Wie wird man Machine Lerningenieur: 15 Schritte

Machine Learning Engineering ist ein relativ neues Feld, das Software-Engineering kombiniert, mit der Datenerforschung. Es gibt jedoch keinen einzelnen, etablierten Weg, um ein Maschinen-Learning-Ingenieur zu werden, gibt es mehrere Schritte, um das Thema besser zu verstehen und Ihre Chancen zu erhöhen, einen Job auf dem Feld zu leiten.

Schritte

Teil 1 von 4:

Die Fähigkeiten lernen

Lerne zum Code mit Python oder einer ähnlichen Sprache. Um ein Machine Learning Engineer zu werden, müssen Sie Computercode wissen, erstellen, erstellen und bearbeiten. Python ist derzeit die beliebteste Sprache für maschinelle Lernanwendungen, aber ein erheblicher Betrag von Ingenieuren, der Skriptformate wie r verwendet, C, C++, Java, Und stattdessen jаvascript.

Versuchen Sie, mehrere Sprachen zu lernen, um sich einen ansprechenderen Jobkandidaten zu machen.

Werden Sie ein Machine Lerningenieur Schritt 2

2. Arbeiten Sie durch Online-Daten-Explorationskurse. Bevor Sie Fähigkeiten lernen, spezifische Fähigkeiten, um das Machine zu lernen, ist es wichtig, eine solide Grundlage in der Datenanalyse zu haben. Dies beinhaltet Fächer wie Statistiken, die Ihnen helfen, Datensätze zu verstehen, und das Feature-Engineering, mit dem Sie datenbasierte Algorithmen erstellen können. Einige hochwertige Online-Kurse, die sich auf diese Themen beziehen, sind:

Intro in die beschreibenden Statistiken Von der Udacity, die Ihnen beidet, wie Sie Informationen über Datensätze kommunizieren können.

Intro in die Inferenzstatistik Von Udacity, die Ihnen beibringen wird, wie Sie Datensätze verstehen und analysieren.

Daten bekommen und reinigen Von der Johns Hopkins University, die Ihnen beibringen wird, wie Sie Datensätze erhalten und optimieren können.

Feature Engineering für Machine Lernen von Udemy, der Ihnen beibringen wird, wie Sie Datenvariablen verarbeiten und manipulieren.

Bildtitel Werden Sie ein maschinärer Lerningenieur Schritt 3

3. Komplette Online-Kurse im Zusammenhang mit dem Maschinenlernen. Sobald Sie wissen, wie Sie die grundlegenden Prinzipien hinter der Datenerforschung kodieren und verstehen, beginnen Sie in die Welt des maschinellen Lernens. Dazu gehören Fächer, wie Algorithmen erstellen, neuronale Netze implementieren und Maschinenlernsysteme entwerfen. Schauen Sie sich als Ausgangspunkt in Online-Kurse an:

Maschinelles Lernen Aus Stanford konzentrierte sich eine Einführungsklasse auf das Brennen komplexer Konzepte, die sich auf das Feld beziehen.

Aus Daten lernen Von Caltech, einer einleitenden Klasse, die auf mathematische Theorie und algorithmische Anwendung konzentriert wurde.

Praktisches Maschinenlernen Von der Johns Hopkins University, einer Klasse, die sich auf die Datenvorhersage konzentriert.

Tiefe Lernspezialisierung Von Coursera, eine Klasse, die sich auf neuronale Netzwerke konzentriert.

Werden Sie ein Machine Lerningenieur Schritt 4

4. Verdienen Sie eine relevante Zertifizierung oder einen gewissen Grad, um Ihnen zu helfen, einen Job zu landen. In der Technik erhalten viele Menschen hochwertige Arbeitsplätze ohne formale Ausbildung. Akkreditierungen werden Sie jedoch zu einem wertvolleren beruflichen Kandidaten machen und in einigen Fällen der einzige Weg sein, um den Arbeitsanforderungen eines Unternehmens zu erfüllen. Um Ihre Chancen zu steigern, eine maschinelle Lernposition zu leiten, arbeiten Sie auf Dinge wie:

Online-Nanodegrees in Informatik, Technik und Machine lernen.

Ein Zertifikat in der Machine, das von der Universität Washington lernt.

Ein künstliches Intelligenz-Graduiertenzertifikat von Stanford.

Eine Zertifizierung der beruflichen Erreichung in der Datenwissenschaft von der Columbia University.

Eine CSCI E-81-Machine-Lern- und Data-Mining-Zertifizierung von Harvard.

Ein traditioneller Bachelor- oder Abschluss in Informatik oder Engineering.

Teil 2 von 4:

Erfahrungen sammeln

1. Arbeit an persönlichen Maschinenlernprojekten. Wenn Sie zunächst anfangen, sollten Sie grundlegende Projekte untersuchen und erstellen, die von Scikit-lernen, fantastischen Maschinenlernen, Vorhersagen und ähnlichen Ressourcen bereitgestellt werden. Wenn Sie einmal einen soliden Griff haben, wie das Machine Lernen in der Praxis funktioniert, kommen Sie mit Ihren eigenen Projekten, die Sie online oder auf einem Lebenslauf freigeben können.

Sie müssen also keine Zeit damit verbringen, Daten zu sammeln, versuche, öffentlich zugängliche Datensätze von Orten wie dem UCI-Machine-Lern-Repository und der Quandl zu verwenden.
Wenn Sie keine Projektidee finden können, suchen Sie nach Inspiration auf Websites wie Github.

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2. Teilnahme an Kaggle Knowwaltwettbewerben. Kaggle ist eine Datensatz-Datenbank, die eine Vielzahl von Maschinenlernherausforderungen beherbergt. Einige davon sind offizielle Wettbewerbe, die Geldpreise anbieten, und einige sind kostenlose Wettkämpfe, die einfach Erfahrung bieten.

Um zu beginnen, versuchen Sie, den Anfängerwettbewerb abzuschließen Titanic: Machine lernen von der Katastrophen.

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3. Beantragen Sie ein Maschinenlernen Praktikum. Während persönliche Projekte und Wettkämpfe Spaß haben und auf einen Lebenslauf toll aussehen, werden Sie möglicherweise nicht die von vielen Unternehmen erforderlichen geschäftsspezifischen Machine-Lernfähigkeiten beibringen. So können Sie diese Erfahrung sammeln, nach Praktika oder Einstiegsaufträgen im Zusammenhang mit produktorientiertem Maschinenlernen suchen.

Suchen Sie nach relevanten Praktika auf Websites wie Praktika.Kommen.

Teil 3 von 4:

Erwerb eines maschinenlernenden Jobs

1. Suchen Sie nach Machine Lernarbeiten online. Sie können aktuelle Stellenangebote auf klassifizierten Websites wie Ziprecrecruiter, Glassdoor und in der Tat finden. Obwohl viele Unternehmen den Positionstitel Machine Learning Engineer verwenden, können einige alternative Titel verwenden, z. B.:

Datenwissenschaftler
AI-Ingenieur

Big Data Engineer
Tiefer Learning Engineer.

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2. Schreib ein fortsetzen das hebt Ihre maschinellen Lernfähigkeiten hervor. Beim Erstellen eines Lebenslaufs für eine maschinelle Lernposition, konzentrieren Sie sich auf Dinge, die für das Feld relevant sind, z. B. Ihre Berufserfahrung und Bildungskreditungen. Stellen Sie für alle vorherigen Jobs sicher, dass Sie bestimmte Dinge auflisten, die Sie mit dem Machine-Lernen erreicht haben.

Wenn Sie berufsrelevante persönliche Projekte abgeschlossen haben, können Sie sie mit kurzen, satzlangen Beschreibungen auf Ihrem Lebenslauf auflisten. Wenn möglich, enthalten Sie einen Link zum Projekt, damit das Unternehmen es sehen kann.

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3. Erstellen Sie eine personalisierte Motivationsschreiben Für jede Position, auf die Sie sich anwenden. Listen Sie auf jedem Anschreiben auf Ihre beruflichen Qualifikationen, Bildung und relevanten Erfahrungen auf. Um Ihre Briefe zu personalisieren, beinhalten einen einzigartigen Satz oder 2 in jedem, was Sie an das Unternehmen bringen, an das Sie sich bewerben.

Ihre Anschreiben sollten nicht mehr als 3 Absätze lang sein.

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einreichen der Jobantrag. Um eine Engineering-Position zu beantragen, füllen Sie die offizielle Arbeitsanwendung aus, die von der betreffenden Organisation bereitgestellt wird. Senden Sie dann die Anwendung mithilfe der Methode, die sie benötigen. Vergessen Sie nicht, Ihren Lebenslauf, den Anschreiben und andere angeforderte Dokumente anzubringen!

Da die Maschinenlernpositionen technisch basiert, erwarten Sie die meisten Ihrer Anwendungen elektronisch auszufüllen.

Bevor Sie Ihre Bewerbung einreichen, überprüfen Sie es gründlich auf Schreibweise oder Grammatikfehler.

Teil 4 von 4:

Arbeiten als Maschinenlernen Ingenieur

1. Erstellen und ausführen Sie maschinelle Lernversuche. Als maschinelles Learning Engineer werden Sie mit den internen Daten Ihres Arbeitgebers bestimmte Probleme lösen. Um dies zu tun, müssen Sie verschiedene experimentelle Algorithmen herausfinden und testen, die Ergebnisse ergeben, die für die Aufgabe relevant sind.

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2. Erstellen und implementieren Sie Maschinenlernsysteme. Sobald Sie einen guten Algorithmus gefunden haben, müssen Sie ein Maschinenlernsystem erstellen, das es automatisch ausführen kann. Je nach der vorliegenden Aufgabe kann Ihr Algorithmus allein arbeiten, oder es kann mit den vorhandenen digitalen Systemen der Organisation interagieren.

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3. Stellen Sie sicher, dass die Datenleitungen reibungslos laufen. Neben den kreativeren Aspekten des maschinellen Lernens müssen Sie die Infrastruktur verwalten, die Ihren Engineering-Betrieb ermöglicht. Es wird Ihre Aufgabe sein, sicherzustellen, dass Daten von 1 Punkt auf einen anderen gelangen, ohne in irgendeinem Problem zu laufen.

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4. Teilnahme an Bildungsprogrammen, um Aktionen zu verdienen. Sobald Sie sich mit einem Unternehmen etabliert haben, erreichen Sie eine Pause-Decke, die auf Ihrem aktuellen Bildungsniveau basiert. Um zusätzliche Erhöhungen und Promotionen zu gewinnen, müssen Sie möglicherweise eine Machine-Lernzertifizierung erhalten, einen Abschluss verdienen oder an Spezialkursen teilnehmen.

Einige Unternehmen werden Ihre Zusatzausbildung finanzieren, obwohl andere Sie benötigen, um die Tasche dafür zu bezahlen.