5 Maskininlärningsjobb på nybörjarnivå

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

5 maskininlärningsjobb på ingångsnivå PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikal sökning. Ai.

Området för maskininlärning, som snabbt expanderar, använder statistiska metoder och dataanalys för att lära datorer hur man lär sig och gör förutsägelser eller bedömningar utan att vara explicit programmerad.

Det finns ett växande behov av medarbetare med nybörjarkompetens inom maskininlärning eftersom företag och industrier alltmer förstår dess användbarhet. Här är fem instegspositioner inom maskininlärning som erbjuder fascinerande chanser för dem som vill starta sina karriärer inom detta område.

Maskininlärningsingenjör

Rollen: Maskininlärningsingenjörer utvecklar, distribuerar och underhåller modeller och system för maskininlärning.
Erforderliga färdigheter: Starka programmeringsfärdigheter (Python, R, etc.), kunskap om maskininlärningsalgoritmer och ramverk, dataförbearbetning, modellutvärdering och implementering.
Examen: Kandidatexamen eller högre i datavetenskap, datavetenskap eller ett närliggande område.
Jobbmöjligheter: Maskininlärningsingenjörer kan arbeta inom branscher som teknik, finans, sjukvård och e-handel. Möjligheter finns i både etablerade företag och startups.

Hur mycket matematik behöver du för att bli maskininlärningsingenjör?

Detta är den vanligaste frågan folk ställer.

För några år sedan var det avgörande att förstå matematiska detaljer på låg nivå. Än idag är matematik viktigt om du vill bli en forskare med fokus på att förbättra och... pic.twitter.com/5rrYQmUkPz

— Santiago (@svpino) Juni 26, 2023

Datavetenskapare

Rollen: Datavetare analyserar och tolkar komplexa datamängder för att få insikter och bygga prediktiva modeller.
Erforderliga färdigheter: Kunskaper i programmering (Python, R, etc.), statistisk analys, datavisualisering, maskininlärningsalgoritmer och datamanipulation.
Examen: Kandidatexamen eller högre i datavetenskap, datavetenskap, statistik eller ett relaterat område.
Jobbmöjligheter: Dataforskare är efterfrågade inom olika branscher, inklusive finans, hälsovård, marknadsföring och teknik. Företag som sträcker sig från nystartade företag till stora företag söker aktivt talang inom datavetenskap.

Relaterat: 5 högbetalda karriärer inom datavetenskap

AI-forskare

Rollen: AI-forskare fokuserar på att utveckla artificiell intelligens genom forskning och utveckling.
Erforderliga färdigheter: Stark kunskap om maskininlärningsalgoritmer, ramar för djupa lärande — t.ex. TensorFlow, PyTorch — programmeringskunskaper, dataanalys och problemlösningsförmåga.
Examen: Master eller Ph.D. inom datavetenskap, artificiell intelligens eller ett närliggande område.
Jobbmöjligheter: AI-forskare kan arbeta i akademi eller forskningsinstitutioner eller gå med i forskarteam inom teknikföretag. Tjänster finns inom både offentlig och privat sektor.

Maskininlärningskonsult

Rollen: Maskininlärningskonsulter tillhandahåller expertis och vägledning till företag i implementering av maskininlärningslösningar.
Erforderliga färdigheter: Gedigen förståelse för maskininlärningskoncept, dataanalys, projektledning, kommunikationsförmåga och förmåga att översätta affärskrav till tekniska lösningar.
Examen: Kandidatexamen eller högre i datavetenskap, datavetenskap, affärsanalys eller ett relaterat område.
Jobbmöjligheter: Maskininlärningskonsulter kan arbeta på konsultföretag, teknikföretag eller som oberoende konsulter. Det finns möjligheter i olika branscher som vill anamma maskininlärning.

Relaterat: 11 tekniska jobb som inte kräver kodningskunskaper

Dataingenjör

Rollen: Dataingenjörer designar och underhåller datainfrastruktur, säkerställer effektiv lagring, bearbetning och hämtning av stora datamängder.
Erforderliga färdigheter: Kunskaper i programmering (Python, SQL, etc.), databassystem, datapipelines, molnplattformar – t.ex. AWS, Azure, GCP – och datalager.
Examen: Kandidatexamen eller högre i datavetenskap, programvaruteknik eller ett relaterat område.
Jobbmöjligheter: Dataingenjörer är mycket efterfrågade i alla branscher, särskilt inom teknik, finans och hälsovård. Både etablerade företag och startups kräver datateknisk expertis för att hantera stora datamängder.

Observera att de erforderliga kompetenserna, examina och jobbmöjligheterna som nämns ovan är allmänna riktlinjer och kan variera beroende på specifika företag, roller och regioner. Det är tillrådligt att undersöka och skräddarsy dina färdigheter och kvalifikationer till de specifika jobbkraven när du gör en karriär inom maskininlärning.