でのキャリアです 儲かるかどうか？この質問が頭に浮かんだら、考え直してください。 PwCレポート 幹部の31％が、今後5年間でAIスキルの需要を満たすことができないことを心配していると述べています。この記事では、このトピック「機械学習のキャリアと将来の範囲」について説明します。
この記事では、次のポインタについて説明します。
機械学習のキャリアと将来の範囲
事実と数字
さらに、AI / MLが着実かつ必然的に労働力の大部分を引き継ぎ、大規模な失業をもたらすというこれらすべての騒ぎを無視すると、 報告する 世界をリードするリサーチおよびアドバイザリー会社から、 ガートナー AIは、2020年までに230万人近くの雇用への道を開くと予想されていることを示しています。
AIの専門家、特に機械学習の分野では、ほとんどすべてのスタートアップ（ソフトウェアに基づく）と大企業が知識のある人を雇いたいと考えているため、非常に高い需要があります。 機械学習 。
主流のビジネスの効果的な武器となるために、機械学習はこの10年間で長い道のりを歩んできました。しかし幸いなことに、それはまだその可能性のある天頂から遠く離れており、近い将来、それからの完全な進歩も期待できます。したがって、業界に就職しようとしているAI志望者の場合は、機械学習というAIの重要な側面の1つを習得するのに最適な時期です。
Tableauチュートリアルのステップバイステップ
機械学習のエキスパートになるための基本的なスキルセット
機械学習スキルに関するいくつかの神話について聞いたことがあるかもしれません。「私は数学が苦手なので、機械学習の専門家になることはできません」、「機械学習のプログラミングを行えるのはハードコアコーダーだけであり、初心者ではありません」、「機械学習のエキスパートになるにはオタクマインドが必要です」など。
まあ、これらはすべてです 本当に 神話 なぜなら、適切な献身があれば、誰でも機械学習スキルを習得できるからです。有効な努力と献身があれば、機械学習エンジニアになるだけでなく、ユートピアの世界を創造する上でも重要な役割を果たします。
それでは、機械学習でキャリアを築くために不可欠なスキルを教えてください。
プログラミング言語
機械学習専用のプログラミング言語はありませんが、機械学習が可能な各プログラミング言語の特性を比較すると、Pythonの方が優れているように見えます。
データの読み込みと再生、データの視覚化、入力の数値マトリックスへの変換、さらには評価も、機械学習の専門家が日常的に行う基本的なタスクです。当然のことながら、Pythonは私たちのためにこれらすべての重労働を行うことができます。さらに、Pythonは機械学習ライブラリも大いにサポートしています。
そのため、機械学習の専門家になりたい場合は、 ' 確かに、ゲームチェンジャーになるでしょう。
数学的スキル
機械学習は、微積分、線形代数、統計、確率、最適化などの複雑な数学的コンポーネントに基づいて構築された広大な分野です。それが理由です。機械学習の学習曲線を加速するには、これらの複雑な数学的スキルの基本的な知識が必要です。
機械学習アルゴリズム
機械学習の分野でのキャリアを追求したい場合は、機械学習アルゴリズムの標準的な実装に精通している必要があります。これらのアルゴリズムは、ライブラリ/パッケージ/ APIを通じて広く利用可能であり、機械学習の最も重要な部分の1つです。
データ構造
機械学習エンジニアになるために旅を続けなければならないもう1つのスキルセットは、「データ構造」です。機械学習の専門家は、キャリア全体で、現実の問題を解決するために働くことになっています。そのため、データ構造の概念（スタック、キュー、ツリー、グラフ、big-O表記、検索、並べ替え）に関する深い知識が必要です。など）。
システム分析と設計
機械学習エンジニアの典型的な成果は何でしょうか？もちろん、結局のところ、機械学習エンジニアの成果物はソフトウェアです。そのため、機械学習の有望なキャリアには、ソフトウェアエンジニアリングの概念とシステム設計に関する深い知識が不可欠です。
機械学習のジョブプロファイル
適切な機械学習スキルを習得したら、どのような職種を探し始める必要がありますか？最も需要の高い機械学習の職務のいくつかを詳しく見てみましょう。
機械学習エンジニア
機械学習の分野で最も求められている仕事のプロファイルの1つは、機械学習エンジニアです。機械学習エンジニアは、膨大な量のデータから意味のあるパターンを解読するのに役立つ機械学習アルゴリズムの設計と実装を担当しています。
データサイエンティスト
データサイエンティストの主な役割は、機械学習と予測分析を使用して大量の非構造化データを収集、分析、解釈し、洞察を導き出し、将来の戦略の設計を支援することです。誰かが機械学習、ビッグデータテクノロジー、分析ツールを実際に使った経験があれば、データサイエンティストとして採用される可能性が高くなります。
データアナリスト
データアナリストは、最初に特定のトピックに関する情報を取得し、次にそれを解釈および分析し、最後に包括的なレポートで調査結果を提示することにより、組織に価値を提供します。彼らはスキルとツールを使用して、競合分析を提供し、傾向を特定します。データアナリストは、微積分、経済学、統計学、機械学習、プログラミングに強いバックグラウンドを持っています。
データアーキテクト
今日最も需要の高い機械学習の専門家の1人であるデータアーキテクトは、組織のビッグデータエコシステムを管理します。彼らは開発、構築、テスト、そして機械学習アルゴリズムを使用して、拡張性の高いデータ管理システムを維持します。データを収集してバッチ処理を行った後、APIを介してデータサイエンティストに分析のために送信します。
機械学習の仕事の給与
世界はほぼすべての種類の意思決定のためにAIに目を向けています。新興企業だけでなく、大手ハイテク企業も、MLエンジニア、データサイエンティストなど、需要の高い機械学習の仕事に有利な給与を提供しています。
データサイエンティストの職務に対する給与に関しては、すべての経験レベルとスキルセットで、インドの機械学習スキルを持つデータサイエンティストの給与の中央値は約9ラックですが、米国では約92,000ドルです。
以下のPayscale.comのグラフは、これを表しています。
一方、機械学習エンジニアの職務について話すと、インドの機械学習エンジニアの給与の中央値は、すべての経験レベルとスキルセットで約7ラックですが、米国では約7ラックです。 1,12,000ドル。
以下のPayscale.comのグラフは、これを表しています。
機械学習の将来の範囲
機械学習エンジニアの熟練した人材プールは、訓練を受けた専門家の高まる需要を満たすにはまだ十分ではないため、機械学習の将来は有望に見えます。主要なオンライン求人ポータル「Indeed」からのレポートによると、2018年の初め以来、AIとMLスキルに対する雇用主の需要は、そのような熟練した専門家の2倍の供給で一貫しています。
さらに、MarketsandMarketsの調査によると、2022年までに、機械学習の市場規模は88.1億米ドルに増加するとされています。
したがって、この分野には多くの機会があることがわかるように、これは機械学習のスキルを向上させる適切な時期です。認定を受けて実際の絶頂プロジェクトに取り組み、機械学習のキャリアの機会を活用して準備を整えましょう。
これで、この機械学習のキャリアと将来の範囲に関する記事は終わりです。この記事が洞察に満ちていたことを願っています！
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