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dimanche 26 juin 22

Métier du numérique : 6 étapes pour devenir ingénieur en Machine Learning

Dans notre guide de carrière dans les nouveaux métiers du numérique, nous allons faire un gros plan sur le Machine Learning Engineer. L’un des meilleurs métiers du secteur du numérique, très recherché par les entreprises d’innovation.

Pour ceux qui veulent faire leurs premiers pas vers ce métier de machine learning, voici 6 étapes pour devenir un bon ingénieur en Machine Learning.

Pourquoi le machine learning ?

 

Pour travailler en tant qu’ingénieur en apprentissage automatique, vous aurez besoin de quelques qualifications. En général, ce poste est responsable du développement de systèmes d’apprentissage automatique performants en analysant et en organisant les données, en exécutant des tests, des expériences, en gérant et en optimisant le processus d’apprentissage.

 

En tant qu’ingénieur en apprentissage automatique, vous serez responsable de l’application d’algorithmes à diverses bases de code. Ainsi, une expertise antérieure en développement de logiciels est idéale pour ce poste. Essentiellement, la bonne combinaison de mathématiques, de statistiques et de programmation Web vous fournira les connaissances nécessaires. Une fois que vous aurez maîtrisé ces idées, vous serez prêt à postuler pour un emploi d’ingénieur en apprentissage machine.

 

Métier du numérique : 6 étapes pour devenir ingénieur en Machine Learning

 

Ainsi, vous pouvez devenir un ingénieur en Machine Learning en 6 étapes simples et important.

 

1. Apprendre la programmation Python

 

Vous devrez démontrer vos compétences en Python et C++ et leurs bibliothèques associées si vous souhaitez travailler en tant qu’ingénieur en apprentissage automatique. Les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique utilisent fréquemment Python et C++ comme langages de programmation. Vous pourrez accéder aux données de l’entreprise et collaborer avec votre équipe si vous connaissez SQL et Github.

C’est aussi une bonne idée de se familiariser avec le progiciel TensorFlow de Google, qui permet aux utilisateurs de programmer en Python, Java, C++ et Swift. Il convient à diverses tâches d’apprentissage en profondeur, y compris la reconnaissance d’images et de la parole. Il fonctionne avec les CPU, les GPU et d’autres processeurs. Il est bien documenté, avec de nombreux tutoriels et modèles de travail accessibles.

 

2. PyTorch

 

Un framework qui peut être utilisé avec l’approche de programmation impérative, connue des développeurs, est recommandé pour les débutants. Il aide les développeurs et les ingénieurs en apprentissage automatique à créer des réseaux de neurones profonds à l’aide de commandes Python normales.

D’autres langages de programmation que vous voudrez peut-être apprendre pour un travail d’apprentissage automatique incluent :

  • Java

Java est l’un des plus anciens langages à usage général utilisés par les Data Scientists, et sa force vient de son utilisation généralisée : de nombreuses entreprises, en particulier de grandes sociétés internationales, utilisent Java pour développer des systèmes et des applications backend pour les ordinateurs de bureau, mobiles et en ligne.

  • R

Un langage de programmation gratuit et open source qui comprend une variété de packages spécifiques à un domaine de haute qualité pour pratiquement toutes les applications statistiques et de visualisation de données dont un Data Scientist aurait besoin, telles que les réseaux de neurones, la régression non linéaire, le traçage sophistiqué, etc.

  • SQL

Pendant des décennies, SQL a été au centre de l’entreposage et de la récupération de données. SQL est un langage de gestion de bases de données relationnelles. Les data scientists utilisent SQL pour mettre à jour, interroger, modifier et manipuler des bases de données, ainsi que pour extraire des données.

  • MATLAB

Ce langage informatique numérique propriétaire, largement utilisé dans la recherche statistique, sera précieux pour les scientifiques des données traitant de besoins mathématiques de haut niveau, notamment les transformées de Fourier, le traitement du signal, le traitement d’images et l’algèbre matricielle. En raison de ses capacités mathématiques étendues, MATLAB est devenu un outil fréquemment utilisé dans l’industrie et les universités.

  • Scala

Scala est un bon langage de programmation pour traiter de grandes quantités de données, car il est simple à utiliser et adaptable. Scala, qui combine la programmation orientée objet et fonctionnelle, utilise des types statiques pour éliminer les erreurs dans les systèmes complexes, facilite le traitement parallèle à grande échelle et, lorsqu’il est associé à Apache Spark, offre un calcul en cluster hautes performances.

 Suivez un cours d’apprentissage automatique

De nombreux programmes hautement respectés permettent aux étudiants d’appréhender l’apprentissage automatique en peu de temps. Les étudiants doivent apprendre à appliquer les algorithmes d’apprentissage automatique aux défis commerciaux du monde réel dans un cours d’apprentissage automatique. Enfin, les étudiants conçoivent un projet à l’aide de données réelles et sélectionnent le modèle d’apprentissage automatique approprié, apprenant à utiliser ces cadres et outils pour porter des jugements.

 

3. Essayez un projet d’apprentissage automatique par vous-même

 

Passez en revue et recréez des projets fondamentaux à partir de Scikit-learn, PredictionIO, Awesome Machine Learning et d’autres ressources comparables lorsque vous démarrez. Une fois que vous avez une bonne compréhension du fonctionnement pratique de l’apprentissage automatique, envisagez de proposer vos projets à publier en ligne ou à inclure dans votre CV.

Construisez un algorithme d’IA simple à partir de zéro pour un projet qui vous intéresse. Il y aura une courbe d’apprentissage, mais vous gagnerez beaucoup de connaissances à long terme.

 

4. Découvrez comment collecter les données pertinentes

 

L’IA excelle dans la gestion simultanée d’énormes quantités de données. Envisagez des emplois gourmands en données comme le service client et le marketing tout en développant un logiciel d’IA.

À long terme, il peut être plus rentable de développer votre personnel d’apprentissage automatique ; cependant, il sera plus facile de mettre en place une infrastructure spécifique à l’apprentissage automatique sur une plate-forme de cloud public.

 

5. Participez aux forums d’apprentissage automatique en ligne

 

Kaggle est une communauté en ligne pour la science des données et l’apprentissage automatique. Les utilisateurs peuvent utiliser la plate-forme pour localiser et publier des ensembles de données, créer des modèles dans un environnement de science des données basé sur le Web et communiquer avec d’autres ingénieurs en apprentissage automatique, entre autres. C’est un excellent moyen d’acquérir des connaissances auprès des autres dans la profession.

Les défis Machine Learning sont également disponibles sur Kaggle. Certains sont des événements légitimes avec des prix en argent, tandis que d’autres sont des compétitions gratuites qui ne fournissent que de la pratique.

 

6. Recherchez des stages et des postes en Machine Learning

 

Bien que les projets personnels et les concours soient agréables et attrayants pour les employeurs, vous ne développerez peut-être pas les capacités d’apprentissage automatique spécifiques à l’entreprise qu’exigent de nombreux employeurs. Recherchez des stages ou des emplois de niveau débutant dans l’apprentissage automatique axé sur les produits pour acquérir cette expérience.

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