Quanto tempo leva para aprender Machine Learning?

Na atmosfera disruptiva de hoje, uma abordagem analítica para a tomada de decisões ajudou empresas de todo o mundo a buscar crescimento e escalabilidade. À medida que inúmeras oportunidades de trabalho estão sendo criadas devido a essa mudança substancial, o Machine Learning está se tornando rapidamente uma das ferramentas mais indispensáveis ​​para atingir as metas de negócios. O tamanho do mercado de Machine Learning cresceu exponencialmente e espera-se que atinja US$ 8,81 bilhões até 2022 a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 44,1%.

ML é uma seção de Inteligência Artificial que elimina a programação para cada etapa. Como o ML automatiza a análise de dados com base em algoritmos que não exigem programação repetida, é preferível em muitas organizações facilitar o trabalho de cientistas de dados, estatísticos, engenheiros de IA e assim por diante.

Os dados brutos recebidos são facilmente transformados em informações úteis pela máquina para prever com precisão os resultados potenciais. Um grande número de aplicações que envolvem mineração de dados são desenvolvidos usando Machine Learning e seus algoritmos.

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O que é Aprendizado de Máquina?

O aprendizado de máquina é uma divisão da inteligência artificial (IA) que lida com o aprendizado supervisionado ou não supervisionado a partir de dados disponíveis e construindo precisão funcional ao longo do tempo.

O aprendizado de máquina envolve algoritmos de treinamento para identificar tendências ou padrões em dados de grande escala para fornecer insights e melhorar a precisão na previsão. É um campo incrivelmente vasto que permite que quase todos os setores aproveitem o desenvolvimento de sistemas de computador para impulsionar o crescimento e a escalabilidade. O Machine Learning usa algoritmos e modelos baseados em estatísticas. Estes formam a base para extrair informações precisas dos dados disponíveis.

Os algoritmos de aprendizagem são de três tipos:

1. Algoritmos de Aprendizado de Máquina Supervisionados: São usados ​​para realizar análises preditivas, identificando padrões em rótulos de valores de pontos de dados.

2. Algoritmos de Aprendizado de Máquina Não Supervisionados: Aqui, temos dados na forma de clusters. Esses dados organizados permitem a análise de estruturas de dados complexas.

3. Algoritmos de Aprendizado de Máquina de Reforço: Neste algoritmo, escolhemos ações com base em pontos de dados.

Um engenheiro com experiência em aprendizado de máquina é capaz de programar aplicativos que podem recuperar informações úteis de dados arbitrários.

Quanto tempo leva para aprender Machine Learning?

Tendo obtido uma visão das perspectivas lucrativas que o Machine Learning como uma disciplina traz, agora determinaremos quanto tempo leva para dominar o Machine Learning.

Os cursos de aprendizado de máquina variam em um período de 6 meses a 18 meses. No entanto, o currículo varia de acordo com o tipo de graduação ou certificação que você optar.

Você pode obter conhecimento suficiente sobre aprendizado de máquina por meio de cursos de 6 meses que podem lhe dar acesso a cargos de nível básico nas principais empresas. Você ganha clareza em relação aos fundamentos de Machine Learning, Python, SQL e é apresentado a outros conceitos como NLP, Deep Learning, Análise de Dados, etc.

No entanto, mais é sempre menos quando você está buscando um campo dinâmico, como Machine Learning, que impactou positivamente Educação, Finanças, Ciência da Computação, Cadeia de Suprimentos e uma gama diversificada de outros setores. E para avançar ainda mais em sua carreira e buscar perfis mais altos no campo, você precisará de conhecimentos substanciais e experiência prática.

Carreiras em aprendizado de máquina

O advento da digitalização foi revolucionário em quase todos os campos. Essa mudança radical trouxe uma nova onda de engenheiros de software inclinados a buscar ML e IA para avançar em suas carreiras. Felizmente, há uma carreira gratificante para profissionais de software com experiência em aprendizado de máquina:

Aqui estão as opções de carreira populares que você pode considerar depois de concluir um curso de Machine Learning:

1. Engenheiro de Big Data

Salário base médio : ₹ 808 mil / ano

Um Engenheiro de Big Data é responsável por manter o Big Data de uma organização. Nesta época em que todo trabalho depende de dados, os dados são armazenados na nuvem. Ele deve ser administrado por alguém para que possa ser recuperado conforme necessário. Este trabalho é feito por um Engenheiro de Big Data e o Machine Learning desempenha um papel significativo, pois os algoritmos usados ​​na recuperação de dados são aprendidos por meio de ML.

2. Desenvolvedor de Business Intelligence

Salário base médio : ₹ 514 mil / ano

Junto com a perspicácia nos negócios, você pode aprender Machine Learning para aprimorar sua excelência em lidar com um negócio. Essa confluência é imperativa para gerenciar e regular os dados de maneira que os lucros de uma organização aumentem.

3. Analista de dados de IA

Salário base médio : ₹ 1320 mil / ano

Mineração de dados, interpretação de dados e limpeza de dados são algumas habilidades necessárias para ser um analista de dados de IA. Além de ter bons conhecimentos de Matemática e Informática, o ML é outro pré-requisito para poder interpretar dados corretamente.

4. Gerente de Produto

Salário base médio : ₹ 1407 mil / ano

Existe uma exigência de gerentes de produto em todas as áreas, o que torna esse perfil muito procurado. Pode ser uma indústria orientada a produtos ou orientada a serviços. Como gerente de produto, você precisará coletar e interpretar dados. Para interpretar dados, é necessário conhecimento em Machine Learning para aprimorar a funcionalidade de uma organização.

5. Cientista Pesquisador

Salário base médio : ₹ 702 mil / ano

Se você é curioso e tende à pesquisa, a busca pelo Machine Learning capacitará e aumentará seu conjunto de habilidades. Uma experiência em Machine Learning pode lhe render uma posição influente no Departamento de Pesquisa e Desenvolvimento de uma organização.

6. Engenheiro de aprendizado de máquina

Salário base médio : ₹ 686 mil / ano

Se você pode gerenciar big data e trabalhar com modelos preditivos, esse é o perfil certo para você. Os engenheiros de aprendizado de máquina estão constantemente em demanda em campos que exigem modelos baseados em previsão de imagem, reconhecimento de fala e segurança cibernética, entre outros.

7. Cientista de Dados

Salário base médio : ₹ 817 mil / ano

A experiência em Machine Learning, juntamente com a competência em várias linguagens de programação, pode aprimorar suas habilidades na previsão de padrões em grandes quantidades de dados. É um trabalho dos cientistas de dados prever padrões de compra do consumidor, hábitos de compra, etc., para ajudar as organizações a tomar decisões inteligentes e orientadas por dados para gerar conversões e vendas.

8. Engenheiro de IA

Salário base médio : ₹ 839 mil / ano

Os engenheiros de IA são solucionadores de problemas que usam algoritmos de aprendizado de máquina junto com a rede neural para criar modelos de IA que possam prever os dados corretamente.

Habilidades requeridas

Machine Learning é uma disciplina bastante lógica e faz parte do currículo dos cursos de Ciência da Computação. Embora os projetos acadêmicos possam transmitir um conhecimento profundo de sua praticidade, quando se trata de aprendizado de máquina, requer perseverança e amplo aprendizado para dominar o assunto.

Isso é possível por meio de cursos online, ou um curso especializado acrescido de outras disciplinas como Inteligência Artificial e Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software, entre outras.

As qualificações e habilidades incluem:

• Noções básicas de informática
• Linguagens de programação como C, C++, Python e Java
• Modelagem de dados
• Avaliação de dados
• Fundamentos de engenharia de software
• Percepção de Dados e Estatísticas
• Habilidades matemáticas

Além dessas habilidades técnicas, aqui estão algumas habilidades intangíveis que são primordiais para alcançar o sucesso neste campo.

• Habilidades para resolver problemas
• Capacidades analíticas
• Habilidades de raciocínio lógico

Escopo futuro do aprendizado de máquina

Com as empresas adotando a Inteligência Artificial e o Machine Learning na base de suas operações para aumentar a eficiência e o ritmo, o futuro promete um incremento ainda maior nas oportunidades de trabalho nessa área. De acordo com o Gartner, 2,3 milhões de empregos já foram criados em todo o mundo e, até 2025, haverá 2 milhões de novas oportunidades de emprego para os aspirantes.

Isso nos leva ao final do artigo. Para obter mais informações sobre os conceitos de Machine Learning, entre em contato com o corpo docente superior do IIIT Bangalore e da Liverpool John Moores University por meio do programa Master of Science in Machine Learning & AI do upGrad.