Здесь мы обсудим необходимые навыки, если вы хотите стать инженером по машинному обучению, такие как SQL, Python, Django или flask, а также облачные сервисы.
Таблица содержания
· Введение
· Список вакансий
· Программирование
· Машинное обучение
· Парсинг веб-страниц
· Django / Flask< br /> · Облачные знания
· Заключение
Введение
В этой статье я объясню вам, как стать инженером по машинному обучению, объяснив, какими навыками вы должны обладать.
Мы рассмотрим несколько списков вакансий от Indeed и Upwork.
Если вы планируете карьеру в какой-либо области, связанной с данными, эта статья для вас. Кроме того, прочтение этого также даст полезную информацию, если вы старший или младший специалист в любой работе, связанной с данными.
Теперь давайте продолжим эту статью и выясним, каким должен быть менеджер по найму инженера по машинному обучению.
Списки вакансий
Давайте бегло прочитаем, программирование SQL, язык программирования и глубокое обучение выглядят обязательными в этом списке.
Вот еще один. Он хочет, чтобы вы знали программирование (Python и C++ будут плюсом), машинное обучение (конечно, статистика и исчисление), глубокое обучение и библиотеки, такие как Pytorch и Tensorflow.
Вот ссылка, если вам интересно подать заявку.
Вы можете начать замечать сходство;
- Программирование
- Машинное обучение
- Веб-скрапинг
- Джанго/ Фляга
- Облачные знания
Теперь объясним их по отдельности.
Программирование
SQL является обязательным в большинстве работ, связанных с данными. Потому что для манипулирования данными, во-первых, вы должны хранить их в базе данных. Затем вам нужно было иметь возможность использовать данные с SQL.
Если вы делаете карьеру в области науки о данных, вы, вероятно, знаете, что Python — самый популярный язык программирования из-за его легко читаемого синтаксиса и сообщества. Кроме того, пользователи машинного обучения обычно используют Python. Здесь я расширил эту ситуацию и затронул эту тему. Если вы хотите узнать больше об исследованиях, проводимых среди разработчиков, здесь.
Кроме того, после выбора языка программирования еще одним важным критерием является определение среды программирования. Потому что как только вы выработаете привычку использовать его, все станет проще, и если вам придется изменить свою среду кодирования, это будет сложно для вас. Конечно, по прошествии большого количества времени вы можете легко использовать большинство из них, однако в начале пути вы должны быть осторожны. Здесь много вариантов.
Существует множество веб-сайтов, которые содержат очень подробные учебные пособия, такие как настоящий питон и изучаем питон.
Еще один способ учиться — читать. Если вы все еще читаете мои статьи и вам нравятся, вот мой список руководств по программированию на Python.
Расчет зарплаты Google Data Scientist с помощью Python, 4 алгоритма Python для кодирования интервью, 7 лучших методов работы со списками, 4 основные функции Numpy, которые вы должны знать
Машинное обучение
Конечно, одной из самых важных вещей является машинное обучение при поиске «как стать инженером по машинному обучению». Существует множество исключительных курсов по машинному обучению. Здесь я пытаюсь объяснить это, сначала разделив его на разделы.
- Основы Python
- Библиотека Numpy
- Библиотека панд
- Matplotlib — библиотеки Seaborn
- Scikit-Learn библиотека
- Тензорфлоу/Керас/Питорч
Последний предназначен для глубокого обучения, но когда вы начнете изучать машинное обучение, я думаю, вы тоже захотите продолжить изучение глубокого обучения.
Кроме того, вы можете начать обучение с чтения. (Я это сделал.)
Вот мои уроки по машинному обучению;
Машинное обучение A-Z, Машинное обучение A-Z 2, Регрессия A-Z, Классификация A-Z, Линейная алгебра, Статистика A-Z, Статистика A-Z 2.
Кодирование в машинном обучении;
Контрольный список машинного обучения: функция стоимости и градиентный спуск, Визуализация данных машинного обучения Python Prior , Анализ данных машинного обучения Python Prior 2
Веб-скрейпинг
Конечно, для построения конвейеров машинного обучения данные — это самое важное. Существует слишком много веб-сайтов с открытым исходным кодом. Однако при построении модели машинного обучения этого может быть недостаточно. Особенно, если вы хотите повысить эффективность своей модели, один из способов сделать это — добавить данные. Однако вы не можете найти подходящий набор данных для вашего случая. В этом случае вы должны создать свои собственные наборы данных, найдя источник и очистив его.
Вот почему многие компании хотят, чтобы инженеры по машинному обучению обладали навыками парсинга веб-страниц. Как я всегда говорю вам, мой выбор, конечно, будет Python, но есть несколько пакетов для парсинга веб-страниц. У каждого из них есть свои преимущества, поэтому вам следует тщательно изучить их, если вы хотите начать о них узнавать.
Джанго / Фляга
После получения данных и построения модели пришло время запустить вашу модель в производство, но как?
Есть два популярных фреймворка: Django и flask. Каждый из них имеет свои преимущества.
Вот мой веб-сайт, который пытается предсказать ваш вес в соответствии с вашими размерами тела. Я разработал это во фляге, но мне также нравится использовать Django.
Как я уже сказал, у каждого из них есть свои преимущества, плюсы и минусы в зависимости от вашего проекта. Тем не менее, знание flask или Django является обязательным.
Облачные знания
AWS, Azure или GCP (Google Cloud). Конечно, вариантов может быть больше, но зачем?
Потому что вы должны сначала сохранить данные. Для хранения этих данных жизненно важно использовать этот облачный сервис. Кроме того, в облаке есть множество модулей, которые помогут вам разработать модель машинного обучения или улучшить ее. Его можно использовать для обучения систем, выявления закономерностей и прогнозирования результатов.
Заключение
В этой статье я попытаюсь объяснить вам основные навыки, которыми вы должны обладать, а также мы вместе просмотрели списки вакансий.
Когда вы решите, куда идти, проведите исследование, рассчитайте дорогу, будьте настойчивы и никогда не останавливайтесь.
Спасибо за прочтение.
Вот моя шпаргалка Numpy.
Вот исходный код проекта данных Как стать миллиардером.
Вот исходный код проекта данных Задача классификации с 6 различными алгоритмами с использованием Python.
Вот исходный код проекта данных Дерево решений в анализе энергоэффективности.
Если вы все еще не являетесь участником Medium и хотите учиться, читая, вот моя реферальная ссылка.
«Машинное обучение — это последнее изобретение, которое когда-либо понадобится человечеству». Ник Бостром
