یادگیری ماشین از جمله پردرآمدترین شغل ها

مهندسی یادگیری ماشین یک رشته نسبتاً جدید است که مهندسی نرم افزار را با اکتشاف داده ها ترکیب می کند. گرچه هیچ مسیر مشخص و مشخصی برای تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین وجود ندارد ، اما چندین مرحله وجود دارد که می توانید برای درک بهتر موضوع و افزایش شانس خود در این مینه قدمی بردارید:

یادگیری مهارت ها

1.برنامه نویسی با استفاده از پایتون یا یک زبان مشابه را یاد بگیرید. برای تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین ، باید نحوه خواندن ، ایجاد و ویرایش کد را بدانید. پایتون در حال حاضر محبوب ترین زبان برای برنامه های یادگیری ماشین است ، اما تعداد قابل توجهی از مهندسین به جای آن از فرمت های اسکریپت مانند R ، C ، C ++ ، Java و JavaScript استفاده می کنند.
سعی کنید چندین زبان یاد بگیرید تا خود را به یک نامزد شغل جذاب تبدیل کنید.

2.از طریق دوره های اکتشاف داده های آنلاین کار کنید. قبل از یادگیری مهارت های خاص برای یادگیری ماشین ، مهم است که پایه و اساس محکمی در تجزیه و تحلیل داده ها داشته باشید. این شامل موضوعاتی مانند آمار است که به شما در درک مجموعه داده ها و مهندسی ویژگی کمک خواهد کرد که به شما در ساخت الگوریتم های مبتنی بر داده کمک می کند.

3.دوره های آنلاین کامل مربوط به یادگیری ماشین. هنگامی که می دانید که چگونه به برنامه نویسی و درک اصول اساسی در اکتشاف داده ها بپردازید ، شروع به یادگیری در دنیای یادگیری ماشین کنید. این شامل موضوعاتی مانند ایجاد الگوریتم ها ، پیاده سازی شبکه های عصبی و طراحی سیستم های یادگیری ماشین است.

4.یک گواهینامه یا مدرک مربوطه کسب کنید تا به شما در زمینه کاری کمک کند. در مهندسی ، بسیاری از افراد بدون داشتن آموزش رسمی مشاغل با کیفیتی دریافت می کنند. با این وجود اعتبارنامه شما را به یک کاندید شغل با ارزش تر تبدیل می کند و در برخی موارد تنها روش تحقق الزامات شغلی یک شرکت است.

کسب تجربه

1.روی پروژه های یادگیری ماشین شخصی کار کنید.. هنگامی که درک دقیقی در مورد نحوه کار یادگیری ماشین در عمل دارید ، سعی کنید پروژه های خود را ارائه دهید که می توانید به صورت آنلاین یا یک رزومه به اشتراک بگذارید.
بنابراین لازم نیست که وقت خود را برای جمع آوری داده ها بگذرانید ، از مکانهایی مانند مخزن یادگیری ماشین UCI و Quandl استفاده کنید.
اگر نمی توانید یک ایده پروژه به وجود بیاورید ، به دنبال ایده در وب سایتهایی مانند GitHub باشید.

2.به دنبال کارآموزی در یادگیری ماشین باشید. در حالی که پروژه ها و مسابقات شخصی سرگرم کننده هستند و از نظر رزومه ای عالی به نظر می رسند ، ممکن است مهارتهای یادگیری ماشین مخصوص کسب و کار را که مورد نیاز بسیاری از شرکتهاست به شما آموزش ندهند. بنابراین می توانید این تجربه را بدست آورید ، به دنبال کارآموزی یا مشاغل سطح ورودی مربوط به یادگیری ماشین با محوریت محصول باشید.
به دنبال کارآموزی مربوطه در وب سایت هایی مانند Internships.com باشید.

به دست آوردن شغل در زمینه یادگیری ماشین

1.به دنبال مشاغل یادگیری ماشینی بصورت آنلاین باشید. می توانید فرصت های شغلی فعلی را در وب سایت های طبقه بندی شده مانند ZipRecruiter ، Glassdoor  پیدا کنید. گرچه بسیاری از شرکت ها از عنوان موقعیت مهندس یادگیری ماشین استفاده می کنند ، برخی از آنها می توانند از عناوین متناوب مانند:

دانشمند داده
مهندس هوش مصنوعی
مهندس   Big Data
مهندس یادگیری عمیق.

استفاده کنند.

2.یک رزومه بنویسید که مهارتهای یادگیری شما را برجسته می کند. هنگام ایجاد رزومه کاری برای موقعیت مکانی برای یادگیری ماشین ، روی موارد مرتبط با این زمینه از قبیل تجربه حرفه ای و اعتبارنامه های آموزشی خود تمرکز کنید. برای هر کار قبلی ، حتماً موارد خاصی را که انجام داده اید در رابطه با یادگیری ماشین ذکر کنید.
اگر پروژه های شخصی مربوط به شغل را به اتمام رسانده اید ، با استفاده از توضیحات کوتاه ، آنها را در رزومه خود ذکر کنید. در صورت امکان ، پیوندی به پروژه وارد کنید تا شرکت بتواند آن را ببیند.

3.درخواست کار ارسال کنیدبرای درخواست موقعیت مهندسی ، برنامه رسمی شغل ارائه شده توسط سازمان مورد نظر را پر کنید. سپس برنامه را با استفاده از هر روش مورد نظر خود ارسال کنید. فراموش نکنید که رزومه ، جلد نامه و سایر مدارک درخواستی خود را پیوست کنید!
از آنجا که موقعیت های یادگیری ماشین مبتنی بر فناوری است ، انتظار داشته باشید که بیشتر برنامه های کاربردی خود را بصورت الکترونیکی پر کنید.
قبل از ارائه درخواست خود ، آن را برای هرگونه خطای املایی یا دستور زبان کاملاً بررسی کنید.

به عنوان مهندس یادگیری ماشین کار کنید

1.آزمایش های یادگیری ماشینی را ایجاد و اجرا کنید. به عنوان یک مهندس یادگیری ماشین ، وظیفه دارید با استفاده از داده های داخلی کارفرمای خود ، مشکلات خاص را حل کنید. برای انجام این کار ، باید الگوریتم های آزمایشی مختلفی را ارائه داده و آزمایش کنید که نتایج مربوط به کار مورد نظر را نشان می دهد.

2.سیستم های یادگیری ماشینی را بسازید و پیاده سازی کنید. هنگامی که الگوریتم خوبی پیدا کردید ، باید یک سیستم یادگیری ماشینی ایجاد کنید که بتواند بطور خودکار آن را اجرا کند. بسته به وظیفه مورد نظر ، الگوریتم شما ممکن است به تنهایی کار کند یا ممکن است با سیستمهای دیجیتالی موجود سازمان ارتباط برقرار کند.

3.برای کسب تبلیغات می توانید در برنامه های آموزشی شرکت کنید. هنگامی که خود را با یک شرکت مستقر کردید ، ممکن است براساس سطح تحصیلات فعلی خود به یک سقف پرداخت برسید. برای به دست آوردن افزایش و تبلیغات اضافی ، ممکن است مجبور شوید مجوز یادگیری ماشین را بگیرید ، مدرک کسب کنید یا در دوره های تخصصی شرکت کنید.