Ścieżka kariery w uczeniu maszynowym: 5 wymagających i zróżnicowanych ról

Rynek sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego jest teraz niezwykle gorący.

Nic dziwnego, że rynek talentów sztucznej inteligencji jest obecnie rozgrzany do białości. W rzeczywistości Gartner utrzymuje, że wartość biznesowa sztucznej inteligencji wyniesie 3,9 biliona dolarów w 2022 r., podczas gdy IDC szacuje, że światowe wydatki na systemy kognitywne i sztucznej inteligencji osiągną poziom 77,6 miliarda dolarów do 2022 r. Przeczytaj : Przyszły zakres uczenia maszynowego

Przywracając ogromny wpływ, jaki sztuczna inteligencja ma wywrzeć w najbliższej przyszłości, raport McKinsey Global Institute z 2019 r. stwierdza, że ​​sztuczna inteligencja i ML mają potencjał, aby stworzyć dodatkową wartość biznesową w wysokości około 1,4-2,6 bln USD w globalnym marketingu i sprzedaży, oraz kolejne 1,2-2 biliony dolarów na zarządzanie łańcuchem dostaw i produkcję do 2020 roku.

Co przedstawiają te statystyki?

Te statystyki pokazują jedynie, w jaki sposób AI i ML penetrują branżę w niespotykanym dotąd tempie. Obecnie prawie każdy sektor przemysłu – opieka zdrowotna, edukacja, handel detaliczny, produkcja, łańcuch dostaw i logistyka, BFSI, a nawet zarządzanie – w taki czy inny sposób wykorzystuje zastosowania AI i ML. Oczywiście wraz ze wzrostem przyjęcia tych inteligentnych technologii rośnie zapotrzebowanie na wykwalifikowanych specjalistów w zakresie AI i ML. Nadszedł czas, aby zbudować swoją ścieżkę kariery w Machine Learning!

Według raportu Indeed z 2019 r . Inżynier uczenia maszynowego zajmuje pierwsze miejsce na liście najlepszych miejsc pracy w Stanach Zjednoczonych, odnotowując imponujący wzrost o 344% przy medianie pensji wynoszącej 146 085 USD rocznie. W Indiach średnia krajowa pensja za pracę w uczeniu maszynowym wynosi 11 05748 jenów.

Zapotrzebowanie na utalentowanych i wykwalifikowanych specjalistów zajmujących się uczeniem maszynowym jest obecnie szczytowe, a w przyszłości będzie tylko eskalować. Wspaniałą rzeczą w karierze uczenia maszynowego jest to, że oprócz satysfakcji z pracy i bezpieczeństwa, obiecuje również wysokie roczne wynagrodzenie i szybki rozwój kariery. Tym bardziej warto rozważyć zbudowanie ścieżki kariery w Machine Learning.

Ścieżki kariery w uczeniu maszynowym

Po zdobyciu odpowiednich umiejętności ML, oto pięć najbardziej obiecujących ścieżek kariery w uczeniu maszynowym, do których możesz aspirować:

1. Inżynier uczenia maszynowego

Jak powiedzieliśmy wcześniej, ścieżka kariery inżyniera uczenia maszynowego jest jedną z najbardziej pożądanych i obiecujących w dziedzinie Data Science. Inżynierowie uczenia maszynowego zajmują się głównie projektowaniem i tworzeniem systemów i aplikacji ML przy użyciu algorytmów i narzędzi ML.

Ich zadaniem jest kształtowanie i rozwijanie wydajnych samouczących się aplikacji ML poprzez przeprowadzanie analiz statystycznych i dostrajanie ich za pomocą wyników testów. Przeprowadzają również i prowadzą różne eksperymenty ML przy użyciu języków programowania, takich jak Python, Java, Scala, R i C++, żeby wymienić tylko kilka.

Wymagane umiejętności: Inżynier uczenia maszynowego musi mieć silną podstawową wiedzę z zakresu matematyki, statystyki i programowania. Powinien być dobrze zorientowany w architekturze oprogramowania, projektowaniu systemów, strukturach danych, modelowaniu danych i algorytmach ML. Przeczytaj więcej o umiejętnościach uczenia maszynowego.

2. Naukowiec ds. danych

Profil zawodowy specjalisty ds. danych został okrzyknięty „najseksowniejszą pracą XXI wieku” w artykule przeglądowym Harvard Business . Jeśli to nie przesądzi o popularności tej ścieżki kariery Machine Learning, to co będzie!

Data Scientists to wybitni eksperci, którzy codziennie wykorzystują zaawansowane technologie (takie jak Big Data, AI, ML, Deep Learning itp.) oraz narzędzia analityczne do zbierania, przechowywania, przetwarzania, analizowania i interpretowania ogromnych ilości danych. Ich podstawowym obowiązkiem jest wydobywanie cennych spostrzeżeń z dużych zbiorów danych, które można przekształcić w wartość biznesową.

Wymagane umiejętności : Podobnie jak inżynier ML, analityk danych musi mieć dobrą znajomość matematyki, statystyki i programowania (głównie w Pythonie). Naukowcy zajmujący się danymi muszą również mieć gruntowne doświadczenie w eksploracji danych oraz stosowaniu różnych technik badań statystycznych i korzystaniu z platform Big Data (Hadoop, Pig, Hive, Spark, Flume itp.). Przeczytaj więcej o umiejętnościach w zakresie analizy danych.

Źródło

3. Naukowiec NLP

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) ma na celu nadanie maszynom zdolności do rozumienia naturalnych języków człowieka. Naukowcy NLP są przede wszystkim odpowiedzialni za projektowanie i rozwijanie maszyn i aplikacji, które mogą uczyć się wzorców mowy ludzkiego języka, a także tłumaczyć wypowiadane słowa na inne języki. Celem jest pomoc maszynom w zrozumieniu ludzkich języków tak naturalnie, jak ludzie. Grammarly i Duolingo to dwa doskonałe przykłady zastosowań NLP.

Wymagane umiejętności : ponieważ głównym zadaniem naukowców NLP jest nauczenie maszyn rozumienia niuansów ludzkich języków, muszą oni biegle posługiwać się składnią, pisownią i gramatykę co najmniej jednego języka (im więcej, tym lepiej). Powinni także posiadać podstawowe umiejętności ML.

4. Programista/inżynier oprogramowania (AI/ML)

Programiści/inżynierowie specjalizujący się w AI/ML to kreatywne umysły stojące za inteligentnymi programami komputerowymi. Ich głównym zadaniem jest opracowywanie wydajnych algorytmów i aplikacji ML. Programiści/inżynierowie projektują, opracowują i instalują rozwiązania programowe AI/ML; tworzyć określone funkcje komputera; przygotowujemy dokumentację produktową, schematy blokowe, układy, diagramy, wykresy itp. do wizualizacji; pisać i testować kod; tworzyć specyfikacje techniczne, aktualizować i konserwować systemy i wiele więcej.

Wymagane umiejętności : programiści/inżynierowie (AI/ML) muszą być biegli w kodowaniu w wielu językach programowania, w tym Python, Java, R, C, C++, Scala itp. Muszą dobrze rozumieć systemy operacyjne, struktury danych, między innymi architektura danych, architektura komputerowa, analiza danych, przetwarzanie rozproszone, testowanie i debugowanie oprogramowania. Ponadto muszą mieć rozległą wiedzę na temat koncepcji, algorytmów, systemów i narzędzi ML.

Źródło

5. Skoncentrowany na człowieku projektant uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe ma ekskluzywną gałąź poświęconą projektowaniu algorytmów ML skupionych wokół ludzi. Stąd nazwa Human-Centered Machine Learning. Projektanci uczenia maszynowego skoncentrowani na człowieku są odpowiedzialni za tworzenie inteligentnych systemów, które mogą „uczyć się” preferencji i wzorców zachowań poszczególnych ludzi poprzez przetwarzanie informacji i rozpoznawanie wzorców.

Systemy te wymagają minimalnej lub żadnej interwencji człowieka, a nawet nieporęcznych programów, aby uwzględnić każdy możliwy scenariusz użytkownika. Silnik rekomendacji Netflixa i Amazona to doskonały przykład uczenia maszynowego zorientowanego na człowieka.

Wymagane umiejętności : tak jak w przypadku każdej ścieżki kariery w uczeniu maszynowym, projektanci uczenia maszynowego zorientowani na człowieka muszą również posiadać dogłębną wiedzę na temat różnych koncepcji, algorytmów i sposobu ich funkcjonowania w uczeniu maszynowym. Powinni również mieć dobrą bazę w matematyce i statystyce oraz biegłość w kodowaniu.

Wniosek

Chociaż jest to pięć najlepszych ścieżek kariery w uczeniu maszynowym, istnieje wiele innych ścieżek kariery w tej domenie, takich jak analityk danych, architekt danych, architekt chmury i programista Business Intelligence, aby wymienić tylko kilka. Ostatecznie wybór ścieżki kariery w Machine Learning zależy od Ciebie – w czym chcesz się specjalizować oraz jakie umiejętności posiadasz i chcesz nabyć.

Wiele branż wykorzystuje uczenie maszynowe do różnych celów, więc popyt rośnie z dnia na dzień. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o karierze w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, sprawdź IIT Madras i zaawansowaną certyfikację w zakresie uczenia maszynowego i chmury.