PERSPECTIVES DANS LE DOMAINE DE L’APPRENTISSAGE MACHINE
Les perspectives sont extrêmement bonnes et élevées. Il y a deux perspectives dans le domaine de la science des données qui sont décrites comme suit :
a) D’une part, il s’agit de nettoyer les données, d’approfondir l’analyse et de comprendre les indicateurs de performance clés ainsi que les techniques de visualisation. Cela peut se faire au moyen de statistiques de base et de modèles de régression
b) L’autre perspective inclut les modèles prédictifs et l’optimisation ; le côté complexe de l’apprentissage machine.
UNE CARRIÈRE DANS LE DOMAINE DE L’APPRENTISSAGE MACHINE N’EST PAS UNE TÂCHE FACILE
La carrière exige beaucoup d’auto-apprentissage. Les aspects à garder à l’esprit en tant que débutant sont les suivants :
a) Les aspects théoriques associés aux mathématiques, à la statistique, à l’informatique, à la recherche opérationnelle et aux autres théories de l’apprentissage machine doivent être bien compris afin d’acquérir une connaissance approfondie de celles-ci.
b) ” Apprendre par la pratique ” est un dicton célèbre qui dit que les aspects théoriques peuvent être compris efficacement et profondément si ces concepts sont appliqués dans la pratique. Programmation dans des langages tels que R, Python, etc. ; travail avec les bases de données ; gestion des grandes données, méthodologies et techniques ; expérience pratique des querelles de données et visualisation des résultats sous la forme de rapports, etc.
L’EXPÉRIENCE EST UN MUST POUR OBTENIR UN EMPLOI RÉPUTÉ
L’obtention d’un emploi dans ce domaine exige beaucoup d’expérience. L’expérience de travail pertinente peut être acquise en occupant des postes subalternes dans les entreprises qui font beaucoup de travail analytique. L’expérience de l’analyse vous permettrait de passer du statut d’analyste de données à celui de spécialiste des données ou de l’apprentissage machine.
L’expérience de travail n’a guère d’importance dans les entreprises en démarrage parce qu’elle exige des personnes qui aspirent à l’auto-apprentissage.
Les lieux de travail dans lesquels vous travaillez essaient de trouver les projets impliquant l’apprentissage machine. Il n’est pas nécessaire de travailler sur les projets associés à votre profil d’emploi ; vous pouvez faire des heures supplémentaires en travaillant sur certains projets qui ne sont pas liés à votre profil d’emploi mais qui correspondent parfaitement à vos compétences. Cela permettrait d’avoir une bonne impression sur votre patron, ce qui mènerait à des promotions. Cela pourrait entraîner un changement dans votre rôle au sein de l’organisation. Cela vous mènera à la feuille de route de votre carrière dans ce domaine.
De cette façon, l’expérience de travail peut être acquise en vous rendant éligible pour les emplois réputés des meilleures entreprises de la fortune dans ce domaine.
Les profils d’emploi associés à l’apprentissage machine comprennent les postes d’ingénieur en logiciel, de développeur de logiciels, de spécialiste des données, etc. Le salaire moyen d’un ingénieur en apprentissage machine s’élève à 1 00 000 $ par année. La rémunération varie en fonction de l’expérience de travail acquise et des compétences acquises d’année en année.
Essayez toujours d’en apprendre de plus en plus. Le nouveau matériel vous permettrait d’explorer de nouveaux domaines dans votre milieu de travail. N’arrêtez jamais d’apprendre.
Nos tutoriels, tels que la traduction automatique ou Prophet, vous permettent d’acquérir les connaissances théoriques et pratiques associées aux différents aspects de l’apprentissage machine et de Python.
