직업입니다 수익성이 있습니까? 이 질문이 당신의 마음에 있다면 다시 생각하십시오. PwC 보고서 경영진의 31 %가 향후 5 년 동안 AI 기술에 대한 수요를 충족 할 수 없다고 걱정한다고 말합니다. 이 기사에서는 '머신 러닝 경력 및 미래 범위'주제를 설명합니다.
이 기사에서는 다음 포인터에 대해 설명합니다.
기계 학습 경력 및 미래 범위
사실과 수치
더욱이 AI / ML이 꾸준히 그리고 필연적으로 대규모 인력 부문을 장악하고 대규모 실업을 초래할 것이라는 이러한 모든 문제를 소홀히하는 것은 보고서 세계 최고의 연구 및 자문 회사에서 Gartner AI가 2020 년까지 230 만 개에 가까운 일자리를위한 길을 닦을 것으로 예상됩니다.
AI 전문가, 특히 머신 러닝 분야의 거의 모든 스타트 업 (소프트웨어 기반)과 대기업이 다음과 같은 지식을 가진 사람을 고용하기를 원하기 때문에 매우 수요가 많습니다. 기계 학습 .
주류 비즈니스의 효과적인 무기가되기 위해 머신 러닝은 지난 10 년 동안 먼 길을 걸어 왔습니다. 하지만 다행히도 아직 정점과는 거리가 멀고우리는 가까운 장래에 그것으로부터 철저한 진전을 기대할 수 있습니다. 따라서 업계에서 일자리를 찾고자하는 AI 지원자라면 AI의 중요한 측면 중 하나 인 머신 러닝을 익힐 가장 좋은시기입니다.
기계 학습 전문가가되기위한 필수 기술 세트
기계 학습 기술에 대한 몇 가지 신화에 대해 들어 보셨을 것입니다. '나는 수학을 잘 못해서 기계 학습 전문가가 될 수 없습니다.', '초보자가 아닌 하드 코어 코더 만이 기계 학습을위한 프로그래밍을 할 수 있습니다.', ' 기계 학습 전문가가 되려면 괴상한 마음이 필요합니다.”등
글쎄, 이것들은 모두 정말 신화 적절한 헌신을 통해 누구나 기계 학습 기술을 습득 할 수 있기 때문입니다. 유효한 노력과 헌신으로 기계 학습 엔지니어가 될뿐만 아니라 유토피아 세계를 만드는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
이제 머신 러닝 분야에서 경력을 쌓기위한 필수 기술을 알아 보겠습니다.
프로그래밍 언어
기계 학습 전용 프로그래밍 언어는 없지만 기계 학습을 수행 할 수있는 각 프로그래밍 언어의 특성을 비교하면 Python이 그 중에서도 우수 해 보입니다.
데이터로드 및 재생, 데이터 시각화, 입력을 수치 행렬로 변환, 심지어 평가까지 기계 학습 전문가가 매일 수행하는 몇 가지 기본 작업입니다. 파이썬이 우리를 위해이 모든 무거운 일을 할 수 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 또한 Python은 기계 학습 라이브러리에 대한 엄청난 지원을 제공합니다.
그렇기 때문에 기계 학습 전문가가되고 싶다면 ' 확실히 게임 체인저가 될 것입니다.
수학적 능력
기계 학습은 미적분, 선형 대수, 통계, 확률 및 최적화와 같은 복잡한 수학적 구성 요소를 기반으로하는 방대한 분야입니다. 그렇기 때문에 기계 학습의 학습 곡선을 가속화하려면 이러한 복잡한 수학적 기술에 대한 기본 지식이 있어야합니다.
기계 학습 알고리즘
기계 학습 분야에서 경력을 쌓고 싶다면 기계 학습 알고리즘의 표준 구현에 대해 잘 알고 있어야합니다. 라이브러리 / 패키지 / API를 통해 널리 사용할 수있는 이러한 알고리즘은 기계 학습의 가장 필수적인 부분 중 하나입니다.
데이터 구조
기계 학습 엔지니어가되기 위해 수행해야하는 또 다른 기술은 '데이터 구조'입니다. 기계 학습 전문가는 경력 전체에서 실제 문제를 해결하기 위해 일해야합니다. 그렇기 때문에 데이터 구조 개념 (스택, 대기열, 트리, 그래프, big-O 표기법, 검색, 정렬)에 대한 심층적 인 지식이 있어야합니다. 등).
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시스템 분석 및 설계
기계 학습 엔지니어의 일반적인 출력은 무엇입니까? 물론 결국 기계 학습 엔지니어의 결과물은 소프트웨어입니다. 그렇기 때문에 기계 학습 분야에서 유망한 경력을 쌓으려면 소프트웨어 엔지니어링 개념 및 시스템 설계에 대한 심층적 인 지식이 필수적입니다.
기계 학습 작업 프로필
올바른 기계 학습 기술을 얻은 후에는 어떤 종류의 직업 프로필을 찾아야합니까? 가장 수요가 많은 머신 러닝 직무에 대해 자세히 살펴 보겠습니다.
기계 학습 엔지니어
기계 학습 분야에서 가장 많이 찾는 직업 프로필 중 하나는 기계 학습 엔지니어입니다. 기계 학습 엔지니어는 방대한 양의 데이터에서 의미있는 패턴을 해독하는 데 도움이되는 기계 학습 알고리즘을 설계하고 구현합니다.
데이터 과학자
데이터 과학자의 주요 역할은 머신 러닝 및 예측 분석을 사용하여 대량의 비정형 데이터를 수집, 분석 및 해석하여 통찰력을 도출하고 미래 전략을 설계하는 데 도움을주는 것입니다. 누군가가 기계 학습, 빅 데이터 기술 및 분석 도구를 사용한 실무 경험이 있으면 데이터 과학자로 고용 될 가능성이 높아집니다.
데이터 분석가
데이터 분석가는 먼저 특정 주제에 대한 정보를 획득 한 다음이를 해석하고 분석 한 다음 최종적으로 종합 보고서에 결과를 제시함으로써 조직에 가치를 제공합니다. 기술과 도구를 사용하여 경쟁 분석을 제공하고 추세를 식별합니다. 데이터 분석가는 미적분학, 경제학, 통계, 기계 학습 및 프로그래밍에 대한 강력한 배경 지식을 가지고 있습니다.
데이터 아키텍트
오늘날 가장 수요가 많은 기계 학습 전문가 중 하나 인 데이터 설계자는 조직의 빅 데이터 에코 시스템을 관리합니다. 그들은 개발, 구성, 테스트 및기계 학습 알고리즘을 사용하여 확장 성이 뛰어난 데이터 관리 시스템을 유지합니다. 데이터를 수집하고 일괄 처리를 수행 한 후 분석을 위해 API를 통해 데이터 과학자에게 보냅니다.
기계 학습 채용 연봉
세계는 거의 모든 종류의 의사 결정을 위해 AI로 전환하고 있으며, 신생 기업과 거대 기술 기업 모두 ML 엔지니어, 데이터 과학자 등과 같은 수요가 많은 머신 러닝 작업에 수익성있는 급여를 제공하고 있습니다.
데이터 과학자 직무에 대한 급여에 관한 한, 모든 경험 수준과 기술 세트에서 인도에서 기계 학습 기술을 보유한 데이터 과학자의 평균 급여는 약 9 락이고 미국에서는 약 92,000 달러입니다.
Payscale.com의 아래 그래프는이를 설명합니다.
반면에 기계 학습 엔지니어 직무에 대해 이야기하면 인도의 기계 학습 엔지니어의 평균 급여는 모든 경험 수준과 기술 세트에서 약 7 락이지만 미국에서는 약 1,12,000 달러.
Payscale.com의 아래 그래프는이를 설명합니다.
기계 학습 미래 범위
기계 학습 엔지니어를위한 숙련 된 인재 풀이 훈련 된 전문가에 대한 증가하는 수요를 충족하기에 아직 충분하지 않기 때문에 기계 학습의 미래는 유망 해 보입니다. 선도적 인 온라인 구인 포털 'Indeed'의 보고서에 따르면 2018 년 초부터 AI 및 ML 기술에 대한 고용주의 요구는 숙련 된 전문가 공급의 두 배에 달했습니다.
또한 MarketsandMarkets의 연구에 따르면 2022 년까지 머신 러닝 시장 규모의 성장은 미화 881 억 달러가 될 것입니다.
보시다시피이 분야에는 많은 기회가 있습니다. 지금이 머신 러닝 기술을 향상시킬 적기입니다. 인증을 받고 실제 캡 스톤 프로젝트에 참여하여 머신 러닝 경력 기회를 활용하여 준비하십시오.
이제 이것으로 기계 학습 경력 및 미래 범위 기사를 마칩니다. 이 기사가 통찰력이 있기를 바랍니다!
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질문이 있으십니까? '머신 러닝 경력 및 미래 범위'기사의 댓글 섹션에 언급 해 주시면 다시 연락 드리겠습니다.