7 najlepszych opcji kariery w uczeniu maszynowym i chmurze

Uczenie maszynowe nie jest już modnym hasłem – to żywa rzeczywistość naszych czasów, która dała początek wielu unikalnym zawodom w dziedzinie Data Science. Z technologii, która kiedyś była poza zasięgiem małych i średnich przedsiębiorstw, ML jest obecnie technologią głównego nurtu, dzięki chmurze publicznej.

Dziś najlepsze platformy przetwarzania w chmurze, takie jak Amazon (AWS), Google (ML Engine) i Microsoft (Azure), pomogły zdemokratyzować sztuczną inteligencję i ML, czyniąc je zarówno dostępnymi, jak i przystępnymi cenowo. Zarówno duże, jak i małe platformy chmurowe odkrywają na nowo sztuczną inteligencję i ML, aby tworzyć innowacyjne usługi, które mogą umieścić te przełomowe technologie w strukturach organizacyjnych.

Ze wszystkich usług oferowanych przez chmurę platformy ML są jedną z najszybciej rozwijających się usług. Wynika to głównie z wszechstronności, z jaką można je wdrożyć. W przeciwieństwie do innych usług opartych na chmurze, platformy ML w chmurze mogą być dostarczane za pomocą wielu różnych modeli dostarczania, w tym obliczeń kognitywnych, obliczeń opartych na procesorach graficznych, zautomatyzowanego uczenia maszynowego i zarządzania modelami ML.

Ponieważ coraz większa liczba przedsiębiorstw we wszystkich sektorach przemysłu wykorzystuje ML, zwiększa to perspektywy zatrudnienia w tej dziedzinie. Według raportu Indeed z 2019 r . „Najlepsze miejsca pracy w USA” inżynier uczenia maszynowego zajmuje najwyższe miejsce w rankingu z oszałamiającym wzrostem o 344% i średnią pensją podstawową na poziomie 146.085 USD rocznie!

A wraz z ewolucją chmury jako głównego miejsca docelowego dla projektów i usług opartych na ML, kariera w chmurze również gwałtownie rośnie. Nawet w Indiach jest to jedna z najlepiej płatnych prac dla świeżo upieczonych osób. Szacuje się, że do 2021 r. łączne przychody z usług przetwarzania w chmurze przekroczą 300 miliardów dolarów .

Machine Learning w chmurze to nowy trend w branży, ponieważ w połączeniu potencjał i możliwości zarówno ML, jak i chmury mnożą się. Ponieważ ML w chmurze nie wymaga określonego zestawu zaawansowanych umiejętności (wystarczy podstawowa wiedza na temat koncepcji ML i platformy chmurowej), stanowi wspaniałą okazję do budowania kariery. Ponadto chmura sprawia, że ​​modele/usługi ML są znacznie bardziej skalowalne, oferując wystarczające możliwości spełnienia dynamicznych wymagań biznesowych.

Teraz bez zbędnych ceregieli przyjrzyjmy się niektórym z najbardziej pożądanych ML w profilach zadań w chmurze.

5 najlepszych profili uczenia maszynowego i zadań w chmurze

1. Inżynier uczenia maszynowego

Profil zawodowy inżyniera ML jest jedną z najbardziej poszukiwanych ról w dziedzinie Data Science. Inżynierowie ML są przede wszystkim odpowiedzialni za projektowanie i wdrażanie algorytmów ML przy użyciu różnych języków programowania i bibliotek ML. Te algorytmy ML są następnie wykorzystywane do przetwarzania i analizowania dużych zbiorów danych w celu wyodrębnienia i odkrycia z nich znaczących wzorców.

2. Data Scientist (za pomocą chmury)

W świetle stale rosnącego stosu Big Data chmura stała się ostatecznym miejscem przechowywania i uzyskiwania dostępu do danych. Dlatego zrozumienie funkcjonowania chmury ma kluczowe znaczenie dla analityka danych. Zwykle naukowcy zajmujący się danymi muszą pracować z różnymi danymi (ustrukturyzowanymi, częściowo ustrukturyzowanymi, nieustrukturyzowanymi), narzędziami analitycznymi i językami programowania, wykorzystując platformę chmury.

3. Inżynier danych

Inżynierowie danych opracowują, konstruują, testują i utrzymują ważne architektury danych, w tym bazy danych i systemy przetwarzania na dużą skalę w organizacji. Inżynierowie danych często mają do czynienia z surowymi danymi, które mogą, ale nie muszą być zweryfikowane, a zatem mogą zawierać błędy człowieka lub maszyny. Używają różnych narzędzi i języków programowania, aby poprawić jakość, wydajność i niezawodność danych.

4. Inżynier DevOps

Inżynierowie DevOps to eksperci IT, którzy są dobrze zorientowani w cyklu życia oprogramowania (SLDC). Ściśle współpracują z programistami i zespołami operacyjnymi, aby obsługiwać i nadzorować wydania kodu. Inżynierowie DevOps zwykle doskonale rozumieją narzędzia automatyzacji wymagane do budowania cyfrowych potoków (potoków CI/CD). Wdrażają aktualizacje produktów, identyfikują problemy (jeśli występują) w środowisku produkcyjnym i wdrażają niezbędne integracje w celu zaspokojenia potrzeb klientów.

5. Inżynier oprogramowania/programista (uczenie maszynowe)

Inżynierowie oprogramowania/programiści są przede wszystkim odpowiedzialni za tworzenie oprogramowania, które może rozwiązywać problemy i wyzwania biznesowe. Inżynierowie oprogramowania/programiści stosują różne techniki i narzędzia ML w całym SLDC, aby analizować potrzeby klientów oraz odpowiednio projektować, testować i rozwijać oprogramowanie. Muszą nieustannie pracować nad poprawą jakości systemu i produktu, identyfikując problemy, naprawiając je i znajdując nowe możliwości ulepszeń przy użyciu różnych narzędzi i algorytmów ML.

6. Inżynier głębokiego uczenia

Inżynierowie Deep Learning to eksperci ML, którzy specjalizują się w platformach Deep Learning. Ich głównym zadaniem jest opracowanie inteligentnych modeli/systemów programowania, które mogą naśladować funkcję ludzkiego mózgu. Aby osiągnąć ten cel, inżynierowie Deep Learning wykorzystują sztuczne sieci neuronowe do budowy maszyn, które mogą działać bez interwencji człowieka i uczyć się na doświadczeniu.

7. Menedżer programu technicznego

Technical Program Managerowie są odpowiedzialni za nadzorowanie i zarządzanie wszelkiego rodzaju projektami technicznymi na każdym etapie rozwoju, od pomysłu i projektu do realizacji. Menedżerowie programów technicznych nieustannie pracują nad identyfikacją nowych źródeł przychodów dla firmy i opracowywaniem nowych produktów w celu zwiększenia zysków firmy. Kierują zespołami deweloperów projektów i projektantów oraz podlegają kierownictwu wyższego szczebla.

Wniosek

Podsumowując, perspektywy kariery w ML i chmurze wyglądają bardzo obiecująco. Ponieważ domeny te nieustannie ewoluują, każdego dnia dokonywane są nowe przełomy. Szybki rozwój i przyjęcie technologii ML i chmury dodatkowo stwarza ogromne zapotrzebowanie na specjalistów z umiejętnościami ML i przetwarzania w chmurze.

Kolejną świetną rzeczą w karierze w ML i chmurze jest to, że niedobór talentów w tych sferach spowodował, że pensje większości profili zawodowych wzrosły do ​​sześciu cyfr. Zapewniamy, że każdy, kto chce zbudować karierę w ML lub chmurze, może spodziewać się obiecującej przyszłości, jednocześnie zarabiając mnóstwo pieniędzy!

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o przetwarzaniu w chmurze i uczeniu maszynowym, upGrad we współpracy z IIT-Madras uruchomił program uczenia maszynowego w chmurze. Kurs wyposaży Cię w umiejętności niezbędne do tej roli: matematyki, radzenia sobie z danymi, statystyki, programowania, umiejętności związanych z chmurą, a także przygotuje Cię do podjęcia pracy, o której marzysz.