Kariery w uczeniu maszynowym - wprowadzenie
Uczenie maszynowe to dziedzina informatyki, co oznacza, że systemy komputerowe będą mogły uczyć się samodzielnie z danymi lub bez nich. Uczenie maszynowe to termin wprowadzony po raz pierwszy przez Arthura Samuela w 1959 r. Uczenie maszynowe obejmuje również różne rodzaje uczenia się, takie jak uczenie nadzorowane, uczenie bez nadzoru i uczenie wzmacniające itp. Istnieje wiele zastosowań w informatyce dla uczenia maszynowego. Przykładami uczenia maszynowego są systemy zautomatyzowanych pojazdów, granie przeciwko drugiemu graczowi w aplikacjach do gier itp. Zadania uczenia maszynowego ostatnio bardzo się zmieniają, a wiele organizacji korporacyjnych ma otwarcia w obszarach sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. To właściwy czas, jeśli chcesz przejść do uczenia maszynowego i wyróżniać się w tej dziedzinie.
Wymagane wykształcenie do uczenia maszynowego
Uczenie maszynowe wymaga wielu podstawowych pojęć z zakresu informatyki i należy być silnym w takich pojęciach, jak matematyka, struktury danych i algorytmy, takie jak obliczenia, statystyki itp. Zalecana jest również dobra znajomość podstawowej matematyki. sztucznej inteligencji, gdzie trzeba wykazać duże zainteresowanie i entuzjazm w uczeniu się tych pojęć.
- Uczenie maszynowe ewoluuje obecnie dość szybko i stopniowo. W nadchodzących latach w dziedzinie uczenia maszynowego będzie potrzebnych wielu specjalistów technologicznych.
- Uczenie maszynowe obejmuje technologię, matematykę, statystykę, wiedzę biznesową oraz wiele umiejętności technicznych i logicznych do doskonałości w tej dziedzinie. Analiza danych jest jednym z głównych elementów obszaru uczenia maszynowego, w którym obszar ten zależy głównie od danych, w których maszyna uczy się samodzielnie.
- Wymaga to przetworzenia wielu cennych danych, zanim maszyna sama się uczy. Analityk danych może z łatwością przekształcić swoją karierę w uczenie maszynowe. Python jest najczęściej używanym językiem programowania w obszarze uczenia maszynowego. Jest to również uwzględnione w większości programów akademickich, a także na większości uniwersytetów.
Ścieżka kariery
Specjaliści od uczenia maszynowego są bardzo potrzebni w branży informatycznej na całym świecie, szczególnie w USA. Uczenie maszynowe z łatwością redukuje wiele ludzkich wysiłków poprzez zmniejszenie bólu i błędów. Większość firm rozpoczyna automatyzację, a te potrzebują także wdrożenia technologii uczenia maszynowego we wszystkich swoich jednostkach biznesowych w celu zwiększenia wydajności i wydajności przy jednoczesnym obniżeniu kosztów.
- Ścieżka kariery zaczyna się początkowo jako inżynier uczenia maszynowego, który będzie opracowywał aplikacje, które wykonują niektóre typowe zadania wykonywane przez ludzi, i będą one wykorzystywane do powtarzania rzeczy, które będą działać bezbłędnie i przynoszą skuteczne wyniki.
- Po roli Inżyniera uczenia maszynowego nastąpi pozycja na poziomie Architekta. Kolejny poziom ścieżki kariery na poziomie Architekta będzie miał pewną rolę do zaprojektowania i opracowania prototypów dla aplikacji, które zostaną opracowane.
- Nawet inżynier oprogramowania z kilkuletnim doświadczeniem może zmienić karierę w dziedzinie uczenia maszynowego. Deweloper języka Python lub specjalista ds. Danych może również łatwo zmieniać kariery w uczeniu maszynowym.
- Osoby, które nie mają żadnego doświadczenia w inżynierii oprogramowania, mogą również rozpocząć karierę w uczeniu maszynowym, jeśli mają pewną wiedzę z zakresu informatyki, matematyki, statystyki itp.
Stanowiska pracy lub obszary zastosowania
W dziedzinie uczenia maszynowego istnieją różne role w branży technologii informatycznych, które mogą pomóc w kontynuowaniu kariery zawodowej, takie jak: Machine Learning Engineer, Senior Engine Learning Engineer, Lead Machine Learning Engineer, Machine Learning Engineer Front Office and Back office, Principal Engineer - Uczenie maszynowe, Inżynier oprogramowania, Uczenie danych, Starszy naukowiec, Informatyk, Starszy informatyk itp. Inżynier uczenia maszynowego posiada solidną podstawową wiedzę na temat pojęć z zakresu informatyki, a także solidne podstawy matematyki ze statystykami.
Wynagrodzenie
Średnia pensja inżyniera Machine Learning Engineer w Stanach Zjednoczonych wynosi 100 956 USD rocznie, zgodnie z najlepszą amerykańską stroną internetową, która zawiera informacje o wynagrodzeniach i wynagrodzeniach różnych firm Payscale.com . Ponadto na tym stanowisku znajdują się kandydaci z nie więcej niż 10-letnim doświadczeniem w branży.
Średnia krajowa pensja za uczenie maszynowe, jak wspomniano w innej witrynie z najlepszymi informacjami o wynagrodzeniu Glassdoor.com, wynosi 120 931 USD w Stanach Zjednoczonych.
Najsłynniejsza witryna internetowa Indeed.com wspomina również, że średnia pensja za karierę w obszarze uczenia maszynowego wynosi 135 246 USD rocznie.
Średnie mediany wynagrodzeń dla różnych ścieżek kariery w SharePoint są następujące:
- Data Scientist (69000 USD - 133000 USD)
- Senior Data Scientist (98000 USD - 160000 USD)
- Inżynier ds. Uczenia maszynowego (77000 USD - 155000 USD)
- Data Scientist in IT (69000 USD - 129000 USD)
- Senior Data Scientist IT (92000 USD - 164000 USD)
Inżynier uczący się na maszynie zarabia w Stanach Zjednoczonych medianę w wysokości około 116 622 USD .
Perspektywy kariery
Istnieje wiele różnych ścieżek kariery w obszarze uczenia maszynowego, a średnie zarobki są również dużymi postaciami na ścieżce kariery uczenia maszynowego. To sugeruje, że przyszłość tego, kto chce wejść w obszar uczenia maszynowego, będzie świetlana i ekscytująca. W najbliższej przyszłości będzie wiele wymagań dla osób posiadających umiejętności w dziedzinie uczenia maszynowego.
- Istnieje także wiele ścieżek kariery po przejściu do obszaru inżyniera uczenia maszynowego, takich jak sztuczna inteligencja, analiza danych i analiza danych itp.
- Specjalista IT z dobrymi umiejętnościami komunikacyjnymi i silnymi umiejętnościami technicznymi z solidnym wykształceniem matematycznym lub statystycznym może osiągnąć najwyższe poziomy w swojej karierze zawodowej, np. Starsi Architekci lub Starsi Specjaliści ds. Przedmiotów w karierze uczenia maszynowego lub sztucznej inteligencji.
- Wymagania dotyczące stanowisk pracy w obszarze Machine Learning Engineer w Stanach Zjednoczonych rosną codziennie w dużych ilościach. Ze względu na codzienne rutynowe czynności lub zadania w dużych firmach opartych na klientach, obowiązki związane z obsługą zadań muszą być bardzo dokładne i wolne od błędów, aby zapewnić klientom udane dostawy biznesowe.
- Aplikacje lub produkty Machine Learning są ogromną potrzebą firm do zapewnienia bezpieczeństwa danych klientów, a Machine Learning Engineer jest jednym z najlepszych osiągnięć technologicznych dostępnych na rynku i oferuje rozwiązania biznesowe o wysokiej złożoności.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po karierach w uczeniu maszynowym. Tutaj omówiliśmy wprowadzenie, edukację, ścieżkę kariery w programie Sharepoint, stanowiska pracy, wynagrodzenie i perspektywę kariery w uczeniu maszynowym. Możesz również przeczytać poniższy artykuł, aby dowiedzieć się więcej -
- Kariery w SharePoint
- Stopniowo rozwijaj swoją karierę za pomocą Kaizen
- Przydatne porady zawodowe dla studentów
- Kariera jako specjalista ds. Rozwoju sieci