El aprendizaje automático abre la hoja de ruta hacia una carrera exitosa y adorable - inteligenciaes

El aprendizaje automático abre la hoja de ruta hacia una carrera exitosa y adorable

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PERSPECTIVAS EN EL CAMPO DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

Las perspectivas son muy buenas y altas. Hay dos perspectivas en el campo de la ciencia de datos que se describen a continuación:

a) Un lado incluye la limpieza de datos, profundizar en los análisis y comprender los indicadores clave de rendimiento junto con las habilidades de visualización. Esto se puede hacer a través de algunas estadísticas básicas y modelos de regresión.

b) La otra perspectiva incluye modelos predictivos y optimización; el lado complejo del aprendizaje automático.

LA CARRERA EN EL CAMPO DEL APRENDIZAJE MÁQUINA NO ES UNA TAREA FÁCIL: REQUIERE MUCHO ESFUERZO Y TIEMPO

La carrera requiere mucho autoaprendizaje. Los aspectos a tener en cuenta como principiante son los siguientes:

a) Los aspectos teóricos asociados a las matemáticas, la estadística, la informática, la investigación de operaciones, otras teorías del Machine Learning son necesarios para ser entendidos adecuadamente para adquirir un conocimiento profundo sobre ellos.

b) ‘Aprender haciendo’ es un dicho famoso que afirma que los aspectos teóricos se pueden comprender de manera efectiva y profunda si estos conceptos se aplican de manera práctica. Programación en lenguajes como R, Python, etc .; trabajar con las bases de datos; tratar con big data, metodologías y técnicas; Prácticamente experimentando la disputa de datos y visualizando los hallazgos en forma de informes, etc.

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LA EXPERIENCIA ES NECESARIA PARA OBTENER UN TRABAJO REPUTADO

Obtener los puestos de trabajo en este campo requiere mucha experiencia. La experiencia laboral relevante se puede obtener trabajando en los puestos junior en las empresas haciendo mucho trabajo analítico. Experimentar la analítica le permitiría pasar de analista de datos a científico de datos o aprendizaje automático.

La experiencia laboral apenas importa en las startups porque requieren de las personas que aspiran a la capacidad de autoaprendizaje.

Los lugares de trabajo en los que está involucrado intentan encontrar los proyectos que involucran el aprendizaje automático. No es necesario trabajar en los proyectos asociados a su perfil laboral; Puede trabajar horas extras trabajando en algunos proyectos que no están relacionados con su perfil de trabajo pero que combinan perfectamente con sus habilidades. Permitiría tener una buena impresión sobre su jefe, lo que conduciría aún más a ascensos. Podría dar lugar a un cambio en su función en la organización. Esto lo llevaría a la hoja de ruta de su carrera en este campo.

De esta manera, se puede adquirir experiencia laboral haciéndolo elegible para los trabajos de renombre de las principales compañías de fortuna en este campo.

Los perfiles de trabajo asociados con el aprendizaje automático incluyen ingeniero de software, desarrollador de software y científico de datos, etc. El paquete de salario promedio de un ingeniero de aprendizaje automático asciende a $ 1,00,000 por año. El paquete de pago varía según la cantidad de experiencia laboral que gane y los conjuntos de habilidades que adquiera año tras año.

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Trate siempre de aprender más y más. Las cosas nuevas le permitirían explorar las nuevas áreas de su lugar de trabajo. Nunca dejes de aprender.

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