Carrière et portée future de l'apprentissage automatique

Cet article vous aidera à comprendre la carrière du Machine Learning et à quel point la portée Future est bonne dans ce domaine avec des salaires de différents rôles.

Est une carrière dans lucratif ou pas? Si cette question est dans votre esprit, repensez, car Rapport PwC dit que 31% des dirigeants s'inquiètent de l'incapacité de répondre à la demande de compétences en IA au cours des 5 prochaines années. Dans cet article, je mettrai en avant ce sujet «Carrière et portée future de l’apprentissage automatique»



Les pointeurs suivants seront abordés dans cet article,



Carrière et portée future de l'apprentissage automatique

Faits et chiffres

De plus, en négligeant tous ces chahuts selon lesquels l'IA / ML prendra progressivement et inévitablement le contrôle de larges secteurs de la main-d'œuvre et entraînera un chômage de masse, un rapport du leader mondial de la recherche et du conseil, Gartner montre que l'intelligence artificielle devrait ouvrir la voie à près de 2,3 millions d'emplois d'ici 2020.

Les professionnels de l'IA, en particulier dans le domaine de l'apprentissage automatique, sont très demandés, car presque toutes les startups (basées sur des logiciels), ainsi que les grandes entreprises, souhaitent embaucher des personnes qui connaissent Apprentissage automatique .



Qui est un ingénieur ML?

Pour être une arme efficace des entreprises grand public, l'apprentissage automatique a parcouru un long chemin au cours de cette décennie. Mais heureusement, elle est encore loin de son apogée probable et nous pouvons également nous attendre à des progrès approfondis dans un proche avenir. Donc, si vous êtes un aspirant à l'IA qui cherche à décrocher un emploi dans l'industrie, c'est le meilleur moment pour améliorer vos compétences avec l'un des aspects cruciaux de l'IA, appelé apprentissage automatique.

Ensemble de compétences essentielles pour devenir un expert en apprentissage automatique

Vous avez peut-être entendu parler de certains mythes concernant les compétences d'apprentissage automatique selon lesquels «je suis mauvais en mathématiques, donc je ne peux pas devenir un professionnel de l'apprentissage automatique», «Seuls les codeurs expérimentés peuvent faire de la programmation pour l'apprentissage automatique, et non un novice», « Il faut un esprit nerd pour devenir un expert en machine learning », etc.



Eh bien, tout cela est vraiment mythes car, avec un dévouement approprié, tout le monde peut acquérir des compétences d'apprentissage automatique. Avec des efforts et un dévouement valables, vous ne serez pas seulement un ingénieur en apprentissage automatique, mais jouerez également un rôle important dans la création d'un monde utopique.

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Alors, faites connaître les compétences essentielles pour bâtir une carrière dans le machine learning.

Langage de programmation

Bien qu'il n'y ait pas de langage de programmation dédié uniquement à l'apprentissage automatique, en comparant les caractéristiques de chaque langage de programmation capable de faire de l'apprentissage automatique, Python semble supérieur parmi eux.

Charger et jouer autour des données, visualiser les données, transformer les entrées en une matrice numérique et même évaluer, sont quelques tâches de base qu'un expert en apprentissage automatique ferait au jour le jour. Pas étonnant que Python soit capable de faire tous ces gros levés pour nous. De plus, Python prend également en charge les bibliothèques d'apprentissage automatique.

C’est pourquoi, si vous voulez devenir un professionnel du machine learning, ' serait un changement de jeu, à coup sûr.

Compétences mathématiques

L'apprentissage automatique est un vaste domaine basé sur des composants mathématiques complexes tels que le calcul, l'algèbre linéaire, les statistiques, les probabilités et l'optimisation. C’est la raison pour laquelle, pour accélérer la courbe d’apprentissage de l’apprentissage automatique, vous devez avoir des connaissances de base sur ces compétences mathématiques complexes.

Algorithmes d'apprentissage automatique

Si l'on souhaite poursuivre une carrière dans le domaine de l'apprentissage automatique, il doit bien connaître les implémentations standard des algorithmes d'apprentissage automatique. Ces algorithmes, largement disponibles via des bibliothèques / packages / API, sont l'une des parties les plus intégrales du Machine Learning.

Structures de données

Les «structures de données» sont un autre ensemble de compétences que vous devez suivre pour devenir ingénieur en apprentissage automatique. Les professionnels du Machine Learning, dans toute leur carrière, sont censés travailler pour résoudre des problèmes du monde réel, c'est pourquoi ils devraient avoir une connaissance approfondie des concepts de structures de données (piles, files d'attente, arbres, graphiques, notation big-O, recherche, tri , etc.).

Analyse et conception du système

Quelle serait la sortie typique d'un ingénieur en apprentissage automatique? Bien entendu, en fin de compte, le livrable d’un ingénieur en apprentissage automatique est un logiciel. C’est la raison pour laquelle une connaissance approfondie des concepts d’ingénierie logicielle et de la conception de systèmes est essentielle pour une carrière prometteuse en apprentissage automatique.

Profils de tâches d'apprentissage automatique

Quel type de profil d'emploi devriez-vous commencer à rechercher une fois que vous avez acquis les bonnes compétences en Machine Learning? Examinons de plus près certains des postes de travail d'apprentissage automatique les plus demandés.

Ingénieur en apprentissage automatique

L'un des profils d'emploi les plus recherchés dans le domaine de l'apprentissage automatique est celui d'ingénieur en apprentissage automatique. L'ingénieur en apprentissage automatique est responsable de la conception et de la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique pour aider à déchiffrer des modèles significatifs à partir d'énormes quantités de données.

Data Scientist

Le rôle principal d'un Data Scientist est de collecter, analyser et interpréter de grandes quantités de données non structurées à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'analyse prédictive, pour en tirer des informations et aider à concevoir des stratégies futures. Les chances d'être embauché en tant que data scientist augmentent si quelqu'un a une bonne expérience pratique de l'apprentissage automatique, de la technologie Big Data et des outils analytiques.

Analyste de données

Un analyste de données apporte de la valeur à son organisation en acquérant d'abord des informations sur un sujet spécifique, puis en les interprétant et en les analysant, et enfin en présentant ses conclusions dans des rapports complets. Ils utilisent leurs compétences et leurs outils pour fournir une analyse concurrentielle et identifier les tendances. Les analystes de données ont une solide expérience en calcul, économie, statistiques, apprentissage automatique et programmation.

Architecte de données

L'un des professionnels de l'apprentissage automatique les plus demandés aujourd'hui, les architectes de données s'occupent de l'écosystème Big Data des organisations. Ils développent, construisent, testent et maintenir des systèmes de gestion de données hautement évolutifs à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Après avoir collecté les données et effectué le traitement par lots, ils les envoient pour analyse au data scientist via une API.

Salaire des emplois en apprentissage automatique

Le monde se tourne vers l'IA pour presque toutes sortes de prises de décision, les start-ups, ainsi que les grands géants de la technologie, offrent des salaires lucratifs aux emplois en apprentissage automatique en demande tels que les ingénieurs ML, les scientifiques des données, etc.

En ce qui concerne le salaire pour le poste de Data Scientist, quel que soit le niveau d'expérience et l'ensemble de compétences, le salaire médian d'un Data Scientist avec des compétences en apprentissage automatique en Inde est d'environ 9 lacs et aux États-Unis, il est d'environ 92000 $.

Les graphiques ci-dessous de Payscale.com illustrent ceci:

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D'un autre côté, si nous parlons du rôle d'un ingénieur en apprentissage automatique, le salaire médian d'un ingénieur en apprentissage automatique en Inde, pour tous les niveaux d'expérience et tous les ensembles de compétences est d'environ 7 lacs, alors qu'aux États-Unis, il est d'environ 1,12 000 $.

Les graphiques ci-dessous de Payscale.com illustrent ceci:

Portée future de l'apprentissage automatique

L'avenir du Machine Learning semble prometteur car le vivier de talents qualifiés pour les ingénieurs de Machine Learning n'est pas encore suffisant pour répondre à la demande croissante de professionnels qualifiés. Selon un rapport du principal portail d’emploi en ligne «Indeed», depuis le début de l’année 2018, la demande des employeurs pour les compétences en IA et ML a été égale à deux fois celle de ces professionnels qualifiés.

De plus, les recherches de MarketsandMarkets montrent, d'ici 2022, la croissance de la taille du marché de l'apprentissage automatique sera de 8,81 milliards USD.

Donc, comme vous pouvez le constater, il existe de nombreuses opportunités dans ce domaine, c'est le bon moment pour améliorer vos compétences en apprentissage automatique. Préparez-vous en obtenant une certification et en travaillant sur des projets de synthèse réels pour profiter des opportunités de carrière en apprentissage automatique qui se présentent à vous.

Maintenant, avec cela, nous arrivons à la fin de cet article sur les carrières et la portée future de l'apprentissage automatique. J'espère que cet article était perspicace!

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Vous avez une question pour nous? Veuillez le mentionner dans la section commentaires de l'article «Carrière et portée future du Machine Learning» et nous vous répondrons.