Carrière dans l'apprentissage automatique : popularité, pourquoi poursuivre, compétences requises

On s'attend à ce que l'IA crée une valeur commerciale d'environ 4 milliards de dollars d'ici la fin de 2022. Plus d'un tiers des entreprises en Inde ont déjà commencé à dépenser en science des données et en apprentissage automatique ou prévoient de le faire dans les temps à venir.

Si nous parlons spécifiquement des perspectives d'emploi pour les ingénieurs en apprentissage automatique, il y a eu une augmentation de plus de 330% des offres d'emploi pour ce poste dans le monde au cours de la période 2015-2018. Le salaire de base moyen d'un ingénieur en apprentissage automatique en Inde est d'environ 700 000 roupies par an, plus que presque tous les autres postes. Pas étonnant que les emplois dans l'IA et l'apprentissage automatique soient considérés comme "les emplois les plus en vogue du siècle". Plongeons plus profondément et apprenons-en plus sur ce que vous pouvez attendre d'une carrière dans l'apprentissage automatique.

Options de carrière dans l'apprentissage automatique

• Ingénieur en apprentissage automatique : Un ingénieur en apprentissage automatique est un professionnel qui forme des machines à faire des prédictions futures. La connaissance de Java, Python, Scala, de la modélisation des données, de la programmation, des probabilités, des algorithmes d'apprentissage automatique, des statistiques et de la conception de systèmes est très importante pour devenir ingénieur en apprentissage automatique.
• Développeur BI : Le rôle d'un développeur BI est d'utiliser des techniques de ML et d'analyse de données pour travailler sur de grandes quantités de données et les rendre utiles aux décideurs d'une entreprise. Un développeur BI doit maîtriser Power BI, Perl, SQL, Python, SQL et les bases de données.
• Scientifique des données : le rôle d'un scientifique des données est quelque peu similaire à celui d'un développeur BI. Un scientifique des données doit également travailler sur de grands ensembles de données pour aider les décideurs d'une entreprise à prendre de meilleures décisions fondées sur des données. Un scientifique des données doit maîtriser la modélisation prédictive, l'apprentissage automatique, la recherche statistique, le Big Data, l'exploration de données et les langages de programmation.
• Concepteur d'apprentissage automatique centré sur l'humain : ce professionnel travaille sur des algorithmes d'apprentissage automatique conçus pour les humains et leurs choix. Donc, si vous utilisez Netflix et d'autres services de ce type, vous saurez comment il vous suggère différents films et séries en fonction de ce que vous avez regardé auparavant. Ainsi, un concepteur d'apprentissage automatique centré sur l'humain utilise des techniques de reconnaissance de formes et de traitement de l'information pour développer des systèmes qui peuvent aider à créer des expériences plus intelligentes basées sur les préférences humaines dans différentes situations.
• Scientifique en traitement du langage naturel ou PNL : Un scientifique en PNL développe ou forme des machines de manière à ce qu'elles apprennent à comprendre différentes langues utilisées par les êtres humains. En d'autres termes, vous pouvez dire que le scientifique de la PNL entraîne des machines à interagir avec les humains. Un scientifique du PNL doit donc savoir comment fonctionne l'apprentissage automatique. De plus, ce professionnel doit être très bon dans au moins une langue parlée par les humains.

Pourquoi les rôles d'apprentissage automatique sont-ils si populaires ?

Il y a eu une explosion figurative dans l'utilisation de l'apprentissage automatique. Vous verrez des algorithmes d'apprentissage intelligents un peu partout - des campagnes de marketing et des e-mails aux applications mobiles et plus encore. Cela indique qu'une carrière dans l'apprentissage automatique est, à l'heure actuelle, l'une des carrières les plus demandées à travers le monde. Donc, si travailler avec des machines intelligentes vous intéresse, c'est l'option de carrière idéale pour vous. Vous devriez commencer à acquérir des compétences pour tirer le meilleur parti des opportunités de carrière en apprentissage automatique.

Mais vous êtes-vous déjà demandé pourquoi l'apprentissage automatique est devenu une compétence si populaire en si peu de temps ? C'est parce que la plupart des entreprises en Inde et dans le monde intègrent l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique dans leurs systèmes existants pour les rendre plus intelligents et plus efficaces.

Alors qu'il y a une course entre les entreprises pour adopter l'apprentissage automatique, afin de croître plus rapidement, la nécessité d'embaucher plus de personnes qualifiées dans l'apprentissage automatique a également augmenté de quelques crans. Les entreprises dépensent volontiers de grosses sommes d'argent dans cette adoption du ML qui comprend l'embauche d'experts, car elles savent ce qui est en jeu ici et comment cet investissement peut apporter d'énormes rendements. Les experts en apprentissage automatique peuvent faire de cette transition une transition transparente et assurer une prise de décision commerciale plus axée sur les résultats à l'avenir.

Dans un article publié dans Forbes, il a été mentionné que les brevets en apprentissage automatique ont augmenté à un taux de 34 % CAGR entre 2013 et 2017. Et vous, quelles entreprises appartiennent la plupart de ces brevets ? Les goûts de Facebook, Intel, IBM, LinkedIn et Microsoft sont au sommet de cette course. Ces entreprises ont réalisé que l'apprentissage automatique et l'IA sont les technologies du futur qui les aideront à bien réussir à l'avenir.

D'autres sociétés ont emboîté le pas. De plus en plus d'entreprises utilisent désormais des applications d'apprentissage automatique, ce qui est l'une des principales raisons de sa popularité ainsi que de la forte demande d'emplois dans ce domaine. Le bon moment pour poursuivre une carrière dans l'apprentissage automatique est maintenant. Si vous cherchez d'autres raisons, lisez la suite !

Pourquoi devriez-vous poursuivre une carrière dans l'apprentissage automatique?

L'apprentissage automatique et l'IA sont les munitions qui alimentent les machines et les robots. L'apprentissage automatique donne aux entreprises la possibilité de créer des programmes capables de modifier et de mettre à jour les machines et de les adapter de manière transparente à différents environnements - pour faire les choses correctement et plus rapidement.

Les entreprises ont besoin de professionnels de l'apprentissage automatique qui peuvent les propulser en tête, au-delà de tous leurs concurrents, en matière d'adoption du ML. Voici quelques raisons supplémentaires pour vous aider à prendre une décision en faveur d'une carrière dans l'apprentissage automatique :

1. L'avenir est à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique. Notre discussion, jusqu'à présent, a suggéré sans équivoque que le ML est la compétence de l'avenir et que vos perspectives d'emploi avec cette compétence ne s'éteindront jamais, pas du moins dans la prochaine décennie ou deux. Et nous avons également partagé des statistiques qui indiquent clairement qu'il y a une pénurie de professionnels qualifiés en ML pour pourvoir des milliers de postes ouverts en ML. Donc, ce que vous devez faire maintenant, c'est acquérir une expertise dans le domaine. Une fois que vous avez fait cela, vous pouvez commencer une carrière à la fois bien rémunérée et sécurisée.

2. Le domaine est idéal pour les personnes intéressées à travailler sur de vrais défis. Les entreprises, à l'ère moderne, sont confrontées à de nombreux défis que l'apprentissage automatique peut les aider à surmonter. Ainsi, après avoir acquis les compétences requises, si vous choisissez de devenir ingénieur ML, l'une des nombreuses options de carrière qui s'offrent à vous, vous travaillerez sur de vrais défis aux conséquences importantes. Vous construirez des solutions qui affectent à la fois les particuliers et les entreprises à un certain niveau. Si vous recherchez un emploi qui vous donne une grande satisfaction, peu d'autres emplois peuvent battre un emploi ML à cet égard.

3. Croissance de carrière exponentielle. Tout a dit que nous devrions accepter que l'apprentissage automatique en soit encore à ses débuts. Cependant, l'avenir semble très prometteur. Ainsi, les personnes qui souhaitent entrer dans ce domaine n'auraient aucun scrupule à prendre cette décision plus tard dans leur vie. Le salaire moyen dans l'apprentissage automatique en fait une option de carrière lucrative pour tout le monde.

Comme il reste encore un long chemin à parcourir pour que cette industrie atteigne son apogée, le salaire que vous gagnez en tant que professionnel du ML continuera de croître chaque année. Tout ce que vous avez à faire est de continuer à vous perfectionner et à vous mettre à jour. Au fur et à mesure que ML progresse et mûrit, vous aurez l'opportunité de connaître une croissance exponentielle de votre carrière et de décrocher un emploi de rêve dans votre entreprise idéale.

4. Possibilité de passer à la science des données. Les professionnels qualifiés en apprentissage automatique ont tellement de possibilités qui s'offrent à eux en ce qui concerne leurs carrières respectives. Avec le bon ensemble de compétences, vous pouvez même enfiler le chapeau d'un data scientist, ce qui est encore une fois une opportunité de carrière très lucrative. Vous pouvez acquérir des compétences qui font de vous une ressource pertinente pour ces deux postes. Une fois que vous le ferez, vous ferez partie d'un voyage passionnant, enrichissant et rempli de connaissances, de défis et d'opportunités.

Compétences en apprentissage automatique

Maintenant que vous savez pourquoi vous devriez choisir une carrière dans l'apprentissage automatique et que vous avez peut-être également pris une décision, laissez-nous vous dire quelques compétences importantes que vous devez posséder pour tirer le meilleur parti de cette opportunité.

• Statistiques et probabilités : votre compréhension des algorithmes est étroitement liée à votre connaissance des théories. Les modèles de Markov cachés, Naive Bayes et Gaussian Mixture, entre autres modèles, en sont d'excellents exemples. Si vous n'êtes pas doué pour les statistiques et les probabilités, vous trouverez ces algorithmes très difficiles à comprendre.
• Évaluation et modélisation des données : pour garantir l'efficacité du processus d'estimation avec ML, il est important d'évaluer l'efficacité de différents modèles à intervalles réguliers. Vous pouvez utiliser différentes méthodes, telles que la régression et la classification, pour mesurer l'erreur ou la précision d'un modèle donné. Vous avez également besoin d'une stratégie d'évaluation pour l'accompagner.
• Algorithmes ML : il est très important de savoir comment fonctionnent les différents algorithmes d'apprentissage automatique et quel algorithme convient à une situation particulière. Vous devrez développer une compréhension de sujets tels que les équations aux dérivées partielles, la descente de gradient, la programmation quadratique, l'optimisation convexe, etc.
• Langages de programmation : pour une carrière dans l'apprentissage automatique, vous devez également maîtriser différents langages de programmation, tels que Java, R, Python et C++. Ces langages vous aideront à différentes étapes de votre projet de machine learning.
• Techniques de traitement du signal : l'extraction de caractéristiques est très importante pour l'apprentissage automatique. Vous devrez peut-être travailler avec plusieurs algorithmes avancés de traitement du signal, notamment les bandlets, les shearlets, les contourlets et les curvelets, entre autres. En savoir plus sur les compétences requises en machine learning.

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Conclusion

Une carrière dans l'apprentissage automatique vous aide à accompagner la révolution numérique qui, nous le savons tous, se produit actuellement dans presque tous les secteurs. Les professionnels compétents en machine learning ont plusieurs avenues qui s'offrent à eux, parmi lesquelles ils peuvent choisir celle qui les intéresse le plus et les rémunérer en fonction de leurs compétences.

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