Ay isang karera sa kumikita o hindi? Kung ang katanungang ito ay nasa iyong isipan pagkatapos ay muling isipin, dahil Ulat ng PwC Sinasabi na 31% ng mga executive ay nag-aalala tungkol sa kawalan ng kakayahan upang matugunan ang pangangailangan para sa mga kasanayan sa AI sa susunod na 5 taon. Sa artikulong ito ay ilalagay ko ang paksang ito na 'Machine Learning Career and Future Scope'
Tatalakayin ang artikulong sumusunod sa artikulong ito,
- Katotohanan at Mga Larawan
- Mahalagang Kasanayan na Itakda upang Maging isang Dalubhasa sa Pag-aaral ng Makina
- Mga Profile ng Trabaho sa Pag-aaral ng Makina
- Bayad sa Mga Trabaho sa Pagkatuto ng Makina
- Saklaw sa Hinaharap sa Pag-aaral ng Makina
Machine Learning Career at Future Scope
Katotohanan at Mga Larawan
Bukod dito, napapabayaan ang lahat ng mga ruckuse na ito na ang AI / ML ay patuloy at hindi maiiwasang sakupin ang malalaking sektor ng lakas ng trabaho at magdadala ng malawakang kawalan ng trabaho, isang ulat mula sa nangungunang kumpanya ng pagsasaliksik at payo ng mundo, Gartner inilalarawan na inaasahang magbibigay daan ang AI para sa malapit sa 2.3 milyong mga trabaho sa taong 2020.
Ang mga propesyonal sa AI, lalo na sa larangan ng Pag-aaral ng Machine, ay nasa napakataas na demand, dahil halos bawat pagsisimula (batay sa software), pati na rin ang isang malaking negosyo, ay nais na kumuha ng mga taong may kaalaman tungkol sa Pag-aaral ng Makina .
Upang maging isang mabisang sandata ng pangunahing negosyo, malayo na ang narating ng Machine Learning sa dekada na ito. Ngunit sa kabutihang palad, malayo pa rin ito sa malamang na zenith nito atmaaari nating asahan ang masusing pagsulong mula rito sa malapit na ring hinaharap. Kaya, kung ikaw ay isang AI aspirant na naghahanap ng trabaho sa industriya, ito ang pinakamainam na oras upang umakyat sa isa sa mga mahalagang aspeto ng AI, na pinangalanang pag-aaral ng makina.
Mahalagang Kasanayan na Itakda upang Maging isang Dalubhasa sa Pag-aaral ng Makina
Maaaring narinig mo ang tungkol sa ilang mga alamat tungkol sa mga kasanayan sa pag-aaral ng makina na 'Masama ako sa matematika, kaya't hindi ako maaaring maging isang propesyonal sa pag-aaral ng makina', 'Ang mga hardcore coder lamang ang maaaring mag-program para sa Pag-aaral ng Machine, at hindi isang baguhan', ' Nangangailangan ito ng isang nerd mind upang maging isang dalubhasa sa pag-aaral ng makina ', atbp.
Kaya, lahat ng ito ay Talaga mga alamat sapagkat, sa wastong pagtatalaga, ang sinuman ay maaaring makakuha ng mga kasanayan sa pag-aaral ng makina. Sa wastong pagsisikap at dedikasyon, hindi ka lamang magiging isang inhinyero sa pagkatuto ng makina ngunit may mahalagang papel din sa paglikha ng isang mundo ng utopian.
Kaya, alamin natin ang mahahalagang kasanayan upang makabuo ng isang karera sa pagkatuto ng makina.
Wika sa Programming
Bagaman walang programa ng wika na nakatuon lamang sa pag-aaral ng makina, sa paghahambing ng mga katangian ng bawat wikang nagprogram na may kakayahang gawin ang pag-aaral ng makina, ang Python ay mukhang superior sa kanila.
Ang paglo-load at pag-play sa paligid ng data, pagpapakita ng data, pagbabago ng mga input sa isang numerical matrix at kahit pagtatasa, ay ilang mga pangunahing gawain na gagawin ng isang dalubhasa sa pag-aaral ng makina sa pang-araw-araw na batayan. Hindi nakakagulat, ang Python ay may kakayahang gawin ang lahat ng mga mabibigat na pag-angat na ito para sa amin. Bukod dito, mayroon ding malaking suporta ang Python para sa mga aklatan ng pag-aaral ng makina.
Iyon ang dahilan kung bakit, kung nais mong maging isang propesyonal sa pag-aaral ng makina, ' magiging game-changer, for sure.
Mga kasanayan sa matematika
Ang pag-aaral ng makina ay isang malawak na larangan na bumubuo sa ilang mga kumplikadong sangkap ng matematika tulad ng calculus, linear algebra, istatistika, posibilidad, at pag-optimize. Iyon ang dahilan, upang mapabilis ang curve ng pag-aaral ng pag-aaral ng makina dapat kang magkaroon ng pangunahing kaalaman sa mga kumplikadong kasanayang ito sa matematika.
Mga Algorithm sa Pagkatuto ng Makina
Kung nais ng isang tao na ituloy ang isang karera sa larangan ng pag-aaral ng makina, dapat ay pamilyar siya sa pamantayan ng pagpapatupad ng mga algorithm sa pag-aaral ng machine. Ang mga algorithm na ito, na malawak na magagamit sa pamamagitan ng mga aklatan / package / API, ay isa sa mga pinaka-mahalagang bahagi ng Pag-aaral ng Machine.
pagsamahin ang pag-uuri ng c ++ code
Mga Istraktura ng Data
Ang isa pang kasanayan na dapat mong gawin sa paglalakbay upang maging isang inhinyero sa Pag-aaral ng Machine ay ang 'Mga Istraktura ng Data'. Ang mga propesyonal sa Pag-aaral ng Machine, sa kanilang buong karera, ay dapat na gumana para sa paglutas ng mga problema sa totoong mundo, iyon ang dahilan kung bakit dapat magkaroon sila ng malalim na kaalaman tungkol sa mga konsepto ng mga istraktura ng data (stack, queues, puno, grap, big-O notasyon, paghahanap, pag-uuri , atbp.).
Pagsusuri at Disenyo ng System
Ano ang magiging tipikal na output ng isang engineer sa pag-aaral ng makina? Siyempre, sa pagtatapos ng araw, ang maihahatid na ihatid ng isang machine learning engineer ay isang software. Iyon ang dahilan, ang malalim na kaalaman sa mga konsepto ng software engineering at disenyo ng system ay mahalaga para sa isang promising career sa Machine Learning.
Mga Profile ng Trabaho sa Pag-aaral ng Makina
Anong uri ng profile sa trabaho ang dapat mong simulang maghanap sa sandaling nakuha mo ang tamang mga kasanayan sa Pag-aaral ng Machine? Tingnan natin nang mabuti ang ilan sa mga pinakahihiling na tungkulin sa trabaho sa Pag-aaral ng Machine.
Engineer ng Pag-aaral ng Machine
Isa sa pinakahinahabol na mga profile sa trabaho sa larangan ng pag-aaral ng makina ay isang engineer sa pag-aaral ng machine. Ang machine engineer engineer ay responsable para sa pagdidisenyo at pagpapatupad ng mga algorithm sa pag-aaral ng machine upang matulungan ang pag-unawa ng mga makabuluhang pattern mula sa mga humuhusay na halaga ng data.
Data Scientist
Ang pangunahing papel na ginagampanan ng isang Data Scientist ay upang mangolekta, pag-aralan, at bigyang-kahulugan ang maraming hindi nakaayos na data sa pamamagitan ng paggamit ng machine learning at prediktif analysis, upang makuha ang pananaw at tulungan na magdisenyo ng mga diskarte sa hinaharap. Ang mga pagkakataong makuha ang pagkuha bilang isang siyentipiko ng data ay nagdaragdag kung ang isang tao ay may isang mahusay na hands-on-karanasan na nagtatrabaho sa pag-aaral ng makina, teknolohiya ng Big Data, at mga tool ng analytical.
Tagasuri ng data
Naghahatid ng halaga ang isang mananaliksik ng Data sa kanilang samahan sa pamamagitan ng unang pagkuha ng impormasyon tungkol sa isang tukoy na paksa, at pagkatapos ay pagbibigay kahulugan pati na rin pag-aralan ito, at sa wakas ay ipinapakita ang kanilang mga natuklasan sa mga komprehensibong ulat. Ginagamit nila ang kanilang mga kasanayan at tool upang magbigay ng mapagkumpitensyang pagsusuri at kilalanin ang mga kalakaran. Ang mga analista ng data ay may isang malakas na background sa calculus, ekonomiya, istatistika, pag-aaral ng makina, at programa.
Data Architect
Isa sa mga pinakahihiling na propesyonal sa Pag-aaral ng Machine ngayon, ang mga arkitekto ng data ay nangangalaga sa mga samahan ng malaking ecosystem ng data. Bumuo, bumubuo, sumusubok, atmapanatili ang lubos na nasusukat na mga sistema ng pamamahala ng data sa pamamagitan ng paggamit ng mga algorithm ng Learning Learning. Matapos mangolekta ng data at gawin ang pagproseso ng batch, ipinapadala nila ito para sa pagtatasa sa data scientist sa pamamagitan ng isang API.
Bayad sa Mga Trabaho sa Pagkatuto ng Makina
Ang mundo ay papunta sa AI para sa halos lahat ng uri ng paggawa ng desisyon, parehong mga pagsisimula, pati na rin ang mga malalaking higante ng tech, ay nag-aalok ng kapaki-pakinabang na suweldo sa mga in-demand na trabaho sa Pag-aaral ng Machine tulad ng mga ML Engineer, Data scientist, atbp.
Hanggang sa napupunta ang bayad para sa tungkulin sa trabaho ng Data Scientist, sa lahat ng antas ng karanasan at itinakdang kasanayan, ang median na suweldo ng isang Data Scientist na may Mga Kasanayang Pagkatuto ng Makina sa India ay nasa 9 lacs at samantalang sa US ay humigit-kumulang na $ 92,000.
Sa ibaba ng mga grap mula sa Payscale.com ay inilalarawan ito:
Sa kabilang banda, kung pinag-uusapan natin ang tungkol sa tungkulin sa trabaho ng Engine Learning engineer, ang panggitna na suweldo ng Machine Learning engineer sa India, sa lahat ng antas ng karanasan at hanay ng kasanayan ay nasa 7 lacs, samantalang sa US ay nasa paligid ito $ 1,12,000.
Sa ibaba ng mga grap mula sa Payscale.com ay inilalarawan ito:
Saklaw sa Hinaharap sa Pag-aaral ng Makina
Ang hinaharap ng Pag-aaral ng Makina ay mukhang promising bilang ang dalubhasang talent pool para sa mga inhinyero ng Machine Learning ay hindi pa sapat upang matugunan ang lumalaking pangangailangan para sa mga may kasanayang propesyonal. Ang isang ulat mula sa nangungunang portal ng online na trabaho na 'Sa katunayan' ay nagsasabi, mula sa simula ng taong 2018, ang pangangailangan ng employer para sa mga kasanayan sa AI & ML ay pare-pareho nang dalawang beses sa pagtustos ng naturang mga dalubhasang propesyonal.
Bukod dito, ang pagsasaliksik mula sa MarketsandMarkets ay naglalarawan, sa pamamagitan ng 2022, ang paglago ng laki ng merkado ng pagkatuto ng machine ay magiging USD 8.81 Bilyon.
Kaya, tulad ng nakikita mong maraming mga pagkakataon na namamalagi sa larangang ito, ito ang tamang oras upang umakyat sa Pag-aaral ng Machine. Ihanda ang iyong sarili sa pamamagitan ng pagkakaroon ng sertipikadong at pagtatrabaho sa mga proyekto ng tunay na buhay na capstone upang samantalahin ang mga pagkakataon sa karera sa Pag-aaral ng Machine na darating sa iyo.
Ngayon, kasama nito, natapos namin ang artikulong ito sa Machine Learning Career at Future Scope. Inaasahan kong ang artikulong ito ay nagkaroon ng pananaw!
Ang Edureka ay may isang espesyal na na-curate iyon ay magpapasikat sa iyo sa mga diskarteng tulad ng Pinangangasiwaang Pag-aaral, Hindi Pinapamahalaang Pag-aaral, at Pagproseso ng Likas na Wika. Kabilang dito ang pagsasanay sa pinakabagong mga pagsulong at panteknikal na diskarte sa Artipisyal na Pag-intelektuwal at Pag-aaral ng Makina tulad ng Deep Learning, Mga Modelong Grapiko at Pag-aaral ng Patatag.
May tanong ba sa amin? Mangyaring banggitin ito sa seksyon ng mga komento ng artikulong 'Machine Learning Career at Future Scope' at babalikan ka namin.