Зачем изучать машинное обучение в 2024 году?
Хотите знать, почему вы должны изучать машинное обучение? Тогда читайте дальше, и мы вас убедим! Давайте посмотрим на реальных исследованиях, цифрах и изображениях, почему вам стоит задуматься об изучении любого из них.
Наука о данных была названа Harvard Business Review «самой сексуальной профессией 21 века». Glassdoor, всемирно известный веб-сайт для поиска работы, назвал науку о данных лучшей работой в Америке на 2019 год. Bloomberg считает специалистов по данным новыми супергероями.
Специалисты по данным, инженеры по машинному обучению, инженеры по данным; у всех этих названий есть две общие черты: это одни из самых привлекательных профессий на данный момент, и все они подразумевают работу с данными.
Востребованность Data Scientist и специалистов по машинному обучению
Это роли, спрос на которые значительно вырос за последние годы и, скорее всего, будет продолжать расти, как показано на следующем рисунке. Data Scientist — одна из ролей на рынке с самыми высокими ноу-хау в области машинного обучения.
При таком высоком спросе на такого рода игроков люди, обладающие достаточными знаниями в одной из этих областей, могут найти работу в самых разных отраслях.
Интересуетесь энергетическим рынком? Каждая известная компания в этом секторе ищет профили на основе данных, чтобы улучшить процесс принятия решений и эффективность процессов.
Вам нравятся консультации? Все крупные фирмы (например, Mckinsey, Bain, BCG) нанимают специалистов по данным и инженеров по данным, чтобы помочь своим клиентам использовать их данные.
Хотели бы работать в технологической компании? Яндекс, Google, Amazon, Uber, Facebook ищут все больше и больше мастеров данных.
Зарплаты в сфере искусственного интеллекта
По данным zarplan.com, средняя зарплата специалиста по данным в России составляет 3 - 4 млн. рублей в год, что намного выше, чем в среднем по стране.
Красота машинного обучения
Помимо всего этого, эти рабочие места отвечают за внедрение и создание технологий, которые революционизируют целые отрасли, лежащие в основе невероятных новых технологий, таких как автономные транспортные средства или инструменты расширенного распознавания изображений, и эти роли будут ключевыми движущими силами во многих предстоящих достижениях. в промышленности и академических кругах.
Рынок искусственного интеллекта — один из рынков с самым высоким ожидаемым развитием, который, по прогнозам, достигнет 36 миллиардов долларов к 2025 году, как показано на следующем рисунке.
Ожидается, что все эти достижения будут очень полезны для нашего общества, поэтому возможность работать в любой из этих областей означает способность оказывать большое влияние на мир и качество нашей жизни. и будет осуществляться с помощью искусственного интеллекта, и те, кто причастен к этому, будут управлять колесом, которое формирует наше будущее.
В заключение, наука о данных, машинное обучение и другие — очень многообещающие области, которые интересны, интересны и имеют бесконечное количество приложений.
Несмотря на то, что интересующихся много, квалифицированных специалистов в этих областях не хватает. Если вы станете еще одним именем в этом списке профессионалов, вы можете рассчитывать только на качественную и интересную работу.
Хорошо, но почему все это происходит сейчас?
Машинное обучение — не новая область. Его происхождение восходит к прошлому веку. Специалисты по данным также существовали некоторое время под разными именами.
Так почему сейчас? Почему в последние годы такой спрос на такие навыки? Есть две основные причины:
Во-первых, удивительное увеличение объема данных, которые генерируются и потребляются. С каждым днем все больше и больше датчиков собирают всевозможные данные, и мы, целый день гуляющие со своими смартфонами, тоже являемся огромными источниками данных. Непрерывный рост Интернета также внес большой вклад.
Генерируется намного больше данных, чем когда-либо прежде. Все эти данные совершенно бесполезны, если их не анализировать и не использовать для создания ценности для предприятий или организаций. Его правильная обработка позволяет лучше принимать решения, автоматизировать процессы, находить идеи и многое другое.
Из-за этого потребность в профилях, которые могут эффективно использовать эти данные и максимально использовать их потенциал, резко возросла в последние годы.
Во-вторых, увеличение доступных вычислительных мощностей позволило нам создать системы, которые могут эффективно обрабатывать все эти данные для получения результатов в разумные сроки.
Облачные вычисления, такие платформы, как AWS, Cloudera, Microsoft Azure и многие другие, которые позволяют нам развертывать и создавать интеллектуальные решения на невероятно больших кластерах и машинах из любой точки мира, также внесли большой вклад в практическое улучшение осуществимости искусственного интеллекта.
Могу ли я действительно узнать достаточно, чтобы построить карьеру в одной из этих областей?
Конечно вы можете. Существуют миллионы ресурсов — как онлайн, так и офлайн, — где вы можете изучить любой из строительных блоков, которые могут вам понадобиться для развития карьеры в одной из этих областей.
Не умеете программировать? Не волнуйтесь, есть бесконечное количество мест, где вы можете учиться, и, честно говоря, вам не нужно быть мастером программирования, чтобы внедрять и создавать модели машинного обучения. Ознакомьтесь с нашими обзорами книг по программированию на Python!
Не знаете математики или алгебры? Это нормально! Обладая некоторыми базовыми алгебраическими понятиями, вы достаточно подготовлены, чтобы выжить, однако прочная математическая подготовка может оказаться полезной. Опять же, если вы хотите учиться, существует множество замечательных учебников и ресурсов.
В нашем разделе учебных пособий у нас есть ресурсы, необходимые для обучения!
Ничего не знаете о науке о данных или машинном обучении? Дети рождаются ходячими? Как и все остальное, изучение этих областей — это процесс, который вы можете сделать самостоятельно, покупая книги, посещая онлайн-курсы и программы и становясь ученым-самоучкой, или вы можете записаться на настоящую программу бакалавра или магистра. Ознакомьтесь или с обзорами онлайн-курсов по машинному обучению, или со списком лучших книг на рынке!
С каждым днем официальных программ предлагается все больше и больше, а количество ресурсов практически не ограничено. С таким количеством материала иногда бывает трудно отличить хорошие ресурсы от плохих, поэтому все это нужно делать с осторожностью.
Мы надеемся, что эта статья донесла до вас суть и ответила на вопрос, почему вы должны изучать машинное обучение. Мы также надеемся, что ресурсы, найденные в этом блоге, помогут вам в изучении этой фантастической области.
