Carriere nell'apprendimento automatico - Introduzione
L'apprendimento automatico è un campo dell'informatica che significa che i sistemi informatici avranno la capacità di apprendere da soli con o senza dati che gli vengono dati. Machine Learning è stato il termine introdotto per la prima volta da Arthur Samuel nel 1959. Machine Learning comprende anche diversi tipi di apprendimento come l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento senza supervisione e l'apprendimento per rinforzo, ecc. Esistono ampie applicazioni nell'informatica per l'apprendimento automatico. Gli esempi di machine learning sono il sistema di veicoli automatizzati, che gioca contro il secondo giocatore in applicazioni di gioco, ecc. I lavori di Machine Learning recentemente si stanno evolvendo molto con molte organizzazioni aziendali che hanno aperture nelle aree dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. Questo è il momento giusto se si vuole passare all'apprendimento automatico ed eccellere in questo settore.
Istruzione richiesta per l'apprendimento automatico
L'apprendimento automatico ha bisogno di molti concetti di base dell'informatica e uno dovrebbe essere forte in concetti di informatica come materie matematiche, di strutture di dati e algoritmi come calcoli, statistiche ecc. Si raccomanda anche una forte conoscenza della matematica di base. L'apprendimento della macchina è il componente principale dell'intelligenza artificiale in cui è necessario mostrare molto interesse ed entusiasmo nell'apprendimento di questi concetti.
- L'apprendimento automatico si sta evolvendo abbastanza rapidamente e gradualmente al giorno d'oggi. Molti professionisti della tecnologia sono richiesti nei prossimi anni nell'area dell'apprendimento automatico.
- L'apprendimento automatico include tecnologia, matematica, statistica, conoscenza del business e molte abilità tecniche e logiche per eccellere in questo settore. L'analisi dei dati è uno dei principali elementi dell'area di Machine Learning in cui quest'area dipende principalmente dai dati in cui la macchina apprende da sola.
- Ciò richiede l'elaborazione di molti dati preziosi prima che una macchina apprenda da sola. Un analista di dati può facilmente trasformare la sua carriera in Machine Learning. Python è il linguaggio di programmazione più utilizzato nell'area del machine learning. Questo è incluso anche nella maggior parte dei programmi accademici e nella maggior parte delle università.
Percorso di carriera
I professionisti dell'apprendimento automatico sono molto richiesti nell'area dell'Information Technology nel mondo, in particolare negli Stati Uniti. L'apprendimento automatico riduce facilmente molti sforzi umani riducendo il dolore e gli errori. La maggior parte delle aziende sta avviando l'automazione e anche quelle hanno bisogno che la tecnologia di apprendimento automatico sia implementata in tutte le loro unità aziendali per aumentare le loro prestazioni ed efficienza, riducendo al contempo i costi.
- Il percorso di carriera inizia inizialmente come ingegnere dell'apprendimento automatico, che svilupperà applicazioni che eseguono alcuni compiti comuni svolti da esseri umani e questo verrà utilizzato per cose ripetute che si esibiranno senza errori e produrranno risultati efficaci.
- Un ruolo di Engine Learning Engineer sarà seguito dalla posizione di livello Architect in. Il prossimo livello di un percorso di carriera a livello Architect sarà di qualche ruolo per progettare e sviluppare i prototipi per le applicazioni da sviluppare.
- Anche un ingegnere del software con alcuni anni di esperienza può cambiare carriera nell'area di Machine Learning. Uno sviluppatore Python o uno scienziato di dati possono anche facilmente cambiare carriera in Machine Learning.
- Le persone anche senza alcuna esperienza nell'ingegneria del software possono anche iniziare la loro carriera in Machine Learning se hanno una conoscenza approfondita in informatica, matematica, statistica ecc.
Posizioni di lavoro o aree di applicazione
Nell'area dell'apprendimento automatico, ci sono diversi ruoli disponibili nel settore dell'informatica per perseguire la carriera come ingegnere dell'apprendimento automatico, ingegnere senior dell'apprendimento automatico, ingegnere leader dell'apprendimento automatico, ingegnere dell'apprendimento automatico front office e back office, ingegnere principale - Apprendimento automatico, Ingegnere del software di apprendimento automatico, Scienziato dei dati, Scienziato dei dati senior, Scienziato dei dati IT, Scienziato dei dati senior ecc.
Stipendio
La retribuzione media dell'ingegnere di Machine Learning negli Stati Uniti è di $ 100.956 all'anno secondo il sito Web americano principale che fornisce informazioni sullo stipendio e sulla compensazione su diverse società Payscale.com . Inoltre, questa posizione ha candidati con non più di 10 anni di esperienza nel settore.
Lo stipendio medio nazionale per un Machine Learning, come menzionato in un altro sito Web di informazioni sugli stipendi Glassdoor.com, è di $ 120.931 negli Stati Uniti.
Il sito web più famoso Indeed.com menziona anche che uno stipendio medio per le carriere nell'area dell'apprendimento automatico è di $ 135.246 all'anno.
Gli stipendi medi medi per i diversi percorsi di carriera di SharePoint sono i seguenti:
- Data Scientist (US $ 69000 - US $ 133000)
- Senior Data Scientist (US $ 98000 - US $ 160000)
- Ingegnere dell'apprendimento automatico (US $ 77000 - US $ 155000)
- Data Scientist in IT (US $ 69000 - US $ 129000)
- Senior Data Scientist IT (US $ 92000 - US $ 164000)
Un ingegnere dell'apprendimento automatico guadagna uno stipendio medio di circa 112.622 USD negli Stati Uniti.
Prospettiva Di Carriera
Esistono diversi e diversi percorsi di carriera nell'area del machine learning e anche i salari medi sono anche grandi figure nel percorso di carriera del machine learning. Ciò suggerisce che il futuro di chi vuole entrare nell'area del machine learning sarà luminoso ed emozionante. Ci saranno un numero enorme di requisiti per le persone con competenze stabilite nell'area dell'apprendimento automatico nel prossimo futuro.
- Ci sono anche più percorsi di carriera da spostare dopo essere entrati nell'area di Machine Learning Engineer come Intelligenza Artificiale, Data Science e Data Analytics ecc.
- Un professionista IT con alcune buone capacità comunicative e una forte competenza tecnica con solide basi matematiche o statistiche può raggiungere alcune altezze nelle loro carriere come Senior Architects o Esperti in materia di materie senior nella carriera di Machine Learning o Intelligenza artificiale.
- I requisiti per le posizioni lavorative nell'area di Machine Learning Engineer negli Stati Uniti stanno aumentando ogni giorno in gran numero. A causa delle attività o delle attività ordinarie quotidiane nelle grandi aziende con sede nel cliente, le responsabilità di gestione del lavoro devono essere molto accurate e prive di errori per i corrieri di successo ai clienti.
- Le applicazioni o i prodotti software di Machine Learning sono un grande bisogno per le aziende di proteggere i dati dei contenuti dei clienti, Machine Learning Engineer è uno dei migliori progressi tecnologici disponibili sul mercato per fornire alcune soluzioni aziendali ad alta complessità.
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