Карьера в прибыльно или нет? Если этот вопрос у вас в голове, подумайте еще раз, потому что Отчет PwC говорит, что 31% руководителей обеспокоены неспособностью удовлетворить спрос на навыки искусственного интеллекта в течение следующих 5 лет. В этой статье я расскажу о теме «Карьера и перспективы машинного обучения».
В этой статье будут обсуждаться следующие указатели.
- Факты и цифры
- Набор необходимых навыков, чтобы стать экспертом по машинному обучению
- Профили вакансий машинного обучения
- Заработная плата за машинное обучение
- Перспективы машинного обучения
Карьера и перспективы машинного обучения
Факты и цифры
Более того, игнорируя все эти шумихи о том, что ИИ / МО будет неуклонно и неизбежно захватывать большие секторы рабочей силы и вызовет массовую безработицу, отчет от ведущей мировой исследовательской и консультационной компании, Gartner На рисунке показано, что к 2020 году ИИ откроет путь к созданию около 2,3 миллиона рабочих мест.
Специалисты по искусственному интеллекту, особенно в области машинного обучения, пользуются очень большим спросом, поскольку почти каждый стартап (основанный на программном обеспечении), а также большое предприятие хотят нанимать людей, которые знают Машинное обучение .
Машинное обучение прошло долгий путь за последнее десятилетие, чтобы стать эффективным оружием массового бизнеса. Но, к счастью, это все еще далеко от своего вероятного зенита ив ближайшем будущем мы можем ожидать от него серьезного прогресса. Итак, если вы соискатель ИИ и хотите найти работу в отрасли, это лучшее время для повышения квалификации в одном из важнейших аспектов ИИ, называемом машинным обучением.
Набор необходимых навыков, чтобы стать экспертом по машинному обучению
Возможно, вы слышали о некоторых мифах о навыках машинного обучения: «Я плохо разбираюсь в математике, поэтому я не могу стать профессионалом в области машинного обучения», «Только опытные программисты могут программировать для машинного обучения, а не новички», « Чтобы стать экспертом по машинному обучению, требуется ум ботаника »и т. Д.
Ну все это действительно мифы потому что при должной самоотдаче любой может приобрести навыки машинного обучения. Приложив действительные усилия и преданность делу, вы не только станете инженером по машинному обучению, но и сыграете важную роль в создании утопического мира.
Итак, давайте узнаем, какие навыки необходимы для построения карьеры в области машинного обучения.
Язык программирования
Хотя не существует языка программирования, предназначенного только для машинного обучения, при сравнении характеристик каждого языка программирования, способного выполнять машинное обучение, Python выглядит среди них лучше.
Загрузка и воспроизведение данных, визуализация данных, преобразование входных данных в числовую матрицу и даже оценка - вот некоторые основные задачи, которые эксперт по машинному обучению будет выполнять изо дня в день. Неудивительно, что Python способен делать за нас всю эту тяжелую работу. Более того, Python также имеет огромную поддержку библиотек машинного обучения.
Вот почему, если вы хотите стать профессионалом в области машинного обучения, ' наверняка изменит правила игры.
Математические навыки
Машинное обучение - это обширная область, построенная на некоторых сложных математических компонентах, таких как исчисление, линейная алгебра, статистика, вероятность и оптимизация. По этой причине, чтобы ускорить процесс обучения машинному обучению, вы должны обладать базовыми знаниями этих сложных математических навыков.
как создать массив объектов в java
Алгоритмы машинного обучения
Если кто-то хочет продолжить карьеру в области машинного обучения, он / она должны быть хорошо знакомы со стандартными реализациями алгоритмов машинного обучения. Эти алгоритмы, которые широко доступны через библиотеки / пакеты / API, являются одной из наиболее неотъемлемых частей машинного обучения.
Структуры данных
Еще один набор навыков, который вы должны пройти, чтобы стать инженером по машинному обучению, - это «Структуры данных». Предполагается, что профессионалы машинного обучения на протяжении всей своей карьеры должны работать над решением реальных проблем, поэтому они должны иметь глубокие знания о концепциях структур данных (стеки, очереди, деревья, графики, нотация большого О, поиск, сортировка , так далее.).
Системный анализ и дизайн
Каким будет типичный результат работы инженера по машинному обучению? Конечно, в конце концов, продуктом инженера по машинному обучению является программное обеспечение. По этой причине глубокие знания концепций разработки программного обеспечения и проектирования систем необходимы для многообещающей карьеры в области машинного обучения.
Профили вакансий машинного обучения
Какой профиль работы вы должны начать искать, когда приобретете нужные навыки машинного обучения? Давайте подробнее рассмотрим некоторые из наиболее востребованных должностей в сфере машинного обучения.
Инженер по машинному обучению
Одна из самых востребованных профессий в области машинного обучения - инженер машинного обучения. Инженер по машинному обучению отвечает за разработку и внедрение алгоритмов машинного обучения, помогающих расшифровать значимые закономерности из огромных объемов данных.
Специалист по данным
Основная роль Data Scientist - собирать, анализировать и интерпретировать большие объемы неструктурированных данных с помощью машинного обучения и прогнозного анализа, чтобы получить представление и помочь в разработке будущих стратегий. Шансы получить работу в качестве специалиста по обработке данных возрастают, если у кого-то есть хороший практический опыт работы с машинным обучением, технологиями больших данных и аналитическими инструментами.
Аналитик данных
Аналитик данных приносит пользу своей организации, сначала собирая информацию по определенной теме, а затем интерпретируя и анализируя ее, и, наконец, представляя свои выводы в всеобъемлющих отчетах. Они используют свои навыки и инструменты для проведения конкурентного анализа и выявления тенденций. Аналитики данных имеют большой опыт в области вычислений, экономики, статистики, машинного обучения и программирования.
Архитектор данных
Один из самых востребованных специалистов по машинному обучению сегодня, архитекторы данных заботятся об экосистеме больших данных организаций. Они разрабатывают, конструируют, тестируют иподдерживать высокомасштабируемые системы управления данными с помощью алгоритмов машинного обучения. После сбора данных и выполнения пакетной обработки они отправляют их на анализ специалисту по данным через API.
Заработная плата за машинное обучение
Мир поворачивается к ИИ для принятия почти всех видов решений: как стартапы, так и крупные технологические гиганты предлагают прибыльные зарплаты таким востребованным профессионалам в области машинного обучения, как инженеры машинного обучения, специалисты по данным и т. Д.
Что касается заработной платы за должность специалиста по данным, независимо от уровня опыта и набора навыков, средняя зарплата специалиста по данным с навыками машинного обучения в Индии составляет около 9 лаковых, а в США - около 92000 долларов.
Ниже представлены графики с Payscale.com:
С другой стороны, если мы говорим о должности инженера по машинному обучению, средняя заработная плата инженера по машинному обучению в Индии для всех уровней опыта и навыков составляет около 7 лаковых, тогда как в США она составляет около 1,12 000 долларов США.
Ниже представлены графики с Payscale.com:
Перспективы машинного обучения
Будущее машинного обучения выглядит многообещающим, поскольку кадрового резерва инженеров машинного обучения еще недостаточно для удовлетворения растущего спроса на обученных специалистов. В отчете ведущего онлайн-портала по трудоустройству «Indeed» говорится, что с начала 2018 года спрос работодателей на навыки ИИ и МО в два раза превышал предложение таких квалифицированных специалистов.
Более того, исследование MarketsandMarkets показывает, что к 2022 году рост рынка машинного обучения составит 8,81 миллиарда долларов США.
Итак, как вы видите, в этой области есть много возможностей, сейчас самое время повысить квалификацию в области машинного обучения. Подготовьтесь, получив сертификат и работая над реальными проектами, чтобы воспользоваться карьерными возможностями в области машинного обучения, которые появляются на вашем пути.
На этом мы подошли к концу статьи о карьере в машинном обучении и будущих масштабах. Надеюсь, эта статья была содержательной!
Эдурека имеет специально подобранный это позволит вам овладеть такими методами, как контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обработка естественного языка. Он включает в себя обучение последним достижениям и техническим подходам в области искусственного интеллекта и машинного обучения, таких как глубокое обучение, графические модели и обучение с подкреплением.
Есть вопрос к нам? Пожалуйста, укажите это в разделе комментариев к статье «Карьера и перспективы машинного обучения», и мы свяжемся с вами.