Machine learning skills : Votre guide pour débuter

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L'apprentissage automatique (ML) est un domaine très recherché qui tend à être bien rémunéré. Développer les compétences nécessaires pour entrer ou faire progresser une carrière dans l'apprentissage automatique est possible par de nombreuses voies, notamment des cours en ligne, des certifications et des programmes de diplômes.

Dans cet article, nous allons discuter des compétences essentielles en apprentissage automatique que vous devriez envisager de développer lorsque vous êtes intéressé par ce type de carrière et comment vous lancer dans ce domaine lucratif. Ensuite, envisagez de vous inscrire à la Spécialisation en apprentissage automatique de Stanford et DeepLearning.AI si vous souhaitez commencer à explorer l'apprentissage automatique.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Le ML est une sous-catégorie de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur l'utilisation d'algorithmes et de données d'entraînement pour reproduire la façon dont les humains apprennent. Cela est accompli grâce à l'utilisation de réseaux de neurones, parfois appelés réseaux de neurones artificiels, car ils sont conçus pour simuler les systèmes neuronaux du cerveau. L'objectif est que le programme améliore sa capacité à accomplir une tâche à mesure qu'il reçoit plus de données, de la même manière que les humains améliorent leurs compétences par la pratique et l'étude. Les algorithmes de ML peuvent être aussi simples qu'une liste de recommandations sur une application de streaming ou aussi complexes que des voitures autonomes.

Ingénierie de l'apprentissage automatique vs. ingénierie logicielle

La différence la plus significative entre la programmation traditionnelle et celle de l'apprentissage automatique est l'automatisation. En ingénierie logicielle, l'ordinateur analyse et exécute le code selon les instructions du développeur. Bien qu'il puisse y avoir des bogues ou des défauts à résoudre dans le résultat, l'ordinateur ne fera rien en dehors de l'instruction directe que le programmeur lui fournit. À l'inverse, le ML utilise des processus automatisés pour apprendre à répondre à une entrée par lui-même en fonction des règles du développeur. Avec le temps, les programmes de ML apprennent à reconnaître des modèles et à adapter leur sortie en conséquence.

Quelles sont les conditions préalables pour un ingénieur en apprentissage automatique ?

Certaines des exigences pour un ingénieur en apprentissage automatique sont des compétences mathématiques de base, comme l'algèbre, le codage et l'analyse.

Compétences fondamentales en apprentissage automatique

Les concepts essentiels en ML impliquent souvent l'analyse statistique et la manipulation mathématique des données. Les professionnels de l'apprentissage automatique excellent dans des compétences techniques telles que l'ingénierie logicielle et la science des données, ainsi que dans des compétences non techniques comme la communication et la résolution de problèmes.

4 compétences techniques essentielles

Dans les quelques sections suivantes, vous trouverez de brèves explications sur les compétences techniques essentielles pour les professionnels de l'apprentissage automatique et des recommandations sur la façon de commencer à les développer.

1. Ingénierie logicielle

Les concepts les plus importants en apprentissage automatique impliquent souvent l'analyse statistique et la manipulation mathématique des données. Quelques exemples en ingénierie logicielle seraient l'écriture d'algorithmes capables de rechercher, trier et organiser des ensembles de données. Le développement d'algorithmes est essentiel pour travailler avec la taille des ensembles de données souvent impliqués dans l'apprentissage automatique. Il serait utile de se familiariser avec des structures de données telles que les piles, les files d'attente, les graphes, les arbres et les tableaux multidimensionnels.

Par où commencer : Certificat professionnel Google IT Automation with Python : Ce cours adapté aux débutants offre un aperçu du langage de programmation Python et comment l'utiliser pour automatiser des tâches du monde réel.

2. Science des données

Les langages de science des données comme Python, SQL, C++, R et Java sont également utiles pour la modélisation des données et l'analyse statistique. Les compétences en mathématiques, probabilités et statistiques sont une autre façon de développer vos connaissances en apprentissage automatique.

Par où commencer : Python pour la science des données, l'IA et le développement : Vous pouvez développer simultanément vos compétences en programmation et en science des données avec ce cours en ligne adapté aux débutants proposé par IBM.

3. Connaissance du domaine

Les emplois de développement et d'ingénierie ML nécessitent la conception de logiciels automatisés avec des solutions intuitives que les clients utilisent. Les ingénieurs doivent comprendre avec précision et concevoir des systèmes qui répondent à leurs besoins. Le programmeur doit comprendre les domaines en profondeur pour créer des fonctionnalités et des solutions fiables pour le client.

Par où commencer : Google Cybersecurity Professional Certificate : Dirigé par un leader de l'industrie technologique, ce programme de certificat professionnel se concentre sur l'architecture réseau, la sécurité de l'information (InfoSec) et les cadres de cybersécurité pour que vous puissiez apprendre à concevoir des systèmes informatiques sécurisés.

4. Réseaux de neurones

Les réseaux de neurones sont des programmes de ML en couches qui prennent des décisions et sont donc cruciaux pour les modèles d'apprentissage profond. Ils apprennent comment prendre une décision grâce à des données d'entraînement qui leur enseignent des sorties précises pour l'entrée demandée. Grâce à la vitesse à laquelle ils opèrent et à la précision qu'ils peuvent atteindre après un entraînement significatif, ils peuvent regrouper des données à des rythmes fantastiques.

Par où commencer : Spécialisation en apprentissage automatique appliqué de Johns Hopkins. Dans cette série de trois cours, vous continuerez à élargir votre base de ML en apprenant à construire des réseaux de neurones à partir de zéro et à les appliquer à des ensembles de données réels comme MNIST.

3 compétences professionnelles essentielles

Également connues sous le nom de compétences non techniques ou interpersonnelles, les compétences professionnelles sont une partie essentielle de la boîte à outils du professionnel de l'apprentissage automatique. Les sections suivantes décrivent quelques-unes des compétences professionnelles les plus cruciales pour les professions ML.

1. Communication

Les ingénieurs en apprentissage automatique travaillent souvent avec une équipe d'autres scientifiques des données, analystes et développeurs pour collaborer sur des projets. De nombreuses équipes de développement Agile déployant des logiciels de manière cohérente devront travailler en conjonction avec d'autres membres et devraient être capables de communiquer de manière appropriée avec les membres de l'équipe.

2. Résolution de problèmes

L'apprentissage automatique exige que les développeurs abordent les défis de manière critique et développent des solutions créatives. Les développeurs d'apprentissage automatique doivent analyser les problèmes et utiliser leurs connaissances pour les aborder efficacement.

3. Travail d'équipe

Les ingénieurs sont souvent la pierre angulaire du développement des projets. Les équipes de développement Agile sont souvent constituées d'autres mathématiciens, ingénieurs, spécialistes du marketing et designers, donc les ingénieurs doivent intégrer harmonieusement les autres membres de l'équipe dans les opérations pour collaborer sur un projet.

Comment débuter une carrière en apprentissage automatique

Il existe plusieurs façons de commencer à poursuivre une carrière dans l'apprentissage automatique.

Exigences de formation

Les exigences éducatives pour les professionnels du ML varient en fonction de l'industrie, de l'entreprise et des responsabilités du rôle. En général, vous devriez avoir une solide base en statistiques, algorithmes, big data et langages de programmation. Des exemples de diplômes pour les aspirants professionnels de l'apprentissage automatique comprennent l'informatique, la science des données ou un domaine connexe. De nombreux emplois ML exigent un diplôme de bachelor, mais vous pourriez avoir besoin d'un master ou d'un doctorat pour des rôles plus avancés ou des emplois dans le domaine académique.

Outils et programmes essentiels

En tant que personne travaillant avec la technologie d'apprentissage automatique, vous devez être familier avec les plateformes d'apprentissage automatique pour construire des programmes et résoudre des problèmes. Celles-ci peuvent inclure :

• Amazon SageMaker

• Microsoft Azure Machine Learning Studio

• Google Cloud AI Platform

• IBM Watson

• KNIME Analytics Platform

• SAS Viya

Développer ou faire progresser les compétences ML

Pour continuer à développer votre ensemble de compétences fondamentales et à faire progresser ce que vous savez, vous pourriez vouloir vous inscrire à des cours en ligne ou des certificats conçus pour continuer à renforcer vos connaissances. À la fin, vous obtenez souvent un certificat partageabb à ajouter à votre CV ML ou profil LinkedIn. Voici quelques exemples pour vous aider à démarrer :

Programmes pour débutants :

• L'IA pour tous, DeepLearning.AI

• Spécialisation en apprentissage automatique, Stanford University & DeepLearning.AI

• Mathématiques pour l'apprentissage automatique, Imperial College of London

• L'apprentissage automatique pour tous, University of London

• Introduction à l'apprentissage automatique pour tous, IBM

• Spécialisation en IA pour les entreprises, University of Pennsylvania

• Apprentissage automatique supervisé : Régression et classification, Stanford & DeepLearning.AI

Programmes intermédiaires :

• Spécialisation en apprentissage automatique appliqué, Johns Hopkins University

• Certificat professionnel en apprentissage automatique, IBM

• Certificat professionnel en ingénierie de l'IA, IBM

• Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données, Stanford & DeepLearning.AI

• Spécialisation en apprentissage profond, Stanford & DeepLearning.AI

• Apprentissage automatique sur Google Cloud, Google

Emplois en apprentissage automatique

Avec une formation en apprentissage automatique, vous pouvez poursuivre diverses carrières axées sur l'intelligence artificielle et la science des données. Considérez comment ce qui suit s'aligne avec vos intérêts et vos objectifs de carrière.

Ingénieur en apprentissage automatique

L'un des emplois les plus demandés dans l'apprentissage automatique est celui d'ingénieur en apprentissage automatique. Ce poste se classe huitième dans les meilleurs emplois de Indeed pour 2023, sur la base des mesures de croissance d'emploi et de salaire. Les ingénieurs ML testent des logiciels, effectuent des analyses statistiques et façonnent des applications et infrastructures ML en fonction des besoins d'un client. Ils doivent être familiers avec les techniques et algorithmes d'apprentissage automatique et être capables de rechercher et de mettre en œuvre ces outils avec précision et efficacité. Il est également essentiel qu'ils restent à jour avec le domaine et améliorent et élargissent continuellement leurs connaissances.

Data scientist

Les data scientists examinent quelles questions doivent être répondues et comment trouver les données connexes. Ils doivent évaluer les défis d'une entreprise et déterminer comment acquérir les données pertinentes pour résoudre ces problèmes.

Ingénieur de données

Les ingénieurs de données construisent des systèmes pour collecter, gérer et convertir les données en un ensemble de données complet pour que les data scientists et les analystes puissent les interpréter. Ils essaient de simplifier les données autant que possible pour qu'elles puissent être digérées et utilisées pour des solutions.

Ingénieur en intelligence artificielle (IA)

Un ingénieur en IA doit développer des algorithmes intelligents capables d'automatisation, d'apprentissage et d'analyse en tant que systèmes autonomes. Ils tentent de créer des systèmes capables de logique et de raisonnement comme les humains.

Ingénieur logiciel

Les ingénieurs logiciels conçoivent et créent des logiciels qui peuvent attaquer des problèmes. Ils conçoivent du code pour aborder un défi et développent une solution intuitive pour leurs clients.

Analystes de business intelligence

Un analyste de business intelligence examine les données pour des rapports financiers et des informations marketing. Ces rapports établissent des modèles et évaluent les tendances économiques pour influencer les décisions, les opérations et les objectifs d'une entreprise.

Scientifique en NLP

Un scientifique en traitement du langage naturel travaille à concevoir et à créer des machines qui reproduisent avec précision les modèles de la parole et du langage humains.

Ingénieur en robotique

Un ingénieur en robotique développe, configure, teste et débogue des robots et des logiciels automatisés. Ils travaillent avec l'installation et l'étalonnage des machines pour s'assurer que les dispositifs robotiques fonctionnent correctement et en toute sécurité.

Pourquoi travailler dans l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est un domaine très demandé avec des salaires compétitifs et des opportunités de travailler avec les dernières technologies. Considérez les avantages suivants du développement de vos machine learning skills :

• La demande de machine learning skills est élevée : Le développement de l'apprentissage automatique est une compétence très recherchée que de nombreuses entreprises recherchent mais commencent seulement à recruter. La familiarité et l'expertise dans ces systèmes feront qu'un employé se démarquera auprès d'un employeur ou d'un client potentiel.

• Opportunités d'apprentissage continu : De nombreuses ressources sont disponibles pour vous aider à poursuivre vos connaissances et à développer votre ensemble de compétences grâce à des cours en ligne, des boot camps, des certifications et des ateliers. Coursera propose de nombreux cours pertinents des meilleures universités sur des sujets tels que l'IA, l'apprentissage automatique et divers langages de codage.

• Travaillez à la pointe de la technologie : L'apprentissage automatique et l'IA changent véritablement la façon dont le calcul, les mathématiques et la technologie fonctionnent dans le monde réel. L'apprentissage automatique optimise et change toutes les facettes de l'industrie, et se familiariser avec ces pratiques vous aidera à rester en avance sur le développement futur de cette technologie. Poursuivre une carrière dans ce domaine vous assurera de travailler avec les dernières technologies.

• Les carrières en apprentissage automatique offrent de la variété : Vous pouvez poursuivre diverses carrières avec une formation en apprentissage automatique. Un ensemble de compétences où vous êtes compétent dans le développement de l'apprentissage automatique et le cycle de vie des projets améliorera la sécurité de l'emploi. En raison de la forte demande de professionnels de l'apprentissage automatique, vous familiariser avec ces pratiques pourrait mener à de nombreuses carrières passionnantes et enrichissantes.

Développez vos machine learning skills avec Coursera

Que vous envisagiez encore une carrière dans l'apprentissage automatique, que vous entriez juste dans le domaine ou que vous travailliez dans un domaine connexe, augmenter vos connaissances en apprentissage automatique est bénéfique.

• Lancez-vous dans l'apprentissage automatique avec la de Stanford et DeepLearning.AI. Cette série de trois cours est adaptée aux débutants. Vous apprendrez à appliquer les meilleures pratiques pour le développement ML et à utiliser des techniques d'apprentissage non supervisé pour l'apprentissage non supervisé, y compris le clustering et la détection d'anomalies.

• Préparez-vous à une carrière dans l'apprentissage automatique avec le . Dans cette série de six cours, vous continuerez à élargir vos connaissances en ML, notamment en apprenant à comparer et à contraster différents algorithmes d'apprentissage automatique en créant des systèmes de recommandation en Python.

• Continuez à faire progresser vos compétences ML avec la . Dans cette série de trois cours, vous apprendrez des méthodes avancées dans les applications d'apprentissage automatique et travaillerez en étroite collaboration avec des réseaux et des modèles neuronaux.