Combien de temps faut-il pour apprendre l'apprentissage automatique ?

Dans l'atmosphère perturbatrice d'aujourd'hui, une approche analytique de la prise de décision a aidé les entreprises du monde entier à poursuivre leur croissance et leur évolutivité. Alors que de nombreuses opportunités d'emploi sont créées en raison de ce changement substantiel, l'apprentissage automatique devient rapidement l'un des outils les plus indispensables pour atteindre les objectifs commerciaux. La taille du marché de l'apprentissage automatique a connu une croissance exponentielle et devrait en outre atteindre 8,81 milliards USD d'ici 2022 à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 44,1 %.

ML est une section de l'intelligence artificielle qui élimine la programmation à chaque étape. Comme ML automatise l'analyse des données basée sur des algorithmes qui ne nécessitent pas de programmation répétée, il est préféré dans de nombreuses organisations pour faciliter le travail des scientifiques des données, des statisticiens, des ingénieurs en IA, etc.

Les données brutes reçues sont facilement transformées en informations utiles par la machine pour prévoir avec précision les résultats potentiels. Un grand nombre d'applications impliquant l'exploration de données sont développées à l'aide de Machine Learning et de ses algorithmes.

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Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est une division de l'intelligence artificielle (IA) qui traite de l'apprentissage supervisé ou non supervisé à partir des données disponibles et de la construction d'une précision fonctionnelle au fil du temps.

L'apprentissage automatique implique la formation d'algorithmes pour identifier les tendances ou les modèles dans les données à grande échelle afin de fournir des informations et d'améliorer la précision des prévisions. C'est un domaine incroyablement vaste qui permet à presque toutes les industries de profiter du développement de systèmes informatiques pour stimuler la croissance et l'évolutivité. L'apprentissage automatique utilise des algorithmes et des modèles basés sur des statistiques. Celles-ci constituent la base de l'extraction d'informations précises à partir des données disponibles.

Les algorithmes d'apprentissage sont de trois types :

1. Algorithmes d'apprentissage automatique supervisés : ils sont utilisés pour effectuer une analyse prédictive en identifiant des modèles dans les étiquettes de valeur des points de données.

2. Algorithmes d'apprentissage automatique non supervisés : Ici, nous avons des données sous forme de clusters. Ces données organisées permettent l'analyse de structures de données complexes.

3. Algorithmes d'apprentissage automatique de renforcement : dans cet algorithme, nous choisissons des actions basées sur des points de données.

Un ingénieur expert en apprentissage automatique est capable de programmer des applications capables de récupérer des informations utiles à partir de données arbitraires.

Combien de temps faut-il pour apprendre l'apprentissage automatique ?

Après avoir acquis un aperçu des perspectives lucratives que l'apprentissage automatique apporte en tant que discipline, nous allons maintenant déterminer combien de temps il faut pour maîtriser l'apprentissage automatique.

Les cours d'apprentissage automatique varient dans une période de 6 mois à 18 mois. Cependant, le programme varie selon le type de diplôme ou de certification que vous choisissez.

Vous pouvez acquérir des connaissances suffisantes sur l'apprentissage automatique grâce à des cours de 6 mois qui pourraient vous donner accès à des postes de débutant dans les meilleures entreprises. Vous gagnez en clarté par rapport aux principes fondamentaux de Machine Learning, Python, SQL et êtes initié à d'autres concepts tels que NLP, Deep Learning, Data Analysis, etc.

Cependant, plus est toujours moins lorsque vous poursuivez un domaine dynamique tel que l'apprentissage automatique qui a eu un impact positif sur l'éducation, la finance, l'informatique, la chaîne d'approvisionnement et un large éventail d'autres industries. Et pour progresser dans votre carrière et poursuivre des profils plus élevés dans le domaine, vous aurez besoin d'une expertise substantielle et d'une expérience pratique.

Carrières en apprentissage automatique

L'avènement de la numérisation a été révolutionnaire dans presque tous les domaines. Ce changement radical a amené une nouvelle vague d'ingénieurs en logiciel qui sont enclins à poursuivre le ML et l'IA pour progresser dans leur carrière. Heureusement, il existe un cheminement de carrière enrichissant pour les professionnels du logiciel ayant une expertise en apprentissage automatique :

Voici les options de carrière populaires que vous pouvez envisager après avoir suivi un cours d'apprentissage automatique :

1. Ingénieur Big Data

Salaire de base moyen : 808 000 ₹/an

Un ingénieur Big Data est responsable de la maintenance du Big Data d'une organisation. À cette époque où chaque travail dépend des données, les données sont stockées sur le cloud. Il doit être administré par quelqu'un afin qu'il puisse être récupéré au besoin. Ce travail est effectué par un ingénieur Big Data et l'apprentissage automatique joue un rôle important car les algorithmes utilisés pour récupérer les données sont appris via ML.

2. Développeur d'intelligence d'affaires

Salaire de base moyen : 514 000 ₹/an

En plus du sens des affaires, vous pouvez apprendre l'apprentissage automatique pour améliorer votre excellence dans la gestion d'une entreprise. Cette confluence est impérative pour gérer et réguler les données de manière à ce que les bénéfices d'une organisation augmentent.

3. Analyste de données IA

Salaire de base moyen : 1 320 000 ₹/an

L'exploration de données, l'interprétation des données et le nettoyage des données sont quelques compétences requises pour être un analyste de données IA. Outre une bonne connaissance des mathématiques et de l'informatique, le ML est une autre condition préalable pour pouvoir interpréter correctement les données.

4. Chef de produit

Salaire de base moyen : 1 407 000 ₹/an

Il y a une exigence de chefs de produits dans tous les domaines ce qui rend ce profil très recherché. Il peut s'agir d'une industrie axée sur les produits ou d'une industrie axée sur les services. En tant que chef de produit, vous devrez collecter et interpréter des données. Pour interpréter les données, une expertise en Machine Learning est nécessaire pour améliorer la fonctionnalité d'une organisation.

5. Chercheur scientifique

Salaire de base moyen : 702 000 ₹/an

Si vous êtes curieux et avez tendance à rechercher, poursuivre l'apprentissage automatique renforcera et renforcera vos compétences. Une formation en apprentissage automatique peut vous valoir un poste influent au sein du département de recherche et développement d'une organisation.

6. Ingénieur en apprentissage automatique

Salaire de base moyen : 686 000 ₹/an

Si vous savez gérer le Big Data et travailler avec des modèles prédictifs, ce profil est fait pour vous. Les ingénieurs en apprentissage automatique sont constamment en demande dans des domaines qui nécessitent des modèles d'imagerie, de reconnaissance vocale et de cybersécurité basés sur la prédiction, entre autres.

7. Scientifique des données

Salaire de base moyen : 817 000 ₹/an

L'expertise en apprentissage automatique ainsi que la compétence dans plusieurs langages de programmation peuvent améliorer vos compétences en matière de prédiction de modèles dans de grandes quantités de données. Il s'agit d'un travail de scientifiques des données pour prédire les habitudes d'achat des consommateurs, les habitudes d'achat, etc.

8. Ingénieur IA

Salaire de base moyen : 839 000 ₹/an

Les ingénieurs en IA sont des résolveurs de problèmes qui utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique avec le réseau de neurones pour concevoir des modèles d'IA capables de prédire correctement les données.

Compétences requises

L'apprentissage automatique est un sujet plutôt logique et fait partie du programme des diplômes en informatique. Même si les projets académiques peuvent transmettre une connaissance approfondie de son aspect pratique, lorsqu'il s'agit d'apprentissage automatique, cela nécessite de la persévérance et un apprentissage approfondi pour maîtriser le sujet.

Cela est possible grâce à des cours en ligne ou à un cours spécialisé complété par d'autres disciplines telles que l'intelligence artificielle et le cycle de vie du développement logiciel, entre autres.

Les qualifications et compétences comprennent :

• Compétences informatiques de base
• Langages de programmation tels que C, C++, Python et Java
• La modélisation des données
• Évaluation des données
• Fondamentaux du génie logiciel
• Perception des données et des statistiques
• Compétences mathématiques

En dehors de ces compétences techniques, voici quelques compétences immatérielles qui sont primordiales pour réussir dans ce domaine.

• Des talents pour la résolution des problèmes
• Capacités analytiques
• Capacités de raisonnement logique

Portée future de l'apprentissage automatique

Alors que les entreprises adoptent l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique à la base de leurs opérations pour accroître leur efficacité et leur rythme, l'avenir promet une augmentation encore plus importante des opportunités d'emploi dans ce domaine. Selon Gartner, 2,3 millions d'emplois ont déjà été créés dans le monde et d'ici 2025, il y aura 2 millions de nouvelles opportunités d'emploi pour les aspirants.

Cela nous amène à la fin de l'article. Pour plus d'informations sur les concepts d'apprentissage automatique, contactez les meilleurs professeurs de l'IIIT Bangalore et de l'Université John Moores de Liverpool via le programme de maîtrise ès sciences en apprentissage automatique et IA d'upGrad.