Percorso professionale di apprendimento automatico: 5 ruoli impegnativi e diversificati
Pubblicato: 2019-12-09Il mercato dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico è estremamente caldo in questo momento.
Non sorprende che il mercato dei talenti dell'intelligenza artificiale sia al momento rovente. In effetti, Gartner sostiene che il valore aziendale dell'IA raggiungerà i 3,9 trilioni di dollari nel 2022, mentre IDC stima che la spesa mondiale per i sistemi cognitivi e di intelligenza artificiale raggiungerà i 77,6 miliardi di dollari entro il 2022. Leggi : Scopo futuro dell'apprendimento automatico
Ripristinando l'enorme impatto che l'IA è destinata a creare nel prossimo futuro, un rapporto del 2019 del McKinsey Global Institute afferma che l'IA e il ML hanno il potenziale per creare un valore aziendale aggiuntivo di circa 1,4-2,6 trilioni di dollari in marketing e vendite globali e altri 1,2-2 trilioni di dollari in gestione e produzione della catena di approvvigionamento entro il 2020.
Cosa descrivono queste statistiche?
Queste statistiche mostrano solo come l'IA e il machine learning stiano penetrando nel settore a un ritmo senza precedenti. Oggi, quasi tutti i settori del settore - sanità, istruzione, vendita al dettaglio, produzione, catena di approvvigionamento e logistica, BFSI e persino governance - sfruttano in un modo o nell'altro le applicazioni di AI e ML. Naturalmente, poiché l'adozione di queste tecnologie intelligenti è in aumento, aumenta anche la domanda di professionisti qualificati in AI e ML. Questo è il momento di costruire il tuo percorso professionale di Machine Learning!
Secondo un rapporto Indeed del 2019 , Machine Learning Engineer è il lavoro n. 1 nell'elenco dei migliori lavori negli Stati Uniti, registrando un'enorme crescita del 344% con uno stipendio medio di $ 146.085 all'anno. In India, lo stipendio medio nazionale per i lavori di Machine Learning è di ₹ 11.05.748.
La domanda di professionisti di talento e qualificati nell'apprendimento automatico è al culmine ora e in futuro aumenterà solo ulteriormente. Il bello di una carriera in Machine Learning è che, oltre alla soddisfazione e alla sicurezza sul lavoro, promette anche un ingente compenso annuale e una rapida crescita della carriera. Motivo in più per considerare la creazione di un percorso professionale di Machine Learning.
Sommario
Percorsi professionali di apprendimento automatico
Dopo aver acquisito le giuste competenze di machine learning, ecco i cinque migliori percorsi professionali di Machine Learning a cui puoi aspirare:
1. Ingegnere di apprendimento automatico
Come dicevamo in precedenza, un percorso professionale di Machine Learning Engineer è uno dei più ambiti e promettenti nel campo della Data Science. Gli ingegneri dell'apprendimento automatico si occupano principalmente della progettazione e dello sviluppo di sistemi e applicazioni ML utilizzando algoritmi e strumenti ML.
Il loro compito è modellare e sviluppare efficienti applicazioni di apprendimento automatico mediante l'esecuzione di analisi statistiche e la messa a punto utilizzando i risultati dei test. Inoltre, conducono ed eseguono vari esperimenti ML utilizzando linguaggi di programmazione come Python, Java, Scala, R e C++, solo per citarne alcuni.
Competenze richieste: un ingegnere dell'apprendimento automatico deve avere una solida conoscenza di base di matematica, statistica e programmazione. Dovrebbe essere esperto di architettura software, progettazione di sistemi, strutture dati, modellazione dati e algoritmi ML. Ulteriori informazioni sulle competenze di apprendimento automatico.
2. Scienziato dei dati
Il profilo professionale di un Data Scientist è stato salutato come il "Lavoro più sexy del 21° secolo" da un articolo di revisione di Harvard Business . Se questo non stabilisce la popolarità di questo percorso professionale di Machine Learning, cosa lo farà!
I data scientist sono esperti di alto profilo che sfruttano quotidianamente tecnologie avanzate (come Big Data, AI, ML, Deep Learning, ecc.) e strumenti analitici per raccogliere, archiviare, elaborare, analizzare e interpretare enormi quantità di dati. Il loro compito principale è estrarre informazioni preziose da set di dati di grandi dimensioni che possono essere convertiti in valore aziendale.
Competenze richieste : proprio come un ingegnere ML, un data scientist deve avere una buona conoscenza di matematica, statistica e programmazione (principalmente in Python). I data scientist devono inoltre avere un'esperienza approfondita di data mining e come applicare varie tecniche di ricerca statistica e utilizzare piattaforme Big Data (Hadoop, Pig, Hive, Spark, Flume, ecc.). Ulteriori informazioni sulle competenze di scienza dei dati.
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3. Scienziato della PNL
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) mira a conferire alle macchine la capacità di comprendere i linguaggi umani naturali. Gli scienziati della PNL sono i principali responsabili della progettazione e dello sviluppo di macchine e applicazioni in grado di apprendere i modelli di discorso di una lingua umana e anche di tradurre le parole pronunciate in altre lingue. L'obiettivo qui è aiutare le macchine a comprendere i linguaggi umani con la stessa naturalezza degli umani. Grammarly e Duolingo sono due eccellenti esempi di applicazioni NLP.
Abilità richieste : poiché il compito principale degli scienziati della PNL è insegnare alle macchine come comprendere le sfumature delle lingue umane, devono essere fluenti nella sintassi, nell'ortografia e nella grammatica di almeno una lingua (più è, meglio è). Inoltre, dovrebbero avere le competenze di ML di livello base.
4. Sviluppatore/ingegnere di software (AI/ML)
Gli sviluppatori/ingegneri di software con specializzazione in AI/ML sono le menti creative dietro i programmi per computer intelligenti. Il loro compito principale è sviluppare algoritmi e applicazioni ML efficienti. Gli sviluppatori/ingegneri di software progettano, sviluppano e installano soluzioni software AI/ML; creare specifiche funzioni informatiche; preparare documentazione di prodotto, diagrammi di flusso, layout, diagrammi, diagrammi, ecc. per la visualizzazione; scrivere e testare il codice; creare specifiche tecniche, aggiornare e mantenere i sistemi e molto altro.
Competenze richieste : Gli sviluppatori/ingegneri di software (AI/ML) devono essere esperti nella programmazione in più linguaggi di programmazione, inclusi Python, Java, R, C, C++, Scala, ecc. Devono possedere una buona conoscenza dei sistemi operativi, delle strutture dati, architettura dei dati, architettura del computer, analisi dei dati, elaborazione distribuita, test e debug del software, tra le altre cose. Inoltre, devono avere una conoscenza approfondita dei concetti, degli algoritmi, dei sistemi e degli strumenti di ML.
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5. Progettista di apprendimento automatico incentrato sull'uomo
Machine Learning ha un ramo esclusivo dedicato alla progettazione di algoritmi ML incentrati sugli esseri umani. Da qui il nome di Machine Learning incentrato sull'uomo. I progettisti di Machine Learning incentrati sull'uomo sono responsabili della creazione di sistemi intelligenti in grado di "apprendere" le preferenze e i modelli di comportamento dei singoli esseri umani attraverso l'elaborazione delle informazioni e il riconoscimento dei modelli.
Questi sistemi richiedono un intervento umano minimo o nullo o addirittura programmi ingombranti per tenere conto di ogni immaginabile scenario utente. Il motore di raccomandazione di Netflix e Amazon è un eccellente esempio di apprendimento automatico centrato sull'uomo.
Competenze richieste : come per qualsiasi percorso professionale di Machine Learning, i progettisti di Machine Learning incentrati sull'uomo devono anche possedere una comprensione approfondita di vari concetti, algoritmi e come funzionano di ML. Dovrebbero anche avere una buona base in matematica e statistica insieme a competenze di codifica.
Conclusione
Sebbene questi siano i primi cinque percorsi di carriera di Machine Learning, ci sono molti altri percorsi di carriera in questo dominio, come Data Analyst, Data Architect, Cloud Architect e Business Intelligence Developer, solo per citarne alcuni. In definitiva, la scelta di un percorso professionale di Machine Learning dipende da te: in cosa desideri specializzarti e quali competenze possiedi e desideri acquisire.
Molti settori utilizzano l'apprendimento automatico per scopi diversi, quindi la domanda aumenta di giorno in giorno. Se vuoi saperne di più sulle carriere in Machine Learning e Intelligenza Artificiale, dai un'occhiata a IIT Madras e alla certificazione avanzata di upGrad in Machine Learning e Cloud.
Quali sono le competenze richieste per optare per una carriera nel ML?
Diverse professioni di Machine Learning richiedono competenze distinte per svolgere le esigenze dei loro compiti. Il primo e più cruciale requisito è la capacità di codificare in un linguaggio di programmazione (qualsiasi linguaggio di programmazione, come Python, C++, C, Java, ecc.). In secondo luogo, la conoscenza delle statistiche fondamentali e del calcolo è un'altra abilità importante, che torna utile quando si creano algoritmi di Machine Learning. Gli studenti di macchine trarranno vantaggio dalla conoscenza dell'ingegneria dei dati e delle competenze di ingegneria del software. Gli studenti interessati a una carriera nel Machine Learning non hanno bisogno di possedere tutte queste abilità perché possono apprenderle nel tempo.
In che modo l'apprendimento automatico e la scienza dei dati sono correlati?
Il Machine Learning è uno degli strumenti più interessanti nell'attuale mondo della Data Science. È uno dei numerosi strumenti disponibili nel campo della Data Science. La scienza dei dati è un dominio interdisciplinare che utilizza l'ampia quantità di dati e la potenza di elaborazione a sua disposizione per generare approfondimenti. In altre parole, è un campo nel mondo tecnologico che si concentra sull'estrazione di significato e intuizioni da una vasta quantità di dati. Considerando che il Machine Learning è un insieme di approcci di Data Science che consentono ai computer di comprendere i dati. Questi metodi producono buoni risultati senza la necessità di programmare regole esplicite.
Qual è il linguaggio di programmazione preferito dai professionisti dell'apprendimento automatico?
Python è il linguaggio di programmazione preferito dagli studenti di macchine. La maggior parte dei giganti IT preferisce Python per molte ragioni. L'elaborazione continua dei dati è necessaria per l'apprendimento automatico e Python ha librerie e pacchetti integrati per quasi tutte le attività. Quando si lavora con applicazioni di Machine Learning complesse, queste funzionalità aiutano i professionisti di Machine Learning a ridurre i tempi di sviluppo e aumentare la produttività. La semplice sintassi di Python e l'enfasi sulla leggibilità del codice consentono agli sviluppatori di Machine Learning di concentrarsi sulla loro scrittura piuttosto che su come la stanno scrivendo. Il multi paradigma e la struttura flessibile di Python consentono agli ingegneri di Machine Learning di affrontare un problema nel modo più semplice possibile.