Como se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina: 15 passos

Engenharia de Aprendizagem de Máquinas é um campo relativamente novo que combina engenharia de software com exploração de dados. Embora não haja um caminho único, estabelecido para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina, há várias etapas que você pode levar para entender melhor o assunto e aumentar suas chances de pousar um trabalho no campo.

Passos

Parte 1 de 4:

Aprendendo as habilidades

Aprenda a codificar usando python ou uma linguagem semelhante. Para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina, você precisará saber como ler, criar e editar o código do computador. Pitão é atualmente a linguagem mais popular para aplicativos de aprendizagem de máquina, mas uma quantidade significativa de engenheiros usa formatos de script como r, C, C++, Java, e jаvascript em vez disso.

Tente aprender vários idiomas para se tornar um candidato a emprego mais atraente.

Torne-se um engenheiro de aprendizado de máquina Etapa 2

2. Trabalhe através de cursos de exploração de dados on-line. Antes de aprender habilidades específicas para o aprendizado de máquina, é importante ter uma base sólida na análise de dados. Isso inclui assuntos como estatísticas, que ajudarão você a entender os conjuntos de dados e a engenharia de recursos, que ajudará você a fazer algoritmos baseados em dados. Alguns cursos on-line de alta qualidade relacionados a esses assuntos incluem:

Intro para estatísticas descritivas da Udacity, que lhe ensinará como comunicar informações sobre conjuntos de dados.

Intro para estatísticas inferenciais da Udacity, que vai te ensinar como entender e analisar os conjuntos de dados.

Obtendo e limpando dados da Universidade de Johns Hopkins, que lhe ensinará como obter e otimizar os conjuntos de dados.

Engenharia de recursos para aprendizado de máquina de Udemy, que lhe ensinará como processar e manipular variáveis de dados.

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3. Cursos online completos relacionados com a aprendizagem de máquinas. Depois de saber como codificar e entender os princípios fundamentais por trás da exploração de dados, comece a cavar o mundo da aprendizagem de máquina. Isso inclui assuntos como criar algoritmos, implementando redes neurais e projetando sistemas de aprendizagem de máquina. Como ponto de partida, olhe para cursos online como:

Aprendizagem de máquina de Stanford, uma classe introdutória focada em quebrar conceitos complexos relacionados ao campo.

Aprendendo com dados De Caltech, uma classe introdutória focada na teoria matemática e aplicação algorítmica.

Aprendizagem de máquina prática Da Universidade Johns Hopkins, uma classe focada na previsão de dados.

Especialização de Aprendizagem Profunda De Coursera, uma classe focada em criar redes neurais.

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4. Ganhe uma certificação ou grau relevante para ajudá-lo a pousar um emprego. Em engenharia, muitas pessoas recebem empregos de alta qualidade sem uma educação formal. No entanto, os credenciamentos farão de você um candidato a emprego mais valioso e, em alguns casos, será a única maneira de cumprir os requisitos de trabalho de uma empresa. Para aumentar suas chances de conseguir uma posição de aprendizado de máquina, trabalhar em direção a coisas como:

Nanodegrees on-line em ciência da computação, engenharia e aprendizagem de máquinas.

Um certificado em aprendizado de máquina na Universidade de Washington.

Um certificado de pós-graduação de inteligência artificial de Stanford.

Uma certificação de realização profissional na ciência de dados da Universidade de Columbia.

Uma certificação de aprendizagem de máquinas CSCI E-81 e certificação de mineração de dados de Harvard.

Um graduação tradicional ou graduação em ciência ou engenharia da computação.

Parte 2 de 4:

Ganhando experiência

1. Trabalhar em projetos de aprendizagem de máquina pessoal. Quando você está começando pela primeira vez, tente examinar e recriar projetos básicos fornecidos pela Scikit-Learn, a incrível aprendizagem de máquina, predição e recursos semelhantes. Depois de ter um entendimento sólido sobre como o aprendizado da máquina funciona na prática, tente chegar aos seus próprios projetos que você pode compartilhar on-line ou lista em um currículo.

Então você não precisa gastar tempo coletando dados, tente usar conjuntos de dados disponíveis publicamente de lugares como o repositório de aprendizado da máquina UCI e o QuandL.
Se você não pode criar uma ideia de projeto, procure a inspiração em sites como o GitHub.

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2. Participe de competições de conhecimento de Kaggle. Kaggle é um banco de dados de dados que hospeda uma variedade de desafios de aprendizagem de máquina. Algumas delas são competições oficiais, que oferecem prêmios monetários, e alguns são livres competições que simplesmente fornecem experiência.

Para começar, tente completar a competição iniciante Titanic: aprendizagem de máquina com desastre.

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3. Solicitar um aprendizado de máquina estágio. Enquanto projetos pessoais e competições são divertidos e parecem ótimos em um currículo, eles podem não ensinar as habilidades de aprendizado de máquina específicas do negócio exigidas por muitas empresas. Então você pode ganhar essa experiência, procurar por estágios ou empregos de nível de entrada relacionados ao aprendizado de máquina focado pelo produto.

Procure por estágios relevantes em sites como estágios.com.

Parte 3 de 4:

Adquirir um trabalho de aprendizagem de máquina

1. Procure trabalhos de aprendizado de máquina online. Você pode encontrar aberturas de emprego atuais em sites classificados como ZiPriCruiter, Glassdoor e, de fato,. Embora muitas empresas usem o engenheiro de aprendizado de máquina de título de posição, alguns podem usar títulos alternativos como:

Cientista de dados
Engenheiro AI
Big Data Engineer
Engenheiro de Aprendizagem Profundo.

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2. Escreva A retomar que destaca suas habilidades de aprendizado de máquina. Ao criar um currículo para uma posição de aprendizado de máquina, concentre-se em coisas relevantes para o campo, como sua experiência profissional e acreditações educacionais. Para qualquer trabalho anterior, certifique-se de listar coisas específicas que você realizou relacionado ao aprendizado de máquina.

Se você completou algum projeto pessoal relevante no trabalho, fique à vontade para listá-los em seu currículo usando descrições curtas e longas. Se possível, inclua um link para o projeto para que a empresa possa ver.

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3. Crie um personalizado carta de apresentação Para cada posição que você se aplica a. Em cada carta de apresentação, liste suas qualificações, educação e experiência relevantes. Para personalizar suas cartas, inclua uma sentença única ou 2 em cada um sobre o que você trará para a empresa que você está se candidatando a.

Suas cartas de apresentação não devem ter mais de 3 parágrafos.

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Enviar o aplicativo de emprego. Para solicitar uma posição de engenharia, preencha o pedido de emprego oficial fornecido pela Organização em questão. Em seguida, envie o aplicativo usando qualquer método que exijam. Não se esqueça de anexar seu currículo, carta de apresentação e quaisquer outros documentos solicitados!

Como as posições de aprendizado de máquina são baseadas em tecnologia, espere preencher a maioria dos seus aplicativos eletronicamente.

Antes de enviar sua inscrição, verifique-o completamente para qualquer ortografia ou erros gramaticais.

Parte 4 de 4:

Trabalhando como engenheiro de aprendizado de máquina

1. Criar e executar experimentos de aprendizado de máquina. Como engenheiro de aprendizado de máquina, você será encarregado de resolver problemas específicos usando os dados internos do seu empregador. Para fazer isso, você precisará se apresentar e testar vários algoritmos experimentais que produzem resultados relevantes para a tarefa em questão.

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2. Construir e implementar sistemas de aprendizagem de máquina. Depois de chegar a um bom algoritmo, você terá que criar um sistema de aprendizado de máquina que possa executá-lo automaticamente. Dependendo da tarefa em questão, seu algoritmo pode operar por conta própria ou pode interagir com os sistemas digitais existentes da organização.

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3. Certifique-se de que os pipelines de dados funcionem suavemente. Além dos aspectos mais criativos da aprendizagem de máquinas, você terá que gerenciar a infraestrutura que torna possível suas operações de engenharia. Será seu trabalho garantir que os dados recebam de 1 ponto para outro sem correr em nenhum problema.

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4. Participar de programas educacionais para ganhar promoções. Depois de se estabelecer com uma empresa, você pode atingir um teto salarial com base no seu nível de educação atual. Para obter aumentos e promoções adicionais, você pode ter que obter uma certificação de aprendizado de máquina, ganhar um diploma ou participar de cursos de especialidade.

Algumas empresas financiarão sua educação adicional, embora outras exijam que você pague fora do bolso por isso.