Привет!

Для аналитиков данных, изучающих новейшие способности и ищущих пути продвижения по карьерной лестнице, один из вариантов – стать спецом по Machine Learning.

ML-инженеры – это нужная и дефицитная должность, которая актуально принципиальна не только лишь для промышленности науки о данных, да и для хоть какой организации, ставящей данные во главу угла собственной стратегии.

Но что конкретно делает ML-инженер и какие способности идеальнее всего подступают для данной должности? Давайте начнем с основ.

Что такое машинное обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками)?

Машинное обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) – это направление искусственного ума (AI), которое дозволяет компам обучаться на базе данных, не будучи очевидно запрограммированными на это.

Используя методы, машинное обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) дозволяет обнаруживать закономерности в данных, что дозволяет компам созодать прогнозы и, в почти всех вариантах, принимать решения без вмешательства человека. Инструменты машинного обучения, на самом деле, разрешают компам «мыслить» и «обучаться» автономно.

Машинное обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) было сначало задумано в 1940-х годах, а 1-ые исполняемые методы были разработаны в 1950-60-х годах.

Но лишь с развитием технологий и вычислительной мощности компов оно достигнуло собственного расцвета. Хотя 1-ые методы машинного обучения были разработаны для науки, сейчас они являются неотъемлемой частью почти всех отраслей, от здравоохранения до розничной торговли.

Оно употребляется для автоматизации сложных задач, обеспечения осознания и принятия наиболее действенных решений.

Современные примеры машинного обучения в действии включают:

1. Автоматизация задач по обслуживанию клиентов, таковых как ответы на запросы либо предоставление персонализированных советов
2. Предложение гиперперсонализированного маркетинга на базе интересов потребителей и их поведения в прошедшем
3. Оптимизация и управление цепочками поставок методом прогнозирования спроса клиентов и обеспечения наличия продукта на складе
4. Улучшение мед диагностики методом анализа мед изображений для наиболее резвой и четкой диагностики болезней, чем при использовании лишь ручных способов.
5. Поддержка самоуправляемых каров при помощи алгоритмов, которые обнаруживают объекты в окружающей среде и принимают навигационные решения
6. Внедрение алгоритмов определения лиц для улучшения мер сохранности.

Перечень, как вы сможете для себя представить, можно продолжать!

Чем занимаются ML-инженеры?

ML-инженеры отвечают за разработку и улучшение алгоритмов, применяемых инструментами машинного обучения. В их обязанности заходит работа с сотрудниками, занимающимися исследованием данных, и проф заинтересованными сторонами для разработки решений разных заморочек.

Обычные приложения машинного обучения могут включать в себя:

1. Обработка естественного языка (к примеру, для выявления настроений клиентов).
2. Определение изображений (к примеру, обычно применяемое в правоохранительных органов либо службе сохранности)
3. Машинное видение (подмножество определения изображений, которое дозволяет компам извлекать информацию из зрительных образов)
4. Определение речи (к примеру, индивидуальные голосовые ассистенты)
5. Финансовое моделирование (для прогнозирования цен на акции либо пророчества экономических тенденций)
6. Биомедицинские приложения (к примеру, открытие новейших фармацевтических средств)
7. Обнаружение мошенничества (средством мониторинга операций по дебетовым либо кредитным картам)
8. Рекомендательные системы (к примеру, применяемые Netflix либо Amazon).

И опять перечень можно продолжать!

Основное, что необходимо осознать, это то, что инженеры и аналитики используют машинное обучение для автоматизации задач, которые являются весьма сложными, трудозатратными и трудновыполнимыми для человека.

Но, невзирая на тривиальные достоинства машинного обучения, соглашение состоит в том, что методы ML должны быть спроектированы и разработаны на заказ для ублажения определенных потребностей. Это различается от большинства обычных алгоритмов анализа данных, которые, обычно, имеют наиболее общее предназначение и требуют если не нулевой узкой опции, то еще наименьших доп усилий.

Какие способности нужны ML-инженерам?

Есть некие специальные черты, которые нужны всем спецам по Machine Learning.

Кроме мощных мета-навыков (таковых как работа в команде, решение заморочек, устойчивость и лидерство), общие технические способности включают:

1. Познание основ искусственного ума, добычи данных и анализа данных
2. Познание систем баз данных, хранилищ данных и остальных инструментов работы с данными
3. Осознание контролируемого, неконтролируемого и глубочайшего обучения
4. Экспертное осознание арифметики и статистики
5. Необъятные познания языков программирования, таковых как Python, R и Java
6. Умение отлаживать и улучшить модели машинного обучения и создавать/управлять конвейерами машинного обучения
7. Умение создавать программное обеспечение, API и остальные интерфейсы, взаимодействующие с моделями машинного обучения
8. Осознание пасмурных вычислений и распределенных систем, таковых как Hadoop, Spark либо Flink.

Каковы обычные обязанности спеца по Machine Learning?

Хотя обязанности ML-инженера варьируются зависимо от организации и специфичности его роли, общие обязанности включают:

1. Исследование, проектирование, разработка и тестирование новейших подходов к машинному обучению
2. Разработка программного обеспечения для автоматизации анализа огромных данных
3. Устранение проблем, возникающих при работе с новенькими либо существующими методами
4. Развертывание моделей машинного обучения (т.е. переход от обучающих данных к результатам в настоящих критериях, используя настоящие данные)
5. Интерпретация и анализ результатов для оценки и улучшения работы модели
6. Написание кода для интеграции моделей машинного обучения в остальные приложения, такие как сайты, мобильные приложения либо отраслевые инструменты
7. Сотрудничество с иными командами для обеспечения соответствия моделей машинного обучения потребностям бизнеса
8. Подготовка презентаций и отчетов по имеющимся проектам
9. Вклад в разработку отраслевых эталонов и советов по машинному обучению (что очень нужно в данной относительно новейшей и стремительно развивающейся области)

ML-инженер и аналитик данных: в чем разница?

Вы, возможно, увидели, что почти все из обрисованных технических способностей и обязательств идентичны с теми, которыми владеет обычный аналитик данных.

Так в чем все-таки разница меж этими ролями?

Основное различие меж аналитиком данных и ML-инженером состоит в том, что крайний является наиболее высочайшей должностью, требующей наиболее широкого опыта и, обычно, наиболее высочайшего уровня.

К примеру, если аналитики данных могут иметь детализированное и тонкое осознание определенных наборов данных и аналитических способов, то ML-инженеры, обычно, больше озабочены способностями, связанными с тем, как эти данные обрабатываются.

Спецам по Machine Learning также требуются наиболее технические способности. Проектирование, разработка и развертывание алгоритмов, принимающих автономные решения, накладывает новейший уровень ответственности. Потому ML-инженерам нужно глубочайшее осознание способов науки о данных и передовой практики разработки программного обеспечения.

В конце концов, обязанности ML-инженера выходят за рамки стажа и технических способностей. Они также обязаны иметь лучшую подготовку в таковых областях, как этика и глобальная штатская позиция. Это разъясняется тем, что, так как даже относительно маленькие команды инженеров могут оказывать большущее воздействие на огромные группы населения, осознание того, как управлять властью, связанной с данной ролью, не наименее принципиально, чем наличие соответственных технических способностей.

Существует ли спрос на ML-инженеров?

Мы уже гласили о том, какие особые способности нужны инженеру машинного обучения. Но есть ли настоящий спрос на эту сложную роль? Маленький ответ – да.

Внедрение данных становится все наиболее всераспространенным в деловом мире. Логично, что спрос на ML-инженеров вырастает.

И эта тенденция будет длиться. Но не веруйте нам на слово. По данным веб-сайта вакансий Indeed, в 2019 году ML-инженер был на первом месте посреди самых нужных должностей, размещенных на их веб-сайте в США (Соединённые Штаты Америки — государство в Северной Америке).

Хотя с того времени в перечне наилучших вакансий Indeed освободилось пространство для остальных актуально принципиальных ролей (к примеру, роли общественного работника, которые оказались в центре внимания опосля пандемии), роли инженера по разработке программного обеспечения и машинного обучения как и раньше остаются в первой 10-ке.

Так как искусственный ум переживает бум, а больше организаций употребляют подходы, основанные на огромных данных, ML-инженеры будут одним из более устойчивых частей нашей стремительно меняющейся цифровой экономики. О этом можно судить по тому, сколько могут зарабатывать спецы по Machine Learning.

Как стать спецом по Machine Learning

Если вы занимаетесь анализом данных и желаете расширить свои способности либо подняться по карьерной лестнице, стать ML-инженером – полностью достижимая цель. Но для начала для вас нужно расширить свои способности в области программной инженерии и искусственного ума.

Вот наши наилучшие советы о том, как стать инженером машинного обучения:

1. Поддерживайте свои способности анализа данных в животрепещущем состоянии

В качестве ML-инженера для вас весьма понадобится внушительная подготовка в области анализа данных.

Найдите время, чтоб подтянуть либо усовершенствовать свои познания в области анализа данных, такие как языки программирования, статистические способы, хранилища данных и визуализация данных.

Если вы уже работаете аналитиком данных, почему бы не отыскать способности для этого в вашей сегодняшней должности? Либо же изучите эти темы в свободное время.

Если же вы лишь задумываетесь о том, чтоб начать учить профессию аналитика данных, то можем порекомендовать для вас направить свое внимание на курс от образовательной платформы Skillbox «Профессия Data Analyst».

Вы с нуля освоите востребованную профессию и будете помогать бизнесу принимать решения на базе данных. Научитесь работать с BI-инструментами, употреблять Python, SQL и добавите 3 проекта в портфолио.

2. Узнайте больше о искусственном уме

Если для анализа данных довольно беглого осознания принципов искусственного ума, то для того, чтоб стать ML-инженером, для вас будет нужно нечто большее. ML-инженер, являясь главным подразделом AI, предполагает глубочайшее осознание тонкостей AI, таковых как методы контролируемого и неконтролируемого обучения, нейронные сети, обработка естественного языка, компьютерное зрение и почти все другое.

Найдите время, чтоб изучить эти темы. Начните с высочайшего уровня, а потом, по мере совершенствования способностей, углубляйтесь в программную часть.

3. Приобретите опыт в области разработки программного обеспечения

Хотя способности разработки программного обеспечения полезны для анализа данных, они не постоянно нужны. Но для ML-инженера это неотъемлемая часть работы.

Даже если вы уже знакомы с таковыми языками программирования, как Python, для вас нужно повысить собственный уровень кодировки. Разглядите возможность исследования новейшего языка, к примеру, Java либо R, и получите некую практику в отладке и оптимизации моделей машинного обучения.

Хороший метод сделать лучше свои способности в области разработки программного обеспечения – принять роль в проекте с открытым начальным кодом. Это поможет для вас обучаться в рамках общества практиков.

4. Нетворк

Почти все из наилучших способностей для ML-инженеров открываются благодаря личным связям. Общайтесь с иными инженерами в соц сетях либо посещайте конференции, такие как ICML, NeurIPS и CVPR.

Вы также сможете вступить в проф организации, такие как Ассоциация вычислительной техники (ACM) либо Институт инженеров по электротехнике и электронике (IEEE). По последней мере, ознакомьтесь с их вакансиями либо страничками новостей.

Не считая того, стоит присоединиться к онлайн-сообществам, таковым как Kaggle и Reddit, чтоб получать советы от опытнейших экспертов и быть в курсе крайних событий в данной области.

5. Пройдите сертификацию

Существует огромное количество сертификатов в области машинного обучения. Разглядите возможность прохождения 1-го либо 2-ух курсов, чтоб показать свою компетентность. Если вы еще не убеждены, для начала можно отыскать бесплатный лаконичный курс. Но наличие авторитетной сертификации в области машинного обучения может стать ценным дополнением к вашему резюме.

Используйте эти базисные шаги в качестве базы, и скоро вы приобретете способности, познания и связи, нужные для вас для работы в данной интересной области. Помните: машинное обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) все еще находится в зачаточном состоянии. Это значит, что способности для роста еще не определены, и это достаточно захватывающая перспектива.

Последующие шаги

Вот и все, это было полное введение в машинное обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками). Если вы опытнейший аналитик данных, желающий перейти на работу в области машинного обучения, то наилучшего времени для этого еще не было. Так как это главный нюанс стратегии почти всех компаний, спрос на эту важную роль высок как никогда.

Наиболее того, в экономике, где рабочие места с каждым годом изменяются, развиваются и исчезают, ML-инженер – одна из редчайших позиций, которая, быстрее всего, остается.

Естественно, в хоть какой работе актуально принципиально убедиться, что вы обладаете необходимыми способностями. Найдите время, чтоб подтянуть свои познания в области науки о данных, искусственного ума и программной инженерии, и как можно больше практикуйтесь. Не запамятовывайте также разговаривать с иными специалистами в данной области.

До новейших встреч!