Навыки машинного обучения. Ваше руководство по началу работы

Узнайте о технических и производственных навыках, необходимых для карьеры в области машинного обучения. Узнайте о требованиях к образованию и вакансиях в области машинного обучения.

Машинное обучение – это востребованная область, в которой вы можете изучить различные карьерные возможности. Развить навыки, необходимые для работы в области машинного обучения или продвижения по службе, можно с помощью многих способов, включая онлайн-курсы, сертификацию и получения другого образования. Узнайте больше о навыках, необходимых для карьеры в области машинного обучения, о профессиях, которые вы можете получить, и о том, как начать работу.

Что такое машинное обучение

Машинное обучение – это подгруппа того, что считается искусственным интеллектом. В машинном обучении программирование сосредоточено на алгоритмах и данных, чтобы повторить, как человек учится задаче и совершенствует навыки по мере того, как машина получает больше данных.

Разница между пониманием машинного обучения и умением программировать

Наиболее существенное различие между традиционным программированием и программированием на основе машинного обучения заключается в том, что разработчик полностью выполняет стандартное программирование. Компьютер будет придерживаться именно того, что разработчик вводит в код. Машинное обучение использует автоматизированные процессы, то есть программа функционирует путем подачи входных данных и получения выходных. Компьютер изучает проблему на основе правил разработчика и выдает результат на основе этих правил. Со временем машина учится распознавать закономерности и адаптировать свои выходные данные.

Какие задачи необходимо изучить инженеру машинного обучения

Инженер машинного обучения должен уметь проектировать системы машинного обучения и создавать интуитивно понятную архитектуру для программного обеспечения машинного обучения. Он должен быть знаком с алгоритмами и инструментами машинного обучения и уметь точно и эффективно исследовать и применять эти инструменты. Он должен уметь выбирать данные, выбирать наиболее эффективные методы представления данных, использовать качественные данные и научно их преобразовывать. Он должен уметь тестировать программное обеспечение, проводить статистический анализ и формировать свои приложения в зависимости от потребностей клиента. Также важно, чтобы он был в курсе событий в этой области и постоянно совершенствовал и расширял свои знания.

Основные навыки машинного обучения

Основные понятия машинного обучения часто связаны со статистическим анализом и математическим манипулированием данными. Машинное обучение требует навыков разработки программного обеспечения, работы с данными, общения и решения проблем.

Технические навыки:

1. Навыки разработки программного обеспечения. Наиболее важные концепции в машинном обучении часто связаны со статистическим анализом и математическим манипулированием данными. Примером этого в программной инженерии может быть написание алгоритмов, которые могут искать, сортировать и организовывать наборы данных. Разработка алгоритмов необходима для работы с большими массивами данных, которые часто используются в машинном обучении. Полезным будет знакомство со структурами данных, такими как стеки, очереди, графы, деревья и многомерные массивы.
2. Навыки работы с наукой о данных. Языки науки о данных, такие как Python, SQL, C++, R и Java, также полезны для моделирования данных и статистического анализа. Навыки в области математики, вероятности и статистики – еще один способ развить свои знания в области машинного обучения.
3. Знание доменов. Разработчикам необходимо проектировать автоматизированное программное обеспечение с интуитивно понятными решениями, используемыми клиентами. Инженеры должны точно понимать и проектировать системы, которые отвечают их потребностям. Программисту необходимо глубоко понимать домены, чтобы создавать надежные функции и решения для клиента.

Навыки работы на рабочем месте:

1. Коммуникативные навыки. Инженеры машинного обучения часто работают с командой других специалистов по изучению данных, аналитиков и разработчиков для совместной работы над проектами. Во многих Agile-командах разработчиков, последовательно внедряющих программное обеспечение, им придется работать в связке с другими членами команды, и они должны уметь правильно общаться с членами команды.
2. Навыки решения проблем. Машинное обучение требует от разработчиков критического подхода к решению задач и выработки творческих решений. Разработчики машинного обучения должны анализировать проблемы и использовать свои знания для их эффективного решения.
3. Управление временем. Инженерам машинного обучения часто приходится выполнять многозадачные требования клиентов, работодателей и предприятий, поэтому они должны эффективно распределять время между задачами. Инженер должен быть организованным в планировании и выполнении проектов и своевременно рассматривать возможность реализации решений.
4. Работа в команде. Инженеры часто являются ключевым звеном в разработке проектов. Команды разработчиков Agile часто собираются с другими математиками, инженерами, маркетологами и дизайнерами, поэтому инженеры должны плавно интегрировать других членов команды для совместной работы над проектом.
5. Ученик на всю жизнь. Еще одна важная часть роли инженера – оставаться в курсе событий в области искусственного интеллекта, глубокого обучения и машинного обучения, которые развиваются и расширяются быстрыми темпами. Инженер, следящий за новейшими технологиями, передовым опытом и разработками, должен принимать изменения и рост в отрасли. Ему следует рассмотреть возможность получения образования за пределами компании через курсы машинного обучения и сертификаты, чтобы постоянно расти и расширять свои знания и быть полезным для своего бизнеса или работодателя.

Требования к квалификации инженера по машинному обучению

Требования к образованию

Минимальным требованием к образованию инженера машинного обучения обычно является образование в области компьютерных наук или смежных областях, таких как математика, компьютерное программирование или наука о данных. Продолжение образования на уровне магистратуры и докторантуры может способствовать вашему карьерному росту. Специалист должен иметь прочную основу в области статистики, алгоритмов, больших данных и языков программирования.

Основные инструменты и программы

Как инженер машинного обучения, вы должны быть знакомы с платформами машинного обучения для создания программ и решения задач. К ним можно отнести:

• Amazon SageMaker;
• Microsoft Azure Machine Learning Studio;
• Google Cloud AI Platform;
• IBM Watson;
• KNIME Analytics Platform;
• SAS Viya.

Сертификация для демонстрации знаний в области машинного обучения

Работодатели часто ищут сертификаты, чтобы продемонстрировать владение знаниями, навыками и опытом, необходимыми для успешной работы на должности инженера машинного обучения. Рассмотрите возможность обучения и получения одного или обоих следующих сертификатов:

1. AWS Certified Machine Learning – Specialty: Подтверждает вашу компетентность в использовании моделей машинного обучения в Amazon Web Services (AWS).
2. Google Cloud Professional Machine Learning Engineer: подтверждает ваши базовые знания в области машинного обучения и способность создавать решения для облачных вычислений.

Курсы машинного обучения

Для изучения навыков машинного обучения вам предлагается множество курсов. Онлайн-курсы машинного обучения включают в себя те, которые дают вам базовые знания о более продвинутых концепциях. По окончании вы можете пройти бесплатные курсы, а также курсы с сертификатом, который можно добавить в свое резюме. Вы также можете продолжить обучение по программам бакалавриата и магистратуры или пройти занятия на уровне магистратуры.

Вакансии в области машинного обучения

Обладая знаниями в области машинного обучения, вы можете получить различные профессии, связанные с искусственным интеллектом и наукой о данных. Подумайте, насколько перечисленные ниже профессии соответствуют вашим интересам и карьерным целям.

Специалист по работе с данными

Специалисты по работе с данными изучают, какие вопросы требуют ответа и как найти соответствующие данные. Они должны оценить проблемы компании и понять, как получить соответствующие данные для решения этих проблем.

Аналитик данных

Аналитик данных собирает, курирует, очищает и интерпретирует массивы данных, чтобы ответить на вопрос или разработать решение проблемы. Эти профессии широко распространены в бизнесе, финансах, уголовном правосудии, науке, медицине и технологиях.

Инженер по обработке данных

Инженеры по обработке данных создают системы для сбора, управления и преобразования данных в комплексный набор данных для интерпретации специалистами по обработке данных и аналитиками. Они стараются максимально упростить данные, чтобы их можно было усвоить и использовать для решений.

Инженер по искусственному интеллекту (ИИ)

Инженер ИИ должен разрабатывать интеллектуальные алгоритмы, способные к автоматизации, обучению и анализу в качестве самостоятельной системы. Они пытаются создать системы, способные логически мыслить и рассуждать подобно людям.

Инженер-программист

Инженеры-программисты проектируют и создают программное обеспечение, способное решать проблемы. Они проектируют код для решения задачи и разрабатывают интуитивно понятное решение для своих клиентов.

Бизнес-аналитики

Бизнес-аналитики анализирует данные для финансовых отчетов и маркетинговой информации. Эти отчеты устанавливают закономерности и оценивают экономические тенденции, чтобы повлиять на решения, операции и цели компании.

Специалист по НЛП

Специалист по обработке естественного языка занимается разработкой и созданием машин, которые точно воспроизводят закономерности человеческой речи и языка.

Инженер по робототехнике

Инженер по робототехнике разрабатывает, настраивает, тестирует и отлаживает роботов и автоматизированное программное обеспечение. Они работают с установкой и калибровкой машин, чтобы обеспечить правильную и безопасную работу роботизированных устройств.

Причины стать инженером машинного обучения

Машинное обучение – востребованная область с конкурентоспособной зарплатой и возможностью работать с новейшими технологиями. Рассмотрим следующие преимущества развития навыков машинного обучения:

1. Спрос на навыки машинного обучения высок. Развитие машинного обучения – это очень востребованный навык, который ищут многие компании, но только сейчас начинают набирать сотрудников. Знакомство и опыт работы с этими системами выделяют сотрудника среди потенциальных работодателей или клиентов.
2. Возможности для непрерывного обучения. Существует множество ресурсов, которые помогут вам продолжить свои знания и развить набор навыков с помощью онлайн-курсов, буткемпов, сертификаций и семинаров. Coursera предлагает множество актуальных курсов от ведущих университетов по таким темам, как искусственный интеллект, машинное обучение и различные языки кодирования.
3. Работайте на переднем крае технологий. Машинное обучение и ИИ по-настоящему меняют представление о том, как вычисления, математика и технологии работают в реальном мире. Машинное обучение оптимизирует и изменяет все аспекты промышленности, и знакомство с этими практиками поможет оставаться на переднем крае дальнейшего развития этой технологии в будущем. Карьера в этой области обеспечит вам работу с новейшими технологиями.

Карьера в области машинного обучения предлагает разнообразие

Получив образование в области машинного обучения, вы можете получить множество профессий. Набор навыков, в котором вы разбираетесь в разработке машинного обучения и жизненном цикле проекта, повысит гарантию занятости. В связи с высоким спросом на специалистов в области машинного обучения, знакомство с этими практиками может привести к множеству интересных и насыщенных карьер.

Повышение квалификации в области машинного обучения

Если вы все еще рассматриваете возможность карьеры в области машинного обучения, только начинаете работать в этой сфере или работаете в смежной области, повышение уровня знаний в области машинного обучения будет полезным. Рассмотрите возможность прохождения курсов по машинному обучению, чтобы расширить свой набор навыков или помочь вам решить, подходит ли вам эта профессия.