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Maschinelles Lernen (ML) ist ein gefragtes und in der Regel gut bezahltes Feld. Die Entwicklung der erforderlichen F盲higkeiten 蹿眉谤 den Einstieg oder den beruflichen Aufstieg im Bereich des maschinellen Lernens ist auf vielen Wegen m枚glich, darunter Online-Kurse, Zertifizierungen und Studieng盲nge.

In diesem Artikel schauen wir uns wichtige Machine Learning Skills, die Sie 蹿眉谤 eine Karriere in diesem lukrativen Bereich entwickeln sollten, genauer an und zeigen Ihnen, wie Sie in diesem lukrativen Bereich durchstarten k枚nnen. Wenn Sie sich anschlie脽end mit Machine Learning auseinandersetzen m枚chten, k枚nnen Sie sich 蹿眉谤 die Machine-Learning-Spezialisierung von Stanford und DeepLearning.AI einschreiben.

Was ist maschinelles Lernen?

ML ist eine Unterkategorie der k眉nstlichen Intelligenz (KI), die sich auf die Verwendung von Algorithmen und Trainingsdaten konzentriert, um menschliches Lernen nachzubilden. Dies wird durch den Einsatz neuronaler Netze erreicht, die manchmal auch als k眉nstliche neuronale Netze bezeichnet werden, da sie neuronale Systeme im Gehirn simulieren. Ziel ist es, dass das Programm seine F盲higkeit zur Aufgabenerledigung mit zunehmender Datenmenge verbessert 鈥� 盲hnlich wie Menschen ihre F盲higkeiten durch 脺bung und Lernen verbessern. ML-Algorithmen k枚nnen so einfach wie eine Empfehlungsliste in einer Streaming-App oder so komplex wie selbstfahrende Autos sein.

Machine-Learning-Engineering vs. Software-Engineering

Der gr枚脽te Unterschied zwischen traditioneller und maschineller Lernprogrammierung ist die Automatisierung. In der Softwareentwicklung analysiert und f眉hrt der Computer Code gem盲脽 den Anweisungen des Entwicklers aus. Obwohl die Ausgabe m枚glicherweise Fehler oder M盲ngel enth盲lt, die behoben werden m眉ssen, handelt der Computer nicht au脽erhalb der direkten Anweisungen des Programmierers. Im Gegensatz dazu nutzt ML automatisierte Prozesse, um zu lernen, wie es basierend auf den Regeln des Entwicklers selbstst盲ndig auf Eingaben reagiert. Mit der Zeit lernen ML-Programme, Muster zu erkennen und ihre Ausgabe entsprechend anzupassen.

Welche Voraussetzungen muss ich als Machine Learning Engineer mitbringen?

Zu den Anforderungen an einen Machine Learning Engineer geh枚ren grundlegende mathematische F盲higkeiten wie Algebra, Codierung und Analytik.

Grundlegende F盲higkeiten zum maschinellen Lernen

Wesentliche Konzepte des maschinellen Lernens beinhalten h盲ufig statistische Analysen und mathematische Datenmanipulation. Fachleute 蹿眉谤 maschinelles Lernen zeichnen sich durch technische F盲higkeiten wie Softwareentwicklung und Datenwissenschaft sowie nicht-technische Kompetenzen wie Kommunikation und Probleml枚sungskompetenz aus.

4 wesentliche technische F盲higkeiten

In den folgenden Abschnitten finden Sie kurze Erl盲uterungen zu den wesentlichen technischen F盲higkeiten von Fachleuten 蹿眉谤 maschinelles Lernen sowie Empfehlungen, wie Sie mit dem Aufbau dieser F盲higkeiten beginnen k枚nnen.

1. Softwareentwicklung

Die wichtigsten Konzepte des maschinellen Lernens umfassen h盲ufig statistische Analysen und mathematische Datenmanipulation. Beispiele hier蹿眉谤 in der Softwareentwicklung sind das Schreiben von Algorithmen zum Durchsuchen, Sortieren und Organisieren von Datens盲tzen. Die Entwicklung von Algorithmen ist 蹿眉谤 die Arbeit mit den gro脽en Datens盲tzen, die beim maschinellen Lernen h盲ufig zum Einsatz kommen, unerl盲sslich. Kenntnisse 眉ber Datenstrukturen wie Stapel, Warteschlangen, Graphen, B盲ume und mehrdimensionale Arrays sind hilfreich.

Wo Sie anfangen sollten: Google IT- Automatisierungon mit Python Zertifikat: Dieser anf盲ngerfreundliche Kurs bietet einen 脺berblick 眉ber die Programmiersprache Python und wie Sie sie zur Automatisierung realer Aufgaben verwenden k枚nnen.

2. Datenwissenschaft

Programmiersprachen聽wie Python, SQL, C++, R und Java sind ebenfalls hilfreich 蹿眉谤 die Datenmodellierung und statistische Analyse. Kenntnisse in Mathematik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik sind eine weitere M枚glichkeit, Ihr Wissen im Bereich maschinelles Lernen zu erweitern.聽

Wo Sie anfangen sollten: Python 蹿眉谤 Datenwissenschaft, KI und Entwicklung: Mit diesem anf盲ngerfreundlichen Onlinekurs von IBM k枚nnen Sie Ihre Programmier- und Datenwissenschaftskenntnisse gleichzeitig ausbauen.

3. Dom盲nenwissen

ML-Entwicklungs- und Engineering-Jobs erfordern die Entwicklung automatisierter Software mit intuitiven L枚sungen 蹿眉谤 Kunden. Ingenieure m眉ssen Systeme genau verstehen und so entwickeln, dass sie ihren Anforderungen entsprechen. Programmierer m眉ssen die Dom盲nen gr眉ndlich verstehen, um zuverl盲ssige Funktionen und L枚sungen 蹿眉谤 den Kunden zu entwickeln.

Wo Sie anfangen sollten: Google Cybersecurity Zertifikat: Unter der Leitung eines Branchenf眉hrers im Technologiebereich konzentriert sich dieses berufliche Zertifikatsprogramm auf Netzwerkarchitektur, Informationssicherheit (InfoSec) und Cybersicherheits-Frameworks, damit Sie lernen, sichere Computersysteme zu entwerfen.

4. Neuronale Netze

Neuronale Netze sind mehrschichtige ML-Programme, die Entscheidungen treffen und daher 蹿眉谤 Deep-Learning-Modelle von entscheidender Bedeutung sind. Sie lernen, Entscheidungen zu treffen, indem sie Trainingsdaten verwenden, die ihnen pr盲zise Ergebnisse 蹿眉谤 die angeforderten Eingaben liefern. Dank ihrer Geschwindigkeit und der Genauigkeit, die sie nach intensivem Training erreichen, k枚nnen sie Daten mit enormer Geschwindigkeit gruppieren.

Wo Sie anfangen sollten: Spezialisierung Angewandtes maschinelles Lernen der Johns Hopkins University. In dieser aus drei Kursen bestehenden Reihe erweitern Sie Ihre ML-Grundlagen, indem Sie lernen, wie Sie neuronale Netzwerke von Grund auf neu erstellen und auf reale Datens盲tze wie MNIST anwenden.

3 wesentliche F盲higkeiten am Arbeitsplatz聽

Berufliche F盲higkeiten, auch als Soft Skills oder zwischenmenschliche Kompetenzen bekannt, sind ein wesentlicher Bestandteil des professionellen Werkzeugkastens 蹿眉谤 maschinelles Lernen. Die folgenden Abschnitte beschreiben einige der wichtigsten beruflichen F盲higkeiten 蹿眉谤 ML-Berufe.

1. Kommunikation

Machine-Learning-Ingenieure arbeiten h盲ufig mit anderen Datenwissenschaftlern, Analysten und Entwicklern an Projekten zusammen. Viele agile Entwicklungsteams, die regelm盲脽ig Software bereitstellen, m眉ssen mit anderen Mitgliedern zusammenarbeiten und sollten in der Lage sein, angemessen mit den Teammitgliedern zu kommunizieren.聽

2. Probleml枚sung

Maschinelles Lernen erfordert von Entwicklern, Herausforderungen kritisch anzugehen und kreative L枚sungen zu entwickeln. Entwickler m眉ssen Probleme analysieren und ihr Wissen nutzen, um sie effektiv anzugehen.

3. Teamarbeit

Ingenieure sind oft der Schl眉ssel zur Entwicklung von Projekten. Agile Entwicklungsteams bestehen oft aus Mathematikern, Ingenieuren, Marketingexperten und Designern. Daher m眉ssen Ingenieure andere Teammitglieder reibungslos in den Betrieb integrieren, um an einem Projekt mitzuarbeiten.

So starten Sie in eine Karriere im Bereich des maschinellen Lernens

Es gibt mehrere M枚glichkeiten, eine Karriere im Bereich des maschinellen Lernens zu beginnen.

Bildungsvoraussetzungen

Die Ausbildungsanforderungen 蹿眉谤 ML-Experten variieren je nach Branche, Unternehmen und Aufgabenbereich. Generell sollten Sie 眉ber fundierte Kenntnisse in Statistik, Algorithmen, Big Data und Programmiersprachen verf眉gen. Beispiele 蹿眉谤 础产蝉肠丑濒眉蝉蝉别 蹿眉谤 angehende Machine-Learning-Experten sind Informatik, Data Science oder ein verwandtes Fachgebiet. F眉r viele ML-Jobs ist ein Bachelor-Abschluss erforderlich. F眉r anspruchsvollere Positionen oder Jobs im akademischen Bereich ben枚tigen Sie m枚glicherweise jedoch einen Master- oder Doktortitel.

Wichtige Tools und Programme

Als jemand, der mit Machine-Learning-Technologie arbeitet, m眉ssen Sie mit Machine-Learning- Plattformen vertraut sein, um Programme zu erstellen und Probleme zu l枚sen. Dazu k枚nnen geh枚ren:

• Amazon SageMaker

• Microsoft Azure Machine Learning Studio

• Google Cloud AI Platform

• IBM Watson

• KNIME Analytics-Plattform

• SAS Via

ML-Kenntnisse aufbauen oder erweitern

Um Ihre grundlegenden F盲higkeiten weiter auszubauen und Ihr Wissen zu erweitern, k枚nnen Sie sich 蹿眉谤 Online-Kurse oder Zertifikate anmelden, die Ihr Wissen weiter vertiefen. Nach Abschluss erhalten Sie oft ein Zertifikat, das Sie Ihrem ML-Lebenslauf oder LinkedIn-Profil hinzuf眉gen k枚nnen. Hier sind einige Beispiele 蹿眉谤 den Einstieg:

础苍蹿盲苍驳别谤辫谤辞驳谤补尘尘别:

• KI 蹿眉谤 alle, DeepLearning.AI

• Spezialisierung aschinelles Lernen, Stanford University & DeepLearning.AI

• Spezialisierung Mathematik 蹿眉谤 maschinelles Lernen, Imperial College of London

• Maschinelles Lernen 蹿眉谤 alle, Universit盲t London

• Einf眉hrung in das maschinelle Lernen 蹿眉谤 alle, IBM

• Spezialisierung KI 蹿眉谤 Unternehmen, University of Pennsylvania

• 脺berwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung, Stanford & DeepLearning.AI

• Spezialisierung Angewandtes maschinelles Lernen, Johns Hopkins University

• Zertifikat 蹿眉谤 maschinelles Lernen, IBM

• Zertifikat 蹿眉谤 KI-Engineering, IBM

• Spezialisierung: Mathematik 蹿眉谤 maschinelles Lernen und Datenwissenschaft, Stanford & DeepLearning.AI

• Spezialisierung Deep Learning, Stanford & DeepLearning.AI

• Maschinelles Lernen in der Google Cloud, Google

Jobs im Bereich maschinelles Lernen

Mit einem Hintergrund im maschinellen Lernen stehen Ihnen verschiedene Karrieren mit Schwerpunkt auf k眉nstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft offen. 脺berlegen Sie, ob die folgenden Bereiche zu Ihren Interessen und Karrierezielen passen.

Ingenieur 蹿眉谤 maschinelles Lernen

Einer der gefragtesten Jobs im Bereich Machine Learning ist der des Machine Learning Engineers. Diese Position belegt Platz 9 der , basierend auf Stellenwachstum und Gehaltskennzahlen. ML-Ingenieure testen Software, f眉hren statistische Analysen durch und gestalten ML-Anwendungen und -Infrastrukturen nach den Bed眉rfnissen des Kunden. Sie m眉ssen mit Techniken und Algorithmen des maschinellen Lernens vertraut sein und diese Tools pr盲zise und effektiv erforschen und implementieren k枚nnen. Es ist au脽erdem wichtig, dass sie auf dem neuesten Stand bleiben und ihr Wissen kontinuierlich verbessern und erweitern.聽

Datenwissenschaftler

Datenwissenschaftler untersuchen, welche Fragen beantwortet werden m眉ssen und wie die entsprechenden Daten gefunden werden k枚nnen. Sie m眉ssen die Herausforderungen eines Unternehmens einsch盲tzen und herausfinden, wie die relevanten Daten zur L枚sung dieser Probleme gewonnen werden k枚nnen.聽

Dateningenieur

Dateningenieure entwickeln Systeme zum Sammeln, Verwalten und Konvertieren von Daten in einen umfassenden Datensatz, den Datenwissenschaftler und Analysten interpretieren k枚nnen. Sie versuchen, die Daten so weit wie m枚glich zu vereinfachen, damit sie verarbeitet und 蹿眉谤 L枚sungen genutzt werden k枚nnen.聽

Ingenieur 蹿眉谤 k眉nstliche Intelligenz (KI)

Ein KI-Ingenieur muss intelligente Algorithmen entwickeln, die als eigenst盲ndige Systeme automatisieren, lernen und analysieren k枚nnen. Er versucht, Systeme zu schaffen, die wie Menschen logisch denken k枚nnen.聽

Softwareentwickler

Softwareentwickler entwerfen und erstellen Software, die Probleme l枚sen kann. Sie entwickeln Codes, um eine Herausforderung zu bew盲ltigen und eine intuitive L枚sung 蹿眉谤 ihre Kunden zu entwickeln.聽

Business Intelligence-Analyst

Ein Business-Intelligence-Analyst 眉berpr眉ft Daten 蹿眉谤 Finanzberichte und Marketinginformationen. Diese Berichte identifizieren Muster und bewerten wirtschaftliche Trends, um die Entscheidungen, Abl盲ufe und Ziele eines Unternehmens zu beeinflussen.

NLP-Wissenschaftler

Ein Wissenschaftler 蹿眉谤 nat眉rliche Sprachverarbeitung (NLP) arbeitet an der Entwicklung und Herstellung von Maschinen, die Muster in der menschlichen Sprache und Sprechweise genau nachbilden.聽

Robotikingenieur

Ein Robotikingenieur entwickelt, konfiguriert, testet und debuggt Roboter und automatisierte Software. Er arbeitet an der Installation und Kalibrierung von Maschinen, um sicherzustellen, dass Roboter korrekt und sicher funktionieren.

Warum im Bereich maschinelles Lernen arbeiten?

Maschinelles Lernen ist ein gefragtes Feld mit konkurrenzf盲higen Geh盲ltern und der M枚glichkeit, mit modernster Technologie zu arbeiten. Die Weiterentwicklung Ihrer Machine-Learning-Kenntnisse bietet folgende Vorteile:

• Die Nachfrage nach Machine-Learning-Kompetenzen ist hoch. Die Entwicklung von Machine Learning ist eine gefragte F盲higkeit, die viele Unternehmen suchen, aber erst jetzt so richtig rekrutiert wird. Kenntnisse und Expertise in diesen Systemen heben einen Mitarbeiter von der Masse potenzieller Arbeitgeber oder Kunden ab.聽

• M枚glichkeiten zum kontinuierlichen Lernen. Zahlreiche Ressourcen helfen Ihnen, Ihr Wissen zu erweitern und Ihre F盲higkeiten durch Online-Kurse, Bootcamps, Zertifizierungen und Workshops auszubauen. 糖心vlog官网观看 bietet viele relevante Kurse von Top-Universit盲ten zu Themen wie KI, maschinellem Lernen und verschiedenen Programmiersprachen an.

• Arbeiten Sie an der Spitze der Technologie. Maschinelles Lernen und KI ver盲ndern die Funktionsweise von Berechnungen, Mathematik und Technologie in der realen Welt grundlegend. Maschinelles Lernen optimiert und ver盲ndert alle Facetten der Branche. Wer sich mit diesen Praktiken vertraut macht, bleibt auch in Zukunft bei der Weiterentwicklung dieser Technologie an der Spitze. Eine Karriere in diesem Bereich stellt sicher, dass Sie mit der neuesten Technologie arbeiten.

• Karrieren im Bereich Machine Learning bieten Abwechslung. Mit einem Machine-Learning-Hintergrund stehen Ihnen vielf盲ltige Karrierem枚glichkeiten offen. Kenntnisse in der Entwicklung und im Projektlebenszyklus von Machine Learning erh枚hen Ihre Arbeitsplatzsicherheit. Aufgrund der hohen Nachfrage nach Machine-Learning-Experten kann die Einarbeitung in diese Bereiche zu vielen spannenden und erf眉llenden Karrieren f眉hren.聽

Bauen Sie Ihre F盲higkeiten im maschinellen Lernen mit 糖心vlog官网观看 auf

Unabh盲ngig davon, ob Sie noch 眉ber eine Karriere im Bereich des maschinellen Lernens nachdenken, gerade erst in dieses Feld einsteigen oder in einem verwandten Bereich arbeiten, ist es von Vorteil, Ihr Wissen 眉ber maschinelles Lernen zu erweitern.

• Steigen Sie mit der Spezialisierung Machine Learning von Stanford und DeepLearning.AI in das maschinelle Lernen ein. Diese dreiteilige Kursreihe ist anf盲ngerfreundlich. Sie lernen, Best Practices 蹿眉谤 die ML-Entwicklung anzuwenden und un眉berwachte Lerntechniken, einschlie脽lich Clustering und Anomalieerkennung, einzusetzen.

• Bereiten Sie sich mit dem IBM Zertifikat Maschinelles Lernen auf eine Karriere im maschinellen Lernen vor. In dieser sechsteiligen Kursreihe erweitern Sie Ihr ML-Wissen und lernen unter anderem, verschiedene Algorithmen 蹿眉谤 maschinelles Lernen zu vergleichen und gegen眉berzustellen, indem Sie Empfehlungssysteme in Python erstellen.

• Vertiefen Sie Ihre ML-Kenntnisse mit der Spezialisierung Angewandtes maschinelles Lernen der Johns Hopkins University. In dieser dreiteiligen Kursreihe erlernen Sie fortgeschrittene Methoden in Anwendungen des maschinellen Lernens und arbeiten eng mit neuronalen Netzwerken und Modellen zusammen.