Все хотят иметь хороший карьерный рост. Несмотря на то, что существует так много навыков, которые нужно освоить, технологии всегда оставались ключевым направлением для многих. Существуют различные аспекты, которые можно выбрать, например, вы можете узнать о машинном обучении. Существуют различные институты, предлагающие сертификацию машинного обучения. Но общий вопрос, который беспокоит многих из нас, заключается в том, каковы карьерные рамки после завершения этой программы сертификации. Что ж, в этом блоге рассказывается о перспективных карьерных возможностях для тех, кто проходит обучение по программам машинной очистки и сертификации.

Вероятные карьерные возможности для специалистов по машинному обучению:

Несомненно, машинное обучение — один из самых популярных вариантов карьеры. В 2019 году инженер по машинному обучению был одной из самых прибыльных карьерных возможностей. Он отметил рост на 344%, а базовая зарплата инженера по машинному обучению составляет 146 085 долларов в год. Итак, теперь давайте сосредоточимся на предполагаемом варианте карьеры:

1. Инженер по машинному обучению. Он отвечает за проведение различных экспериментов по машинному обучению с использованием различных языков программирования, таких как Java, Python, C и других. Некоторые из навыков, которые вам необходимо приобрести, включают статистику, моделирование данных, вероятность, программирование, алгоритмы машинного обучения и многое другое. Инженеры по машинному обучению создают алгоритмы для машин.

2. Data Scientist. Следующей важной областью, на которой вы можете сосредоточиться после прохождения сертификации по машинному обучению, является выбор профиля специалиста по данным. Они используют такие технологии, как прогнозное моделирование и машинное обучение, для сбора данных и предоставления правильного результата. Эти оценки позже используются для принятия бизнес-решений.

3. Ученый НЛП. Это ученые, занимающиеся обработкой естественного языка. Это позволяет машинам действовать так же, как человеческий мозг. Проще говоря, ученые НЛП работают над созданием машины, способной запоминать речевые паттерны. Ученый НЛП должен хорошо разбираться в орфографии, синтаксисе и грамматике, чтобы он мог создать машину, которая могла бы хорошо считать произносимые слова и интерпретировать их.

4. Разработчик бизнес-аналитики. Они используют машинное обучение и аналитику данных для сбора и оценки большого объема данных и получения правильной информации, которая может помочь компаниям принять правильное решение.

5. Дизайн машинного обучения, ориентированный на человекаr. Он связывает алгоритмы машинного обучения, ориентированные на людей. Простыми словами, Human-Centered Разработчик машинного обучения создает машины на основе обработки и распознавания паттерна человеческого поведения и на его основе представляет нужный продукт. Если бы нам пришлось объяснять это простыми словами, то вы бы заметили, что рекомендуют фильмы во время серфинга на Netflix или прослушивания музыки на Spotify. Вы получите результат популярных выборов, которые вы хотели бы увидеть или послушать. Это наиболее распространенный пример рабочего профиля проектировщика машинного обучения, ориентированного на человека.

Заключение. Это краткое обсуждение профессионального профиля эксперта по машинному обучению могло бы дать вам представление о вашем карьерном росте. Если вы хотите стать инженером по машинному обучению, то сертификация по машинному обучению от Global Tech Council — правильный выбор.