Karrieren im maschinellen Lernen - Einführung

Maschinelles Lernen ist ein Bereich der Informatik, dh die Computersysteme können selbstständig mit oder ohne Daten lernen. Maschinelles Lernen war der Begriff, der 1959 von Arthur Samuel erstmals eingeführt wurde. Maschinelles Lernen umfasst auch verschiedene Arten des Lernens, z. B. betreutes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen und vertieftes Lernen usw. In der Informatik gibt es zahlreiche Anwendungen für maschinelles Lernen. Die Beispiele für maschinelles Lernen sind Automated Vehicle-Systeme, bei denen in Spieleanwendungen usw. ein Spiel gegen den zweiten Spieler gespielt wird. Die Jobs für maschinelles Lernen haben sich in letzter Zeit stark weiterentwickelt. Viele Unternehmen haben Stellen in den Bereichen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen geöffnet. Dies ist der richtige Zeitpunkt, um in das maschinelle Lernen einzusteigen und sich in diesem Bereich zu profilieren.

Ausbildung für maschinelles Lernen erforderlich

Maschinelles Lernen erfordert eine Menge grundlegender Informatikkonzepte und man sollte sich mit Informatikkonzepten wie Mathematik, Datenstrukturen und Algorithmen wie Berechnungen, Statistik usw. auskennen. Grundlegende Mathematikkenntnisse werden ebenfalls empfohlen. Das maschinelle Lernen ist die Kernkomponente Künstliche Intelligenz, wo man viel Interesse und Begeisterung für das Erlernen dieser Konzepte zeigen muss.

  • Maschinelles Lernen entwickelt sich heutzutage recht schnell und allmählich weiter. Im Bereich des maschinellen Lernens werden in den kommenden Jahren viele Technologieprofis benötigt.
  • Maschinelles Lernen umfasst Technologie, Mathematik, Statistik, Geschäftskenntnisse und viele technische und logische Fähigkeiten, die in diesem Bereich herausragend sind. Die Datenanalyse ist eines der Hauptelemente des Bereichs Maschinelles Lernen, in dem dieser Bereich hauptsächlich von Daten abhängt, in denen die Maschine selbstständig lernt.
  • Dazu müssen viele wertvolle Daten verarbeitet werden, bevor sich eine Maschine selbst anlernt. Ein Data Analyst kann seine Karriere im maschinellen Lernen auf einfache Weise transformieren. Python ist die am häufigsten verwendete Programmiersprache im Bereich des maschinellen Lernens. Dies ist auch in den meisten akademischen Programmen sowie an den meisten Universitäten enthalten.

Karriereweg

Fachleute für maschinelles Lernen sind im Bereich der Informationstechnologiebranche weltweit sehr gefragt, insbesondere in den USA. Maschinelles Lernen reduziert auf einfache Weise viele menschliche Anstrengungen, indem Schmerzen und Fehler reduziert werden. Die meisten Unternehmen beginnen mit der Automatisierung, und für diese Unternehmen muss die Technologie für maschinelles Lernen in allen Geschäftsbereichen implementiert werden, um die Leistung und Effizienz zu steigern und gleichzeitig die Kosten zu senken.

  • Der berufliche Werdegang beginnt zunächst als Ingenieur für maschinelles Lernen, der Anwendungen entwickelt, die einige allgemeine Aufgaben des Menschen ausführen. Diese werden für wiederholte Aufgaben verwendet, die fehlerfrei ablaufen und zu effektiven Ergebnissen führen.
  • Auf eine Rolle als Ingenieur für maschinelles Lernen folgt die Position auf Architektenebene in. Die nächste Stufe eines Karrierewegs auf Architektenebene wird eine Rolle beim Entwerfen und Entwickeln der Prototypen für die zu entwickelnden Anwendungen spielen.
  • Sogar ein Softwareentwickler mit langjähriger Erfahrung kann seine Karriere im Bereich Maschinelles Lernen wechseln. Ein Python-Entwickler oder ein Datenwissenschaftler kann auch problemlos die Karriere im maschinellen Lernen wechseln.
  • Personen, die noch keine Erfahrung im Bereich Software Engineering haben, können ihre Karriere auch im Bereich Maschinelles Lernen beginnen, wenn sie über gewisse Kenntnisse in Informatik, Mathematik, Statistik usw. verfügen.

Arbeitsstellen oder Bewerbungsgebiete

Im Bereich des maschinellen Lernens stehen in der Informationstechnologiebranche verschiedene Rollen zur Verfügung, um Karriere zu machen, z. Maschinelles Lernen, Software-Ingenieur für maschinelles Lernen, Datenwissenschaftler, leitender Datenwissenschaftler, Datenwissenschaftler IT, leitender Datenwissenschaftler IT usw. Der Ingenieur für maschinelles Lernen verfügt über fundierte Grundkenntnisse in Informatikkonzepten und einen soliden mathematischen Hintergrund mit Statistikkenntnissen.

Gehalt

Das durchschnittliche Gehalt des Machine Learning Engineer in den USA beträgt 100.956 US-Dollar pro Jahr. Dies entspricht der US-amerikanischen Top-Website, auf der Gehalts- und Vergütungsinformationen zu verschiedenen Unternehmen von Payscale.com bereitgestellt werden . Darüber hinaus hat diese Position Kandidaten mit nicht mehr als 10 Jahren Erfahrung in der Branche.

Das nationale Durchschnittsgehalt für Machine Learning, das auf einer anderen Website mit Informationen zu Top-Gehältern aufgeführt wird, beträgt in den USA 120.931 USD.

Die bekannteste Website Indeed.com erwähnt auch, dass ein durchschnittliches Gehalt für Karrieren im Bereich Maschinelles Lernen 135.246 USD pro Jahr beträgt.

Die durchschnittlichen Durchschnittsgehälter für die verschiedenen SharePoint-Karrierepfade sind wie folgt:

  • Data Scientist (69000 US-Dollar - 133000 US-Dollar)
  • Senior Data Scientist (98000 - 160000 US-Dollar)
  • Ingenieur für maschinelles Lernen (77000 US-Dollar - 155000 US-Dollar)
  • Informatiker (69000 - 129000 US-Dollar)
  • Senior Data Scientist IT (92000 - 164000 US-Dollar)

Ein Machine Learning Engineer verdient in den USA einen Durchschnittslohn von rund 112.622 USD .

Karriere-Ausblick

Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es mehrere und unterschiedliche Karrierewege, und auch die Durchschnittsgehälter sind große Zahlen im Karriereweg des maschinellen Lernens. Dies deutet darauf hin, dass die Zukunft für jemanden, der in den Bereich des maschinellen Lernens einsteigen möchte, hell und aufregend sein wird. Für die im Bereich des maschinellen Lernens geschulten Personen wird es in Zukunft eine Vielzahl von Anforderungen geben.

  • Es gibt auch mehrere Karrieremöglichkeiten nach dem Einstieg in den Bereich Machine Learning Engineer wie Künstliche Intelligenz, Data Science und Data Analytics usw.
  • Ein IT-Experte mit guten Kommunikationsfähigkeiten und ausgeprägten technischen Kenntnissen sowie soliden mathematischen oder statistischen Kenntnissen kann in seiner Laufbahn Spitzenpositionen erreichen, beispielsweise als Senior Architects oder Senior Subject Matter Experts in der Laufbahn des maschinellen Lernens oder der künstlichen Intelligenz.
  • Die Anforderungen an die Arbeitsstellen im Bereich Machine Learning Engineer in den USA steigen täglich in großer Zahl. Aufgrund der alltäglichen Routinetätigkeiten oder Aufgaben in den großen kundenbasierten Unternehmen müssen die Aufgaben für die Auftragsabwicklung sehr genau und fehlerfrei sein, damit erfolgreiche Geschäftslieferanten die Kunden beliefern können.
  • Maschinelles Lernen Software-Anwendungen oder -Produkte stellen für Unternehmen ein großes Bedürfnis dar, die Inhaltsdaten der Kunden sicher zu halten. Machine Learning Engineer ist einer der besten technologischen Fortschritte auf dem Markt, die es ermöglichen, einige hochkomplexe Geschäftslösungen bereitzustellen.

Empfohlener Artikel

Dies war ein Leitfaden für Karrieren im maschinellen Lernen. Hier haben wir die Einführung, die Ausbildung, den Karriereweg in Sharepoint, die Arbeitsstellen, das Gehalt und die Karriereperspektiven im maschinellen Lernen besprochen. Sie können auch den folgenden Artikel lesen, um mehr zu erfahren -

  1. Karriere in SharePoint
  2. Entwickeln Sie Ihre Karriere inkrementell mit Kaizen
  3. Nützliche Karrieretipps für Studenten
  4. Karriere als Web Development Professional

Kategorie:

Große Daten