Ist eine Karriere in lukrativ oder nicht? Wenn diese Frage in Ihrem Kopf ist, dann überdenken Sie, weil PwC-Bericht Laut 31% der Führungskräfte sind sie besorgt über die Unfähigkeit, den Bedarf an KI-Fähigkeiten in den nächsten 5 Jahren zu decken. In diesem Artikel werde ich dieses Thema 'Karriere beim maschinellen Lernen und zukünftiger Umfang' behandeln.
Die folgenden Hinweise werden in diesem Artikel erläutert:
- Fakten und Figuren
- Grundlegende Fähigkeiten, um ein Experte für maschinelles Lernen zu werden
- Jobprofile für maschinelles Lernen
- Gehalt für Jobs für maschinelles Lernen
- Zukunftsbereich des maschinellen Lernens
Maschinelles Lernen Karriere und Zukunftsumfang
Fakten und Figuren
Darüber hinaus wird die Vernachlässigung all dieser Unruhen, dass AI / ML stetig und unweigerlich große Teile der Belegschaft übernehmen und zu Massenarbeitslosigkeit führen wird, a Bericht vom weltweit führenden Forschungs- und Beratungsunternehmen, Gärtner zeigt, dass die KI bis zum Jahr 2020 voraussichtlich den Weg für fast 2,3 Millionen Arbeitsplätze ebnen wird.
KI-Profis, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens, sind sehr gefragt, da fast jedes Startup (basierend auf Software) sowie ein großes Unternehmen Mitarbeiter einstellen möchten, die über Kenntnisse verfügen Maschinelles Lernen .
Maschinelles Lernen hat in diesem Jahrzehnt einen langen Weg zurückgelegt, um eine wirksame Waffe des Mainstream-Geschäfts zu sein. Aber zum Glück ist es immer noch weit von seinem wahrscheinlichen Höhepunkt entferntwir können auch in naher Zukunft gründliche Fortschritte erwarten. Wenn Sie ein KI-Aspirant sind, der einen Job in der Branche suchen, ist dies der beste Zeitpunkt, um sich mit einem der entscheidenden Aspekte der KI, dem maschinellen Lernen, vertraut zu machen.
Grundlegende Fähigkeiten, um ein Experte für maschinelles Lernen zu werden
Sie haben vielleicht von einigen Mythen über maschinelles Lernen gehört, die besagen, dass „ich schlecht in Mathe bin, also kein maschineller Lernprofi werden kann“, „Nur Hardcore-Programmierer können für maschinelles Lernen programmieren und kein Anfänger“, „ Es erfordert einen Nerd-Verstand, ein Experte für maschinelles Lernen zu werden “usw.
Datenstrukturen und Algorithmen Java
Nun, all das sind Ja wirklich Mythen denn mit angemessenem Engagement kann jeder maschinelles Lernen erwerben. Mit gültigen Bemühungen und Engagement werden Sie nicht nur ein Ingenieur für maschinelles Lernen sein, sondern auch eine wichtige Rolle bei der Schaffung einer utopischen Welt spielen.
Lassen Sie uns also die wesentlichen Fähigkeiten kennen, um eine Karriere im maschinellen Lernen aufzubauen.
Programmiersprache
Obwohl es keine Programmiersprache gibt, die nur dem maschinellen Lernen gewidmet ist, sieht Python beim Vergleich der Eigenschaften jeder Programmiersprache, die maschinelles Lernen ausführen kann, überlegen aus.
Das Laden und Herumspielen von Daten, das Visualisieren der Daten, die Umwandlung von Eingaben in eine numerische Matrix und sogar die Bewertung sind einige grundlegende Aufgaben, die ein Experte für maschinelles Lernen täglich erledigen würde. Kein Wunder, dass Python in der Lage ist, all diese schweren Übungen für uns durchzuführen. Darüber hinaus bietet Python eine enorme Unterstützung für Bibliotheken für maschinelles Lernen.
Wenn Sie ein maschineller Lernprofi sein möchten, ' wäre sicher ein Game-Changer.
Mathematische Fähigkeiten
Maschinelles Lernen ist ein weites Feld, das auf einigen komplexen mathematischen Komponenten wie Kalkül, linearer Algebra, Statistik, Wahrscheinlichkeit und Optimierung aufbaut. Um die Lernkurve des maschinellen Lernens zu beschleunigen, müssen Sie über Grundkenntnisse in diesen komplexen mathematischen Fähigkeiten verfügen.
Algorithmen für maschinelles Lernen
Wenn man eine Karriere im Bereich des maschinellen Lernens anstreben möchte, sollte man mit Standardimplementierungen von Algorithmen für maschinelles Lernen gut vertraut sein. Diese Algorithmen, die über Bibliotheken / Pakete / APIs weit verbreitet sind, sind einer der wichtigsten Bestandteile des maschinellen Lernens.
Datenstrukturen
Ein weiteres Know-how, das Sie auf Ihrem Weg zum Ingenieur für maschinelles Lernen mitnehmen müssen, sind „Datenstrukturen“. Profis des maschinellen Lernens sollen in ihrer gesamten Karriere an der Lösung realer Probleme arbeiten. Deshalb sollten sie über fundierte Kenntnisse der Datenstrukturkonzepte (Stapel, Warteschlangen, Bäume, Diagramme, Big-O-Notation, Suche, Sortierung) verfügen , usw.).
Systemanalyse und Design
Was wäre die typische Leistung eines Ingenieurs für maschinelles Lernen? Letztendlich ist das Ergebnis eines Ingenieurs für maschinelles Lernen natürlich eine Software. Aus diesem Grund sind fundierte Kenntnisse der Softwareentwicklungskonzepte und des Systemdesigns für eine vielversprechende Karriere im maschinellen Lernen unerlässlich.
Jobprofile für maschinelles Lernen
Nach welcher Art von Berufsprofil sollten Sie suchen, wenn Sie die richtigen Fähigkeiten für maschinelles Lernen erworben haben? Schauen wir uns einige der gefragtesten Jobrollen für maschinelles Lernen genauer an.
Ingenieur für maschinelles Lernen
Eines der gefragtesten Berufsprofile im Bereich des maschinellen Lernens ist ein Ingenieur für maschinelles Lernen. Der Ingenieur für maschinelles Lernen ist verantwortlich für das Entwerfen und Implementieren von Algorithmen für maschinelles Lernen, um aussagekräftige Muster aus riesigen Datenmengen zu entschlüsseln.
Was ist eine String-Methode in Java
Datenwissenschaftler
Die Hauptaufgabe eines Data Scientist besteht darin, große Mengen unstrukturierter Daten mithilfe von maschinellem Lernen und prädiktiver Analyse zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren, um Erkenntnisse zu gewinnen und zukünftige Strategien zu entwerfen. Die Chancen, als Datenwissenschaftler eingestellt zu werden, steigen, wenn jemand gute praktische Erfahrungen mit maschinellem Lernen, Big Data-Technologie und Analysetools hat.
Daten Analyst
Ein Datenanalyst liefert einen Mehrwert für sein Unternehmen, indem er zuerst Informationen zu einem bestimmten Thema erfasst, diese dann interpretiert und analysiert und ihre Ergebnisse schließlich in umfassenden Berichten präsentiert. Sie nutzen ihre Fähigkeiten und Werkzeuge, um Wettbewerbsanalysen durchzuführen und Trends zu identifizieren. Datenanalysten haben einen starken Hintergrund in den Bereichen Analysis, Wirtschaft, Statistik, maschinelles Lernen und Programmierung.
Datenarchitekt
Data Architects sind heute einer der gefragtesten Experten für maschinelles Lernen und kümmern sich um das Big-Data-Ökosystem eines Unternehmens. Sie entwickeln, konstruieren, testen undWartung hochskalierbarer Datenverwaltungssysteme mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen. Nachdem sie Daten gesammelt und die Stapelverarbeitung durchgeführt haben, senden sie sie zur Analyse über eine API an Data Scientist.
Gehalt für Jobs für maschinelles Lernen
Die Welt wendet sich für fast alle Arten von Entscheidungen der KI zu. Sowohl Start-ups als auch große Technologiegiganten bieten lukrativen Gehältern für gefragte Jobs im Bereich maschinelles Lernen wie ML-Ingenieure, Datenwissenschaftler usw. an.
In Bezug auf die Bezahlung der Data Scientist-Jobrolle liegt das Durchschnittsgehalt eines Data Scientist mit maschinellen Lernfähigkeiten in Indien bei allen Erfahrungsstufen und Fähigkeiten bei etwa 9 Lacs und in den USA bei 92.000 US-Dollar.
Die folgenden Grafiken von Payscale.com zeigen dies:
Wenn wir dagegen über die Rolle des Ingenieurs für maschinelles Lernen sprechen, liegt das Durchschnittsgehalt des Ingenieurs für maschinelles Lernen in Indien über alle Erfahrungsstufen und Fähigkeiten hinweg bei etwa 7 Lacs, während es in den USA ungefähr so ist 1,12,000 USD.
Die folgenden Grafiken von Payscale.com zeigen dies:
Zukunftsbereich des maschinellen Lernens
Die Zukunft des maschinellen Lernens sieht vielversprechend aus, da der qualifizierte Talentpool für Ingenieure des maschinellen Lernens noch nicht ausreicht, um den wachsenden Bedarf an ausgebildeten Fachkräften zu decken. In einem Bericht des führenden Online-Jobportals „Indeed“ heißt es, dass die Nachfrage der Arbeitgeber nach AI & ML-Fähigkeiten seit Anfang des Jahres 2018 doppelt so hoch war wie das Angebot an qualifizierten Fachkräften.
Untersuchungen von MarketsandMarkets zeigen außerdem, dass das Wachstum des Marktes für maschinelles Lernen bis 2022 USD 8,81 Milliarden betragen wird.
Wie Sie sehen, gibt es in diesem Bereich viele Möglichkeiten. Dies ist der richtige Zeitpunkt, um sich im maschinellen Lernen weiterzubilden. Bereiten Sie sich darauf vor, indem Sie sich zertifizieren lassen und an realen Schlusssteinprojekten arbeiten, um die Karrieremöglichkeiten des maschinellen Lernens zu nutzen, die sich Ihnen bieten.
Damit sind wir am Ende dieses Artikels über Karriere und Zukunft des maschinellen Lernens angelangt. Hoffe, dieser Artikel war aufschlussreich!
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Hast du eine Frage an uns? Bitte erwähnen Sie dies im Kommentarbereich des Artikels „Karriere und Zukunft des maschinellen Lernens“. Wir werden uns dann bei Ihnen melden.