機械学習のキャリアパス：5つの要求の厳しい多様な役割

人工知能と機械学習の市場は現在非常に暑いです。

現在、人工知能の人材市場が白熱しているのは当然のことです。 実際、Gartnerは、AIのビジネス価値は2022年には3.9兆ドルになると主張していますが、 IDCは、認知および人工知能システムへの世界的な支出は2022年までに776億ドルに達すると予測しています。

マッキンゼーグローバルインスティテュートによる2019年のレポートでは、AIが近い将来にもたらす大きな影響を復活させ、 AIとMLは、グローバルなマーケティングと販売で約1.4〜2.6兆ドルの追加のビジネス価値を生み出す可能性があると述べています。 2020年までにサプライチェーンの管理と製造にさらに1.2〜2兆ドル。

これらの統計は何を表していますか？

これらの統計は、AIとMLが前例のないペースで業界に浸透していることを示しているにすぎません。 今日、ヘルスケア、教育、小売、製造、サプライチェーン、ロジスティクス、BFSI、さらにはガバナンスなど、業界のほぼすべてのセクターが、何らかの形でAIとMLのアプリケーションを活用しています。 当然のことながら、これらのインテリジェントテクノロジーの採用が増えるにつれて、AIとMLの熟練した専門家の需要も高まっています。 これは、機械学習のキャリアパスを構築するときです！

2019年のIndeedのレポートによると、機械学習エンジニアは米国のベストジョブのリストでナンバーワンの仕事であり、年収の中央値は$ 146,085で、なんと344％の成長を記録しています。 インドでは、機械学習の仕事の全国平均給与は£11,05,748です。

機械学習における才能のある熟練した専門家の需要は現在ピークに達しており、将来的にはさらに高まるでしょう。 機械学習のキャリアの素晴らしいところは、仕事の満足度とセキュリティに加えて、多額の年間報酬と急速なキャリアの成長も約束していることです。 機械学習のキャリアパスの構築を検討する理由はなおさらです。

機械学習のキャリアパス

適切なMLスキルを習得したら、次の5つの有望な機械学習のキャリアパスを目指すことができます。

1.機械学習エンジニア

先に述べたように、機械学習エンジニアのキャリアパスは、データサイエンスの分野で最も切望され、有望なものの1つです。 機械学習エンジニアは、主にMLアルゴリズムとツールを使用したMLシステムとアプリケーションの設計と開発に携わっています。

統計分析を実行し、テスト結果を使用してそれらを微調整することにより、効率的な自己学習型MLアプリケーションを形成および開発することが彼らの仕事です。 また、Python、Java、Scala、R、C ++などのプログラミング言語を使用してさまざまなML実験を実施し、実行しています。

必要なスキル：機械学習エンジニアは、数学、統計、プログラミングに関する強力な基礎知識を持っている必要があります。 彼/彼女は、ソフトウェアアーキテクチャ、システム設計、データ構造、データモデリング、およびMLアルゴリズムに精通している必要があります。 機械学習スキルの詳細をご覧ください。

2.データサイエンティスト

データサイエンティストの仕事のプロフィールは、ハーバードビジネスレビューの記事によって「21世紀の最もセクシーな仕事」として歓迎されています。 これがこの機械学習のキャリアパスの人気を確立しない場合、何が起こりますか？

データサイエンティストは、高度なテクノロジー（ビッグデータ、AI、ML、ディープラーニングなど）と分析ツールを日常的に活用して、大量のデータを収集、保存、処理、分析、解釈する著名な専門家です。 彼らの主な任務は、ビジネス価値に変換できる大規模なデータセットから貴重な洞察を抽出することです。

必要なスキル：MLエンジニアと同様に、データサイエンティストは、数学、統計、およびプログラミング（主にPython）に関する十分な知識を持っている必要があります。 データサイエンティストは、データマイニングと、さまざまな統計調査手法を適用し、ビッグデータプラットフォーム（Hadoop、Pig、Hive、Spark、Flumeなど）を使用する方法についても十分な経験を持っている必要があります。 データサイエンススキルの詳細をご覧ください。

ソース

3.NLP科学者

自然言語処理（NLP）は、機械に自然言語を理解する能力を与えることを目的としています。 NLP科学者は主に、人間の言語の発話パターンを学習し、話し言葉を他の言語に翻訳できるマシンとアプリケーションの設計と開発を担当しています。 ここでの目標は、機械が人間と同じように自然に人間の言語を理解できるようにすることです。 GrammarlyとDuolingoは、NLPアプリケーションの2つの優れた例です。

必要なスキル：NLP科学者の主な仕事は、人間の言語のニュアンスを理解する方法を機械に教えることであるため、少なくとも1つの言語の構文、スペル、および文法に堪能である必要があります（多ければ多いほどよい）。 また、基本レベルのMLスキルが必要です。

4.ソフトウェア開発者/エンジニア（AI / ML）

AI / MLを専門とするソフトウェア開発者/エンジニアは、インテリジェントコンピュータプログラムの背後にある創造的な頭脳です。 彼らの主な仕事は、効率的なMLアルゴリズムとアプリケーションを開発することです。 ソフトウェア開発者/エンジニアは、AI / MLソフトウェアソリューションを設計、開発、およびインストールします。 特定のコンピューター機能を作成します。 視覚化のために製品ドキュメント、フローチャート、レイアウト、図、チャートなどを準備します。 コードを記述してテストします。 技術仕様の作成、システムのアップグレードと保守など。

必要なスキル：ソフトウェア開発者/エンジニア（AI / ML）は、Python、Java、R、C、C ++、Scalaなどの複数のプログラミング言語でのコーディングに習熟している必要があります。オペレーティングシステム、データ構造、とりわけ、データアーキテクチャ、コンピュータアーキテクチャ、データ分析、分散処理、ソフトウェアテストおよびデバッグ。 また、MLの概念、アルゴリズム、システム、ツールに関する幅広い知識が必要です。

ソース

5.人間中心の機械学習デザイナー

機械学習には、人間を中心としたMLアルゴリズムの設計に特化した専用のブランチがあります。 したがって、名前は人間中心の機械学習です。 人間中心の機械学習設計者は、情報処理とパターン認識を通じて、個々の人間の好みと行動パターンを「学習」できるインテリジェントシステムを作成する責任があります。

これらのシステムは、考えられるすべてのユーザーシナリオを説明するために、人間の介入を最小限に抑えるか、まったく必要とせず、面倒なプログラムさえも必要としません。 NetflixとAmazonのレコメンデーションエンジンは、人間中心の機械学習の優れた例です。

必要なスキル：機械学習のキャリアパスに当てはまるように、人間中心の機械学習デザイナーは、さまざまなMLの概念、アルゴリズム、およびそれらがどのように機能するかについても深く理解している必要があります。 彼らはまた、コーディングの習熟度とともに、数学と統計の優れた基盤を持っている必要があります。

結論

これらは機械学習のキャリアパスのトップ5ですが、このドメインには、データアナリスト、データアーキテクト、クラウドアーキテクト、ビジネスインテリジェンス開発者など、他にも多くのキャリアパスがあります。 最終的に、機械学習のキャリアパスの選択は、あなたによって異なります。何を専門にしたいのか、どのようなスキルを持っていて、習得したいのかによって異なります。

多くの業界ではさまざまな目的で機械学習を採用しているため、需要は日々増加しています。 機械学習と人工知能のキャリアについて詳しく知りたい場合は、IITマドラスとupGradの機械学習とクラウドの高度な認定を確認してください。