Maschinelles Lernen ist eine entscheidende Komponente von Systemen der künstlichen Intelligenz, mit denen KI heute effektiver ist. Viele große Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um Ergebnisse in ihrem Geschäft vorherzusagen, neue und verbesserte Produkte zu entwickeln und Prozesse zu automatisieren.
Daher benötigen Unternehmen, die KI-Lösungen einsetzen, Ingenieure für maschinelles Lernen, um diese Systeme optimal zu nutzen. Wie starten Sie also eine Karriere in diesem spannenden Bereich? So werden Sie Machine Learning Engineer.
Wer sind Machine Learning Engineers und was machen sie?
Ein Machine Learning Engineer ist ein IT-Experte, der Algorithmen entwickelt, die es KI-Systemen ermöglichen, aus Eingabedaten zu lernen und anhand der Daten automatisch Vorhersagen zu treffen. Ingenieure für maschinelles Lernen arbeiten mit Datenwissenschaftlern zusammen, um Daten in brauchbare Informationen (Algorithmen) für KI-Systeme umzuwandeln.
In einem organisatorischen Umfeld besteht die letztendliche Verantwortung von Machine-Learning-Ingenieuren darin, Machine-Learning-Modelle zu entwerfen und zu implementieren und bereits vorhandene zu verbessern. Sie analysieren und organisieren große Datenmengen, verifizieren die Datenqualität, wählen geeignete Datensätze und Darstellungsmethoden aus und transformieren Daten in Machine-Learning-Algorithmen.
Darüber hinaus entwerfen und testen Ingenieure für maschinelles Lernen verschiedene Systeme, erforschen und implementieren maschinelle Lernalgorithmen und -werkzeuge und führen das Training und die Umschulung von Systemen durch. Darüber hinaus erweitern sie ML-Bibliotheken und entwickeln Anwendungen für maschinelles Lernen gemäß den Kundenanforderungen.
So werden Sie Machine Learning Engineer
Wie in jedem anderen Beruf müssen Sie bestimmte Kriterien erfüllen, bevor Sie ein Ingenieur für maschinelles Lernen werden. Mit bloßer Entschlossenheit können Sie ein gefragter Ingenieur für maschinelles Lernen werden; alles, was Sie tun müssen, ist diesen Schritten zu folgen.
1. Programmieren lernen mit Python
Maschinelles Lernen erfordert einen hohen Programmieraufwand. Daher sollten Sie die wichtigsten Programmiersprachen wie Python, C++ und Java fließend beherrschen. Sie können jedoch mit einer Programmiersprache beginnen, sodass Sie Ihr Gehirn frei von Fachjargon halten. Python ist eine recht einfache Programmiersprache für den Anfang.
Außerdem, Algorithmen für maschinelles Lernen, die man kennen muss werden verwendet, um maschinelle Lernsysteme wie Deep-Learning-Algorithmen zu entwickeln. Daher wird Ihnen ein guter Hintergrund in Algorithmen für maschinelles Lernen als Ingenieur für maschinelles Lernen dienen.
2. Belegen Sie Data Science- und Software Engineering-Kurse
Wie bei jedem anderen technischen Beruf müssen Sie die technischen Aspekte des Jobs und die erforderlichen technischen Fähigkeiten erlernen, um ein Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden. Daher müssen Sie über eine solide Ausbildung verfügen.
Da Machine-Learning-Ingenieure normalerweise mit Daten und Softwareprogrammen arbeiten, ist ein Abschluss in Software Engineering oder Data Science ein guter Ausgangspunkt. Darüber hinaus müssen Ingenieure für maschinelles Lernen über fortgeschrittene mathematische und statistische Fähigkeiten verfügen hilft ihnen, Daten zu analysieren und Algorithmen für maschinelles Lernen zu entwickeln, was die Notwendigkeit eines Colleges wiederholt Grad.
Darüber hinaus können Sie Online-Kurse zum maschinellen Lernen belegen, um sich spezifische Kenntnisse in diesem Bereich anzueignen. Hier sind einige der besten Online-Kurse zum maschinellen Lernen, mit denen Sie beginnen können:
- Einführung in maschinelles Lernen für Data Science – Udemy
- Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung – Coursera
- Data Science Professional Certificate Program – IBM
- Neuronale Netze und Deep Learning - Coursera
- Maschinelles Lernen A-Z™: Praktisches Python & R in Data Science – Udemy
3. Melden Sie sich für Bootcamps an und arbeiten Sie an realen Projekten
Bootcamps sind eine tolle Möglichkeit, schnell praktische Erfahrungen in einem Bereich zu sammeln. Wenn Sie sich für Bootcamps anmelden, können Sie an Projekten arbeiten, die es Ihnen ermöglichen, praktische Erfahrungen zu sammeln, was für Arbeitgeber von enormer Bedeutung ist.
Darüber hinaus sind Bootcamps besonders wichtig, da sie Ihnen helfen, die erforderlichen technischen Fähigkeiten und Kenntnisse zu erlernen und gleichzeitig praktische Erfahrungen zu sammeln. Darüber hinaus ist ein Bootcamp eine großartige Möglichkeit, ein gutes Portfolio aufzubauen.
Ebenso können Sie persönliche Projekte aufgreifen und Machine-Learning-Lösungen für reale Situationen entwickeln. Hier sind einige Projektideen für maschinelles Lernen für Anfänger. Hier sind einige der besten Bootcamps, um Ihr Verständnis der wesentlichen Konzepte und Praktiken des maschinellen Lernens zu festigen.
- Bootcamp für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen – Udemy
- Software Engineering Immersive Program- Codesmith
- Data Science Bootcamp - Metis
- Bootcamp für maschinelles Lernen – Sprungbrett
- Machine Learning on Google Cloud-Spezialisierung – Google Cloud
4. Holen Sie sich professionelle Zertifizierungen
Der Erwerb professioneller Zertifizierungen ist eine großartige Möglichkeit, Ihre Karriere als Ingenieur für maschinelles Lernen voranzutreiben. Darüber hinaus ist es für Top-Unternehmen einfacher, Sie für Jobs in Betracht zu ziehen, wenn Sie über Zertifikate führender Institutionen verfügen, da dies Ihren technischen Hintergrund und Ihre Kompetenz auf diesem Gebiet zeigt.
Steigern Sie daher Ihren Wert in der Branche, indem Sie professionelle Zertifikate erwerben. Sie können professionelle Zertifikate erhalten, wenn Sie ein Zertifizierungsprogramm, eine Schulung oder eine professionelle Prüfung absolvieren, die in diesem Bereich organisiert werden. Sehen Sie sich diese Programme an, um ein zertifizierter Experte für maschinelles Lernen zu werden.
- AWS-zertifiziertes maschinelles Lernen – Spezialität
- Professioneller Machine Learning Engineer – Google Cloud
- Microsoft-zertifiziert: Azure AI Engineer Associate
5. Treten Sie professionellen Communities bei und bauen Sie Ihr Netzwerk auf
Machine Learning Engineers arbeiten in Teams aus Data Scientists, Software Engineers und anderen Tech-Experten. Daher ist die Vernetzung mit anderen Fachleuten in der Branche entscheidend für Ihren Erfolg als Ingenieur für maschinelles Lernen.
Die Vorteile, einem Berufsverband beizutreten und sich innerhalb der Branche zu vernetzen, sind weitreichend. Zum einen hilft es Ihnen, über die neuesten Branchentrends auf dem Laufenden zu bleiben und Karriereentwicklungsmöglichkeiten zu finden. Finden Sie daher eine Gruppe von Fachleuten in der Branche, mit denen Sie sich verbinden und vernetzen können.
LinkedIn, MeetUp und Jobcase sind großartige Orte, um diese Verbindungen zu suchen. Der Aufbau beruflicher Beziehungen auf einer Plattform wie LinkedIn ist ziemlich einfach, obwohl diese genutzt werden LinkedIn-Funktionen können Ihnen dabei helfen, Ihre Präsenz auszubauen Schneller.
6. Bewerben Sie sich für Machine Learning Engineering-Rollen
Der letzte Schritt auf dem Weg zum Ingenieur für maschinelles Lernen besteht darin, Jobs für maschinelles Lernen an Land zu ziehen. Und um dies zu erreichen, müssen Sie einen technischen Lebenslauf erstellen, der Ihre Felderfahrung hervorhebt, oder ein fesselndes Portfolio präsentieren. Das Schreiben eines Lebenslaufs kann überwältigend sein, aber dieser Leitfaden geht weiter Wie schreibe ich einen technischen Lebenslauf? wird es dir leichter machen.
Als Newbie-Ingenieur für maschinelles Lernen können Sie mit Junior-Rollen beginnen, um industrielle Erfahrungen zu sammeln. Wachsen Sie dann durch die Reihen, während Sie Selbstvertrauen aufbauen, um größere Projekte und Rollen zu übernehmen.
Bauen Sie jetzt eine Karriere als Machine Learning Engineer auf
Anwendungen für maschinelles Lernen sind auf Wachstumskurs, da viele Unternehmen versuchen, ihr Potenzial für die Geschäftsentwicklung und Wettbewerbsvorteile zu nutzen. Führende Unternehmen wie Google und Netflix haben maschinelles Lernen in ihren Betrieb integriert.
Diese Zunahme der maschinellen Lernnutzung führt zu einer steigenden Nachfrage nach maschinell lernenden Ingenieuren. Daher haben Sie jetzt die Gelegenheit, eine Karriere im maschinellen Lernen zu beginnen, indem Sie die in diesem Artikel beschriebenen Schritte befolgen.
