機器學習職業：受歡迎程度，你為什麼要追求，所需技能

預計到 2022 年底，人工智能將創造約 40 億美元的商業價值。印度超過三分之一的公司已經開始在數據科學和機器學習方面投入資金，或者計劃在未來投入使用。

如果我們專門談論機器學習工程師的工作前景，那麼在 2015 年至 2018 年期間，全球該職位的招聘信息增加了 330% 以上。 印度機器學習工程師的平均基本工資約為每年 700,000 盧比，幾乎超過所有其他工作職位。 難怪人工智能和機器學習領域的工作被認為是“本世紀最熱門的工作”。 那麼讓我們更深入地了解一下您對機器學習職業的期望。

機器學習的職業選擇

• 機器學習工程師：機器學習工程師是訓練機器做出未來預測的專業人員。 Java、Python、Scala、數據建模、編程、概率、機器學習算法、統計和系統設計的知識對於成為機器學習工程師非常重要。
• BI 開發人員：BI 開發人員的角色是使用 ML 和數據分析技術來處理大量數據，並使其對企業的決策者有用。 BI 開發人員需要精通 Power BI、Perl、SQL、Python、SQL 和數據庫。
• 數據科學家：數據科學家的角色有點類似於 BI 開發人員。 數據科學家還必須處理大量數據，以幫助企業的決策者在數據的支持下做出更好的決策。 數據科學家需要精通預測建模、機器學習、統計研究、大數據、數據挖掘和編程語言。
• 以人為本的機器學習設計師：該專業人士致力於為人類及其選擇設計的機器學習算法。 因此，如果您使用 Netflix 和其他此類服務，您就會知道它是如何根據您之前看過的內容向您推薦不同的電影和連續劇的。 因此，以人為本的機器學習設計師使用模式識別和信息處理技術來開發系統，這些系統可以幫助在不同情況下根據人類偏好創建更智能的體驗。
• 自然語言處理或 NLP 科學家： NLP 科學家開發或訓練機器，使他們學會理解人類使用的不同語言。 換句話說，你可以說 NLP 科學家訓練機器與人類互動。 所以 NLP 科學家需要知道機器學習是如何工作的。 此外，該專業人員應該至少精通一種人類會說的語言。

為什麼機器學習角色如此受歡迎？

機器學習的使用出現了比喻性的爆炸式增長。 您將隨處看到智能學習算法——從營銷活動和電子郵件到移動應用程序等等。 這表明機器學習職業是目前全球最受歡迎的職業之一。 因此，如果您對使用智能機器感興趣，那麼這是您的完美職業選擇。 您應該開始獲得技能，以充分利用所提供的機器學習職業機會。

但是你有沒有想過，為什麼機器學習會在這麼短的時間內成為如此流行的技能？ 這是因為印度和世界各地的大多數公司都將人工智能和機器學習納入其現有系統，以使其更智能、更高效。

因此，隨著公司之間競相採用機器學習，為了更快地發展，僱傭更多機器學習技術人員的需求也上升了幾個檔次。 公司願意在這種 ML 採用上花費大量資金，包括聘請專家，因為他們知道這裡的利害關係以及這項投資如何帶來巨大的回報。 機器學習專家可以使這是一個無縫過渡，並確保在未來做出更多以結果為導向的業務決策。

在福布斯發表的一篇文章中，提到了機器學習領域的專利在 2013 年至 2017 年期間以 34% 的複合年增長率增長。請問這些專利大部分屬於哪些公司？ Facebook、英特爾、IBM、LinkedIn 和 Microsoft 等公司在這場比賽中名列前茅。 這些公司已經意識到機器學習和人工智能是未來的技術，可以幫助他們在未來做得很好。

其他公司也紛紛效仿。 我們現在有更多的公司使用機器學習應用程序，這是其受歡迎的最大原因之一，也是該領域對工作的高需求。 現在是從事機器學習事業的最佳時機。 如果您正在尋找更多原因，請繼續閱讀！

為什麼你應該從事機器學習的職業？

機器學習和人工智能是為機器和機器人提供動力的彈藥。 機器學習使企業能夠構建可以修改和更新機器的程序，並使它們無縫地適應不同的環境——以正確、更快地完成工作。

企業需要機器學習專業人士，在機器學習採用方面，他們可以引領他們超越所有競爭對手。 以下還有一些理由可以幫助您做出有利於從事機器學習事業的決定：

1. 未來是人工智能和機器學習。 到目前為止，我們的討論已經非常明確地表明 ML 是未來的技能，並且你擁有這項技能的工作前景永遠不會消失，至少在未來一兩年內不會。 我們還分享了統計數據，清楚地表明缺乏熟練的 ML 專業人員來填補數千個開放的 ML 職位。 因此，您現在需要做的是獲得該領域的專業知識。 一旦你這樣做了，你就可以開始一份高薪和安全的職業。

2. 該領域非常適合有興趣應對真正挑戰的人。 在現代，企業面臨著機器學習可以幫助他們克服的許多挑戰。 因此，在獲得所需技能後，如果您選擇成為 ML 工程師（這是您可以選擇的眾多職業選擇之一），您將面臨具有重大影響的真正挑戰。 您將構建在某種程度上影響個人和企業的解決方案。 如果您正在尋找一份讓您滿意的工作，那麼在這方面沒有太多其他工作可以勝過 ML 工作。

3. 指數級的職業發展。 一切都表明我們應該接受機器學習仍處於採用的早期階段。 然而，未來似乎非常光明。 因此，願意進入這個領域的人在他們以後的生活中會毫不猶豫地做出這個決定。 機器學習的平均薪水使其成為每個人都可以從中獲利的職業選擇。

由於這個行業要達到頂峰還有很長的路要走，所以你作為 ML 專業人士的薪水將每年繼續增長。 您需要做的就是不斷提高技能並更新自己。 隨著 ML 的進步和成熟，您將有機會在您的職業生涯中體驗指數級增長，並在您理想的公司找到一份夢想的工作。

4. 轉向數據科學的選擇。 精通機器學習的專業人士在各自的職業生涯中擁有如此多的途徑。 有了正確的技能，你甚至可以戴上數據科學家的帽子，這又是一個非常有利可圖的職業機會。 您可以獲得使您成為這兩個職位的相關資源的技能。 一旦你這樣做了，你將成為一段激動人心、收穫頗豐、充滿知識、挑戰和機遇的旅程的一部分。

機器學習技能

既然您知道為什麼應該選擇機器學習職業並且可能也做出了決定，那麼讓我們告訴您一些重要的技能，您需要這些技能來充分利用這個機會。

• 統計和概率：你對算法的理解與你對理論的了解有很大關係。 隱馬爾可夫模型、樸素貝葉斯和高斯混合等模型都是很好的例子。 如果你不擅長統計和概率，你會發現這些算法很難理解。
• 數據評估和建模：確保 ML 估計過程效率的一個重要部分是定期評估不同模型的有效性。 您可以使用不同的方法（例如回歸和分類）來衡量給定模型的誤差或準確性。 您還需要一個評估策略來配合它。
• 機器學習算法：了解不同的機器學習算法如何工作以及哪種算法適合特定情況非常重要。 您需要了解偏微分方程、梯度下降、二次規劃、凸優化等主題。
• 編程語言：對於機器學習的職業，您還需要熟練掌握不同的編程語言，例如 Java、R、Python 和 C++。 這些語言將在機器學習項目的不同階段為您提供幫助。
• 信號處理技術：特徵提取對機器學習非常重要。 您可能必須使用幾種高級信號處理算法，包括小波段、剪切波、輪廓波和曲波等。 了解有關機器學習所需技能的更多信息。

另請閱讀：機器學習項目理念

結論

機器學習職業可以幫助您與我們都知道目前幾乎每個行業都在發生的數字革命並駕齊驅。 精通機器學習的專業人員有多種途徑可供他們選擇，他們可以從中選擇最感興趣的一種，並根據他們的技能支付報酬。

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