Là một nghề nghiệp trong sinh lợi hay không? Nếu bạn có câu hỏi này thì hãy suy nghĩ lại, bởi vì Báo cáo PwC nói rằng 31% giám đốc điều hành lo lắng về việc không thể đáp ứng nhu cầu về kỹ năng AI trong 5 năm tới. Trong bài viết này, tôi sẽ đưa ra chủ đề 'Sự nghiệp học máy và phạm vi tương lai'
Các điểm sau sẽ được thảo luận trong bài viết này,
- Sự kiện và số liệu
- Bộ kỹ năng cần thiết để trở thành chuyên gia học máy
- Hồ sơ công việc học máy
- Công việc Máy học Mức lương
- Phạm vi tương lai của Machine Learning
Sự nghiệp Máy học và Phạm vi trong tương lai
Sự kiện và số liệu
Hơn nữa, bỏ qua tất cả những ồn ào này rằng AI / ML sẽ dần dần và chắc chắn tiếp quản các khu vực lớn của lực lượng lao động và sẽ dẫn đến thất nghiệp quy mô lớn, a báo cáo từ công ty tư vấn và nghiên cứu hàng đầu thế giới, Gartner mô tả rằng AI dự kiến sẽ mở đường cho gần 2,3 triệu việc làm vào năm 2020.
nơi nên khai báo biến cá thể trong java
Các chuyên gia AI, đặc biệt trong lĩnh vực Máy học, đang có nhu cầu rất cao, vì hầu hết mọi công ty khởi nghiệp (dựa trên phần mềm), cũng như một doanh nghiệp lớn, đều muốn thuê những người có kiến thức về Học máy .
Để trở thành một vũ khí hiệu quả của kinh doanh chính thống, Học máy đã trải qua một chặng đường dài trong thập kỷ này. Nhưng may mắn thay, nó vẫn còn xa đỉnh cao có thể xảy ra vàchúng ta cũng có thể mong đợi sự tiến bộ triệt để từ nó trong tương lai gần. Vì vậy, nếu bạn là một người khao khát AI đang tìm kiếm một công việc trong ngành, đây là thời điểm tốt nhất để nâng cao kỹ năng với một trong những khía cạnh quan trọng của AI, được đặt tên là học máy.
Bộ kỹ năng cần thiết để trở thành chuyên gia học máy
Bạn có thể đã nghe về một số huyền thoại xung quanh các kỹ năng học máy rằng “Tôi kém toán nên không thể trở thành một chuyên gia về máy học”, “Chỉ những lập trình viên giỏi mới có thể lập trình cho Máy học chứ không phải một người mới làm quen”, “ Nó đòi hỏi một bộ óc mọt sách để trở thành một chuyên gia học máy ”, v.v.
Chà, tất cả những thứ này là có thật không thần thoại bởi vì, với sự cống hiến thích hợp, bất kỳ ai cũng có thể có được kỹ năng học máy. Với những nỗ lực và sự cống hiến hợp lệ, bạn sẽ không chỉ là một kỹ sư học máy mà còn đóng một vai trò quan trọng trong việc tạo ra một thế giới không tưởng.
Vì vậy, hãy biết những kỹ năng cần thiết để xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực máy học.
Ngôn ngữ lập trình
Mặc dù không có ngôn ngữ lập trình chỉ dành riêng cho học máy, nhưng khi so sánh các đặc điểm của từng ngôn ngữ lập trình có khả năng thực hiện học máy, Python có vẻ vượt trội hơn trong số đó.
Tải và chơi xung quanh dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, chuyển đổi đầu vào thành ma trận số và thậm chí đánh giá, là một số tác vụ cơ bản mà một chuyên gia học máy sẽ thực hiện hàng ngày. Không có gì ngạc nhiên, Python có thể thực hiện tất cả những công việc nặng nhọc này cho chúng ta. Hơn nữa, Python cũng hỗ trợ rất nhiều cho các thư viện học máy.
Đó là lý do tại sao, nếu bạn muốn trở thành một chuyên gia học máy, ' chắc chắn sẽ là người thay đổi cuộc chơi.
Kỹ năng toán học
Học máy là một lĩnh vực rộng lớn được xây dựng dựa trên một số thành phần toán học phức tạp như giải tích, đại số tuyến tính, thống kê, xác suất và tối ưu hóa. Đó là lý do, để tăng tốc đường cong học tập của máy học, bạn phải có kiến thức cơ bản về các kỹ năng toán học phức tạp này.
Thuật toán học máy
Nếu một người muốn theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực máy học, anh ta / cô ta nên làm quen với việc triển khai tiêu chuẩn của các thuật toán học máy. Các thuật toán này, được phổ biến rộng rãi thông qua các thư viện / gói / API, là một trong những phần không thể thiếu của Học máy.
Cấu trúc dữ liệu
Một bộ kỹ năng khác mà bạn phải thực hiện trong hành trình trở thành kỹ sư Học máy là ‘Cấu trúc dữ liệu’. Các chuyên gia Machine Learning, trong toàn bộ sự nghiệp của họ, phải làm việc để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực, đó là lý do tại sao họ nên có kiến thức chuyên sâu về các khái niệm cấu trúc dữ liệu (ngăn xếp, hàng đợi, cây, biểu đồ, ký hiệu big-O, tìm kiếm, sắp xếp , Vân vân.).
Phân tích và thiết kế hệ thống
Đầu ra điển hình của một kỹ sư học máy sẽ là gì? Tất nhiên, vào cuối ngày, khả năng cung cấp của một kỹ sư học máy là một phần mềm. Đó là lý do, kiến thức chuyên sâu về các khái niệm kỹ thuật phần mềm và thiết kế hệ thống là điều cần thiết cho sự nghiệp đầy hứa hẹn trong lĩnh vực Máy học.
Hồ sơ công việc học máy
Bạn nên bắt đầu tìm kiếm loại hồ sơ công việc nào sau khi bạn có kỹ năng Máy học phù hợp? Hãy xem xét kỹ hơn một số vai trò công việc của Học máy được yêu cầu nhiều nhất.
Kỹ sư học máy
Một trong những hồ sơ việc làm được tìm kiếm nhiều nhất trong lĩnh vực máy học là kỹ sư máy học. Kỹ sư học máy chịu trách nhiệm thiết kế và triển khai các thuật toán học máy để giúp giải mã các mẫu có ý nghĩa từ lượng dữ liệu khổng lồ.
Nhà khoa học dữ liệu
Vai trò chính của Nhà khoa học dữ liệu là thu thập, phân tích và diễn giải một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc bằng cách sử dụng máy học và phân tích dự đoán, để có được cái nhìn sâu sắc và giúp thiết kế các chiến lược trong tương lai. Cơ hội được thuê làm nhà khoa học dữ liệu tăng lên nếu ai đó có kinh nghiệm thực hành tốt làm việc với máy học, công nghệ Dữ liệu lớn và các công cụ phân tích.
java sao chép sâu và nông
Nhà phân tích dữ liệu
Nhà phân tích dữ liệu mang lại giá trị cho tổ chức của họ bằng cách thu thập thông tin đầu tiên về một chủ đề cụ thể, sau đó giải thích cũng như phân tích chủ đề đó và cuối cùng trình bày những phát hiện của họ trong các báo cáo toàn diện. Họ sử dụng các kỹ năng và công cụ của mình để cung cấp các phân tích cạnh tranh và xác định xu hướng. Các nhà phân tích dữ liệu có kiến thức nền tảng vững chắc về giải tích, kinh tế, thống kê, học máy và lập trình.
Kiến trúc sư dữ liệu
Một trong những chuyên gia Học máy được yêu cầu nhiều nhất hiện nay, kiến trúc sư dữ liệu chăm sóc hệ sinh thái dữ liệu lớn của các tổ chức. Họ phát triển, xây dựng, kiểm tra vàduy trì hệ thống quản lý dữ liệu có khả năng mở rộng cao bằng cách sử dụng các thuật toán Học máy. Sau khi thu thập dữ liệu và xử lý hàng loạt, họ gửi dữ liệu đó để phân tích cho nhà khoa học dữ liệu thông qua một API.
Công việc Máy học Mức lương
Thế giới đang hướng tới AI cho hầu hết mọi loại quyết định, cả các công ty khởi nghiệp, cũng như những gã khổng lồ công nghệ lớn, đều đang đưa ra mức lương hấp dẫn cho các công việc Máy học có nhu cầu như Kỹ sư ML, Nhà khoa học dữ liệu, v.v.
Theo mức lương dành cho công việc Nhà khoa học dữ liệu, trên tất cả các cấp độ kinh nghiệm và kỹ năng, mức lương trung bình của Nhà khoa học dữ liệu có Kỹ năng học máy ở Ấn Độ là khoảng 9% và trong khi ở Mỹ là khoảng 92.000 đô la.
Các biểu đồ dưới đây từ Payscale.com mô tả điều này:
Mặt khác, nếu chúng ta nói về vai trò công việc của kỹ sư Machine Learning, mức lương trung bình của kỹ sư Machine Learning ở Ấn Độ, trên tất cả các cấp độ kinh nghiệm và bộ kỹ năng là khoảng 7 bậc, trong khi ở Mỹ, con số này là khoảng $ 1,12,000.
gói trong java là gì
Các biểu đồ dưới đây từ Payscale.com mô tả điều này:
Phạm vi tương lai của Machine Learning
Tương lai của Học máy có vẻ đầy hứa hẹn vì nguồn nhân tài lành nghề cho các kỹ sư Học máy vẫn chưa đủ để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về các chuyên gia được đào tạo. Một báo cáo từ cổng thông tin việc làm trực tuyến hàng đầu 'Indeed' cho biết, kể từ đầu năm 2018, nhu cầu của nhà tuyển dụng về các kỹ năng AI & ML đã tăng gấp đôi so với nguồn cung của các chuyên gia có kỹ năng như vậy.
Hơn nữa, nghiên cứu từ MarketsandMarkets mô tả, vào năm 2022, sự tăng trưởng về quy mô thị trường máy học sẽ là 8,81 tỷ USD.
Vì vậy, như bạn có thể thấy có rất nhiều cơ hội nằm trong lĩnh vực này, đây là thời điểm thích hợp để nâng cao kỹ năng trong Học máy. Chuẩn bị cho bản thân bằng cách được chứng nhận và làm việc trên các dự án capstone ngoài đời thực để tận dụng các cơ hội nghề nghiệp của Học máy đến với bạn.
Bây giờ, với điều này, chúng ta đến phần cuối của bài viết Sự nghiệp học máy và Phạm vi trong tương lai. Hy vọng bài viết này là sâu sắc!
Edureka có một điều đó sẽ giúp bạn thành thạo các kỹ thuật như Học có giám sát, Học không giám sát và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó bao gồm đào tạo về những tiến bộ và phương pháp tiếp cận kỹ thuật mới nhất trong Trí tuệ nhân tạo & Máy học như Học sâu, Mô hình đồ họa và Học tăng cường.
Có một câu hỏi cho chúng tôi? Vui lòng đề cập đến vấn đề này trong phần nhận xét của bài viết “Sự nghiệp học máy và phạm vi trong tương lai” và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn.