6 Kompetenzpakete für maschinelles Lernen, die Ihnen den perfekten Job sichern können

Wären Sie überrascht, wenn wir Ihnen mitteilen würden, dass in Indien über 50.000 Stellenangebote in den Bereichen Data Science und maschinelles Lernen unbesetzt bleiben? Angesichts der Tatsache, dass Machine Learning derzeit eines der heißesten Karrierefelder ist, mag dies schockierend erscheinen, aber es ist die harte Wahrheit. Kennen Sie den Grund für das Nachfrage-Angebot-Paradoxon von Fachleuten in Data Science und ML?

Dies liegt ausschließlich daran, dass es nicht genügend qualifizierte und talentierte Kandidaten gibt, die bereit sind, die boomenden Jobmöglichkeiten in diesen aufstrebenden Bereichen anzunehmen. Gartner behauptet, dass von den 10 Lakh registrierten Unternehmen in Indien bereits 75 % in maschinelles Lernen investiert haben oder bereit sind, zu investieren. Es ist klar, dass die Beschäftigungsmöglichkeiten im maschinellen Lernen in naher Zukunft exponentiell zunehmen werden. Das Gebot der Stunde ist „Upskilling“, um den Anforderungen von ML-Berufsprofilen gerecht zu werden.

Erforderliche Fähigkeiten, um Jobs im Bereich maschinelles Lernen an Land zu ziehen

1. Grundlegende Kenntnisse in Informatik und Programmierung

Um eine erfolgreiche Karriere in ML aufzubauen, müssen Sie zunächst ein tiefes Verständnis der grundlegenden Konzepte der Informatik haben, einschließlich Datenstrukturen (Stapel, Warteschlangen, Bäume, Graphen, mehrdimensionale Arrays usw.); Computerarchitekturen (Speicher, Cache, Bandbreite, verteilte Verarbeitung usw.); Algorithmen ( dynamisches Programmieren, Suchen, Sortieren usw.) und Berechenbarkeit und Komplexität (Big-O-Notation, P vs NP, NP-vollständige Probleme, Näherungsalgorithmen usw.), um nur einige zu nennen.

Sobald Sie diese verstanden haben, müssen Sie lernen, sie beim Schreiben von Code anzuwenden und zu implementieren. Bei der Auswahl einer Programmiersprache können Sie mit Python beginnen. Es eignet sich hervorragend für Anfänger und ist die Lingua Franca des maschinellen Lernens. Sie können Ihre Programmierkenntnisse verbessern, indem Sie an Online-Codierungswettbewerben und Hackathons teilnehmen.

2. Eine starke Beziehung zu Wahrscheinlichkeit und Statistik

Statistiken und Wahrscheinlichkeitskonzepte bilden den Kern zahlreicher ML-Algorithmen. Natürlich ist es unerlässlich, über fundierte Kenntnisse und ein umfassendes Verständnis statistischer Konzepte zu verfügen, einschließlich Mittelwert, Medianwert, Varianz, Ableitungen, Integrale, Standardabweichungen usw.; Verteilungen (uniform, normal, binomial usw.) und die verschiedenen Analysemethoden (ANOVA, Hypothesentests usw.), die sowohl für die Entwicklung von Datenmodellen als auch für deren Validierung unerlässlich sind. Abgesehen von statistischem Flair müssen Sie auch die Grundlagen der Wahrscheinlichkeit wie Bayes-Regel, Wahrscheinlichkeit, Unabhängigkeit, Bayes-Netze, Gaußsche Mischungsmodelle, Markov-Entscheidungsprozesse, Hidden-Markov-Modelle usw. verstehen.

3. Erfahrung in Datenmodellierung und -auswertung

Eines der Hauptziele des maschinellen Lernens ist die Analyse großer Mengen unstrukturierter Daten. Dazu müssen Sie die Kunst der Datenmodellierung kennen. Datenmodellierung ist die Technik zur Schätzung der zugrunde liegenden Datenstruktur eines bestimmten Datensatzes, um die darin verborgenen Muster (Cluster, Korrelationen, Eigenvektoren usw.) aufzudecken und zu identifizieren und auch die Eigenschaften von Instanzen vorherzusagen, die noch nie zuvor gesehen wurden (Klassifizierung, Regression, Anomalieerkennung). , etc.).

Während des Datenmodellierungsprozesses müssen Sie geeignete Genauigkeits-/Fehlermaße (z. B. Log-Loss für die Klassifizierung, Summe der quadratischen Fehler für die Regression usw.) und Bewertungsstrategien (Training-Test-Split, sequenziell) auswählen versus randomisierte Kreuzvalidierung usw.). Bevor Sie also mit der Anwendung von Algorithmen beginnen, müssen Sie sich ein gründliches Verständnis der grundlegenden Konzepte der Datenmodellierung aneignen.

4. Sie verfügen über Software-Engineering-Kenntnisse

Egal, ob Sie Data Scientist oder Machine Learning Engineer sind, Sie müssen über die typischen Software Engineering-Fähigkeiten und -Wissensbasis verfügen. Wenn Sie einen Software-Engineering-Hintergrund haben, großartig! Wenn Sie dies nicht tun, müssen Sie sich über die Best Practices im Software Engineering informieren, darunter Systemdesign, Modularität, Versionskontrolle, Codeanalyse, Anforderungsanalyse, Testen, Dokumentation und vieles mehr. Der nächste Schritt wäre, zu lernen, wie diese Konzepte bei der Entwicklung von Systemschnittstellen zusammenspielen. Das Verständnis der Einzelheiten des Systemdesigns ist unerlässlich, um das Auftreten von Engpässen im Prozess zu verhindern.

5. Erfahren Sie, wie Sie ML-Algorithmen und -Bibliotheken anwenden

Es gibt eine Vielzahl von Bibliotheken/Paketen und APIs, die die Standardimplementierungen von ML-Algorithmen wie Scikit-learn, Theano, Spark MLlib, H2O, TensorFlow usw. enthalten. Das Geheimnis, um das Beste aus ihnen herauszuholen, besteht jedoch darin, zu wissen, wie es geht diese effektiv auf geeignete Modelle anwenden (Neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Nächster Nachbar, Support Vector Machine etc.). Darüber hinaus müssen Sie auch die Lernverfahren (lineare Regression, Gradientenabstieg, genetische Algorithmen, Boosting usw.) kennen, die zu den vorliegenden Daten passen.

Der beste Weg, sich mit ML-Algorithmen, Bibliotheken und deren korrekter Anwendung vertraut zu machen, besteht darin, Online-Herausforderungen in Data Science und Machine Learning anzunehmen.

6. Machen Sie sich mit fortgeschrittenen Signalverarbeitungstechniken vertraut

Die Merkmalsextraktion ist eine der Kernessenzen des maschinellen Lernens. Je nach vorliegendem Problem müssen Sie die Merkmalsextraktion mit geeigneten fortschrittlichen Signalverarbeitungsalgorithmen wie Wavelets, Shearlets, Curvelets, Contourlets, Bandlets usw. durchführen. Gleichzeitig müssen Sie auch die verschiedenen Analysetechniken wie Zeit-Frequenz-Analyse, Fourier-Analyse, Faltung usw.

7. Hören Sie nie auf, sich weiterzubilden und zu lernen

Wie Sie wissen, ist maschinelles Lernen immer noch eine sich entwickelnde Disziplin, und mit der Zeit werden sich neue ML-Konzepte, Algorithmen und Technologien entwickeln. Um mit den sich ändernden Zeiten Schritt zu halten, müssen Sie sich kontinuierlich weiterbilden und neue Fähigkeiten entwickeln. Dazu gehört, sich über die neuesten Tech- und Data-Science-Trends auf dem Laufenden zu halten, mit neuen Tools und Theorien zu arbeiten, wissenschaftliche Zeitschriften zu lesen, in verschiedenen Online-Communities aktiv zu bleiben und vieles mehr. Kurz gesagt, Sie sollten immer den Drang haben, neue Dinge zu lernen.

Schlussfolgern,

Die Anwendungen des maschinellen Lernens haben bereits begonnen, sich in unserem Leben auf eine Weise zu verflechten, die wir uns vorher nicht vorstellen konnten. Gesundheitswesen, Bildung, Finanzen, Wirtschaft – Sie nennen es, maschinelles Lernen ist überall. Solange die Welt weiterhin Daten verarbeitet, wird maschinelles Lernen regieren und uns mit der Zeit dabei helfen, Antworten auf die kompliziertesten Szenarien der realen Welt zu finden. Der Wandel hat begonnen – es ist an der Zeit, sich mit Data Science und Machine Learning für die neue Zukunft zu wappnen.

Beginnen Sie also noch heute und erwerben Sie diese maschinellen Lernfähigkeiten!