Machine learning is een cruciaal onderdeel van kunstmatige intelligentiesystemen, waarmee AI tegenwoordig effectiever is. Veel grote bedrijven gebruiken machine learning om de resultaten van hun bedrijf te voorspellen, nieuwe en verbeterde producten te ontwikkelen en processen te automatiseren.
Daarom hebben ondernemingen die AI-oplossingen implementeren machine learning-engineers nodig om het meeste uit deze systemen te halen. Dus, hoe begin je een carrière in dit opwindende veld? Hier leest u hoe u een machine learning-ingenieur kunt worden.
Wie zijn machine learning-ingenieurs en wat doen ze?
Een machine learning engineer is een IT-professional die algoritmen ontwikkelt waarmee AI-systemen kunnen leren van invoergegevens en automatisch voorspellingen kunnen doen met behulp van de gegevens. Machine learning-ingenieurs werken samen met datawetenschappers om data om te zetten in werkbare informatie (algoritmen) voor AI-systemen.
In een organisatorische omgeving is de uiteindelijke verantwoordelijkheid van machine-learning ingenieurs het ontwerpen en implementeren van machine-learning modellen en het verbeteren van reeds bestaande modellen. Ze analyseren en organiseren grote hoeveelheden data, verifiëren de datakwaliteit, selecteren geschikte datasets en representatiemethoden, en transformeren data in algoritmen voor machine learning.
Bovendien ontwerpen en testen machine learning-ingenieurs verschillende systemen, onderzoeken en implementeren ze algoritmen en tools voor machine learning, en voeren ze de training en omscholing van systemen uit. Bovendien breiden ze ML-bibliotheken uit en ontwikkelen ze toepassingen voor machine learning volgens de behoeften van de klant.
Hoe een machine learning-ingenieur te worden
Net als elk ander beroep moet u aan bepaalde criteria voldoen voordat u machine learning-ingenieur wordt. Met pure vastberadenheid kun je een veelgevraagde machine learning-ingenieur worden; het enige dat u hoeft te doen, is deze stappen te volgen.
1. Leer coderen met Python
Bij machine learning komt veel programmeren kijken. Daarom moet je vloeiend zijn in de belangrijkste programmeertalen zoals Python, C++ en Java. U kunt echter beginnen met één programmeertaal, zodat u uw hersenen vrij van jargon houdt. Python is een vrij gemakkelijke programmeertaal om mee te beginnen.
Verder, must-know machine learning-algoritmen worden gebruikt om machine learning-systemen te ontwikkelen, zoals deep learning-algoritmen. Daarom zal een goede achtergrond in algoritmen voor machine learning u van pas komen als ingenieur voor machine learning.
2. Volg cursussen Data Science en Software Engineering
Net als elk ander technisch beroep, moet u de technische details van de baan en de vereiste technische vaardigheden leren om een machine learning-ingenieur te worden. Daarom moet je een solide educatieve achtergrond hebben.
Omdat machine learning-ingenieurs meestal met data en softwareprogramma's werken, is een diploma in software engineering of data science een geweldige plek om te beginnen. Bovendien moeten machine learning-ingenieurs over geavanceerde wiskundige en statistische vaardigheden beschikken helpt hen bij het analyseren van gegevens en het ontwikkelen van machine learning-algoritmen, wat nogmaals de noodzaak van een college benadrukt rang.
Bovendien kunt u online cursussen over machine learning volgen om specifieke kennis in het veld op te doen. Hier zijn enkele van de beste online cursussen over machine learning waarmee u kunt beginnen:
- Inleiding tot machine learning voor datawetenschap - Udemy
- Gesuperviseerd machinaal leren: regressie en classificatie - Coursera
- Data Science Professional-certificaatprogramma - IBM
- Neurale netwerken en diep leren - Coursera
- Machine Learning A-Z™: hands-on Python & R in datawetenschap - Udemy
3. Schrijf je in voor Bootcamps en werk aan real-world projecten
Bootcamps zijn een geweldige manier om snel praktijkervaring op te doen in een vakgebied. Door je in te schrijven voor bootcamps, ga je aan de slag met projecten waardoor je veldervaring kunt opbouwen, wat van enorm belang is voor werkgevers.
Bovendien zijn bootcamps vooral belangrijk omdat ze je helpen de vereiste technische vaardigheden en kennis te leren en tegelijkertijd praktijkervaring op te doen. Bovendien is een bootcamp een geweldige manier om een goed portfolio op te bouwen.
Evenzo kunt u persoonlijke projecten oppakken en machine-learningoplossingen ontwikkelen voor situaties in het echte leven. Hier zijn een paar projectideeën voor machine learning voor beginners. Hier zijn enkele van de beste bootcamps om uw begrip van essentiële machine learning-concepten en -praktijken te verstevigen.
- Bootcamp datawetenschap en machine learning - Udemy
- Software Engineering meeslepend programma - Codesmith
- Data Science Bootcamp - Metis
- Machine Learning Bootcamp - springplank
- Machine Learning op Google Cloud-specialisatie - Google Cloud
4. Ontvang professionele certificeringen
Het behalen van professionele certificeringen is een geweldige manier om uw carrière als machine learning-ingenieur een boost te geven. Bovendien is het voor topbedrijven gemakkelijker om u voor banen in aanmerking te nemen wanneer u over certificaten van toonaangevende instellingen beschikt, omdat dit uw technische achtergrond en competentie in het veld aantoont.
Verhoog daarom uw waarde in de branche door professionele certificaten te behalen. U kunt professionele certificaten behalen wanneer u een certificeringsprogramma, training of professioneel examen voltooit dat in het veld wordt georganiseerd. Bekijk deze programma's om een gecertificeerde machine learning-professional te worden.
- AWS-gecertificeerd machinaal leren - specialiteit
- Professionele machine learning-ingenieur - Google Cloud
- Microsoft-gecertificeerd: Azure AI Engineer Associate
5. Word lid van professionele gemeenschappen en bouw uw netwerk op
Machine learning-ingenieurs werken in teams van datawetenschappers, software-ingenieurs en andere technische professionals. Daarom is netwerken met andere professionals in de branche van cruciaal belang voor uw succes als machine learning-ingenieur.
De voordelen van lidmaatschap van een beroepsvereniging en netwerken binnen de branche zijn verreikend. Ten eerste helpt het u op de hoogte te blijven van de nieuwste trends in de branche en kansen voor loopbaanontwikkeling te vinden. Zoek daarom een groep professionals in de branche om je bij aan te sluiten en mee te netwerken.
LinkedIn, MeetUp en Jobcase zijn geweldige plekken om deze connecties te zoeken. Het opbouwen van professionele relaties op een platform als LinkedIn is redelijk eenvoudig, hoewel je deze gebruikt LinkedIn-functies kunnen u helpen uw aanwezigheid te vergroten sneller.
6. Solliciteer voor Machine Learning Engineering-rollen
De laatste stap om machine learning-ingenieur te worden, is banen voor machine learning binnenhalen. En om dit te bereiken, moet u een technisch cv opstellen waarin uw veldervaring wordt benadrukt of een boeiende portfolio wordt getoond. Het schrijven van een cv kan overweldigend zijn, maar deze gids gaat verder hoe een technisch cv te schrijven zal het u gemakkelijker maken.
Als newbie machine learning engineer kun je beginnen met junior rollen om industriële ervaring op te doen. Groei vervolgens door de rangen terwijl je vertrouwen opbouwt om grotere projecten en rollen aan te nemen.
Bouw nu een carrière op als Machine Learning Engineer
Machine learning-toepassingen maken een groeitraject door, aangezien veel bedrijven hun potentieel willen benutten voor bedrijfsontwikkeling en concurrentievoordeel. Toonaangevende bedrijven zoals Google en Netflix maken gebruik van machine learning als integraal onderdeel van hun activiteiten.
Deze toename van het gebruik van machine learning betekent een toename van de vraag naar ingenieurs voor machine learning. Daarom is dit een kans om een carrière in machine learning te beginnen door de stappen in dit artikel te volgen.