بازار کار یادگیری ماشین چگونه است؟

بازار کار یادگیری ماشین در ۲۰۲۲ چگونه است؟ چرا ورود به حوزه یادگیری ماشین گزینه‌ی مناسبی در سال ۲۰۲۲ محسوب می‌شود؟ در این مطلب به‌صورت کامل بازار کار یادگیری ماشین در سال ۲۰۲۲ را بررسی کرده‌ایم.

بازار کار یادگیری ماشین در ۲۰۲۲

واقعیت این است که صرف بیان اینکه یادگیری ماشین (Machine Learning) یک حوزه روبه‌رشد است، دست‌کم‌گرفتن آن است. طبق گزارش وب‌سایت کاریابی Indeed، مهندسان یادگیری ماشین با فرصت شغلی با میانگین حقوق ۱۴۶.۰۸۵ دلار، با نرخ رشد ۳۴۴ درصدی در مقایسه با سال گذشته، تقاضای بالایی دارند.

تقریباً تمامی صنایع در حال حاضر به‌نوعی از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند. دلیل اصلی آن هم تقاضای زیاد برای مشاغل در این حوزه است. اگر منتظر این زمان بودید، اکنون زمان مناسبی است که به دنبال شغلی در حوزه‌ی یادگیری ماشین باشید.

چرا در سال ۲۰۲۲ به دنبال شغلی در حوزه یادگیری ماشین باشیم؟

یادگیری ماشین سوختی است که ما برای نیرودادن به ربات‌ها در کنار هوش مصنوعی به آن نیاز داریم.

با یادگیری ماشین می‌توانیم برنامه‌هایی را تقویت کنیم که می‌توانند به‌راحتی به‌روزرسانی و اصلاح شوند تا با محیط‌ها و وظایف جدید سازگار شوند و کاری کنند تا کارها به‌سرعت و به‌شکلی کارآمد انجام شود.

پیشنهاد می‌کنیم با کاربردهای یادگیری ماشین آشنا شوید.

در ادامه به چند دلیل برای انتخاب یادگیری ماشین به‌عنوان شغل آینده اشاره می‌کنیم:

یادگیری ماشین، مهارت دهه آینده

به‌رغم رشد تصاعدی در یادگیری ماشین، این رشته با کمبود افراد ماهر مواجه است. اگر بتوانید خواسته‌های شرکت‌های بزرگ را با به‌دست‌آوردن تخصص در این حوزه برآورده کنید، شغلی مطمئن در فناوری روبه‌رشد خواهید داشت.

روی چالش‌های واقعی کار می‌کنید

کسب‌وکارها در این عصر دیجیتال با مشکلات زیادی روبه‌رو هستند که یادگیری ماشین‌ وعده‌ی حل آن‌ها را می‌دهد. به‌عنوان یک مهندس یادگیری ماشین، شما روی چالش‌های دنیای واقعی کار خواهید کرد و راه‌حل‌هایی را توسعه می‌دهید که تأثیر عمیقی بر نحوه‌ی رونق کسب‌وکارها و افراد می‌گذارد. احتمالاً نیاز به گفتن نیست که یادگیری ماشین شغلی است که به شما امکان می‌دهد کار کنید و مشکلات دنیای واقعی را حل کنید؛ به‌همین دلیل، کارکردن در این زمینه رضایت بالایی را به همراه دارد.

بیاموزید و رشد کنید

از آنجا که یادگیری ماشین در حال رشد است، با ورود زودهنگام به این حوزه می‌توانید از نزدیک شاهد روندها باشید و ارتباط خود را در بازار افزایش دهید؛ درنتیجه ارزش خود را برای کارفرمای‌تان افزایش دهید.

نمودار شغلی نمایی

با وجود همه‌ی گفته‌ها و کارهایی که تا به حال انجام شده، یادگیری ماشین هنوز در مرحله‌ی اولیه خود است و با رشد و پیشرفت فناوری، تجربه و تخصص شما نیز برای پیش‌رفتن با یک نمودار شغلی نمایی افزایش می‌یابد و به‌این شکل فرصت ورود به شرکت‌های ایده‌آل خود را خواهید داشت.

داشتن یک شغل پرسود

متوسط ​​حقوق یک مهندس یادگیری ماشین یکی از مهم‌ترین دلایلی است که می‌تواند شغلی مناسب محسوب شود. از آنجا که این صنعت در حال رشد است، می‌توان انتظار داشت که این رقم با گذشت سال‌ها بیشتر رشد کند.

گامی جانبی در علم داده

مهارت‌های یادگیری ماشین به شما کمک می‌کند مسیرهای کاری خود را گسترش دهید. مهارت‌های یادگیری ماشین می‌تواند یک‌تیرودونشان محسوب شود که علاوه بر مهندس یادگیری ماشین، یک دانشمند داده نیز باشید. با به‌دست‌آوردن تخصص در هر دو زمینه به‌طور هم‌زمان به شخصی تبدیل می‌شوید که کارفرمایان و شرکت‌های زیادی خواستار کارکردن با شما هستند؛ به‌این شکل سفری هیجان‌انگیز، پر از چالش‌ها، فرصت‌ها و دانش را آغاز می‌کنید.

پیشنهاد می‌کنیم با کاربرد یادگیری ماشین در زندگی روزمره آشنا شوید.

مسیر شغلی در یادگیری ماشین چگونه است؟

مسیر شغلی یادگیری ماشین معمولاً به‌عنوان یک مهندس یادگیری ماشین شروع می‌شود. مهندسان یادگیری ماشین برنامه‌ها و راه‌حل‌هایی را توسعه می‌دهند که وظایف مشترکی را که قبلاً انسان انجام می‌داد خودکار می‌کنند. بسیاری از این‌ها وظایف تکراری هستند که ماشین‌ها می‌توانند بدون خطا و به‌طور مؤثر انجام دهند.

هنگامی‌که به‌عنوان یک مهندس یادگیری ماشین شروع‌به‌کار می‌کنید، به یک معمار یادگیری ماشین تبدیل می‌شوید. افرادی که در این نقش هستند، نمونه‌های اولیه را برای برنامه‌هایی که نیاز به توسعه دارند، توسعه و طراحی می‌کنند.

چند نقش دیگر موجود در این زمینه عبارت‌اند از: دانشمند داده یادگیری ماشین، مهندس نرم‌افزار یادگیری ماشین، معمار ارشد و غیره.

یک مهندس نرم‌افزار با دانش کافی از پایتون و کتابخانه‌های اصلی یادگیری ماشین می‌تواند شغل خود را به‌سمت یادگیری ماشین تغییر دهد.

در ادامه به چند حوزه‌ی تکنولوژی دیگر اشاره خواهیم کرد که اگر یک متخصص یادگیری ماشین در آن‌ها تخصص داشته باشد، می‌تواند کمک‌کننده باشد:

آمار و احتمال

مبنای بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در قانون بیز، مدل‌های مارکوف و دیگر فرایندهای احتمال است؛ همچنین آمار هم در این حوزه وجود دارد، مانند میانگین، میانه، انحراف، توزیع پواسون و غیره.

طراحی سیستم

راه‌حل‌های یادگیری ماشین به‌ندرت محصولات مستقل هستند. عمدتاً بخشی از یک اکوسیستم تکنولوژی یکپارچه هستند؛ بنابراین این موضوع به متخصصان یادگیری ماشین کمک می‌کند تا دانش کاملی از طراحی نرم‌افزار داشته باشند.

الگوریتم‌ها و کتابخانه‌های یادگیری ماشین

داشتن دانش مدل‌هایی مانند الگوریتم‌های رگرسیون خطی، Bagging، Boosting و ژنتیک برای متخصصان یادگیری ماشین مفید است.

مدل‌سازی داده‌ها

به‌عنوان یک متخصص یادگیری ماشین باید بتوانید ساختار یک مجموعه داده را برای یافتن الگوها، خوشه‌ها و هم‌بستگی‌ها تخمین بزنید؛ همچنین مدل‌های داده به ارزیابی مستمر نیاز دارند تا اطمینان حاصل شود که درست هستند؛ علاوه‌براین، باید بدانید که چگونه داده‌هایی را که از نظر صحت و کامل‌بودن ارزیابی می‌شوند آزمایش کنید.

زبان‌های برنامه‌نویسی

پایتون، یک زبان برنامه‌نویسی مهم برای هر کسی است که به دنبال تبدیل‌شدن به یک مهندس یادگیری ماشین درآینده است؛ بنابراین اگر قصد دارید به این حوزه وارد شوید، لازم است یاد بگیرید با زبان پایتون کدنویسی کنید.

البته این نکته را در نظر بگیرید که این یک فهرست جامع نیست که بتوان آن را یک بار انجام داد و سپس دیگر متخصص حوزه شد و دیگر نیازی به کاری نباشد. علاقه‌مندان این حوزه اگر می‌خواهند نمودار شغلی روبه‌رشدی را دنبال کنند، باید همیشه درجهت ارتقای مهارت‌ها و دانش خود فعال باشند.

حرف آخر درباره‌ی بازار کار یادگیری ماشین

دنبال‌کردن حرفه‌ای در ML یا همان یادگیری ماشین می تواند به شما کمک کند تا در بخش‌های مختلف، از پزشکی گرفته تا خرده‌فروشی، تدارکات، تولید و غیره، فردی فعال در انقلاب دیجیتالی باشید که همه‌جا درمورد آن صحبت می‌شود. داشتن مهارت‌های یادگیری ماشین شما را به منبعی خاص در هر بخش تبدیل می‌کند که راه‌های زیادی را برای انتخاب برای شما بازمی‌گذارد؛ به‌این ترتیب، شما، به‌عنوان یک متخصص یادگیری ماشین، کنترل کامل حرفه‌ی خود را خواهید داشت. اگر به یادگیری مهارت‌های یادگیری ماشین وعلم داده علاقه‌مند هستید، دورهای ما را از دست ندهید:‌

کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس