Machine Learning karriere og fremtidig rækkevidde

Denne artikel vil hjælpe dig med at forstå karrieren til maskinindlæring og hvor godt det fremtidige omfang er inden for dette felt med lønninger i forskellige roller.

Er en karriere i lukrativ eller ej? Hvis dette spørgsmål er i dit sind, så overvej igen, fordi PwC-rapport siger, at 31% af ledere er bekymrede over manglende evne til at imødekomme efterspørgslen efter AI-færdigheder i løbet af de næste 5 år. I denne artikel vil jeg fremlægge dette emne 'Machine Learning Career and Future Scope'



Følgende punkter vil blive diskuteret i denne artikel,



Machine Learning karriere og fremtidig rækkevidde

Fakta og tal

Desuden forsømmes alle disse håner om, at AI / ML støt og uundgåeligt vil overtage store sektorer af arbejdsstyrken og medføre massearbejde, rapport fra verdens førende forsknings- og rådgivningsvirksomhed, Gartner skildrer, at AI forventes at bane vej for næsten 2,3 millioner job inden 2020.

AI-fagfolk, især inden for maskinlæring, er i meget høj efterspørgsel, da næsten enhver opstart (baseret på software) såvel som en stor virksomhed ønsker at ansætte folk, der har kendskab til Maskinelæring .



Hvem er en ML-ingeniør?

For at være et effektivt våben i mainstream-forretning er Machine Learning kommet langt gennem dette årti. Men heldigvis er det stadig langt fra dets sandsynlige zenit ogvi kan forvente grundige fremskridt fra det også i den nærmeste fremtid. Så hvis du er en AI-aspirant, der ønsker at få et job i branchen, er det det bedste tidspunkt at kvalificere sig til et af de afgørende aspekter af AI, der hedder maskinlæring.

Væsentlige færdighedssæt til at blive ekspert i maskinindlæring

Du har måske hørt om nogle myter omkring maskinlæringsevner, at ”Jeg er dårlig i matematik, så jeg kan ikke blive maskinlæringsprofessionel”, “Kun hardcore-kodere kan lave programmering til maskinindlæring og ikke en novice”, “ Det kræver et nørdesind at blive ekspert i maskinindlæring ”osv.



Nå, alle disse er virkelig myter fordi med den rette dedikation kan enhver tilegne sig maskinlæringsevner. Med gyldig indsats og dedikation vil du ikke bare være maskinlæringsingeniør, men også spille en vigtig rolle i skabelsen af ​​en utopisk verden.

Så lad os kende de væsentlige færdigheder til at opbygge en karriere inden for maskinlæring.

Programmeringssprog

Selvom der ikke er noget programmeringssprog dedikeret til maskinindlæring, ser Python bedre ud blandt dem, når man sammenligner egenskaberne ved hvert programmeringssprog, der er i stand til at udføre maskinindlæring.

Indlæsning og afspilning af data, visualisering af data, omdannelse af input til en numerisk matrix og endda vurdering er nogle grundlæggende opgaver, som en maskinlæringsekspert ville udføre dagligt. Ikke underligt, Python er i stand til at gøre alle disse tunge løft for os. Desuden har Python også enorm understøttelse af maskinlæringsbiblioteker.

Derfor, hvis du vil være professionel til maskinlæring, ' ville være en spilskifter, helt sikkert.

Matematiske færdigheder

Maskinindlæring er et stort felt, der bygger på nogle komplekse matematiske komponenter som beregning, lineær algebra, statistik, sandsynlighed og optimering. Derfor er det nødvendigt at have grundlæggende viden om disse komplekse matematiske færdigheder for at fremskynde indlæringskurven for maskinindlæring.

Machine Learning Algoritmer

Hvis man ønsker at forfølge en karriere inden for maskinlæring, skal han / hun være godt bekendt med standardimplementeringer af maskinlæringsalgoritmer. Disse algoritmer, som er bredt tilgængelige gennem biblioteker / pakker / API'er, er en af ​​de mest integrerede dele af Machine Learning.

Datastrukturer

En anden færdighed, som du skal udføre på rejsen for at blive maskinlæringsingeniør, er 'Datastrukturer'. Machine Learning-fagfolk skal i hele deres karriere arbejde for at løse problemer i den virkelige verden, det er derfor, de skal have indgående kendskab til datastrukturkoncepter (stakke, køer, træer, grafer, big-O-notation, søgning, sortering , etc.).

Systemanalyse og design

Hvad ville være den typiske output fra en maskinlæringsingeniør? Selvfølgelig er en maskinlæringsingeniør, der leveres i slutningen af ​​dagen, en software. Derfor er indgående kendskab til softwaretekniske koncepter og systemdesign afgørende for en lovende karriere inden for maskinlæring.

Maskinlæring jobprofiler

Hvilken slags jobprofil skal du begynde at lede efter, når du har de rigtige Machine Learning-færdigheder? Lad os se nærmere på nogle af de mest efterspurgte roller i Machine Learning-job.

Machine Learning Engineer

En af de mest efterspurgte jobprofiler inden for maskinlæring er en maskinlæringsingeniør. Machine learning engineer er ansvarlig for at designe og implementere maskinlæringsalgoritmer for at hjælpe med at dechifrere meningsfulde mønstre fra enorme mængder data.

Data Scientist

En dataforskers hovedrolle er at indsamle, analysere og fortolke store mængder ustrukturerede data ved hjælp af maskinlæring og forudsigende analyse for at få indsigt og hjælpe med at designe fremtidige strategier. Chancerne for at blive ansat som datavidenskab øges, hvis nogen har en god praktisk erfaring med maskinindlæring, Big Data-teknologi og analytiske værktøjer.

Dataanalytiker

En dataanalytiker leverer værdi til deres organisation ved først at erhverve information om et bestemt emne og derefter fortolke såvel som at analysere det og til sidst præsentere deres resultater i omfattende rapporter. De bruger deres færdigheder og værktøjer til at levere konkurrencedygtige analyser og identificere tendenser. Dataanalytikere har en stærk baggrund inden for beregning, økonomi, statistik, maskinindlæring og programmering.

Dataarkitekt

En af de mest efterspurgte fagfolk inden for maskinlæring i dag, dataarkitekter tager sig af organisationers big data-økosystem. De udvikler, konstruerer, tester ogvedligeholde stærkt skalerbare datastyringssystemer ved hjælp af Machine Learning-algoritmer. Efter at have indsamlet data og foretaget batchbehandling, sender de dem til analyse til dataforsker via en API.

Machine Learning Jobs Løn

Verden vender sig mod AI for næsten alle mulige beslutninger, både nystartede virksomheder og store tech-giganter tilbyder lukrative lønninger til efterspurgte maskinlæringsjob som ML Engineers, Data scientist osv.

For så vidt angår løn for Data Scientist-jobrolle på tværs af alle erfaringsniveauer og færdigheder er medianlønnen for en Data Scientist med Machine Learning-færdigheder i Indien omkring 9 lacs, mens den i USA er omkring $ 92.000.

Nedenfor viser grafer fra Payscale.com dette:

På den anden side, hvis vi taler om maskinlæringsingeniørens jobrolle, er medianlønnen for maskinlæringsingeniøren i Indien på tværs af alle erfaringsniveauer og færdigheder omkring 7 lacs, mens det i USA er omkring $ 1.12.000.

Nedenfor viser grafer fra Payscale.com dette:

c ++ sorter en matrix

Machine Learning Future Scope

Fremtiden for Machine Learning ser lovende ud, da den dygtige talentpool for Machine Learning-ingeniører endnu ikke er nok til at imødekomme den voksende efterspørgsel efter uddannede fagfolk. En rapport fra den førende online jobportal 'Indeed' siger, at siden begyndelsen af ​​året 2018 har arbejdsgivernes efterspørgsel efter AI & ML-færdigheder været konsistent dobbelt så mange som så dygtige fagfolk.

Desuden viser forskning fra MarketsandMarkets, at væksten i maskinlæringsmarkedets størrelse i 2022 vil være 8,81 mia. USD.

Så som du kan se, er der mange muligheder inden for dette felt, det er det rigtige tidspunkt at uddanne sig i maskinlæring. Forbered dig på at blive certificeret og arbejde på virkelige capstone-projekter for at drage fordel af Machine Learning-karrieremuligheder, der kommer din vej.

Nu med dette kommer vi til slutningen af ​​denne Machine Learning Career og Future Scope-artikel. Håber denne artikel var indsigtsfuld!

Edureka har en specielt kurateret der gør dig dygtig i teknikker som Supervised Learning, Unsupervised Learning og Natural Language Processing. Det inkluderer træning i de nyeste fremskridt og tekniske tilgange inden for kunstig intelligens og maskinindlæring som dyb læring, grafiske modeller og forstærkningslæring.

Har du et spørgsmål til os? Nævn det i kommentarfeltet i artiklen 'Machine Learning Career and Future Scope', så vender vi tilbage til dig.