Carreira em aprendizado de máquina: popularidade, por que você deve buscar, habilidades necessárias

Espera-se que a IA crie um valor comercial de cerca de US$ 4 bilhões até o final de 2022. Mais de um terço das empresas na Índia já começaram a gastar em ciência de dados e aprendizado de máquina ou planejam fazê-lo nos próximos tempos.

Se falarmos especificamente sobre as perspectivas de emprego para engenheiros de aprendizado de máquina, houve um aumento de mais de 330% nas postagens de emprego para essa posição em todo o mundo no período de 2015 a 2018. O salário base médio de um engenheiro de aprendizado de máquina na Índia é de cerca de Rs 700.000 por ano, mais do que quase todos os outros cargos. Não é à toa que os empregos em IA e aprendizado de máquina são considerados “os empregos mais quentes do século”. Vamos mergulhar mais fundo e aprender mais sobre o que você pode esperar de uma carreira em aprendizado de máquina.

Opções de carreira em Machine Learning

• Engenheiro de aprendizado de máquina: Um engenheiro de aprendizado de máquina é um profissional que treina máquinas para fazer previsões futuras. O conhecimento de Java, Python, Scala, modelagem de dados, programação, probabilidade, algoritmos de aprendizado de máquina, estatística e design de sistema é muito importante para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina.
• Desenvolvedor de BI: O papel de um desenvolvedor de BI é usar técnicas de ML e análise de dados para trabalhar em grandes quantidades de dados e torná-los úteis para os tomadores de decisão de uma empresa. Um desenvolvedor de BI precisa ser proficiente em Power BI, Perl, SQL, Python, SQL e bancos de dados.
• Cientista de dados: O papel de um cientista de dados é um pouco semelhante ao de um desenvolvedor de BI. Um cientista de dados também precisa trabalhar em grandes conjuntos de dados para ajudar os tomadores de decisão de uma empresa a tomar melhores decisões apoiadas por dados. Um cientista de dados precisa ser proficiente em modelagem preditiva, aprendizado de máquina, pesquisa estatística, big data, mineração de dados e linguagens de programação.
• Designer de aprendizado de máquina centrado no ser humano: este profissional trabalha em algoritmos de aprendizado de máquina projetados para humanos e suas escolhas. Portanto, se você usa o Netflix e outros serviços desse tipo, saberá como ele sugere diferentes filmes e séries com base no que assistiu antes. Assim, um designer de aprendizado de máquina centrado no ser humano usa técnicas de reconhecimento de padrões e processamento de informações para desenvolver sistemas que podem ajudar a criar experiências mais inteligentes com base nas preferências humanas em diferentes situações.
• Processamento de linguagem natural ou cientista de PNL: Um cientista de PNL desenvolve ou treina máquinas de forma que aprendam a entender diferentes linguagens que os seres humanos usam. Em outras palavras, você pode dizer que o cientista da PNL treina máquinas para interagir com humanos. Portanto, um cientista de PNL precisa saber como o aprendizado de máquina funciona. Além disso, esse profissional deve ser muito bom em pelo menos uma língua que os humanos falam.

Por que as funções de aprendizado de máquina são tão populares?

Houve uma explosão figurativa no uso de aprendizado de máquina. Você verá algoritmos de aprendizado inteligentes em quase todos os lugares – de campanhas de marketing e e-mails a aplicativos móveis e muito mais. Isso indica que uma carreira em aprendizado de máquina é, no momento, uma das carreiras mais procuradas em todo o mundo. Portanto, se trabalhar com máquinas inteligentes lhe interessa, esta é a opção de carreira perfeita para você. Você deve começar a adquirir habilidades para aproveitar ao máximo as oportunidades de carreira de aprendizado de máquina oferecidas.

Mas você já pensou por que o aprendizado de máquina se tornou uma habilidade tão popular em tão pouco tempo? É porque a maioria das empresas na Índia e em todo o mundo está incorporando inteligência artificial e aprendizado de máquina em seus sistemas existentes para torná-los mais inteligentes e eficientes.

Então, como há uma corrida entre as empresas para adotar o aprendizado de máquina, para crescer mais rápido, a necessidade de contratar mais pessoas qualificadas em aprendizado de máquina também aumentou alguns níveis. As empresas estão voluntariamente gastando grandes somas de dinheiro nessa adoção de ML que inclui a contratação de especialistas porque sabem o que está em jogo aqui e como esse investimento pode trazer grandes retornos. Especialistas em aprendizado de máquina podem fazer com que essa seja uma transição perfeita e garantir uma tomada de decisões de negócios mais orientada para resultados no futuro.

Em um artigo publicado na Forbes, foi mencionado que as patentes em aprendizado de máquina aumentaram a uma taxa de 34% CAGR entre 2013 e 2017. E vocês empresas a quais empresas pertencem a maioria dessas patentes? Empresas como Facebook, Intel, IBM, LinkedIn e Microsoft estão no topo desta corrida. Essas empresas perceberam que o aprendizado de máquina e a IA são as tecnologias do futuro que as ajudarão a se sair bem no futuro.

Outras empresas seguiram o exemplo. Temos mais empresas que usam aplicativos de aprendizado de máquina agora, o que é uma das maiores razões por trás de sua popularidade, bem como da alta demanda por empregos nesse campo. O momento certo para seguir uma carreira em aprendizado de máquina é agora. Se você está procurando mais razões, continue lendo!

Por que você deve seguir uma carreira em aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina e a IA são a munição que alimenta as máquinas e os bots. O aprendizado de máquina oferece às empresas a capacidade de criar programas que podem modificar e atualizar máquinas e adaptá-las perfeitamente a diferentes ambientes – para fazer as coisas da maneira certa e mais rápida.

As empresas precisam de profissionais de aprendizado de máquina que possam colocá-las na liderança, além de todos os seus concorrentes, quando se trata de adoção de ML. Aqui estão mais algumas razões para ajudá-lo a tomar uma decisão a favor de seguir uma carreira em aprendizado de máquina:

1. O futuro é inteligência artificial e aprendizado de máquina. Nossa discussão, até agora, sugeriu inequivocamente que ML é a habilidade do futuro e que suas perspectivas de emprego com essa habilidade nunca vão morrer, pelo menos na próxima década ou duas. E também compartilhamos estatísticas que dizem claramente que há uma escassez de profissionais de ML qualificados para preencher milhares de posições de ML abertas. Então, o que você precisa fazer agora é ganhar experiência no campo. Depois de fazer isso, você pode começar uma carreira que paga bem e é segura.

2. O campo é ideal para pessoas interessadas em trabalhar em desafios reais. As empresas, na era moderna, enfrentam muitos desafios que o aprendizado de máquina pode ajudá-los a superar. Assim, depois de adquirir as habilidades necessárias, se você optar por se tornar um engenheiro de ML, uma das muitas opções de carreira à sua disposição, estará trabalhando em desafios reais com consequências significativas. Você construirá soluções que afetam indivíduos e empresas em algum nível. Se você está procurando um emprego que lhe dê alta satisfação, não há muitos outros empregos que superem um trabalho de ML nesse aspecto.

3. Crescimento de carreira exponencial. Tudo dito, devemos aceitar que o aprendizado de máquina ainda está em seu estágio inicial de adoção. No entanto, o futuro parece muito brilhante. Portanto, as pessoas que estão dispostas a entrar nesse campo não teriam escrúpulos em tomar essa decisão mais tarde em suas vidas. O salário médio em aprendizado de máquina o torna uma opção de carreira lucrativa para todos.

Como ainda há um longo caminho para que essa indústria atinja seu pico, o salário que você ganha como profissional de ML continuará crescendo a cada ano. Tudo o que você precisa fazer é continuar se atualizando e se atualizando. À medida que o ML avança e amadurece, você terá a oportunidade de experimentar um crescimento exponencial em sua carreira e conseguir um emprego dos sonhos na sua empresa ideal.

4. Opção de migrar para a ciência de dados. Profissionais qualificados em aprendizado de máquina têm muitos caminhos abertos para eles quando se trata de suas respectivas carreiras. Com o conjunto certo de habilidades, você pode até vestir o chapéu de um cientista de dados, o que é novamente uma oportunidade de carreira muito lucrativa. Você pode adquirir habilidades que o tornam um recurso relevante para ambas as posições. Depois de fazer isso, você fará parte de uma jornada emocionante, gratificante e cheia de conhecimento, desafios e oportunidades.

Habilidades de aprendizado de máquina

Agora que você sabe por que deve escolher uma carreira em aprendizado de máquina e talvez também tenha tomado uma decisão, deixe-nos contar algumas habilidades importantes que você precisa ter para aproveitar ao máximo essa oportunidade.

• Estatística e probabilidade: Sua compreensão de algoritmos tem muito a ver com seu conhecimento de teorias. Modelos ocultos de Markov, Naive Bayes e Gaussian Mixture, entre outros modelos, são ótimos exemplos. Se você não for bom em estatística e probabilidade, achará esses algoritmos muito difíceis de entender.
• Avaliação e modelagem de dados: Uma parte importante para garantir a eficiência do processo de estimativa com ML é avaliar a eficácia de diferentes modelos em intervalos regulares. Você pode usar métodos diferentes, como regressão e classificação, para medir o erro ou a precisão de um determinado modelo. Você também precisa de uma estratégia de avaliação para acompanhá-lo.
• Algoritmos de ML: Saber como funcionam os diferentes algoritmos de aprendizado de máquina e qual algoritmo se encaixa em uma situação específica é muito importante. Você precisaria desenvolver uma compreensão de assuntos como equações diferenciais parciais, gradiente descendente, programação quadrática, otimização convexa e outros.
• Linguagens de programação: para uma carreira em aprendizado de máquina, você também precisa ser habilidoso em diferentes linguagens de programação, como Java, R, Python e C++. Essas linguagens ajudarão você em diferentes estágios do seu projeto de aprendizado de máquina.
• Técnicas de processamento de sinal: A extração de recursos é muito importante para o aprendizado de máquina. Você pode ter que trabalhar com vários algoritmos avançados de processamento de sinal, incluindo bandlets, shearlets, contourlets e curvelets, entre outros. Saiba mais sobre os conjuntos de habilidades necessários para aprendizado de máquina.

Leia também: Ideias de projetos de aprendizado de máquina

Conclusão

Uma carreira em aprendizado de máquina ajuda você a acompanhar a revolução digital que todos sabemos que está acontecendo atualmente em quase todos os setores. Profissionais qualificados em aprendizado de máquina têm vários caminhos abertos para eles, entre os quais podem escolher aquele que mais lhes interessa e os remunera de acordo com suas habilidades.

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