Каријере у машинском учењу - увод
Машинско учење је поље рачунарске науке што значи да ће рачунарски системи имати могућност самосталног учења са или без давања података о њему. Машинско учење био је термин који је први увео Артхур Самуел 1959. Машинско учење такође укључује различите врсте учења, као што су надгледано учење, неконтролисано учење и учвршћивање, итд. Постоје огромне примене у рачунарској науци за машинско учење. Примери машинског учења су систем аутоматизованих возила, играње игре против другог играча у апликацијама за играње итд. Послови машинског учења у последње време се доста развијају у многим предузећима која имају отварања у областима вештачке интелигенције и машинског учења. Ово је право време ако желите да пређете на машинско учење и да се усавршавате у овој области.
Образовање потребно за машинско учење
Машинском учењу је потребно пуно основних концепата рачунарске науке и треба бити јак у појмовима информатике попут математичких, структура података и алгоритама попут рачунања, статистике итд. Такође се препоручује снажно знање из основне математике. Машинско учење је основна компонента вештачке интелигенције где треба показати велико интересовање и ентузијазам за учење ових концепата.
- Машинско учење развија се прилично брзо и постепено у данашње време. У наредним годинама у области машинског учења потребно је много технолошких стручњака.
- Машинско учење укључује технологију, математику, статистику, пословно знање и многе техничке и логичке вештине да би се усавршило у овој области. Анализа података један је од главних елемената подручја машинског учења гдје ово подручје углавном зависи од података у којима машина самостално учи.
- Ово захтева много вредних података које треба обрадити пре него што машина сама учи. Аналитичар података може лако трансформисати своје каријере у машинском учењу. Питхон је програмски језик који се највише користи у области машинског учења. Ово је такође укључено у већину академских програма, као и на већини универзитета.
Каријера
Професионалци машинског учења су веома потребни у области индустрије информационих технологија широм света, посебно у САД-у. Машинско учење смањује много људских напора лако смањујући бол и грешке. Већина компанија покреће аутоматизацију, а оне такође требају технологију машинског учења да се примени у њиховим пословним јединицама ради повећања њихових перформанси и ефикасности уз истовремено смањење трошкова.
- Пут каријере у почетку започиње као инжењер машинског учења, који ће развијати апликације које обављају неке уобичајене задатке које раде људи и који ће се користити за понављане ствари које ће радити без икаквих грешака и дати ефективне резултате.
- Улога инжењера машинског учења биће праћена позицијом на нивоу архитекте. Следећи ниво каријере на нивоу архитекте ће бити од неке улоге у дизајнирању и развоју прототипа за апликације које треба развити.
- Чак и софтверски инжењер са неколико година искуства може пребацити своју каријеру у подручју машинског учења. Питхон Девелопер или дата сциентист такође може лако пребацити каријере у Машинском учењу.
- Особе чак и без искуства у софтверском инжењерингу такође могу започети своју каријеру у Машинском учењу уколико имају неко строго знање из рачунарске науке, математике, статистике итд.
Радна места или подручја примене
У области машинског учења, у индустрији информационих технологија на располагању су различите улоге као што су инжењер машинског учења, старији инжењер машинског учења, инжењер машинског учења, инжењер машинског учења предња и канцеларија, главни инжењер - Машинско учење, Инжењер софтверског машинског учења, Дата Сциентист, Старији научник података, ИТ научник, Сениор Дата Сциентист ИТ итд. Машински инжењер за учење поседује снажно основно знање о концептима рачунарске науке, солидну позадину математике и статистику.
Плата
Просечна плата инжењера машинског учења у Сједињеним Државама је 100, 956 долара годишње по врхунском америчком вебсајту који пружа информације о платама и накнадама за различите компаније Паисцале.цом . Штавише, на овој позицији су кандидати са не више од 10 година искуства у индустрији.
Просечна национална плата за машинско учење како је поменуто на другом вебсајту са информацијама о највишим платама Глассдоор.цом износи 120, 931 УСД у Сједињеним Државама.
Најпознатија веб страница заиста.цом такође помиње да просечна плата за каријере у области машинског учења износи 135.246 долара годишње.
Просечне просечне зараде за различите СхареПоинт путеве каријере су следеће:
- Дата Сциентист (69000 УСД - 133000 УСД)
- Виши научник података (98000 УСД - 160000 УСД)
- Машинско инжењерско учење (77000 УС $ - 155000 УСД)
- Дата Сциентист ин ИТ (69000 УСД - 129000 УСД)
- Виши ИТ научник (92000 УСД - 164000 УСД)
Машински инжењер зарађује просечну плату од око 112 622 УСД у Сједињеним Државама.
Цареер Оутлоок
У области машинског учења постоји више различитих и различитих каријера, а просечне зараде такође су велике бројке на путу каријере машинског учења. Ово сугерише да ће будућност за онога који жели да уђе у област машинског учења бити светла и узбудљива. Биће огроман број захтева за особама са вештинама постављеним у области машинског учења у наредној будућности.
- Након уласка у подручје машинског учења инжењера, попут вештачке интелигенције, науке о подацима и аналитике података итд.
- ИТ стручњак са неким добрим комуникацијским вештинама и јаким техничким вештинама постављеним уз солидну позадину математике или статистике може достићи неке врхунске домете у каријери попут старих архитеката или виших стручњака за предметне материјале у каријери машинског учења или вештачке интелигенције.
- Захтеви за радним местима у области машинског учења инжењера у Сједињеним Државама свакодневно се повећавају у великом броју. Због свакодневних рутинских активности или задатака у великим компанијама које се баве купцима, одговорности за обављање послова морају бити веома тачне и без грешака за успешне испоручиоце пословања купцима.
- Апликације или производи за машинско учење велике су потребе за предузећима да заштите податке о купцима о садржају корисника, инжењер машинског учења је онај међу најбољим технолошким напретком доступним на тржишту како би пружио нека пословна решења велике сложености.
Препоручени чланак
Ово је водич за каријере у машинском учењу. Овде смо разговарали о уводу, образовању, путу каријере у Схарепоинт-у, позицијама послова, платама и изгледима каријере у машинском учењу. Можда ћете погледати и следећи чланак да бисте сазнали више -
- Каријере у СхареПоинту
- Постепено развијајте своју каријеру користећи Каизен
- Корисни савети о каријери за студенте
- Каријера као стручњак за веб развој