學習機器學習需要多長時間？

在當今顛覆性的氛圍中，對決策制定的分析方法已幫助世界各地的企業追求增長和可擴展性。 由於這種重大轉變正在創造大量就業機會，機器學習正迅速成為實現業務目標最不可或缺的工具之一。 機器學習的市場規模呈指數級增長，預計到 2022 年將進一步達到 88.1 億美元，複合年增長率 (CAGR) 為 44.1%。

ML 是人工智能的一部分，它消除了每一步的編程。 由於 ML 基於不需要重複編程的算法自動進行數據分析，因此許多組織更傾向於簡化數據科學家、統計學家、人工智能工程師等的工作。

接收到的原始數據很容易被機器轉化為有用的信息，以準確預測潛在的結果。 大量涉及數據挖掘的應用程序是使用機器學習及其算法開發的。

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什麼是機器學習？

機器學習是人工智能 (AI) 的一個部門，它處理對可用數據的監督或非監督學習，並隨著時間的推移建立功能準確性。

機器學習涉及訓練算法以識別大規模數據中的趨勢或模式，以提供洞察力並提高預測精度。 這是一個令人難以置信的廣闊領域，幾乎每個行業都可以利用計算機系統的開發來推動增長和可擴展性。 機器學習使用基於統計的算法和模型。 這些構成了從可用數據中提取準確信息的基礎。

學習算法分為三種類型：

1. 監督機器學習算法：這些用於通過識別數據點值標籤中的模式來進行預測分析。

2. 無監督機器學習算法：在這裡，我們有集群形式的數據。 這種有組織的數據允許分析複雜的數據結構。

3. 強化機器學習算法：在這個算法中，我們根據數據點選擇動作。

具有機器學習專業知識的工程師能夠編寫可以從任意數據中檢索有用信息的應用程序。

學習機器學習需要多長時間？

在深入了解機器學習作為一門學科帶來的利潤豐厚的前景之後，我們現在將確定掌握機器學習需要多長時間。

機器學習課程的時間從 6 個月到 18 個月不等。 但是，課程因您選擇的學位或認證類型而異。

您將通過為期 6 個月的課程獲得足夠的機器學習知識，這可以讓您獲得頂級公司的入門級職位。 您可以清楚地了解機器學習、Python、SQL 的基礎知識，並了解其他概念，如 NLP、深度學習、數據分析等。

然而，當你追求一個動態領域時，例如機器學習，它對教育、金融、計算機科學、供應鍊和各種其他行業產生了積極影響。 為了在您的職業生涯中進一步發展並在該領域追求更高的知名度，您將需要大量的專業知識和實踐經驗。

機器學習職業

數字化的出現在幾乎所有領域都具有革命性意義。 這種根本性的變化帶來了新一波的軟件工程師，他們傾向於追求 ML 和 AI 以在他們的職業生涯中努力前進。 幸運的是，對於具有機器學習專業知識的軟件專業人員來說，有一條有益的職業道路：

以下是您在完成機器學習課程後可以考慮的熱門職業選擇：

1. 大數據工程師

平均基本工資：₹808K /年

大數據工程師負責維護組織的大數據。 在這個每個工作都依賴於數據的時代，數據存儲在雲端。 它必須由某人管理，以便可以根據需要進行檢索。 這項工作由大數據工程師完成，機器學習起著重要作用，因為用於檢索數據的算法是通過 ML 學習的。

2. 商業智能開發人員

平均基本工資：₹514K /年

除了商業頭腦，您還可以學習機器學習，以提高您在處理業務方面的卓越表現。 這種融合對於以組織利潤增加的方式管理和規範數據是必不可少的。

3.人工智能數據分析師

平均基本工資：₹1320K /年

數據挖掘、數據解釋和數據清理是成為 AI 數據分析師所需的一些技能。 除了具備良好的數學和計算機知識外，ML 是能夠正確解釋數據的另一個先決條件。

4.產品經理

平均基本工資：₹1407K /年

每個領域都有產品經理的要求，這使得這個配置文件備受追捧。 它可以是一個以產品為導向的行業，也可以是一個以服務為導向的行業。 作為產品經理，您需要收集和解釋數據。 為了解釋數據，需要機器學習方面的專業知識來增強組織的功能。

5. 研究科學家

平均基本工資：₹702K /年

如果您好奇並傾向於研究，那麼追求機器學習將增強您的技能並提高您的技能。 機器學習背景可以讓您在組織的研發部門獲得有影響力的職位。

6.機器學習工程師

平均基本工資：₹686K /年

如果您可以管理大數據並使用預測模型，那麼這就是適合您的配置文件。 在需要基於預測的成像、語音識別和網絡安全等模型的領域中，機器學習工程師的需求不斷增加。

7. 數據科學家

平均基本工資：₹817K /年

機器學習方面的專業知識以及多種編程語言的能力可以提高您在大量數據中預測模式的技能。 預測消費者購買模式、購買習慣等是數據科學家的工作，以幫助組織做出數據驅動的智能決策，以推動轉化和銷售。

8.人工智能工程師

平均基本工資：₹839K /年

AI 工程師是問題解決者，他們使用機器學習算法和神經網絡來設計能夠正確預測數據的 AI 模型。

所需技能

機器學習是一門相當合乎邏輯的學科，是計算機科學學位課程的一部分。 儘管學術項目可以傳授有關其實用性的深入知識，但在機器學習方面，它需要毅力和廣泛的學習才能掌握該主題。

這可以通過在線課程或通過人工智能和軟件開發生命週期等其他學科增強的專業課程來實現。

資格和技能包括：

• 計算機基礎知識
• 編程語言，例如 C、C++、Python 和 Java
• 數據建模
• 數據評估
• 軟件工程基礎
• 數據和統計的感知
• 數學技能

除了這些技術技能之外，還有一些無形的技能對於在該領域取得成功至關重要。

• 解決問題的能力
• 分析能力
• 邏輯推理能力

機器學習的未來範圍

隨著公司在其運營基礎上採用人工智能和機器學習來提高效率和速度，未來該領域的就業機會將進一步增加。 根據 Gartner 的數據，全球已經創造了 230 萬個工作崗位，到 2025 年，將有高達 200 萬個新的工作機會供有抱負的人追求。

這將我們帶到了文章的結尾。 有關機器學習概念的更多信息，請通過 upGrad 的機器學習和 AI 理學碩士課程與班加羅爾 IIIT 和利物浦約翰摩爾斯大學的頂尖教師取得聯繫。