Привет, читатель, добро пожаловать в этот пост о мире карьеры STEM и о том, как они связаны с миром машинного обучения. В настоящее время мне интересно узнать больше об этой области знаний, и я хочу поделиться со всеми вами тем, что я узнал об этом.

Что такое STEM и почему это важно?

STEM – это аббревиатура, относящаяся к академическим исследованиям в области естественных наук, технологий, инженерии и математики. Но современный мир, в котором мы живем, сильно поддерживается всеми знаниями и технологиями, которые дает карьера STEM, поэтому теперь это стало образовательной (и даже политической) необходимостью подготовить больше людей в этой области, чтобы иметь возможность удовлетворить спрос. что есть и что будет в будущем. Будущие успехи нынешних студентов в областях STEM необходимы для обеспечения необходимой конкурентоспособности их соответствующих стран. Если вы ищете информацию о карьере STEM для себя или для кого-то, кто вам небезразличен, ознакомьтесь с этими причинами, чтобы рассмотреть возможность карьеры в STEM.

1. Вы живете и работаете на переднем крае. Профессионалы STEM продвигают наше понимание вселенной и строят будущее. Специалисты STEM спроектировали и построили телескоп «Хаббл», чтобы заглянуть во Вселенную; создал интернет; построили самые высокие здания в мире и постоянно расширяют наше понимание болезней и новых методов лечения. Эксперты прогнозируют, что даже традиционные «нетехнологические» отрасли будут в большей степени полагаться на профессионалов с навыками STEM, поскольку технологии становятся все более распространенными.

2. Вы можете рассчитывать на большую безопасность работы в карьере STEM. Из-за растущего спроса профессионалы, работающие в областях STEM, с меньшей вероятностью останутся без работы, чем их коллеги, не работающие в STEM.

3. Вы изучаете передаваемые навыки. Хотя переход от геолога к разработчику программного обеспечения может быть трудным, основное внимание уделяется как высокому уровню технических навыков, так и строгому подходу к решению проблем во всех областях STEM. Кроме того, математика, естественные науки и программирование являются универсальными языками, которые позволяют командам со всего мира совместно решать сложные проблемы, позволяя людям переходить от проекта к проекту. Опросы работодателей также показывают, что менеджеры по найму стремятся к сотрудникам, которые могут решать проблемы и мыслить аналитически — навыки, лежащие в основе исследований STEM.

4. Вы обнаружите, что каждый найдет что-то для себя. Что объединяет все области STEM, так это сосредоточенность на решении проблем и создании новых знаний. Многие нынешние STEM-профессии даже не существовали 10 лет назад (например, инженер по автономным автомобилям), и через десять лет почти наверняка появятся профессии, которые мы не можем себе представить сейчас.

Это делает карьеру в области STEM очень интересной и, без сомнения, облегчит начало работы в любой новой области технологий. Для этого поста, как я сказал в начале, я буду искать способ связать машинное обучение с STEM, поскольку они в основном связаны в области инженерии, но я хочу сделать все, что подразумевается, более наглядным.

Что такое машинное обучение?

Хороший способ познакомиться с этой областью технологий — рассматривать ее как подмножество области искусственного интеллекта (ИИ). Машинное обучение (МО) — это область вычислительной науки, которая фокусируется на анализе и интерпретации шаблонов и структур в данных для позволяют учиться, рассуждать и принимать решения вне человеческого взаимодействия. Проще говоря, машинное обучение позволяет пользователю передавать компьютерному алгоритму огромное количество данных, а компьютер анализирует и дает рекомендации и решения на основе данных, основанные только на входных данных. Если будут выявлены какие-либо исправления, алгоритм может включить эту информацию для улучшения принятия решений в будущем.

Как работает машинное обучение?

Машинное обучение состоит из трех частей:

  • Вычислительный алгоритм лежит в основе принятия решений.
  • Переменные и признаки, влияющие на решение.
  • Базовые знания, для которых известен ответ, который позволяет (обучает) систему учиться.

Первоначально в модель подаются данные параметров, для которых известен ответ. Затем алгоритм запускается и корректируется до тех пор, пока результат алгоритма (обучение) не согласуется с известным ответом. На этом этапе вводятся все большие объемы данных, чтобы помочь системе обучаться и обрабатывать более сложные вычислительные решения.

Почему машинное обучение важно?

Данные — это кровь любого бизнеса. Решения, основанные на данных, все больше определяют разницу между тем, чтобы идти в ногу с конкуренцией или еще больше отставать. Машинное обучение может стать ключом к раскрытию ценности корпоративных и клиентских данных и принятию решений, позволяющих компании оставаться впереди конкурентов.

Почему вам стоит заняться машинным обучением?

1) Изучение машинного обучения открывает лучшие возможности для карьерного роста. Машинное обучение — это сияющая звезда момента. В каждой отрасли, стремящейся применить ИИ в своей области, изучение машинного обучения открывает мир возможностей для разработки передовых приложений машинного обучения в различных областях, таких как кибербезопасность, распознавание изображений, медицина или распознавание лиц. Поскольку несколько компаний, занимающихся машинным обучением, находятся на грани найма опытных инженеров по машинному обучению, оно становится мозгом бизнес-аналитики. Каждая клиентоориентированная организация стремится внедрить технологию машинного обучения, и это открывает новые возможности для ИТ-специалистов. Алгоритмы машинного обучения стали любимцами предприятий и потребителей, поэтому, если вы хотите поставить себя где-то в высшем эшелоне разработчиков программного обеспечения, то сейчас самое подходящее время для изучения машинного обучения.

2) Инженеры по машинному обучению неплохо зарабатывают. Стоимость лучшего эксперта по машинному обучению мирового класса может быть связана со стоимостью лучшего перспективного квотербека НФЛ. По данным SimplyHired.com, средняя зарплата инженера по машинному обучению составляет 142 000 долларов. Опытный инженер по машинному обучению может заработать до 195 752 долларов.

3) Количество рабочих мест в области машинного обучения растет. Основной найм происходит во всех ведущих технологических компаниях в поисках тех особых людей (инженеров машинного обучения), которые могут построить молот (алгоритмы машинного обучения). Рынок труда для инженеров по машинному обучению не просто горяч, он горяч.

По данным популярного портала вакансий Действительно, количество открытых вакансий по машинному обучению неуклонно росло с 2014 по начало 2016 года, с 60 объявлений о вакансиях на миллион до более чем 100. Количество объявлений о вакансиях подскочило до 150 объявлений на миллион. к концу 2016 года. Отчет о тенденциях вакансий Indeed также показывает, что количество объявлений о вакансиях инженеров по машинному обучению превышает количество поисков вакансий по машинному обучению — 100 миллионов поисков против 150 объявлений о вакансиях.

4) ИТ-директор жалуется на отсутствие навыков машинного обучения. Новой жертвой продолжающегося дефицита навыков, от которого страдают многие сегменты мира программного обеспечения, стала цифровая трансформация с использованием машинного обучения. Согласно отчету Gartner, любой ИТ-директор, желающий нанять талант с навыками машинного обучения в Нью-Йорке, обращается к кадровому резерву, состоящему всего из 32 экспертов, из которых только 16 являются потенциальными кандидатами. Любая организация сталкивается с рядом проблем, в первую очередь, с машинным обучением, и одной из главных проблем для этих компаний является нехватка персонала с навыками машинного обучения.

Согласно отчету New York Times за октябрь 2017 года, в мире насчитывается менее 10 000 человек, обладающих необходимым опытом и навыками, необходимыми для работы, связанной с ИИ (машинное обучение и глубокое обучение). Спрос на квалифицированных инженеров по машинному обучению намного превышает это скромное число. Чтобы обнаружить эти неиспользованные возможности машинного обучения, не требуется докторская степень. по математике или статистике, но краткое возвращение к основам математики, алгебры и статистики наряду с комплексным МООК по машинному обучению — это то, что требуется для начала успешной карьеры в области машинного обучения.

5. Машинное обучение напрямую связано с наукой о данных. Машинное обучение выглядит как тень науки о данных. Карьера в области машинного обучения наделяет вас двумя шляпами: одна предназначена для работы инженера по машинному обучению, а другая — для работы специалиста по данным. Компетенция в обеих областях делает человека востребованным для большинства работодателей. Это означает, что вы можете анализировать тонны данных, извлекать из них ценность и ценные сведения, а затем использовать эту информацию для обучения модели машинного обучения для прогнозирования результатов. Во многих организациях инженер по машинному обучению часто сотрудничает с специалистом по данным для лучшей синхронизации рабочих продуктов. Кроме того, специалист по данным был признан самой сексуальной профессией 21 века, поэтому можно начать работу в качестве специалиста по данным, специализирующегося на машинном обучении, и стать более желанным для работодателей.

Примеры использования машинного обучения

Машинное обучение находит применение во всех отраслях, включая производство, розничную торговлю, здравоохранение и медико-биологические науки, путешествия и гостиничный бизнес, финансовые услуги, а также энергетику, сырье и коммунальные услуги. Варианты использования включают в себя:

  • Производство. Профилактическое обслуживание и мониторинг состояния
  • Розничная торговля. Дополнительные продажи и многоканальный маркетинг.
  • Здравоохранение и науки о жизни. Выявление заболеваний и удовлетворение рисков
  • Путешествия и гостиничный бизнес. Динамическое ценообразование
  • Финансовые услуги. Анализ рисков и регулирование
  • Энергия. Оптимизация спроса и предложения энергии

Ссылки:

· https://www.precipart.com/blog/5-reasons-stem-career/

· https://www.netapp.com/artificial-intelligence/what-is-machine-learning/

· https://www.projectpro.io/article/why-you-should-learn-machine-learning/362