Je li karijera u unosan ili ne? Ako vam je ovo pitanje na umu, onda razmislite jer Izvještaj PwC kaže da je 31% rukovoditelja zabrinuto zbog nemogućnosti zadovoljiti potražnju za vještinama umjetne inteligencije u sljedećih 5 godina. U ovom ću članku iznijeti ovu temu ‘Karijera strojnog učenja i budući opseg’
U ovom će članku biti riječi o sljedećim uputama,
- Činjenice i brojke
- Osnovne vještine postavljene da postanu stručnjak za strojno učenje
- Profili posla za strojno učenje
- Plaća radnih mjesta za strojno učenje
- Buduće dosege strojnog učenja
Karijera strojnog učenja i budući opseg
Činjenice i brojke
Štoviše, zanemarujući sve ove propuste da će AI / ML stalno i neizbježno zauzimati velike sektore radne snage i donijeti masovnu nezaposlenost, izvješće vodeće svjetske istraživačke i savjetodavne tvrtke, Gartner prikazuje da se očekuje da će AI otvoriti put za blizu 2,3 milijuna radnih mjesta do 2020. godine.
Stručnjaci za inteligenciju, posebno u području strojnog učenja, vrlo su traženi, jer gotovo svaki startup (zasnovan na softveru), kao i veliko poduzeće, želi zaposliti ljude koji imaju znanje o Strojno učenje .
Da bi bilo učinkovito oružje redovnog poslovanja, Strojno učenje je prošlo dug put kroz ovo desetljeće. Ali na sreću, još je daleko od vjerojatnog zenita iod njega možemo očekivati temeljni napredak i u bliskoj budućnosti. Dakle, ako ste ambiciozni AI koji želi zaposliti se u industriji, najbolje je vrijeme da se usavršite s jednim od ključnih aspekata AI, nazvanim strojno učenje.
Osnovne vještine postavljene da postanu stručnjak za strojno učenje
Možda ste čuli za neke mitove oko vještina strojnog učenja da 'Loš sam u matematici, pa ne mogu postati stručnjak za strojno učenje', 'Samo hardcore programeri mogu raditi programiranje za Strojno učenje, a ne početnik', ' Potreban je štreberski um da bi postao stručnjak za strojno učenje ”, itd.
Pa, sve su to stvarno mitovi jer uz odgovarajuću predanost svatko može steći vještine strojnog učenja. Uz valjane napore i predanost, ne samo da ćete biti inženjer strojnog učenja, već ćete i igrati važnu ulogu u stvaranju utopijskog svijeta.
Dakle, upoznajmo osnovne vještine za izgradnju karijere u strojnom učenju.
java pretvoriti binarno u decimalno
Programski jezik
Iako ne postoji programski jezik posvećen samo strojnom učenju, u usporedbi karakteristika svakog programskog jezika sposobnog za strojno učenje, Python izgleda superiorno među njima.
Učitavanje i igranje podataka, vizualizacija podataka, pretvaranje ulaza u numeričku matricu, pa čak i procjena, neki su od osnovnih zadataka koje bi stručnjak za strojno učenje svakodnevno radio. Nije ni čudo, Python je sposoban učiniti sve teške dizanja za nas. Štoviše, Python također ima ogromnu podršku za knjižnice strojnog učenja.
Zato, ako želite biti profesionalac strojnog učenja, ' sigurno bi promijenio igru.
Matematičke vještine
Strojno učenje ogromno je polje koje se temelji na nekim složenim matematičkim komponentama poput računa, linearne algebre, statistike, vjerojatnosti i optimizacije. To je razlog, da biste ubrzali krivulju učenja strojnog učenja, morate imati osnovno znanje o tim složenim matematičkim vještinama.
Algoritmi strojnog učenja
Ako netko želi nastaviti karijeru na polju strojnog učenja, trebao bi biti dobro upoznat sa standardnim implementacijama algoritama strojnog učenja. Ovi algoritmi, koji su široko dostupni kroz knjižnice / pakete / API-je, jedan su od najsloženijih dijelova Strojnog učenja.
Strukture podataka
Još jedan skup vještina koji morate provesti na putovanju da biste postali inženjer strojnog učenja je 'Strukture podataka'. Stručnjaci za strojno učenje u cijeloj svojoj karijeri trebali bi raditi na rješavanju problema iz stvarnog svijeta, zato bi trebali imati detaljno znanje o konceptima struktura podataka (hrpe, redovi, stabla, grafikoni, velika O oznaka, pretraživanje, sortiranje itd.).
Analiza i dizajn sustava
Koji bi bio tipični rezultat inženjera strojnog učenja? Naravno, na kraju dana, proizvod inženjera strojnog učenja je softver. To je razlog, detaljno poznavanje koncepata softverskog inženjerstva i dizajna sustava neophodno je za obećavajuću karijeru u strojnom učenju.
Profili posla za strojno učenje
Kakav profil posla trebate početi tražiti nakon što steknete prave vještine strojnog učenja? Pogledajmo izbliza neke od najtraženijih uloga za rad u strojnom učenju.
Inženjer strojnog učenja
Jedan od najtraženijih profila posla u području strojnog učenja je inženjer strojnog učenja. Inženjer strojnog učenja odgovoran je za dizajniranje i primjenu algoritama strojnog učenja koji pomažu u dešifriranju značajnih obrazaca iz ogromnih količina podataka.
Data Scientist
Glavna uloga Data Scientist-a je sakupljati, analizirati i tumačiti velike količine nestrukturiranih podataka pomoću strojnog učenja i prediktivne analize, kako bi stekao uvid i pomogao u dizajniranju budućih strategija. Šanse za zapošljavanje kao znanstvenika za podatke povećavaju se ako netko ima dobro praktično iskustvo u radu sa strojnim učenjem, tehnologijom velikih podataka i analitičkim alatima.
kako stvoriti paket u javi
Analitičar podataka
Analitičar podataka donosi vrijednost njihovoj organizaciji tako što prvo prikupi informacije o određenoj temi, a zatim ih interpretira, analizira i na kraju iznosi svoja otkrića u sveobuhvatnim izvješćima. Koriste svoje vještine i alate za pružanje konkurentske analize i prepoznavanje trendova. Analitičari podataka imaju snažnu pozadinu računa, ekonomije, statistike, strojnog učenja i programiranja.
Arhitekt podataka
Jedan od najtraženijih stručnjaka za strojno učenje danas, arhitekti podataka brinu o organizacijama ekosustava velikih podataka. Oni razvijaju, konstruiraju, testiraju iodržavati visoko skalabilne sustave za upravljanje podacima pomoću algoritama strojnog učenja. Nakon prikupljanja podataka i skupne obrade, šalju ih na analizu znanstveniku podataka putem API-ja.
Plaća radnih mjesta za strojno učenje
Svijet se okreće prema umjetnoj inteligenciji za gotovo sve vrste donošenja odluka, kako novoosnovana poduzeća, tako i veliki tehnološki divovi, nude unosne plaće za tražene poslove strojnog učenja poput ML inženjera, znanstvenika podataka itd.
Što se tiče plaće za radnu ulogu Data Scientist-a, na svim nivoima iskustva i skupu vještina, prosječna plaća Data Scientist-a s vještinama strojnog učenja u Indiji iznosi oko 9 lacs-a, dok je u SAD-u oko 92 000 USD.
Ispod prikazuju grafikoni s Payscale.com:
S druge strane, ako govorimo o ulozi inženjera za strojno učenje, srednja plaća inženjera za strojno učenje u Indiji, na svim razinama iskustva i skupu vještina je oko 7 lacs, dok je u SAD-u oko 1,12.000 američkih dolara.
proći po vrijednosti i proći pored reference java
Ispod prikazuju grafikoni s Payscale.com:
Buduće dosege strojnog učenja
Budućnost strojnog učenja izgleda obećavajuće jer kvalificirani talent za inženjere strojnog učenja još nije dovoljan da zadovolji rastuću potražnju za obučenim profesionalcima. Izvještaj vodećeg internetskog portala za zapošljavanje ‘Doista’ kaže da je od početka 2018. godine potražnja poslodavaca za vještinama umjetne inteligencije i ML-a dvostruko veća od ponude takvih kvalificiranih stručnjaka.
Štoviše, istraživanje marke MarketsandMarkets pokazuje da će do 2022. godine rast veličine tržišta strojnog učenja iznositi 8,81 milijardi USD.
Dakle, kao što vidite na ovom polju postoji puno prilika, pravo je vrijeme za usavršavanje u strojnom učenju. Pripremite se za certificiranje i rad na stvarnim glavnim projektima kako biste iskoristili mogućnosti karijernog učenja koje vam se nađu na putu.
Sada smo ovim završili ovaj članak o karijeri i budućem opsegu strojnog učenja. Nadam se da je ovaj članak bio pronicljiv!
Edureka ima posebno kuriranu koji će vas osposobiti za tehnike poput nadziranog učenja, nenadgledanog učenja i obrade prirodnog jezika. Uključuje obuku o najnovijim dostignućima i tehničkim pristupima u umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju kao što su duboko učenje, grafički modeli i učenje ojačanja.
Imate pitanje za nas? Molimo vas da ga spominjete u odjeljku za komentare članka 'Karijera strojnog učenja i budući opseg' i javit ćemo vam se.