5 شغل ابتدایی یادگیری ماشین

در این مقاله راهنما مهارت‌های مورد نیاز، مدارک تحصیلی، فرصت‌های شغلی و صنایعی که در آن‌ها نقش‌های یادگیری ماشین در سطح ابتدایی مورد تقاضا هستند را، کشف می‌کنید. در پرشین الیت علاوه بر انواع خدمات سیگنال ارز دیجیتال، سیگنال فارکس و احراز هویت بایننس و سایر صرافی‌های مشهور بین‌المللی با موارد مهم هوش مصنوعی، بلاکچین و ارز دیجیتال نیز آشنا می‌شوید. 

یکی از مهم‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین (machine learning) است. این درس پایه‌های ریاضی و آماری زیادی دارد که توسط کتابخانه‌های زبان‌های راحتی چون پایتون و متلب به راحتی مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این مقاله خیلی کوتاه با ما همراه باشید تا مطالب سودمندی برای کسانی که حتی در سطح مقدماتی یادگیری ماشین را می‌آموزند، بیان کنیم.

5 شغل یادگیری ماشین سطح مقدماتی

یادگیری ماشین از روش‌های آماری و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند. این حوزه به سرعت در حال گسترش است. ماشین لرنینگ سعی دارد به رایانه‌ها یاد دهد که چگونه یاد بگیرند و بتوانند بدون برنامه‌ریزی صریح، پیش‌بینی و یا قضاوت کنند.

نیاز افزونی به کارمندانی با تخصص سطح ابتدایی در یادگیری ماشین وجود دارد. زیرا مشاغل و صنایع به طور فزاینده ای مفید بودن آن را درک می کنند. در اینجا پنج موقعیت ابتدایی در یادگیری ماشین وجود دارد که شانس‌های شگفت انگیزی را برای کسانی که به دنبال راه اندازی حرفه خود در این زمینه هستند، ارائه می‌دهد.

مهندس یادگیری ماشین

• نقش: مهندسان یادگیری ماشین مدل‌ها و سیستم‌های یادگیری ماشین را توسعه، استقرار و نگهداری می‌کنند.
• مهارت های مورد نیاز: مهارت های برنامه نویسی قوی (Python، R و غیره)، دانش الگوریتم‌ها و چارچوب‌های یادگیری ماشین، پیش پردازش داده‌ها، ارزیابی مدل و استقرار.
• مدرک تحصیلی: لیسانس یا بالاتر در علوم کامپیوتر، علوم داده یا رشته‌های مرتبط.
• فرصت‌های شغلی: مهندسان یادگیری ماشین می‌توانند در صنایعی مانند فناوری، مالی، مراقبت‌های بهداشتی و تجارت الکترونیک کار کنند. فرصت‌ها هم در شرکت‌های تاسیس شده و هم در استارت آپ‌ها موجود است.

برای تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین به چه مقدار ریاضی نیاز دارید؟

این رایج ترین سوالی است که مردم می پرسند. چند سال پیش، درک جزئیات ریاضی سطح پایین بسیار مهم بود. حتی امروز هم، ریاضی ضروری است اگر می‌خواهید محقق شوید و روی بهبود مسائل تمرکز کنید.

دانشمند داده

• نقش: دانشمندان داده، مجموعه داده‌های پیچیده را تجزیه و تحلیل و تفسیر می‌کنند تا بینش‌هایی به دست آورند و مطابق با مدل‌ها پیش‌بینی کنند.
• مهارت‌های مورد نیاز: تسلط به برنامه نویسی (پایتون، R و ...)، تجزیه و تحلیل آماری، تجسم داده‌ها، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و دستکاری داده‌ها.
• مدرک تحصیلی: لیسانس یا بالاتر در علوم داده، علوم کامپیوتر، آمار یا رشته‌های مرتبط.
• فرصت‌های شغلی: دانشمندان داده در صنایع مختلف از جمله مالی، مراقبت‌های بهداشتی، بازاریابی و فناوری مورد تقاضا هستند. شرکت‌هایی از استارت‌آپ‌ها گرفته تا شرکت‌های بزرگ، فعالانه به دنبال استعدادهای علم داده هستند.

محقق هوش مصنوعی

• نقش: محققان هوش مصنوعی بر پیشرفت حوزه هوش مصنوعی از طریق تحقیق و توسعه تمرکز می‌کنند.
• مهارت‌های مورد نیاز: دانش قوی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، چارچوب‌های یادگیری عمیق مثل کتابخانه‌های مشهور تنسورفلو (TensorFlow)، پای تورچ (PyTorch)، مهارت‌های برنامه‌نویسی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و توانایی‌های حل مسئله.
• مدرک تحصیلی: فوق لیسانس یا دکتری در علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی یا رشته‌های مرتبط. 
• فرصت‌های شغلی: پژوهشگران هوش مصنوعی می‌توانند در دانشگاه‌ها و یا مؤسسات تحقیقاتی دیگر کار کنند. حتی این امکان نیز وجود دارد که به تیم‌های تحقیقاتی در شرکت‌های فناوری بپیوندند. موقعیت‌های شغلی در هر دو بخش دولتی و خصوصی موجود است.

مشاور یادگیری ماشین

• نقش: مشاوران یادگیری ماشین تخصص و راهنمایی را برای کسب و کارها در پیاده سازی راه حل‌های یادگیری ماشین ارائه می‌کنند.
• مهارت های مورد نیاز: درک کامل مفاهیم یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل داده‌ها، مدیریت پروژه، مهارت‌های ارتباطی و توانایی ترجمه الزامات تجاری به راه حل‌های فنی.
• مدرک تحصیلی: لیسانس یا بالاتر در علوم کامپیوتر، علوم داده، تجزیه و تحلیل تجاری یا یک رشته مرتبط.
• فرصت های شغلی: مشاوران ماشین لرنینگ می‌توانند در شرکت‌های مشاوره فناوری کار کنند و یا شغل مستقل مشاوره‌ای داشته باشند. فرصت‌هایی در صنایع مختلف وجود دارد که به دنبال پذیرش یادگیری ماشین هستند.

مهندس داده

• نقش: مهندسان داده زیرساخت داده را طراحی و نگهداری می‌کنند و همچنین از ذخیره سازی کارآمد، پردازش و بازیابی مجموعه داده‌های بزرگ اطمینان حاصل می‌کنند.
• مهارت های مورد نیاز: مهارت در برنامه نویسی (Python، SQL، و غیره)، سیستم‌های پایگاه داده، خطوط لوله داده، پلت فرم‌های ابری مثل، AWS، Azure، GCP - و انبار داده‌ها.
• مدرک تحصیلی: لیسانس یا بالاتر در علوم کامپیوتر، مهندسی نرم افزار یا رشته‌های مرتبط.
• فرصت‌های شغلی: مهندسان داده در سراسر صنایع، به ویژه در فناوری، مالی و مراقبت‌های بهداشتی، تقاضای زیادی دارند. شرکت‌ها و استارت‌آپ‌های زیادی وجود دارند که به تخصص مهندسی داده نیاز دارند تا به مدیریت حجم زیادی از داده‌ها بپردازند.

لطفاً توجه داشته باشید که مهارت‌ها، مدرک‌ها و فرصت‌های شغلی مورد نیاز که در بالا ذکر شد، دستورالعمل‌های کلی هستند و می‌توانند بر اساس شرکت‌ها، نقش‌ها و مناطق خاص متفاوت باشند. توصیه می‌شود هنگام پیگیری شغلی در یادگیری ماشین، مهارت‌ها و صلاحیت‌های خود را با شرایط شغلی خاص تحقیق و تنظیم کنید.

این مقاله ترجمه ای از مقاله مشابه این عنوان در کوینتلگراف است.

در پایان توصیه می‌کنیم با عضویت در کانال سیگنال ارز دیجیتال پرشین الیت تمامی سیگنال‌های مهم معاملاتی چون سیگنال فیوچرز و اسپات را در لحظه دریافت کنید. اصلا تأمل نکنید! همین حالا به پرشین الیت بپیوندید!