Machinaal leren Carrière en toekomstbereik



Dit artikel zal u helpen de machine learning-carrière te begrijpen en hoe goed de toekomstige reikwijdte op dit gebied is met salarissen van verschillende rollen.

Is een carrière in lucratief of niet? Als deze vraag in je opkomt, denk er dan over na, want PwC-rapport zegt dat 31% van de leidinggevenden zich zorgen maakt over het onvermogen om de komende 5 jaar aan de vraag naar AI-vaardigheden te voldoen. In dit artikel zal ik dit onderwerp ‘Machine Learning Career and Future Scope’ naar voren brengen

Volgende aanwijzingen zullen in dit artikel worden besproken,





Machinaal leren Carrière en toekomstbereik

Feiten en cijfers

Bovendien, door al deze ruckus te negeren dat AI / ML gestaag en onvermijdelijk grote sectoren van de beroepsbevolking zal overnemen en massale werkloosheid zal veroorzaken, een verslag doen van van 's werelds toonaangevende onderzoeks- en adviesbedrijf, Gartner laat zien dat AI naar verwachting de weg zal banen voor bijna 2,3 miljoen banen tegen het jaar 2020.

AI-professionals, vooral op het gebied van Machine Learning, zijn erg gewild, aangezien bijna elke startup (op basis van software), evenals een grote onderneming, mensen wil inhuren die kennis hebben van Machine leren .



Wie is een ML Engineer?

Machine Learning heeft dit decennium een ​​lange weg afgelegd om een ​​effectief wapen te zijn van het reguliere bedrijfsleven. Maar gelukkig is het nog ver verwijderd van zijn waarschijnlijke hoogtepunt enwe kunnen er in de nabije toekomst ook een gedegen vooruitgang van verwachten. Dus als u een AI-aspirant bent en op zoek bent naar een baan in de branche, is dit de beste tijd om bij te leren met een van de cruciale aspecten van AI, genaamd machine learning.

Essentiële vaardigheden om een ​​machine learning-expert te worden

Je hebt misschien wel eens gehoord van een aantal mythes over machine learning: 'Ik ben slecht in wiskunde, dus ik kan geen professional op het gebied van machine learning worden', 'Alleen hardcore codeerders kunnen programmeren voor Machine Learning, en geen beginneling', ' Het vereist een nerdgeest om een ​​machine learning-expert te worden ”, enz.



Nou, dit zijn ze allemaal werkelijk mythen want met de juiste toewijding kan iedereen machine learning-vaardigheden verwerven. Met geldige inspanningen en toewijding wordt u niet alleen een machine learning-ingenieur, maar speelt u ook een belangrijke rol bij het creëren van een utopische wereld.

Laten we dus eens kijken naar de essentiële vaardigheden om een ​​carrière in machine learning op te bouwen.

Programmeertaal

Hoewel er geen programmeertaal is die alleen is bedoeld voor machine learning, ziet Python er bij het vergelijken van de kenmerken van elke programmeertaal die machine learning kan uitvoeren, superieur uit.

Gegevens laden en spelen, de gegevens visualiseren, invoer omzetten in een numerieke matrix en zelfs beoordelen, zijn enkele basistaken die een machine learning-expert dagelijks zou uitvoeren. Geen wonder, Python is in staat om al dit zware werk voor ons te doen. Bovendien heeft Python ook enorme ondersteuning voor machine learning-bibliotheken.

Daarom, als u een professional in machine learning wilt worden, ' zou zeker een game-wisselaar zijn.

Wiskundige vaardigheden

Machine learning is een enorm veld dat is gebaseerd op een aantal complexe wiskundige componenten zoals calculus, lineaire algebra, statistiek, waarschijnlijkheid en optimalisatie. Dat is de reden: om de leercurve van machine learning te versnellen, moet u basiskennis hebben van deze complexe wiskundige vaardigheden.

Algoritmen voor machine learning

Als iemand een carrière op het gebied van machine learning wil nastreven, moet hij / zij goed bekend zijn met standaardimplementaties van algoritmen voor machine learning. Deze algoritmen, die algemeen beschikbaar zijn via bibliotheken / pakketten / API's, vormen een van de meest integrale onderdelen van Machine Learning.

Data structuren

Een andere vaardigheden die u tijdens uw reis moet volgen om een ​​Machine Learning-ingenieur te worden, zijn ‘Datastructuren’. Machine Learning-professionals worden in hun hele carrière geacht te werken aan het oplossen van problemen uit de echte wereld, daarom moeten ze diepgaande kennis hebben van concepten van datastructuren (stapels, wachtrijen, bomen, grafieken, big-O-notatie, zoeken, sorteren , enzovoort.).

Systeemanalyse en ontwerp

Wat zou de typische output zijn van een machine learning-engineer? Het resultaat van een machine learning-engineer is natuurlijk software. Dat is de reden dat diepgaande kennis van software-engineeringconcepten en systeemontwerp essentieel is voor een veelbelovende carrière in Machine Learning.

Functieprofielen voor machine learning

Naar wat voor soort functieprofiel moet je gaan zoeken als je eenmaal de juiste Machine Learning-vaardigheden hebt? Laten we eens kijken naar enkele van de meest gevraagde functies voor Machine Learning.

Machine Learning Engineer

Een van de meest gewilde functieprofielen op het gebied van machine learning is een machine learning engineer. Machine learning-ingenieur is verantwoordelijk voor het ontwerpen en implementeren van machine learning-algoritmen om zinvolle patronen te helpen ontcijferen uit enorme hoeveelheden gegevens.

Data scientist

De belangrijkste rol van een datawetenschapper is het verzamelen, analyseren en interpreteren van grote hoeveelheden ongestructureerde data met behulp van machine learning en voorspellende analyse, om inzicht te verkrijgen en te helpen bij het ontwerpen van toekomstige strategieën. De kans om aangenomen te worden als datawetenschapper neemt toe als iemand een goede praktijkervaring heeft met machine learning, big data-technologie en analytische tools.

Data-analist

Een data-analist levert waarde aan zijn organisatie door eerst informatie over een specifiek onderwerp te verwerven, dit vervolgens te interpreteren en te analyseren en ten slotte zijn bevindingen te presenteren in uitgebreide rapporten. Ze gebruiken hun vaardigheden en tools om concurrentieanalyses te maken en trends te identificeren. Data-analisten hebben een sterke achtergrond in calculus, economie, statistiek, machine learning en programmeren.

Gegevensarchitect

Data-architecten, een van de meest gevraagde Machine Learning-professionals van vandaag, zorgen voor het big data-ecosysteem van organisaties. Ze ontwikkelen, construeren, testen enonderhoud zeer schaalbare gegevensbeheersystemen met behulp van Machine Learning-algoritmen. Na het verzamelen van gegevens en het uitvoeren van batchverwerking, sturen ze deze voor analyse naar de datawetenschapper via een API.

Salaris voor machinaal leren

De wereld wendt zich tot AI voor bijna alle soorten besluitvorming, zowel start-ups als grote technologiegiganten bieden lucratieve salarissen voor veelgevraagde Machine Learning-banen zoals ML Engineers, Data Scientist, enz.

Wat betreft de beloning voor de functie van Data Scientist, op alle ervaringsniveaus en vaardigheden, is het gemiddelde salaris van een Data Scientist met Machine Learning Skills in India ongeveer 9 lacs en in de VS ongeveer $ 92.000.

Onderstaande grafieken van Payscale.com laten dit zien:

hoe atom voor python te gebruiken

Aan de andere kant, als we het hebben over de functie van Machine Learning-ingenieur, is het gemiddelde salaris van een Machine Learning-ingenieur in India, voor alle ervaringsniveaus en vaardigheden, ongeveer 7 lacs, terwijl dat in de VS ongeveer $ 1,12.000.

Onderstaande grafieken van Payscale.com laten dit zien:

Machine learning toekomstbereik

De toekomst van Machine Learning ziet er veelbelovend uit, aangezien de bekwame talentenpool voor Machine Learning-ingenieurs nog niet voldoende is om aan de groeiende vraag naar getrainde professionals te voldoen. Een rapport van het toonaangevende online banenportaal 'Indeed' zegt dat de vraag van werkgevers naar AI- en ML-vaardigheden sinds het begin van 2018 consistent is met het dubbele van het aanbod van dergelijke bekwame professionals.

Bovendien laat onderzoek van MarketsandMarkets zien dat tegen 2022 de groei van de markt voor machine learning 8,81 miljard dollar zal bedragen.

Dus, zoals u kunt zien, liggen er veel kansen op dit gebied, dit is het juiste moment om bij te leren in Machine Learning. Bereid jezelf voor door je te laten certificeren en te werken aan echte sluitstukprojecten om te profiteren van de carrièremogelijkheden op het gebied van machine learning die op je pad komen.

Hiermee komen we aan het einde van dit artikel over Machine Learning Career and Future Scope. Ik hoop dat dit artikel inzichtelijk was!

Edureka heeft een speciaal samengesteld dat zal je bekwaam maken in technieken als begeleid leren, onbewaakt leren en natuurlijke taalverwerking. Het omvat training over de nieuwste ontwikkelingen en technische benaderingen op het gebied van kunstmatige intelligentie en machine learning, zoals diep leren, grafische modellen en versterkend leren.

Heeft u een vraag voor ons? Vermeld het alstublieft in het commentaargedeelte van het artikel 'Machine Learning Career and Future Scope' en we nemen zo spoedig mogelijk contact met u op.