In Indien beträgt das nationale Durchschnittsgehalt für Stellen im maschinellen Lernen 11.05.748 ₹.
Die Nachfrage nach talentierten und qualifizierten Fachleuten im maschinellen Lernen ist derzeit auf ihrem Höhepunkt und wird in Zukunft nur noch weiter eskalieren. Das Tolle an einer Karriere im Bereich maschinelles Lernen ist, dass sie neben Arbeitszufriedenheit und Sicherheit auch eine hohe jährliche Vergütung und ein schnelles Karrierewachstum verspricht. Ein Grund mehr, den Aufbau einer Karriere im Bereich maschinelles Lernen in Betracht zu ziehen.
Inhaltsverzeichnis
Karrierewege für maschinelles Lernen
Sobald Sie die richtigen ML-Kenntnisse erworben haben, sind hier die fünf vielversprechendsten Karrierewege für maschinelles Lernen, die Sie anstreben können:
1. Ingenieur für maschinelles Lernen
Wie bereits erwähnt, ist der Karriereweg eines Machine Learning Engineer einer der begehrtesten und vielversprechendsten im Bereich Data Science. Machine Learning Engineers befassen sich hauptsächlich mit dem Design und der Entwicklung von ML-Systemen und -Anwendungen unter Verwendung von ML-Algorithmen und -Tools.
Ihre Aufgabe ist es, effiziente selbstlernende ML-Anwendungen zu gestalten und zu entwickeln, indem sie statistische Analysen durchführen und sie anhand von Testergebnissen optimieren. Sie führen auch verschiedene ML-Experimente mit Programmiersprachen wie Python, Java, Scala, R und C++ durch, um nur einige zu nennen.
Erforderliche Fähigkeiten: Ein Machine Learning Engineer muss über solide Grundkenntnisse in Mathematik, Statistik und Programmierung verfügen. Er/sie sollte sich mit Softwarearchitektur, Systemdesign, Datenstrukturen, Datenmodellierung und ML-Algorithmen auskennen. Lesen Sie mehr über die maschinellen Lernfähigkeiten.
2. Datenwissenschaftler
Das Berufsbild eines Datenwissenschaftlers wurde von einem Harvard Business Review-Artikel als „sexiest Job of the 21st Century“ gepriesen. Wenn dies nicht die Popularität dieses Karrierewegs für maschinelles Lernen begründet, was dann!
Data Scientists sind hochkarätige Experten, die fortschrittliche Technologien (wie Big Data, KI, ML, Deep Learning usw.) und Analysetools täglich nutzen, um riesige Datenmengen zu sammeln, zu speichern, zu verarbeiten, zu analysieren und zu interpretieren. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, wertvolle Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu extrahieren, die in Geschäftswert umgewandelt werden können.
Erforderliche Fähigkeiten : Genau wie ein ML-Ingenieur muss ein Data Scientist über gute Kenntnisse in Mathematik, Statistik und Programmierung (hauptsächlich in Python) verfügen. Data Scientists müssen auch gründliche Erfahrung mit Data Mining und der Anwendung verschiedener statistischer Forschungstechniken und der Nutzung von Big-Data-Plattformen (Hadoop, Pig, Hive, Spark, Flume usw.) haben. Lesen Sie mehr über Data-Science-Fähigkeiten.
Quelle
3. NLP-Wissenschaftler
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zielt darauf ab, Maschinen die Fähigkeit zu verleihen, natürliche menschliche Sprachen zu verstehen. NLP-Wissenschaftler sind hauptsächlich dafür verantwortlich, Maschinen und Anwendungen zu entwerfen und zu entwickeln, die die Sprachmuster einer menschlichen Sprache lernen und auch gesprochene Wörter in andere Sprachen übersetzen können. Das Ziel hier ist es, Maschinen dabei zu helfen, menschliche Sprachen so natürlich zu verstehen wie Menschen. Grammatik und Duolingo sind zwei hervorragende Beispiele für NLP-Anwendungen.
Erforderliche Fähigkeiten : Da die Hauptaufgabe von NLP-Wissenschaftlern darin besteht, Maschinen das Verständnis der Nuancen menschlicher Sprachen beizubringen, müssen sie die Syntax, Rechtschreibung und Grammatik mindestens einer Sprache fließend beherrschen (je mehr, desto besser). Außerdem sollten sie über grundlegende ML-Kenntnisse verfügen.
4. Softwareentwickler/Ingenieur (KI/ML)
Softwareentwickler/Ingenieure mit Spezialisierung auf AI/ML sind die kreativen Köpfe hinter intelligenten Computerprogrammen. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, effiziente ML-Algorithmen und -Anwendungen zu entwickeln. Softwareentwickler/Ingenieure entwerfen, entwickeln und installieren KI/ML-Softwarelösungen; spezifische Computerfunktionen erstellen; Bereiten Sie Produktdokumentationen, Flussdiagramme, Layouts, Diagramme, Diagramme usw. für die Visualisierung vor; Code schreiben und testen; Erstellen Sie technische Spezifikationen, aktualisieren und warten Sie Systeme und vieles mehr.
Erforderliche Fähigkeiten : Softwareentwickler/Ingenieure (AI/ML) müssen in der Programmierung in mehreren Programmiersprachen, einschließlich Python, Java, R, C, C++, Scala usw., bewandert sein. Sie müssen über ein gutes Verständnis von Betriebssystemen, Datenstrukturen, unter anderem Datenarchitektur, Computerarchitektur, Datenanalyse, verteilte Verarbeitung, Softwaretests und Debugging. Außerdem müssen sie über umfassende Kenntnisse von ML-Konzepten, -Algorithmen, -Systemen und -Tools verfügen.
Quelle
5. Human-Centered Machine Learning Designer
Maschinelles Lernen hat einen exklusiven Zweig, der sich dem Entwerfen von ML-Algorithmen widmet, die sich auf den Menschen konzentrieren. Daher der Name Human-Centered Machine Learning. Human-Centered Machine Learning Designer sind dafür verantwortlich, intelligente Systeme zu schaffen, die durch Informationsverarbeitung und Mustererkennung die Vorlieben und Verhaltensmuster einzelner Menschen „lernen“ können.
Diese Systeme erfordern nur minimale oder keine menschliche Intervention oder sogar umständliche Programme, um alle denkbaren Benutzerszenarien zu berücksichtigen. Die Recommendation Engine von Netflix und Amazon ist ein hervorragendes Beispiel für Human-Centered Machine Learning.
Erforderliche Fähigkeiten : Wie bei jedem Karriereweg im Bereich maschinelles Lernen müssen Human-Centered Machine Learning Designer auch über ein tiefgreifendes Verständnis verschiedener ML-Konzepte, Algorithmen und ihrer Funktionsweise verfügen. Sie sollten auch eine gute Basis in Mathematik und Statistik sowie Programmierkenntnisse haben.
Fazit
Während dies die fünf wichtigsten Karrierewege für maschinelles Lernen sind, gibt es viele andere Karrierewege in diesem Bereich, wie z. B. Datenanalyst, Datenarchitekt, Cloud-Architekt und Business-Intelligence-Entwickler, um nur einige zu nennen. Letztendlich hängt die Wahl eines Karrierewegs im Bereich Machine Learning von Ihnen ab – worauf Sie sich spezialisieren möchten und welche Fähigkeiten Sie haben und erwerben möchten.
Viele Branchen setzen maschinelles Lernen für unterschiedliche Zwecke ein, sodass die Nachfrage von Tag zu Tag steigt. Wenn Sie mehr über Karrieren in maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz erfahren möchten, lesen Sie die Advanced Certification in Machine Learning and Cloud von IIT Madras und upGrad.
Welche Fähigkeiten sind erforderlich, um sich für eine Karriere im ML zu entscheiden?
Verschiedene Berufe des maschinellen Lernens erfordern unterschiedliche Fähigkeiten, um die Anforderungen ihrer Aufgaben zu erfüllen. Die erste und wichtigste Voraussetzung sind Programmierkenntnisse in einer Programmiersprache (jede Programmiersprache wie Python, C++, C, Java usw.). Zweitens ist das Wissen über grundlegende Statistiken und Kalkül eine weitere wichtige Fähigkeit, die sich beim Erstellen von Algorithmen für maschinelles Lernen als nützlich erweist. Maschinelle Lernende profitieren von Kenntnissen in Data Engineering und Software Engineering. Studenten, die an einer Karriere im maschinellen Lernen interessiert sind, müssen nicht alle diese Fähigkeiten besitzen, da sie sie im Laufe der Zeit erlernen können.
Wie hängen maschinelles Lernen und Data Science zusammen?
Maschinelles Lernen ist eines der interessantesten Werkzeuge in der aktuellen Data-Science-Welt. Es ist eines der zahlreichen Tools, die im Bereich Data Science verfügbar sind. Data Science ist eine interdisziplinäre Domäne, die die umfangreichen Datenmengen und die Rechenleistung nutzt, die ihr zur Verfügung stehen, um Erkenntnisse zu generieren. Mit anderen Worten, es ist ein Bereich in der technologischen Welt, der sich darauf konzentriert, Bedeutung und Erkenntnisse aus einer riesigen Datenmenge zu extrahieren. Wohingegen maschinelles Lernen eine Reihe von datenwissenschaftlichen Ansätzen ist, die es Computern ermöglichen, Daten zu verstehen. Diese Verfahren liefern gute Ergebnisse, ohne dass explizite Regeln programmiert werden müssen.
Welche ist die bevorzugte Programmiersprache für Machine-Learning-Experten?
Python ist die am meisten bevorzugte Programmiersprache für maschinelle Lerner. Die meisten IT-Giganten bevorzugen aus vielen Gründen Python. Für maschinelles Lernen ist eine kontinuierliche Datenverarbeitung erforderlich, und Python verfügt über integrierte Bibliotheken und Pakete für fast jede Aufgabe. Bei der Arbeit mit komplexen Machine Learning-Anwendungen helfen diese Funktionen Machine Learning-Experten dabei, die Entwicklungszeit zu verkürzen und die Produktivität zu steigern. Die einfache Syntax von Python und die Betonung der Lesbarkeit des Codes ermöglichen es Entwicklern von maschinellem Lernen, sich auf ihr Schreiben zu konzentrieren, anstatt darauf, wie sie es schreiben. Das Multi-Paradigma und die flexible Struktur von Python ermöglichen es Ingenieuren für maschinelles Lernen, ein Problem auf die einfachste Art und Weise anzugehen.