國家機器學習是一個不斷增長的領域將是一個保守的說法。
這裏有一些觀點:
根據一項報告的主要工作場所在高需求,機器學習工程師職業的機會吹噓的平均工資為146085美元從去年344%的增長率。
所有行業現在有許多機器學習的應用程序,這是主要的原因是工作在這一領域的高需求。如果你一直等待,現在是正確的時間來考慮追求毫升。
為什麼2022年從事機器學習?
機器學習是我們需要的燃料電力機器人,人工智能。
毫升,我們可以權力的程序可以很容易地更新和修改,以適應新的環境和任務,快速有效地把事情做好。
這裏有一些原因你從事ML:
毫升是未來的一種技能——盡管指數增長的機器學習,這一領域麵臨的技能短缺。如果你能滿足大型企業的需求,獲得專業知識的ML,你會有一個安全的職業技術,是在上升。
——真正的挑戰——在這個數字時代企業麵臨很多的ML承諾解決的問題。作為毫升工程師,你將會在現實生活中的挑戰和發展的解決方案產生深刻影響企業和人民如何茁壯成長。不用說,允許你的工作工作和解決實際鬥爭提供高滿意度。
——學習和成長——因為毫升的熱潮,進入這個領域,你可以親眼見證趨勢,繼續在市場上增加你的相關性,從而增加你的價值你的雇主。
圖——一個指數的職業生涯——都說了,該做的也做了,機器學習仍處於萌芽階段。隨著技術的成熟和進步,你將有經驗和專長,遵循一個向上的職業圖和你的理想雇主。
——建立一個有利可圖的事業- ML工程師的平均工資是最高的一個原因毫升似乎對很多人一項有利可圖的職業。自從行業正在上升,這一數字有望進一步增長隨著時間的經過。
——回避科學數據——機器學習技能幫助你擴大途徑在你的職業生涯。毫升技能可以賦予你兩個帽子——一個數據的其他科學家。成為一個熱門資源,獲得專業知識在這兩個領域的同時,著手一個令人興奮的旅程充滿了挑戰,機遇,和知識。
機器學習現在正在發生。所以,你想要早起的人玩弄的優勢解決方案和技術支持。這樣,當時機來臨,你會發現你的技能在更高的需求,能夠安全的職業生涯一直在上升。
機器學習的職業道路是什麼樣子?
一個機器學習的職業道路通常開始於一個機器學習工程師。機器學習工程師開發應用程序和解決方案,以前隻能由人類常見的任務自動化。大多數這些重複的任務是基於條件和行動對——機器可以執行沒有錯誤,有效率。
當你獲得晉升作為毫升工程師,你踏上一毫升建築師。人這個角色開發和設計原型應用程序開發。
一些其他角色中可用字段ML數據科學家,毫升軟件工程師,高級建築師,等等。
Python的軟件工程師有足夠的知識和核心毫升庫可以切換職業毫升。
這裏有一些其他科技領域幫助如果被一個毫升專業:
——概率論與數理統計——很多的ML算法在貝葉斯規則有自己的基地,馬爾可夫模型,和其他概率過程。也有統計數據——意思是,中位數,偏差,泊鬆分布,等等。
——係統設計- ML很少是獨立的產品解決方案。大部分情況下,這些變化都是一個集成科技生態係統的一部分。因此,它有助於毫升專業人士擁有良好的軟件設計的知識。
- ML算法和庫——有知識模型,如線性回歸,裝袋,增強和遺傳算法對ML專業人士證明有用。
——數據建模——作為一個毫升從業者,您應該能夠估計的結構數據集找到模式,集群和相關性。數據模型還需要持續的評估,以確保他們的觀點。此外,你應該知道如何測試的數據評估的準確性和完整性。
- - -編程語言——Python是一種至關重要的編程語言對於任何想建立一個職業毫升。Apache火花是另一個技術,SAS緊隨其後。
這不是一個全麵的列表,可以進行一次,然後就完成了。有誌需要保持警覺,總是積極主動地升級他們的技能和知識,如果他們想追求一個向上的職業圖。
追求職業毫升可以幫助你成為一個活躍的數字革命的一部分,我們討論行業從醫療保健到零售、物流、製造業、等等。有ML技能會讓你熱資源在任何行業,這讓很多開放的途徑供你選擇。這種方式,你完全控製你的職業生涯作為一個毫升專業。看一看我們的機器學習程序如果你進一步在機器學習建立一個職業感興趣。
