機器學習職業道路：5 個要求苛刻且多樣化的角色

人工智能和機器學習市場目前非常火爆。

目前人工智能人才市場白熱化也就不足為奇了。 事實上，Gartner 堅持認為，到 2022 年，人工智能的商業價值將達到 3.9 萬億美元。而IDC估計，到 2022 年，全球在認知和人工智能係統上的支出將達到 776 億美元。閱讀：機器學習的未來範圍

麥肯錫全球研究所2019 年的一份報告重申了人工智能將在不久的將來產生的巨大影響，指出人工智能和機器學習有潛力在全球營銷和銷售中創造約 1.4-2.6 萬億美元的額外商業價值，以及到 2020 年，供應鏈管理和製造業將再增加 1.2-2 萬億美元。

這些統計數據描述了什麼？

這些統計數據僅顯示了 AI 和 ML 如何以前所未有的速度滲透該行業。 如今，幾乎該行業的每個部門——醫療保健、教育、零售、製造、供應鍊和物流、BFSI，甚至治理——都在以某種方式利用人工智能和機器學習的應用。 自然，隨著這些智能技術的採用越來越多，對 AI 和 ML 熟練專業人員的需求也在增加。 現在是建立您的機器學習職業道路的時候了！

根據2019 年的 Indeed 報告，機器學習工程師是美國最佳工作列表中排名第一的工作，增長率高達 344%，年薪中位數為 146,085 美元。 在印度，機器學習工作的全國平均工資為 11,05,748 盧比。

機器學習領域對有才華和技能的專業人士的需求現在正處於頂峰，未來只會越來越高。 機器學習職業的偉大之處在於，除了工作滿意度和安全感之外，它還承諾高額的年度薪酬和快速的職業發展。 更有理由考慮建立機器學習職業道路。

機器學習職業道路

一旦你獲得了正確的 ML 技能，以下是你可以嚮往的五個最有前途的機器學習職業道路：

1.機器學習工程師

正如我們之前所說，機器學習工程師的職業道路是數據科學領域最令人垂涎​​和最有前途的職業道路之一。 機器學習工程師主要使用機器學習算法和工具參與機器學習系統和應用程序的設計和開發。

他們的工作是通過執行統計分析和使用測試結果對其進行微調來塑造和開發高效的自學習 ML 應用程序。 他們還使用 Python、Java、Scala、R 和 C++ 等編程語言進行和運行各種 ML 實驗。

所需技能：機器學習工程師必須具備紮實的數學、統計學和編程基礎知識。 他/她應該精通軟件架構、系統設計、數據結構、數據建模和機器學習算法。 閱讀有關機器學習技能的更多信息。

2. 數據科學家

數據科學家的工作簡介被哈佛商業評論文章譽為“21 世紀最性感的工作” 。 如果這不能確立這條機器學習職業道路的受歡迎程度，那會是什麼！

數據科學家是知名專家，他們每天利用先進技術（如大數據、人工智能、機器學習、深度學習等）和分析工具來收集、存儲、處理、分析和解釋大量數據。 他們的主要職責是從可以轉化為商業價值的大型數據集中提取有價值的見解。

所需技能：就像 ML 工程師一樣，數據科學家必須具備良好的數學、統計學和編程知識（主要是 Python）。 數據科學家還必須具備全面的數據挖掘經驗，以及如何應用各種統計研究技術和使用大數據平台（Hadoop、Pig、Hive、Spark、Flume 等）。 閱讀有關數據科學技能的更多信息。

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3. NLP 科學家

自然語言處理 (NLP) 旨在賦予機器理解自然人類語言的能力。 NLP 科學家主要負責設計和開發機器和應用程序，這些機器和應用程序可以學習人類語言的語音模式，並將口語翻譯成其他語言。 這裡的目標是幫助機器像人類一樣自然地理解人類語言。 Grammarly 和 Duolingo 是 NLP 應用程序的兩個很好的例子。

所需技能：由於 NLP 科學家的主要工作是教機器如何理解人類語言的細微差別，因此他們必須精通至少一種語言的句法、拼寫和語法（越多越好）。 此外，他們應該具備基本的 ML 技能。

4. 軟件開發人員/工程師 (AI/ML)

專注於 AI/ML 的軟件開發人員/工程師是智能計算機程序背後的創造性思維。 他們的主要工作是開發高效的機器學習算法和應用程序。 軟件開發人員/工程師設計、開發和安裝 AI/ML 軟件解決方案； 創建特定的計算機功能； 準備產品文檔、流程圖、佈局、圖表、圖表等以進行可視化； 編寫和測試代碼； 創建技術規範、升級和維護系統等等。

技能要求：軟件開發人員/工程師（AI/ML）必須精通多種編程語言的編碼，包括 Python、Java、R、C、C++、Scala 等。他們必須對操作系統、數據結構、數據架構、計算機架構、數據分析、分佈式處理、軟件測試和調試等。 此外，他們必須對 ML 概念、算法、系統和工具有廣泛的了解。

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5. 以人為本的機器學習設計師

機器學習有一個專門的分支，致力於設計以人類為中心的 ML 算法。 因此，名稱以人為中心的機器學習。 以人為中心的機器學習設計師負責創建可以通過信息處理和模式識別“學習”個人偏好和行為模式的智能係統。

這些系統需要最少或不需要人工干預，甚至需要繁瑣的程序來解決每個可能的用戶場景。 Netflix 和亞馬遜的推薦引擎是以人為中心的機器學習的一個很好的例子。

所需技能：與任何機器學習職業道路一樣，以人為中心的機器學習設計師還必須深入了解各種機器學習概念、算法及其運作方式。 他們還應該具有良好的數學和統計學基礎以及編碼能力。

結論

雖然這些是排名前五的機器學習職業道路，但該領域還有許多其他職業道路，例如數據分析師、數據架構師、雲架構師和商業智能開發人員等等。 最終，機器學習職業道路的選擇取決於您——您希望專攻什麼以及您擁有和希望獲得的技能。

許多行業出於不同目的使用機器學習，因此需求日益增加。 如果您想了解有關機器學習和人工智能職業的更多信息，請查看 IIT Madras 和 upGrad 的機器學習和雲高級認證。