Praca w zakresie uczenia maszynowego w 2022 roku – możliwości i trendy

Dzięki podejściu opartemu na danych sztuczna inteligencja może pomóc firmom wyjść poza samą liczbę miejsc pracy, które mają. Nauka o danych jest jedną z najszybciej rozwijających się karier, a zapotrzebowanie na analityków danych ma wzrosnąć o 50% w 2022 roku.

Liczba możliwości dla specjalistów zajmujących się analizą danych wzrośnie w 2022 r. Amerykańskie Biuro Statystyki Pracy przewiduje, że do 2022 r. dostępnych będzie ponad 1 000 000 miejsc pracy w dziedzinie analityki danych.

Czym jest uczenie maszynowe i jak to działa?

Uczenie maszynowe to dziedzina nauki, która koncentruje się na projektowaniu algorytmów, które mogą uczyć się na podstawie danych i podejmować na ich podstawie prognozy i decyzje.

Algorytmy uczenia maszynowego zostały początkowo zaprojektowane do zadań predykcyjnych i automatyzacji żmudnych, powtarzalnych zadań, dzięki czemu uczenie maszynowe stało się kluczowym terminem w analizie Big Data.

Przegląd rynku pracy w zakresie uczenia maszynowego

Rynek pracy związany z uczeniem maszynowym został w ostatnich latach ukształtowany przez coraz większe wykorzystanie sztucznej inteligencji i nauki o danych. Istnieją pewne możliwości zatrudnienia, które pojawiają się dzięki przełomom w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, ale nie wszystkie prace związane z AI muszą być związane z programowaniem lub nauką o danych.

Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji (AI), która tworzy prognozy na podstawie dużych zestawów danych bez interwencji człowieka. Wykorzystuje algorytmy i rozpoznawanie wzorców na podstawie informacji historycznych, dzięki czemu może dokonywać dokładnych prognoz dotyczących przyszłych wyników.

Ponieważ coraz więcej firm chce wykorzystać machine learning do swoich potrzeb biznesowych, stale rośnie zapotrzebowanie na wykwalifikowanych specjalistów od uczenia maszynowego. Umiejętności tych specjalistów różnią się od tych, którzy projektują i wdrażają algorytmy, tych, którzy planują i zarządzają projektami, oraz tych, którzy badają trendy technologiczne.

Kariera w Data Science w 2022 r.

Nauka o danych stała się istotną częścią globalnego krajobrazu biznesowego. Dlatego jest to bardzo konkurencyjna dziedzina, w której pracodawcy poszukują kandydatów z odpowiednim zestawem umiejętności i umiejętnościami pracy zespołowej.

Według danych Indeed.com do 2022 r. rola naukowców zajmujących się danymi wzrośnie o około 63%. Zapotrzebowanie na naukowców zajmujących się danymi jest większe niż kiedykolwiek, dlatego specjaliści od analityki danych mogą cieszyć się lukratywnymi pensjami w tej dziedzinie.

Różnice między Data Science a Machine Learning

Nauka o danych to proces zadawania pytań dotyczących danych i znajdowania w nich wzorców. Specjaliści od uczenia maszynowego to eksperci, którzy wykorzystują techniki uczenia maszynowego, takie jak drzewa decyzyjne, sieci neuronowe i losowe lasy, do przewidywania wyników.

Jak wdrożyć uczenie maszynowe w biznesie?

Proces nauki o danych:

– Zbieranie danych

– Czyszczenie danych

– Analizowanie wzorców danych

– Interpretowanie wyników w celu tworzenia modeli predykcyjnych