Làm Thế Nào Để Trở Thành Một Kỹ Sư Máy Học?

Liu

Một kỹ sư máy học là một lập trình viên thành thạo trong việc xây dựng và thiết kế phần mềm để tự động hóa các mô hình dự đoán. Họ tập trung sâu hơn vào khoa học máy tính, so với các nhà khoa học dữ liệu.

Kỹ thuật máy học đã trở nên phổ biến và đang vượt qua Khoa học dữ liệu. Chức danh công việc có nhu cầu cao với nhiều người từ sự nghiệp Khoa học dữ liệu chuyển sang làm Kỹ sư máy học. Nó hiện đang đứng thứ 6 trong top 50 Công việc tốt nhất ở Mỹ, theo Glassdoor .

Kỹ sư Máy học (ML) là một lập trình viên thành thạo trong việc xây dựng và thiết kế phần mềm để tự động hóa các mô hình dự đoán. Họ tập trung sâu hơn vào khoa học máy tính, so với các nhà khoa học dữ liệu.

Phần lớn các Kỹ sư ML đến từ một trong hai nền tảng. Đầu tiên là những người có bằng tiến sĩ. trong Khoa học dữ liệu, Kỹ thuật phần mềm, Khoa học máy tính hoặc Trí tuệ nhân tạo. Người còn lại là những người đã có kinh nghiệm trước đây với tư cách là Nhà khoa học dữ liệu hoặc Kỹ sư phần mềm đã chuyển sang vai trò này.

Kỹ sư ML làm gì?

Nhà khoa học dữ liệu và Kỹ sư ML đều làm việc với các tập dữ liệu động, thực hiện mô hình hóa phức tạp và có kỹ năng quản lý dữ liệu đặc biệt.

Vai trò chính của kỹ sư ML là thiết kế phần mềm để tự động hóa các mô hình dự đoán giúp thực hiện các dự đoán trong tương lai. Đây là cách 'máy' 'học' từ 'kỹ thuật'.

Các nhiệm vụ phụ bao gồm trong việc này bao gồm:

Nghiên cứu các thuật toán và công cụ ML và cách triển khai chúng.
Lựa chọn bộ dữ liệu phù hợp
Lựa chọn phương pháp biểu diễn dữ liệu
Kiểm tra chất lượng dữ liệu
Xác định phân phối trong dữ liệu và cách nó ảnh hưởng đến hiệu suất mô hình.
Lặp lại đào tạo về các hệ thống và mô hình ML
Thực hiện phân tích thống kê
Tinh chỉnh mô hình
Cải thiện các khung và thư viện ML hiện có

Những kỹ năng nào bạn cần để trở thành một kỹ sư ML thành công?

Có nhiều kỹ năng cần thiết để trở thành Kỹ sư ML.

Kĩ năng lập trình

Bạn cần có kiến thức về nhiều ngôn ngữ lập trình như C++, Python và Java cùng với các ngôn ngữ lập trình khác như R và Prolog, những ngôn ngữ đã trở thành yếu tố quan trọng trong Machine Learning. Bạn càng biết nhiều ngôn ngữ lập trình thì càng tốt; tuy nhiên điều đó có thể đòi hỏi rất nhiều nghiên cứu.

Số liệu thống kê

Machine Learning tập trung nhiều hơn vào khoa học máy tính, sử dụng xác suất và các công cụ thống kê khác để giúp xây dựng và xác thực các mô hình. Các thuật toán học máy là một phần mở rộng của các quy trình lập mô hình thống kê, do đó việc hiểu rõ về nền tảng của thống kê và toán học là rất quan trọng.

Những người giải quyết rắc rối

Sẽ có lúc các mô hình bị lỗi và nó có thể trở nên rất phức tạp, do đó, Kỹ sư ML cần phải là người giải quyết vấn đề tốt. Thay vì bỏ cuộc, hãy giải quyết vấn đề một cách hiệu quả bằng cách hiểu vấn đề hiện tại và phát triển các phương pháp này để giúp bạn tiết kiệm thời gian và đạt được mục tiêu nhanh hơn.

Hiểu dữ liệu

Các kỹ sư ML nhanh chóng lướt qua các tập dữ liệu lớn có thể xác định các mẫu để giúp họ hiểu những bước tiếp theo cần thực hiện để tạo ra kết quả có ý nghĩa. Sử dụng các công cụ như Excel, Tableau và Plotly cũng có thể được sử dụng để cung cấp thông tin chi tiết hơn về dữ liệu.

Cách bắt đầu sự nghiệp của bạn với tư cách là một kỹ sư ML

Con đường truyền thống: Đại học

Các bằng cấp mong muốn dành cho kỹ sư ML bao gồm Toán học, Khoa học dữ liệu, Khoa học máy tính, Thống kê và Vật lý. Những bằng cấp này cung cấp cho Kỹ sư ML nền tảng cũng như kỹ năng lập trình, công cụ thống kê và phân tích.

Nếu bạn muốn hiểu rõ hơn về loại nội dung bạn sẽ học ở trường Đại học, hãy đọc bài viết này: Tài nguyên Khoa học Dữ liệu Đại học Miễn phí.

Sau khi hoàn thành bằng cấp, bạn sẽ cần xây dựng kỹ năng và kinh nghiệm của mình trong các lĩnh vực như Kỹ thuật phần mềm, Nhà khoa học dữ liệu, v.v. Kỹ sư ML yêu cầu một vài năm kinh nghiệm với trình độ lập trình thành thạo cao để thành công.

Bạn có thể nâng cao kiến thức của mình hơn nữa bằng cách lấy bằng Thạc sĩ về Khoa học Dữ liệu, Kỹ thuật Phần mềm hoặc bằng Tiến sĩ trong Học máy.

Con đường công nghệ hiện đại: E-Learning

Với nhu cầu về các chuyên gia công nghệ trong thời đại ngày nay, một khả năng khác là học độc lập và/hoặc học trực tuyến. Điều này có thể được thực hiện thông qua BootCamp, các khóa học trực tuyến, Youtube,...

Nếu bạn đang muốn tìm hiểu thông qua YouTube, có rất nhiều kênh YouTube có thể giúp bạn đạt được điều đó. Có những người dùng YouTube như John Starmer, Krish Naik, v.v. Nếu bạn muốn biết thêm, hãy đọc bài viết này: Các kênh YouTube hàng đầu để học về Khoa học dữ liệu.

Ngoài ra còn có nhiều khóa học trực tuyến, một số được cung cấp bởi các trường Đại học. Điều này cho thấy nhu cầu về các chuyên gia công nghệ vì các trường Đại học đã dành thời gian để tạo ra các khóa học giúp đáp ứng nhu cầu này. Với lối sống từ xa mới, các khóa học trực tuyến ngày càng trở nên phổ biến để giúp thúc đẩy sự nghiệp của mọi người.

Một nền tảng tuyệt vời mà tôi quan tâm gần đây là Great Learning, cung cấp các khóa học về Khoa học dữ liệu & Phân tích kinh doanh, Trí tuệ nhân tạo & Máy học, Điện toán đám mây, Phát triển phần mềm, v.v. Một trong những khóa học Máy học phổ biến nhất của họ là: Khoa học dữ liệu và Học máy: Chương trình đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu .

Kỹ sư ML phải biết nhiều kiến thức xung quanh Machine Learning và các loại thuật toán khác nhau. Nếu bạn muốn biết thêm về loại thuật toán bạn sẽ học trong Machine Learning, hãy đọc bài viết này: Các thuật toán Machine Learning phổ biến

Sách

Mặc dù nhiều thứ đã chuyển sang trực tuyến nhưng ngày càng ít người đọc sách hơn. Sách là một cách tuyệt vời để học, tuy nhiên, có thể khó biết nên chọn cuốn sách nào. Tôi rất muốn giới thiệu cuốn sách Machine Learning for Absolute Beginners của Oliver Theobald.

Nếu bạn muốn có thêm các đề xuất về sách Machine Learning cho các cấp độ học tập khác nhau; người mới bắt đầu, trung cấp và chuyên gia, hãy đọc bài viết này: Những cuốn sách học máy bạn cần đọc vào năm 2022

Đó không phải là một con đường dễ dàng, nhưng nó xứng đáng

Việc trở thành Kỹ sư ML sẽ không xảy ra trong một sớm một chiều, nhưng một khi bạn đã đạt được trình độ, kỹ năng và kinh nghiệm phù hợp, bạn sẽ làm việc trong một lĩnh vực mang lại cho bạn một tương lai vững chắc. Nó đòi hỏi rất nhiều sự chăm chỉ và quyết tâm, tất cả những gì bạn cần làm là bắt tay vào làm.

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.