6 conjuntos de habilidades de aprendizado de máquina que podem levar você a um emprego perfeito

Você ficaria surpreso se disséssemos que mais de 50.000 vagas de emprego em Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina permanecem não preenchidas na Índia? Considerando o fato de que o Machine Learning é um dos campos de carreira mais quentes no momento, isso pode parecer chocante, mas é a dura verdade. Você sabe a razão por trás do paradoxo demanda-oferta de profissionais em Data Science e ML?

É apenas porque não há candidatos qualificados e talentosos suficientes prontos para assumir as crescentes oportunidades de trabalho nesses campos emergentes. O Gartner sustenta que, entre as 10 mil empresas registradas na Índia, até 75% já investiram ou estão prontas para investir em Machine Learning. Claramente, as oportunidades de trabalho em aprendizado de máquina devem aumentar exponencialmente no futuro próximo. A necessidade do momento é “aperfeiçoar” para atender aos requisitos dos perfis de trabalho de ML.

Habilidades necessárias para conseguir empregos de Machine Learning

1. Conhecimentos básicos de Ciência da Computação e Programação

Para construir uma carreira de sucesso em ML, primeiro você precisa ter uma compreensão profunda dos conceitos fundamentais da Ciência da Computação, incluindo Estruturas de Dados (pilhas, filas, árvores, gráficos, arrays multidimensionais, etc.); Arquiteturas de Computadores (memória, cache, largura de banda, processamento distribuído, etc.); Algoritmos (programação dinâmica, busca, classificação, etc.) e Computabilidade e Complexidade (notação big-O, P vs NP, problemas NP-completos, algoritmos aproximados, etc.), para citar alguns.

Depois de entendê-los, você deve aprender como empregá-los e implementá-los enquanto escreve o código. Quanto à escolha de uma linguagem de programação, você pode começar com o Python. É ótimo para iniciantes e é a língua franca do Machine Learning. Você pode aprimorar suas habilidades de programação participando de competições de codificação online e hackathons.

2. Um forte relacionamento com Probabilidade e Estatística

Os conceitos de estatística e probabilidade formam o núcleo de vários algoritmos de ML. Naturalmente, é imperativo ter um forte conhecimento e compreensão de conceitos estatísticos, incluindo Média, Mediana, Variância, Derivadas, Integrais, Desvios Padrão, etc.; As distribuições (uniforme, normal, binomial, etc.) e os diversos métodos de análise (ANOVA, teste de hipóteses, etc.) são essenciais tanto para desenvolver modelos de dados como para validá-los. Além do talento estatístico, você também deve entender os fundamentos da probabilidade, como regra de Bayes, probabilidade, independência, redes de Bayes, modelos de mistura gaussiana, processos de decisão de Markov, modelos ocultos de Markov e assim por diante.

3. Experiência em Modelagem e Avaliação de Dados

Um dos principais objetivos do Machine Learning é analisar grandes quantidades de dados não estruturados. Para fazer isso, você deve conhecer a arte da Modelagem de Dados. A modelagem de dados é a técnica de estimar a estrutura de dados subjacente de um determinado conjunto de dados para desvendar e identificar os padrões ocultos dentro (clusters, correlações, autovetores, etc.) e também prever as propriedades de instâncias nunca vistas antes (classificação, regressão, detecção de anomalias , etc).

Durante o processo de modelagem de dados, você será solicitado a escolher medidas apropriadas de precisão/erro (por exemplo, perda de log para classificação, soma de erros ao quadrado para regressão, etc.) e estratégias de avaliação (divisão de teste de treinamento, divisão sequencial vs validação cruzada aleatória, etc.). Portanto, antes de começar a aplicar algoritmos, você precisa obter uma compreensão completa dos conceitos básicos envolvidos na Modelagem de Dados.

4. Possuir habilidades em Engenharia de Software

Seja você um Cientista de Dados ou um Engenheiro de Aprendizado de Máquina, você precisa possuir as habilidades e a base de conhecimento típicas de Engenharia de Software. Se você tem formação em Engenharia de Software, ótimo! Caso contrário, você precisa conhecer as melhores práticas em Engenharia de Software, incluindo design de sistema, modularidade, controle de versão, análise de código, análise de requisitos, testes, documentação, entre outras coisas. O passo seguinte seria aprender como esses conceitos funcionam juntos no desenvolvimento de interfaces de sistema. Compreender os detalhes do projeto do sistema é essencial para evitar a ocorrência de gargalos no processo.

5. Saiba como aplicar algoritmos e bibliotecas de ML

Há uma série de bibliotecas/pacotes e APIs que contêm as implementações padrão de algoritmos de ML como Scikit-learn, Theano, Spark MLlib, H2O, TensorFlow etc. aplicá-los efetivamente em modelos adequados (redes neurais, árvores de decisão, vizinho mais próximo, máquina de vetores de suporte, etc.). Não apenas isso, você também deve estar familiarizado com os procedimentos de aprendizado (regressão linear, gradiente descendente, algoritmos genéticos, boosting, etc.) que se ajustam aos dados disponíveis.

A melhor maneira de se familiarizar com algoritmos e bibliotecas de ML e como aplicá-los corretamente é enfrentar desafios online em Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina.

6. Familiarize-se com as técnicas avançadas de processamento de sinal

A extração de recursos é uma das essências centrais do Machine Learning. Dependendo do problema em questão, você deve realizar a extração de características usando algoritmos de processamento de sinal avançado apropriados, como wavelets, shearlets, curvelets, contourlets, bandlets, etc. Análise de Fourier, Convolução, etc.

7. Nunca pare de se aprimorar e aprender

Como você sabe, o Machine Learning ainda é uma disciplina em evolução, com o tempo, novos conceitos, algoritmos e tecnologias de ML serão desenvolvidos. Para acompanhar os tempos de mudança, você deve continuamente aprimorar e desenvolver novos conjuntos de habilidades. Isso envolveria manter-se atualizado com as últimas tendências de tecnologia e ciência de dados, trabalhar com novas ferramentas e teorias, ler revistas científicas, permanecer ativo em várias comunidades online e muito mais. Para encurtar a história, você deve sempre ter o desejo de aprender coisas novas.

Concluir,

As aplicações do Machine Learning já começaram a se entrelaçar em nossas vidas de maneiras que antes não podíamos imaginar. Saúde, educação, finanças, negócios – você escolhe, Machine Learning está em toda parte. Enquanto o mundo continuar a produzir dados, o Machine Learning reinará e, com o tempo, nos ajudará a encontrar respostas para os cenários mais complicados do mundo real. A mudança começou – é hora de você se preparar para o novo futuro com Data Science e Machine Learning.

Então, comece hoje e comece a adquirir essas habilidades de Machine Learning!