学习机器学习需要多长时间？

在当今颠覆性的氛围中，对决策制定的分析方法已帮助世界各地的企业追求增长和可扩展性。 由于这种重大转变正在创造大量就业机会，机器学习正迅速成为实现业务目标最不可或缺的工具之一。 机器学习的市场规模呈指数级增长，预计到 2022 年将进一步达到 88.1 亿美元，复合年增长率 (CAGR) 为 44.1%。

ML 是人工智能的一部分，它消除了每一步的编程。 由于 ML 基于不需要重复编程的算法自动进行数据分析，因此许多组织更倾向于简化数据科学家、统计学家、人工智能工程师等的工作。

接收到的原始数据很容易被机器转化为有用的信息，以准确预测潜在的结果。 大量涉及数据挖掘的应用程序是使用机器学习及其算法开发的。

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什么是机器学习？

机器学习是人工智能 (AI) 的一个部门，它处理对可用数据的监督或非监督学习，并随着时间的推移建立功能准确性。

机器学习涉及训练算法以识别大规模数据中的趋势或模式，以提供洞察力并提高预测精度。 这是一个令人难以置信的广阔领域，几乎每个行业都可以利用计算机系统的开发来推动增长和可扩展性。 机器学习使用基于统计的算法和模型。 这些构成了从可用数据中提取准确信息的基础。

学习算法分为三种类型：

1. 监督机器学习算法：这些用于通过识别数据点值标签中的模式来进行预测分析。

2. 无监督机器学习算法：在这里，我们有集群形式的数据。 这种有组织的数据允许分析复杂的数据结构。

3. 强化机器学习算法：在这个算法中，我们根据数据点选择动作。

具有机器学习专业知识的工程师能够编写可以从任意数据中检索有用信息的应用程序。

学习机器学习需要多长时间？

在深入了解机器学习作为一门学科带来的利润丰厚的前景之后，我们现在将确定掌握机器学习需要多长时间。

机器学习课程的时间从 6 个月到 18 个月不等。 但是，课程因您选择的学位或认证类型而异。

您将通过为期 6 个月的课程获得足够的机器学习知识，这可以让您获得顶级公司的入门级职位。 您可以清楚地了解机器学习、Python、SQL 的基础知识，并了解其他概念，如 NLP、深度学习、数据分析等。

然而，当你追求一个动态领域时，例如机器学习，它对教育、金融、计算机科学、供应链和各种其他行业产生了积极影响。 为了在您的职业生涯中进一步发展并在该领域追求更高的知名度，您将需要大量的专业知识和实践经验。

机器学习职业

数字化的出现在几乎所有领域都具有革命性意义。 这种根本性的变化带来了新一波的软件工程师，他们倾向于追求 ML 和 AI 以在他们的职业生涯中努力前进。 幸运的是，对于具有机器学习专业知识的软件专业人员来说，有一条有益的职业道路：

以下是您在完成机器学习课程后可以考虑的热门职业选择：

1. 大数据工程师

平均基本工资：₹808K /年

大数据工程师负责维护组织的大数据。 在这个每个工作都依赖于数据的时代，数据存储在云端。 它必须由某人管理，以便可以根据需要进行检索。 这项工作由大数据工程师完成，机器学习起着重要作用，因为用于检索数据的算法是通过 ML 学习的。

2. 商业智能开发人员

平均基本工资：₹514K /年

除了商业头脑，您还可以学习机器学习，以提高您在处理业务方面的卓越表现。 这种融合对于以组织利润增加的方式管理和规范数据是必不可少的。

3.人工智能数据分析师

平均基本工资：₹1320K /年

数据挖掘、数据解释和数据清理是成为 AI 数据分析师所需的一些技能。 除了具备良好的数学和计算机知识外，ML 是能够正确解释数据的另一个先决条件。

4.产品经理

平均基本工资：₹1407K /年

每个领域都有产品经理的要求，这使得这个配置文件备受追捧。 它可以是一个以产品为导向的行业，也可以是一个以服务为导向的行业。 作为产品经理，您需要收集和解释数据。 为了解释数据，需要机器学习方面的专业知识来增强组织的功能。

5. 研究科学家

平均基本工资：₹702K /年

如果您好奇并倾向于研究，那么追求机器学习将增强您的技能并提高您的技能。 机器学习背景可以让您在组织的研发部门获得有影响力的职位。

6.机器学习工程师

平均基本工资：₹686K /年

如果您可以管理大数据并使用预测模型，那么这就是适合您的配置文件。 在需要基于预测的成像、语音识别和网络安全等模型的领域中，机器学习工程师的需求不断增加。

7. 数据科学家

平均基本工资：₹817K /年

机器学习方面的专业知识以及多种编程语言的能力可以提高您在大量数据中预测模式的技能。 预测消费者购买模式、购买习惯等是数据科学家的工作，以帮助组织做出数据驱动的智能决策，以推动转化和销售。

8.人工智能工程师

平均基本工资：₹839K /年

AI 工程师是问题解决者，他们使用机器学习算法和神经网络来设计能够正确预测数据的 AI 模型。

所需技能

机器学习是一门相当合乎逻辑的学科，是计算机科学学位课程的一部分。 尽管学术项目可以传授有关其实用性的深入知识，但在机器学习方面，它需要毅力和广泛的学习才能掌握该主题。

这可以通过在线课程或通过人工智能和软件开发生命周期等其他学科增强的专业课程来实现。

资格和技能包括：

• 计算机基础知识
• 编程语言，例如 C、C++、Python 和 Java
• 数据建模
• 数据评估
• 软件工程基础
• 数据和统计的感知
• 数学技能

除了这些技术技能之外，还有一些无形的技能对于在该领域取得成功至关重要。

• 解决问题的能力
• 分析能力
• 逻辑推理能力

机器学习的未来范围

随着公司在其运营基础上采用人工智能和机器学习来提高效率和速度，未来该领域的就业机会将进一步增加。 根据 Gartner 的数据，全球已经创造了 230 万个工作岗位，到 2025 年，将有高达 200 万个新的工作机会供有抱负的人追求。

这将我们带到了文章的结尾。 有关机器学习概念的更多信息，请通过 upGrad 的机器学习和 AI 理学硕士课程与班加罗尔 IIIT 和利物浦约翰摩尔斯大学的顶尖教师取得联系。