मशीन लर्निंग कैरियर और फ्यूचर स्कोप

यह आलेख आपको मशीन लर्निंग कैरियर को समझने में मदद करेगा और विभिन्न भूमिकाओं के वेतन के साथ इस क्षेत्र में फ्यूचर स्कोप कितना अच्छा है।

में करियर है आकर्षक या नहीं? अगर यह सवाल आपके मन में है, तो फिर से सोचें, क्योंकि पीडब्ल्यूसी की रिपोर्ट का कहना है कि 31% अधिकारी अगले 5 वर्षों में एआई कौशल की मांग को पूरा करने में असमर्थता को लेकर चिंतित हैं। इस लेख में मैं इस विषय को आगे रखूंगा article मशीन लर्निंग कैरियर और फ्यूचर स्कोप ’

इस लेख में निम्नलिखित बिंदुओं पर चर्चा की जाएगी,





मशीन लर्निंग कैरियर और फ्यूचर स्कोप

तथ्य और आंकड़े

इसके अलावा, इन सभी हंगामों की उपेक्षा करना कि एआई / एमएल लगातार और अनिवार्य रूप से कार्यबल के बड़े क्षेत्रों पर कब्जा कर लेंगे और बड़े पैमाने पर बेरोजगारी लाएंगे, ए रिपोर्ट good दुनिया की अग्रणी अनुसंधान और सलाहकार कंपनी से, गार्टनर यह दर्शाता है कि AI को वर्ष 2020 तक करीब 2.3 मिलियन नौकरियों का मार्ग प्रशस्त होने की उम्मीद है।

AI पेशेवरों, विशेष रूप से मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, बहुत अधिक मांग में हैं, क्योंकि लगभग हर स्टार्टअप (सॉफ्टवेयर पर आधारित), साथ ही साथ एक बड़ा उद्यम, उन लोगों को किराए पर लेना चाहता है जिनके पास ज्ञान है यंत्र अधिगम



एक एमएल इंजीनियर कौन है?

मुख्यधारा के व्यवसाय का एक प्रभावी हथियार बनने के लिए, मशीन लर्निंग ने इस दशक में एक लंबा सफर तय किया है। लेकिन सौभाग्य से, यह अभी भी अपने संभावित क्षेत्र से दूर है औरहम निकट भविष्य में भी इससे पूरी तरह से प्रगति की उम्मीद कर सकते हैं। इसलिए, यदि आप उद्योग में नौकरी करने के इच्छुक एआई आकांक्षी हैं, तो मशीन सीखने वाले एआई के महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक को अपस्किल करने का सबसे अच्छा समय है।

मशीन सीखने के विशेषज्ञ बनने के लिए आवश्यक कौशल सेट

आपने मशीन लर्निंग स्किल्स के बारे में कुछ मिथकों के बारे में सुना होगा कि 'मैं गणित में बुरा हूं, इसलिए मैं मशीन सीखने वाला पेशेवर नहीं बन सकता', 'केवल हार्डकोर कोडर ही मशीन लर्निंग के लिए प्रोग्रामिंग कर सकते हैं, और नौसिखिए नहीं', ' मशीन सीखने के विशेषज्ञ बनने के लिए एक कठिन दिमाग की आवश्यकता होती है ”, आदि।



खैर, ये सब हैं क्या सच में मिथक क्योंकि, उचित समर्पण के साथ, कोई भी मशीन सीखने के कौशल का अधिग्रहण कर सकता है। मान्य प्रयासों और समर्पण के साथ, आप न केवल एक मशीन सीखने वाले इंजीनियर होंगे, बल्कि एक उत्कृष्ट विश्व के निर्माण में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे।

तो, आइए जानें मशीन लर्निंग में करियर बनाने के लिए आवश्यक कौशल।

प्रोग्रामिंग भाषा

हालाँकि मशीन लर्निंग के लिए समर्पित कोई प्रोग्रामिंग लैंग्वेज नहीं है, लेकिन मशीन लर्निंग करने में सक्षम प्रत्येक प्रोग्रामिंग लैंग्वेज की विशेषताओं की तुलना करने पर, पायथन उनके बीच बेहतर दिखता है।

html और xml के बीच अंतर

डेटा के आसपास लोड हो रहा है और खेल रहा है, डेटा को विज़ुअलाइज़ कर रहा है, इनपुट को एक संख्यात्मक मैट्रिक्स और यहां तक ​​कि मूल्यांकन में बदल रहा है, कुछ बुनियादी कार्य हैं जो एक मशीन सीखने के विशेषज्ञ दिन-प्रतिदिन के आधार पर करेंगे। कोई आश्चर्य नहीं कि पायथन हमारे लिए इन सभी भारी भार उठाने में सक्षम है। इसके अलावा, पायथन में मशीन लर्निंग लाइब्रेरी के लिए बहुत बड़ा समर्थन है।

यही कारण है कि, यदि आप एक मशीन पेशेवर सीखना चाहते हैं, ' सुनिश्चित करने के लिए एक गेम-चेंजर होगा।

गणितीय कौशल

मशीन लर्निंग कुछ जटिल गणितीय घटकों जैसे कलन, रेखीय बीजगणित, सांख्यिकी, संभाव्यता और अनुकूलन पर एक विशाल क्षेत्र निर्माण है। यही कारण है, मशीन लर्निंग के सीखने की गति को तेज करने के लिए आपको इन जटिल गणितीय कौशल का बुनियादी ज्ञान होना चाहिए।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम

अगर कोई मशीन लर्निंग के क्षेत्र में अपना करियर बनाना चाहता है, तो उसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के मानक कार्यान्वयन से अच्छी तरह से परिचित होना चाहिए। ये एल्गोरिदम, जो पुस्तकालयों / पैकेज / एपीआई के माध्यम से व्यापक रूप से उपलब्ध हैं, मशीन लर्निंग के सबसे अभिन्न हिस्सों में से एक हैं।

डेटा संरचनाएं

एक अन्य कौशल जिसे आपको मशीन लर्निंग इंजीनियर बनने की यात्रा पर ले जाना चाहिए, वह है 'डेटा स्ट्रक्चर्स'। मशीन लर्निंग प्रोफेशनल्स, अपने पूरे करियर में, वास्तविक दुनिया की समस्याओं को सुलझाने के लिए काम करने वाले हैं, इसीलिए उन्हें डेटा स्ट्रक्चर्स कॉन्सेप्ट्स (ढेर, कतारें, पेड़, ग्राफ, बिग-ओ नोटेशन, सर्चिंग, सॉर्टिंग) की गहन जानकारी होनी चाहिए , आदि।)।

सिस्टम विश्लेषण और डिजाइन

मशीन लर्निंग इंजीनियर का विशिष्ट आउटपुट क्या होगा? बेशक, दिन के अंत में, एक मशीन सीखने का इंजीनियर एक सॉफ्टवेयर है। मशीन लर्निंग में एक आशाजनक कैरियर के लिए सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग अवधारणाओं और सिस्टम डिज़ाइन का गहन ज्ञान आवश्यक है।

मशीन लर्निंग जॉब प्रोफाइल

सही मशीन लर्निंग स्किल्स मिलते ही आपको किस तरह की जॉब प्रोफाइल की तलाश शुरू कर देनी चाहिए? आइए कुछ सबसे अधिक मांग वाली मशीन लर्निंग जॉब भूमिकाओं पर करीब से नज़र डालें।

मशीन लर्निंग इंजीनियर

मशीन लर्निंग के क्षेत्र में सबसे अधिक मांग वाली जॉब प्रोफाइल एक मशीन लर्निंग इंजीनियर है। मशीन लर्निंग इंजीनियर डेटा की विनम्र मात्रा से सार्थक पैटर्न को समझने में मदद करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को डिजाइन और कार्यान्वित करने के लिए जिम्मेदार है।

डेटा वैज्ञानिक

डेटा साइंटिस्ट की मुख्य भूमिका मशीन लर्निंग और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग करके, बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा को इकट्ठा करना, विश्लेषण और व्याख्या करना है, ताकि अंतर्दृष्टि को प्राप्त किया जा सके और भविष्य की रणनीतियों को डिजाइन करने में मदद की जा सके। अगर किसी को मशीन सीखने, बिग डेटा तकनीक और विश्लेषणात्मक उपकरणों के साथ काम करने का अच्छा अनुभव हो, तो डेटा साइंटिस्ट के रूप में काम पर रखने की संभावना बढ़ जाती है।

डेटा विश्लेषक

एक डेटा विश्लेषक पहले किसी विशिष्ट विषय के बारे में जानकारी प्राप्त करके और फिर उसका विश्लेषण करने के साथ-साथ व्यापक रिपोर्ट में उनके निष्कर्षों को प्रस्तुत करके उनके संगठन के लिए मूल्य प्रदान करता है। वे प्रतिस्पर्धात्मक विश्लेषण प्रदान करने और रुझानों की पहचान करने के लिए अपने कौशल और उपकरणों का उपयोग करते हैं। डेटा विश्लेषकों की गणना, अर्थशास्त्र, सांख्यिकी, मशीन सीखने और प्रोग्रामिंग में एक मजबूत पृष्ठभूमि है।

डेटा आर्किटेक्ट

आज सबसे अधिक मांग वाली मशीन लर्निंग पेशेवरों में से एक, डेटा आर्किटेक्ट संगठनों के बड़े डेटा पारिस्थितिकी तंत्र का ख्याल रखते हैं। वे विकसित, निर्माण, परीक्षण, औरमशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके अत्यधिक स्केलेबल डेटा प्रबंधन प्रणाली बनाए रखें। डेटा एकत्र करने और बैच प्रोसेसिंग करने के बाद, वे इसे एपीआई के माध्यम से डेटा वैज्ञानिक को विश्लेषण के लिए भेजते हैं।

मशीन लर्निंग जॉब्स वेतन

दुनिया लगभग सभी प्रकार के निर्णय लेने के लिए एआई की ओर रुख कर रही है, दोनों स्टार्ट-अप, साथ ही बड़े तकनीकी दिग्गज, इन-डिमांड मशीन लर्निंग जॉब्स जैसे एमएल इंजीनियर, डेटा वैज्ञानिक, आदि के लिए आकर्षक वेतन की पेशकश कर रहे हैं।

जहां तक ​​सभी डेटा लेवल और स्किल सेट में डेटा साइंटिस्ट की जॉब रोल के लिए पे की बात है, भारत में मशीन लर्निंग स्किल्स के साथ डेटा साइंटिस्ट की औसत सैलरी लगभग 9 लाख है और जबकि अमेरिका में यह करीब 92,000 डॉलर है।

Payscale.com के नीचे दिए गए ग्राफ़ इसका चित्रण कर रहे हैं:

दूसरी ओर, अगर हम मशीन लर्निंग इंजीनियर जॉब की भूमिका के बारे में बात करें, तो भारत में मशीन लर्निंग इंजीनियर का औसत वेतन, सभी अनुभव स्तरों और कौशल सेट में लगभग 7 लाख है, जबकि अमेरिका में यह लगभग है $ 1,12,000।

Payscale.com के नीचे दिए गए ग्राफ़ इसका चित्रण कर रहे हैं:

मशीन लर्निंग फ्यूचर स्कोप

मशीन लर्निंग का भविष्य कुशल हो रहा है क्योंकि मशीन लर्निंग इंजीनियरों के लिए कुशल प्रतिभा पूल प्रशिक्षित पेशेवरों की बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए पर्याप्त नहीं है। प्रमुख ऑनलाइन नौकरी पोर्टल ’दरअसल’ की एक रिपोर्ट कहती है, वर्ष 2018 की शुरुआत के बाद से, एआई और एमएल कौशल के लिए नियोक्ता की मांग ऐसे कुशल पेशेवरों की आपूर्ति से दोगुनी है।

इसके अलावा, 2022 तक मार्केटसेटमार्कसेट्स के शोध से पता चलता है कि मशीन लर्निंग मार्केट साइज में वृद्धि USD 8.81 बिलियन होगी।

इसलिए, जैसा कि आप देख सकते हैं कि इस क्षेत्र में बहुत सारे अवसर निहित हैं, यह मशीन लर्निंग में अपस्किल करने का सही समय है। मशीन लर्निंग कैरियर के अवसरों का लाभ उठाने के लिए प्रमाणित और वास्तविक जीवन की आधारशिला परियोजनाओं पर काम करके खुद को तैयार करें।

अब, इसके साथ, हम इस मशीन लर्निंग कैरियर और फ्यूचर स्कोप लेख के अंत में आते हैं। आशा है कि यह लेख व्यावहारिक था!

Edureka एक विशेष रूप से क्यूरेट है जो आपको सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुप्रवाइज्ड लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग जैसी तकनीकों में पारंगत बना देगा। इसमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड मशीन लर्निंग में नवीनतम प्रगति और तकनीकी दृष्टिकोण पर प्रशिक्षण शामिल है जैसे डीप लर्निंग, ग्राफिकल मॉडल और सुदृढीकरण सीखना।

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