లో కెరీర్ లాభదాయకమైనదా లేదా? ఈ ప్రశ్న మీ మనస్సులో ఉంటే పునరాలోచించండి, ఎందుకంటే పిడబ్ల్యుసి నివేదిక రాబోయే 5 సంవత్సరాలలో AI నైపుణ్యాల డిమాండ్‌ను తీర్చలేకపోవడంపై 31% మంది అధికారులు ఆందోళన చెందుతున్నారని చెప్పారు. ఈ వ్యాసంలో నేను ‘మెషిన్ లెర్నింగ్ కెరీర్ అండ్ ఫ్యూచర్ స్కోప్’ అనే అంశాన్ని ముందుకు తెస్తాను.
ఈ వ్యాసంలో క్రింది గమనికలు చర్చించబడతాయి,
- నిజాలు మరియు గణాంకాలు
- యంత్ర అభ్యాస నిపుణుడిగా ఎసెన్షియల్ స్కిల్ సెట్
- మెషిన్ లెర్నింగ్ జాబ్ ప్రొఫైల్స్
- మెషిన్ లెర్నింగ్ జాబ్స్ జీతం
- మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫ్యూచర్ స్కోప్
మెషిన్ లెర్నింగ్ కెరీర్ మరియు ఫ్యూచర్ స్కోప్
నిజాలు మరియు గణాంకాలు
అంతేకాకుండా, AI / ML క్రమంగా మరియు అనివార్యంగా శ్రామిక శక్తి యొక్క పెద్ద రంగాలను స్వాధీనం చేసుకుంటుందని మరియు భారీ స్థాయిలో నిరుద్యోగాన్ని తెస్తుందని ఈ అవాస్తవాలను విస్మరించడం, a నివేదిక ప్రపంచంలోని ప్రముఖ పరిశోధన మరియు సలహా సంస్థ నుండి, గార్ట్నర్ 2020 నాటికి AI 2.3 మిలియన్ల ఉద్యోగాలకు మార్గం సుగమం చేస్తుందని అంచనా వేసింది.
AI నిపుణులు, ముఖ్యంగా మెషీన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, చాలా ఎక్కువ డిమాండ్ ఉంది, ఎందుకంటే దాదాపు ప్రతి స్టార్టప్ (సాఫ్ట్‌వేర్ ఆధారంగా), అలాగే ఒక పెద్ద సంస్థ, పరిజ్ఞానం ఉన్న వ్యక్తులను నియమించుకోవాలనుకుంటుంది యంత్ర అభ్యాస .
ప్రధాన స్రవంతి వ్యాపారం యొక్క ప్రభావవంతమైన ఆయుధంగా ఉండటానికి, యంత్ర అభ్యాసం ఈ దశాబ్దంలో చాలా ముందుకు వచ్చింది. కానీ అదృష్టవశాత్తూ, ఇది ఇప్పటికీ దాని అత్యున్నత స్థాయికి దూరంగా ఉంది మరియుసమీప భవిష్యత్తులో కూడా మేము దాని నుండి సమగ్ర పురోగతిని ఆశించవచ్చు. కాబట్టి, మీరు పరిశ్రమలో ఉద్యోగం సంపాదించాలని చూస్తున్న AI ఆకాంక్షకులైతే, AI యొక్క కీలకమైన అంశాలలో ఒకదానితో మెషిన్ లెర్నింగ్ అనే పేరుతో ఉత్సాహంగా ఉండటానికి ఇది ఉత్తమ సమయం.
యంత్ర అభ్యాస నిపుణుడిగా ఎసెన్షియల్ స్కిల్ సెట్
మెషీన్ లెర్నింగ్ స్కిల్స్ చుట్టూ ఉన్న కొన్ని అపోహల గురించి మీరు విన్నాను, “నేను గణితంలో చెడ్డవాడిని, కాబట్టి నేను మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రొఫెషనల్‌గా మారలేను”, “హార్డ్కోర్ కోడర్లు మాత్రమే మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం ప్రోగ్రామింగ్ చేయగలరు, అనుభవం లేని వ్యక్తి కాదు”, “ యంత్ర అభ్యాస నిపుణుడిగా మారడానికి తానే చెప్పుకునే మనస్సు అవసరం ”, మొదలైనవి.
బాగా, ఇవన్నీ నిజంగా పురాణాలు ఎందుకంటే, సరైన అంకితభావంతో, ఎవరైనా యంత్ర అభ్యాస నైపుణ్యాలను పొందవచ్చు. చెల్లుబాటు అయ్యే ప్రయత్నాలు మరియు అంకితభావంతో, మీరు యంత్ర అభ్యాస ఇంజనీర్ మాత్రమే కాదు, ఆదర్శధామ ప్రపంచాన్ని సృష్టించడంలో కూడా ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తారు.
కాబట్టి, యంత్ర అభ్యాసంలో వృత్తిని నిర్మించడానికి అవసరమైన నైపుణ్యాలను తెలుసుకుందాం.
ప్రోగ్రామింగ్ భాష
యంత్ర అభ్యాసానికి మాత్రమే అంకితమైన ప్రోగ్రామింగ్ భాష లేనప్పటికీ, యంత్ర అభ్యాసం చేయగల ప్రతి ప్రోగ్రామింగ్ భాష యొక్క లక్షణాలను పోల్చినప్పుడు, పైథాన్ వాటిలో ఉన్నతంగా కనిపిస్తుంది.
డేటాను లోడ్ చేయడం మరియు ప్లే చేయడం, డేటాను విజువలైజ్ చేయడం, ఇన్‌పుట్‌లను సంఖ్యా మాతృకగా మార్చడం మరియు అంచనా వేయడం వంటివి కూడా యంత్ర అభ్యాస నిపుణుడు రోజువారీ ప్రాతిపదికన చేసే కొన్ని ప్రాథమిక పనులు. ఆశ్చర్యపోనవసరం లేదు, పైథాన్ ఈ భారీ లిఫ్టింగ్‌లన్నింటినీ మన కోసం చేయగలదు. అంతేకాకుండా, పైథాన్‌కు యంత్ర అభ్యాస గ్రంథాలయాలకు కూడా భారీ మద్దతు ఉంది.
అందుకే, మీరు యంత్ర అభ్యాస నిపుణులు కావాలనుకుంటే, ' ఖచ్చితంగా, ఆట మారేవాడు.
గణిత నైపుణ్యాలు
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది కాలిక్యులస్, లీనియర్ ఆల్జీబ్రా, స్టాటిస్టిక్స్, ప్రాబబిలిటీ మరియు ఆప్టిమైజేషన్ వంటి కొన్ని సంక్లిష్ట గణిత భాగాలపై విస్తారమైన ఫీల్డ్ బిల్డ్. మెషీన్ లెర్నింగ్ యొక్క అభ్యాస వక్రతను వేగవంతం చేయడానికి మీకు ఈ సంక్లిష్ట గణిత నైపుణ్యాల గురించి ప్రాథమిక జ్ఞానం ఉండాలి.
మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు
యంత్ర అభ్యాస రంగంలో ఎవరైనా వృత్తిని కొనసాగించాలనుకుంటే, అతను / ఆమె యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంల యొక్క ప్రామాణిక అమలు గురించి బాగా తెలుసుకోవాలి. లైబ్రరీలు / ప్యాకేజీలు / API ల ద్వారా విస్తృతంగా లభించే ఈ అల్గోరిథంలు మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క అత్యంత సమగ్ర భాగాలలో ఒకటి.
డేటా స్ట్రక్చర్స్
మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ కావడానికి మీరు తప్పక ప్రయాణించే మరో నైపుణ్యం ‘డేటా స్ట్రక్చర్స్’. మెషిన్ లెర్నింగ్ నిపుణులు, వారి మొత్తం కెరీర్‌లో, వాస్తవ-ప్రపంచ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి పని చేయాల్సి ఉంటుంది, అందువల్ల వారు డేటా స్ట్రక్చర్ కాన్సెప్ట్‌ల (స్టాక్‌లు, క్యూలు, చెట్లు, గ్రాఫ్‌లు, పెద్ద-ఓ సంజ్ఞామానం, శోధించడం, క్రమబద్ధీకరించడం) గురించి లోతైన జ్ఞానం కలిగి ఉండాలి. , మొదలైనవి).
సిస్టమ్ విశ్లేషణ మరియు రూపకల్పన
యంత్ర అభ్యాస ఇంజనీర్ యొక్క సాధారణ ఉత్పత్తి ఏమిటి? వాస్తవానికి, రోజు చివరిలో, మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ బట్వాడా చేయగల సాఫ్ట్‌వేర్. మెషీన్ లెర్నింగ్‌లో మంచి కెరీర్‌కు సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్ భావనలు మరియు సిస్టమ్ డిజైన్ గురించి లోతైన జ్ఞానం అవసరం.
మెషిన్ లెర్నింగ్ జాబ్ ప్రొఫైల్స్
మీకు సరైన మెషిన్ లెర్నింగ్ నైపుణ్యాలు లభించిన తర్వాత మీరు ఎలాంటి ఉద్యోగ ప్రొఫైల్ కోసం వెతకాలి? చాలా డిమాండ్ ఉన్న మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉద్యోగ పాత్రలను దగ్గరగా చూద్దాం.
మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్
మెషీన్ లెర్నింగ్ రంగంలో ఎక్కువగా కోరుకునే ఉద్యోగ ప్రొఫైల్‌లలో ఒకటి మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్. మెషీన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ భారీ మొత్తంలో డేటా నుండి అర్థవంతమైన నమూనాలను అర్థంచేసుకోవడంలో సహాయపడటానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంల రూపకల్పన మరియు అమలు బాధ్యత.
డేటా సైంటిస్ట్
డేటా సైంటిస్ట్ యొక్క ప్రధాన పాత్ర యంత్ర అభ్యాసం మరియు అంచనా విశ్లేషణలను ఉపయోగించడం ద్వారా పెద్ద మొత్తంలో నిర్మాణాత్మక డేటాను సేకరించడం, విశ్లేషించడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం, అంతర్దృష్టిని పొందడం మరియు భవిష్యత్తు వ్యూహాలను రూపొందించడంలో సహాయపడటం. యంత్ర అభ్యాసం, బిగ్ డేటా టెక్నాలజీ మరియు విశ్లేషణాత్మక సాధనాలతో ఎవరైనా మంచి అనుభవం కలిగి ఉంటే డేటా సైంటిస్ట్‌గా నియమించుకునే అవకాశాలు పెరుగుతాయి.
డేటా విశ్లేషకుడు
ఒక డేటా విశ్లేషకుడు మొదట ఒక నిర్దిష్ట అంశం గురించి సమాచారాన్ని పొందడం ద్వారా వారి సంస్థకు విలువను అందిస్తాడు, ఆపై దానిని వివరించడం మరియు విశ్లేషించడం మరియు చివరికి వారి ఫలితాలను సమగ్ర నివేదికలలో పొందుతాడు. పోటీ విశ్లేషణను అందించడానికి మరియు పోకడలను గుర్తించడానికి వారు వారి నైపుణ్యాలను మరియు సాధనాలను ఉపయోగిస్తారు. కాలిక్యులస్, ఎకనామిక్స్, స్టాటిస్టిక్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ప్రోగ్రామింగ్‌లో డేటా విశ్లేషకులకు బలమైన నేపథ్యం ఉంది.
డేటా ఆర్కిటెక్ట్
ఈ రోజు చాలా డిమాండ్ ఉన్న మెషిన్ లెర్నింగ్ నిపుణులలో ఒకరైన డేటా ఆర్కిటెక్ట్స్ సంస్థల పెద్ద డేటా ఎకోసిస్టమ్‌ను చూసుకుంటారు. అవి అభివృద్ధి చెందుతాయి, నిర్మించబడతాయి, పరీక్షించబడతాయి మరియుమెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలను ఉపయోగించడం ద్వారా అధిక స్కేలబుల్ డేటా మేనేజ్‌మెంట్ సిస్టమ్స్‌ను నిర్వహించండి. డేటాను సేకరించి బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్ చేసిన తరువాత, వారు దానిని API ద్వారా డేటా సైంటిస్ట్‌కు విశ్లేషణ కోసం పంపుతారు.
మెషిన్ లెర్నింగ్ జాబ్స్ జీతం
ప్రపంచం దాదాపు అన్ని రకాల నిర్ణయాలు తీసుకోవటానికి AI వైపు తిరుగుతోంది, స్టార్టప్‌లు, అలాగే పెద్ద టెక్ దిగ్గజాలు, ML ఇంజనీర్లు, డేటా సైంటిస్ట్ మొదలైన డిమాండ్ ఉన్న మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉద్యోగాలకు లాభదాయకమైన జీతాలను అందిస్తున్నాయి.
డేటా సైంటిస్ట్ ఉద్యోగ పాత్ర కోసం జీతం ఉన్నంతవరకు, అన్ని అనుభవ స్థాయి మరియు నైపుణ్యం సమితిలో, భారతదేశంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ స్కిల్స్ ఉన్న డేటా సైంటిస్ట్ యొక్క సగటు జీతం 9 లక్షలు మరియు యుఎస్‌లో ఇది సుమారు, 000 92,000.
Payscale.com నుండి గ్రాఫ్‌లు క్రింద దీన్ని వర్ణిస్తున్నాయి:
మరోవైపు, మేము మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ ఉద్యోగ పాత్ర గురించి మాట్లాడితే, భారతదేశంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ యొక్క సగటు జీతం, అన్ని అనుభవ స్థాయిలు మరియు నైపుణ్యం సమితి 7 లక్షలు, యుఎస్‌లో ఇది చుట్టూ ఉంది 12 1,12,000.
జావాలో క్లాస్ vs ఇంటర్ఫేస్
Payscale.com నుండి గ్రాఫ్‌లు క్రింద దీన్ని వర్ణిస్తున్నాయి:
మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫ్యూచర్ స్కోప్
మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ల కోసం నైపుణ్యం కలిగిన టాలెంట్ పూల్ శిక్షణ పొందిన నిపుణుల కోసం పెరుగుతున్న డిమాండ్‌ను తీర్చడానికి ఇంకా సరిపోకపోవడంతో మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క భవిష్యత్తు ఆశాజనకంగా కనిపిస్తుంది. ప్రముఖ ఆన్‌లైన్ జాబ్ పోర్టల్ ‘నిజానికి’ నుండి వచ్చిన ఒక నివేదిక, 2018 సంవత్సరం ప్రారంభం నుండి, AI & ML నైపుణ్యాల కోసం యజమాని డిమాండ్ అటువంటి నైపుణ్యం కలిగిన నిపుణుల సరఫరా కంటే రెండు రెట్లు స్థిరంగా ఉంది.
అంతేకాకుండా, మార్కెట్స్ మరియు మార్కెట్స్ నుండి పరిశోధనలు 2022 నాటికి యంత్ర అభ్యాస మార్కెట్ పరిమాణంలో వృద్ధి 8.81 బిలియన్ డాలర్లుగా ఉంటుంది.
కాబట్టి, ఈ రంగంలో చాలా అవకాశాలు ఉన్నాయని మీరు చూడగలిగినట్లుగా, మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఉన్నత స్థాయికి రావడానికి ఇది సరైన సమయం. మీ మార్గంలోకి వచ్చే మెషిన్ లెర్నింగ్ కెరీర్ అవకాశాలను సద్వినియోగం చేసుకోవడానికి సర్టిఫికేట్ పొందడం మరియు నిజ జీవిత క్యాప్స్టోన్ ప్రాజెక్టులలో పనిచేయడం ద్వారా మిమ్మల్ని మీరు సిద్ధం చేసుకోండి.
ఇప్పుడు, దీనితో, మేము ఈ మెషిన్ లెర్నింగ్ కెరీర్ మరియు ఫ్యూచర్ స్కోప్ వ్యాసం చివరకి వచ్చాము. ఈ వ్యాసం తెలివైనదని ఆశిస్తున్నాము!
ఎడురేకా ప్రత్యేకంగా క్యూరేటెడ్ కలిగి ఉంది పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ వంటి సాంకేతికతలలో ఇది మిమ్మల్ని నైపుణ్యం చేస్తుంది. డీప్ లెర్నింగ్, గ్రాఫికల్ మోడల్స్ మరియు రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ వంటి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ & మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో తాజా పురోగతులు మరియు సాంకేతిక విధానాలపై శిక్షణ ఇందులో ఉంది.
మాకు ప్రశ్న ఉందా? దయచేసి “మెషిన్ లెర్నింగ్ కెరీర్ అండ్ ఫ్యూచర్ స్కోప్” వ్యాసం యొక్క వ్యాఖ్యల విభాగంలో పేర్కొనండి మరియు మేము మీ వద్దకు తిరిగి వస్తాము.