Makine Öğrenimi Kariyer Yolu: 5 Zorlu ve Farklı Roller

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi pazarı şu anda son derece sıcak.

Yapay zeka yetenek pazarının şu anda çok sıcak olması şaşırtıcı değil . Aslında Gartner, yapay zekanın iş değerinin 2022'de 3,9 trilyon dolar olacağını iddia ederken, IDC , dünya çapında bilişsel ve yapay zeka sistemlerine yapılan harcamanın 2022'ye kadar 77,6 milyar dolara ulaşacağını tahmin ediyor. Okuyun : Makine Öğreniminin Gelecekteki Kapsamı

AI'nın yakın gelecekte yaratacağı muazzam etkiyi yeniden canlandıran McKinsey Global Institute tarafından hazırlanan 2019 raporu , AI ve ML'nin küresel pazarlama ve satışta yaklaşık 1,4-2,6 trilyon dolarlık ek bir iş değeri yaratma potansiyeline sahip olduğunu belirtiyor ve 2020 yılına kadar tedarik zinciri yönetimi ve üretiminde 1,2-2 trilyon dolar daha.

Bu istatistikler neyi gösteriyor?

Bu istatistikler yalnızca AI ve ML'nin sektöre benzeri görülmemiş bir hızla nasıl girdiğini gösteriyor. Bugün, sağlık, eğitim, perakende, imalat, tedarik zinciri ve lojistik, BFSI ve hatta yönetişim gibi endüstrinin hemen hemen her sektörü, AI ve ML uygulamalarından şu veya bu şekilde yararlanıyor. Doğal olarak, bu akıllı teknolojilerin benimsenmesi arttıkça, yapay zeka ve makine öğreniminde yetenekli profesyonellere olan talep de artıyor. Makine Öğrenimi kariyer yolunuzu oluşturmanın tam zamanı!

2019 Indeed raporuna göre , Makine Öğrenimi Mühendisi ABD'deki En İyi İşler listesinde 1 numaralı iş olup, yılda 146.085 dolarlık ortalama maaşla %344'lük bir büyüme kaydediyor. Hindistan'da, Makine Öğrenimi işleri için ulusal ortalama maaş 11,05,748 Yen'dir.

Makine Öğreniminde yetenekli ve yetenekli profesyonellere olan talep şu anda zirvede ve gelecekte daha da artacak. Bir Makine Öğrenimi kariyeriyle ilgili en güzel şey, iş tatmini ve güvenliğin yanı sıra, yüksek yıllık ücret ve hızlı kariyer büyümesi vaat etmesidir. Bir Makine Öğrenimi kariyer yolu oluşturmayı düşünmek için daha fazla neden.

Makine Öğrenimi Kariyer Yolları

Doğru makine öğrenimi becerilerini edindikten sonra, arzu edebileceğiniz en umut verici beş Makine Öğrenimi kariyer yolu şunlardır:

1. Makine Öğrenimi Mühendisi

Daha önce de söylediğimiz gibi, bir Makine Öğrenimi Mühendisi kariyer yolu, Veri Bilimi alanında en çok rağbet gören ve gelecek vaat edenlerden biridir. Makine Öğrenimi Mühendisleri, öncelikle makine öğrenimi algoritmalarını ve araçlarını kullanarak makine öğrenimi sistemlerinin ve uygulamalarının tasarımı ve geliştirilmesiyle ilgilenir.

İstatistiksel analizler yaparak ve test sonuçlarını kullanarak ince ayar yaparak verimli kendi kendine öğrenen ML uygulamalarını şekillendirmek ve geliştirmek onların işidir. Ayrıca Python, Java, Scala, R ve C++ gibi programlama dillerini kullanarak çeşitli ML deneyleri yürütür ve çalıştırırlar.

Gerekli beceriler: Bir Makine Öğrenimi Mühendisi, Matematik, İstatistik ve programlama hakkında güçlü bir temel bilgiye sahip olmalıdır. Yazılım mimarisi, sistem tasarımı, veri yapıları, veri modelleme ve ML algoritmaları konusunda bilgili olmalıdır. Makine öğrenimi becerileri hakkında daha fazla bilgi edinin.

2. Veri Bilimcisi

Bir Veri Bilimcisinin iş profili, bir Harvard Business inceleme makalesi tarafından “21. Yüzyılın En Seksi İşi” olarak selamlandı . Bu, Makine Öğrenimi kariyer yolunun popülaritesini oluşturmazsa, ne olacak!

Veri Bilimcileri, büyük miktarda veriyi toplamak, depolamak, işlemek, analiz etmek ve yorumlamak için günlük olarak ileri teknolojilerden (Büyük Veri, AI, ML, Derin Öğrenme vb.) ve analitik araçlardan yararlanan yüksek profilli uzmanlardır. Birincil görevleri, iş değerine dönüştürülebilecek büyük veri kümelerinden değerli bilgiler çıkarmaktır.

Gerekli beceriler : Tıpkı bir ML Mühendisi gibi, bir Veri Bilimcisi de Matematik, İstatistik ve programlama (esas olarak Python'da) hakkında iyi bilgiye sahip olmalıdır. Veri Bilimcileri ayrıca veri madenciliği ve çeşitli istatistiksel araştırma tekniklerinin nasıl uygulanacağı ve Büyük Veri platformlarının (Hadoop, Pig, Hive, Spark, Flume, vb.) nasıl kullanılacağı konusunda kapsamlı deneyime sahip olmalıdır. Veri bilimi becerileri hakkında daha fazla bilgi edinin.

Kaynak

3. NLP Bilim Adamı

Doğal dil işleme (NLP), makinelere doğal insan dillerini anlama becerisi kazandırmayı amaçlar. NLP Bilim İnsanları, bir insan dilinin konuşma kalıplarını öğrenebilen ve ayrıca konuşulan kelimeleri diğer dillere çevirebilen makineler ve uygulamalar tasarlamak ve geliştirmekten öncelikli olarak sorumludur. Buradaki amaç, makinelerin insan dillerini insanlar kadar doğal olarak anlamalarına yardımcı olmaktır. Grammarly ve Duolingo, NLP uygulamalarının iki mükemmel örneğidir.

Gerekli beceriler : NLP Bilim Adamlarının birincil işi, makinelere insan dillerinin nüanslarını nasıl anlayacaklarını öğretmek olduğundan, en az bir dilin sözdiziminde, yazımında ve dilbilgisinde (ne kadar çok, o kadar iyi) akıcı olmalıdır. Ayrıca, temel düzeyde ML becerilerine sahip olmalıdırlar.

4. Yazılım Geliştirici/Mühendis (AI/ML)

AI/ML konusunda uzmanlaşmış Yazılım Geliştiricileri/Mühendisler, akıllı bilgisayar programlarının arkasındaki yaratıcı beyinlerdir. Ana işleri verimli ML algoritmaları ve uygulamaları geliştirmektir. Yazılım Geliştiricileri/Mühendisleri, AI/ML yazılım çözümlerini tasarlar, geliştirir ve kurar; belirli bilgisayar işlevleri oluşturmak; görselleştirme için ürün dokümantasyonu, akış şemaları, yerleşimler, diyagramlar, çizelgeler vb. hazırlamak; kod yaz ve test et; teknik özellikler oluşturun, sistemleri yükseltin ve bakımını yapın ve çok daha fazlasını yapın.

Gerekli beceriler : Yazılım Geliştiricileri/Mühendisleri (AI/ML), Python, Java, R, C, C++, Scala vb. dahil olmak üzere birden fazla programlama dilinde kodlama konusunda yetkin olmalıdır. İşletim sistemleri, veri yapıları hakkında iyi bir anlayışa sahip olmalıdırlar. diğer şeylerin yanı sıra veri mimarisi, bilgisayar mimarisi, veri analitiği, dağıtılmış işleme, yazılım testi ve hata ayıklama. Ayrıca, makine öğrenimi kavramları, algoritmaları, sistemleri ve araçları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olmalıdırlar.

Kaynak

5. İnsan Merkezli Makine Öğrenimi Tasarımcısı

Machine Learning, insanlar merkezli makine öğrenimi algoritmaları tasarlamaya adanmış özel bir şubeye sahiptir. Bu nedenle, İnsan Merkezli Makine Öğrenimi adı. İnsan Merkezli Makine Öğrenimi Tasarımcıları, bilgi işleme ve örüntü tanıma yoluyla bireysel insanların tercihlerini ve davranış kalıplarını “öğrenebilen” akıllı sistemler oluşturmaktan sorumludur.

Bu sistemler, akla gelebilecek her kullanıcı senaryosunu hesaba katmak için minimum insan müdahalesi veya hatta hantal programlar gerektirir veya hiç gerektirmez. Netflix ve Amazon'un Öneri Motoru, İnsan Merkezli Makine Öğreniminin mükemmel bir örneğidir.

Gerekli beceriler : Herhangi bir Makine Öğrenimi kariyer yolunda olduğu gibi, İnsan Merkezli Makine Öğrenimi Tasarımcıları da çeşitli ML kavramları, algoritmaları ve bunların nasıl işledikleri hakkında derinlemesine bir anlayışa sahip olmalıdır. Ayrıca, kodlama yeterliliğinin yanı sıra Matematik ve İstatistik konusunda da iyi bir temele sahip olmalıdırlar.

Çözüm

Bunlar ilk beş Makine Öğrenimi kariyer yolu olsa da, bu alanda Veri Analisti, Veri Mimarı, Bulut Mimarı ve İş Zekası Geliştiricisi gibi birkaç başka kariyer yolu vardır. Nihayetinde bir Makine Öğrenimi kariyer yolu seçimi size bağlıdır - hangi alanda uzmanlaşmak ve hangi becerilere sahip olduğunuz ve elde etmek istediğiniz.

Birçok endüstri, makine öğrenimini farklı amaçlar için kullanır, bu nedenle talep her geçen gün artar. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanındaki kariyerler hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, IIT Madras ve upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Bulutta Gelişmiş Sertifikasyonuna göz atın.