Machine Learning Skills: Ihr Leitfaden für den Einstieg

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Maschinelles Lernen (ML) ist ein gefragtes und in der Regel gut bezahltes Feld. Die Entwicklung der erforderlichen Fähigkeiten für den Einstieg oder den beruflichen Aufstieg im Bereich des maschinellen Lernens ist auf vielen Wegen möglich, darunter Online-Kurse, Zertifizierungen und Studiengänge.

In diesem Artikel schauen wir uns wichtige Machine Learning Skills, die Sie für eine Karriere in diesem lukrativen Bereich entwickeln sollten, genauer an und zeigen Ihnen, wie Sie in diesem lukrativen Bereich durchstarten können. Wenn Sie sich anschließend mit Machine Learning auseinandersetzen möchten, können Sie sich für die Machine-Learning-Spezialisierung von Stanford und DeepLearning.AI einschreiben.

Was ist maschinelles Lernen?

ML ist eine Unterkategorie der künstlichen 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 künstliche neuronale Netze bezeichnet werden, da sie neuronale Systeme im Gehirn simulieren. Ziel ist es, dass das Programm seine Fähigkeit zur Aufgabenerledigung mit zunehmender Datenmenge verbessert – ähnlich wie Menschen ihre Fähigkeiten durch Übung und Lernen verbessern. ML-Algorithmen können so einfach wie eine Empfehlungsliste in einer Streaming-App oder so komplex wie selbstfahrende Autos sein.

Machine-Learning-Engineering vs. Software-Engineering

Der größte Unterschied zwischen traditioneller und maschineller Lernprogrammierung ist die Automatisierung. In der Softwareentwicklung analysiert und führt der Computer Code gemäß den Anweisungen des Entwicklers aus. Obwohl die Ausgabe möglicherweise Fehler oder Mängel enthält, die behoben werden müssen, handelt der Computer nicht außerhalb der direkten Anweisungen des Programmierers. Im Gegensatz dazu nutzt ML automatisierte Prozesse, um zu lernen, wie es basierend auf den Regeln des Entwicklers selbstständig 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 gehören grundlegende mathematische Fähigkeiten wie Algebra, Codierung und Analytik.

Grundlegende Fähigkeiten zum maschinellen Lernen

Wesentliche Konzepte des maschinellen Lernens beinhalten häufig statistische Analysen und mathematische Datenmanipulation. Fachleute für maschinelles Lernen zeichnen sich durch technische Fähigkeiten wie Softwareentwicklung und Datenwissenschaft sowie nicht-technische Kompetenzen wie Kommunikation und Problemlösungskompetenz aus.

4 wesentliche technische Fähigkeiten

In den folgenden Abschnitten finden Sie kurze Erläuterungen zu den wesentlichen technischen Fähigkeiten von Fachleuten für maschinelles Lernen sowie Empfehlungen, wie Sie mit dem Aufbau dieser Fähigkeiten beginnen können.

1. Softwareentwicklung

Die wichtigsten Konzepte des maschinellen Lernens umfassen häufig statistische Analysen und mathematische Datenmanipulation. Beispiele hierfür in der Softwareentwicklung sind das Schreiben von Algorithmen zum Durchsuchen, Sortieren und Organisieren von Datensätzen. Die Entwicklung von Algorithmen ist für die Arbeit mit den großen Datensätzen, die beim maschinellen Lernen häufig zum Einsatz kommen, unerlässlich. Kenntnisse über Datenstrukturen wie Stapel, Warteschlangen, Graphen, Bäume und mehrdimensionale Arrays sind hilfreich.

Wo Sie anfangen sollten: Google IT- Automatisierungon mit Python Zertifikat: Dieser anfängerfreundliche Kurs bietet einen Überblick über die Programmiersprache Python und wie Sie sie zur Automatisierung realer Aufgaben verwenden können.

2. Datenwissenschaft

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

Wo Sie anfangen sollten: Python für Datenwissenschaft, KI und Entwicklung: Mit diesem anfängerfreundlichen Onlinekurs von IBM können Sie Ihre Programmier- und Datenwissenschaftskenntnisse gleichzeitig ausbauen.

3. Domänenwissen

ML-Entwicklungs- und Engineering-Jobs erfordern die Entwicklung automatisierter Software mit intuitiven Lösungen für Kunden. Ingenieure müssen Systeme genau verstehen und so entwickeln, dass sie ihren Anforderungen entsprechen. Programmierer müssen die Domänen gründlich verstehen, um zuverlässige Funktionen und Lösungen für den Kunden zu entwickeln.

Wo Sie anfangen sollten: Google Cybersecurity Zertifikat: Unter der Leitung eines Branchenführers 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 für Deep-Learning-Modelle von entscheidender Bedeutung sind. Sie lernen, Entscheidungen zu treffen, indem sie Trainingsdaten verwenden, die ihnen präzise Ergebnisse für die angeforderten Eingaben liefern. Dank ihrer Geschwindigkeit und der Genauigkeit, die sie nach intensivem Training erreichen, können 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 Datensätze wie MNIST anwenden.

3 wesentliche Fähigkeiten am Arbeitsplatz 

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

1. Kommunikation

Machine-Learning-Ingenieure arbeiten häufig mit anderen Datenwissenschaftlern, Analysten und Entwicklern an Projekten zusammen. Viele agile Entwicklungsteams, die regelmäßig Software bereitstellen, müssen mit anderen Mitgliedern zusammenarbeiten und sollten in der Lage sein, angemessen mit den Teammitgliedern zu kommunizieren. 

2. Problemlösung

Maschinelles Lernen erfordert von Entwicklern, Herausforderungen kritisch anzugehen und kreative Lösungen zu entwickeln. Entwickler müssen Probleme analysieren und ihr Wissen nutzen, um sie effektiv anzugehen.

3. Teamarbeit

Ingenieure sind oft der Schlüssel zur Entwicklung von Projekten. Agile Entwicklungsteams bestehen oft aus Mathematikern, Ingenieuren, Marketingexperten und Designern. Daher müssen 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 Möglichkeiten, eine Karriere im Bereich des maschinellen Lernens zu beginnen.

Bildungsvoraussetzungen

Die Ausbildungsanforderungen für ML-Experten variieren je nach Branche, Unternehmen und Aufgabenbereich. Generell sollten Sie über fundierte Kenntnisse in Statistik, Algorithmen, Big Data und Programmiersprachen verfügen. Beispiele für Abschlüsse für angehende Machine-Learning-Experten sind Informatik, Data Science oder ein verwandtes Fachgebiet. Für viele ML-Jobs ist ein Bachelor-Abschluss erforderlich. Für anspruchsvollere Positionen oder Jobs im akademischen Bereich benötigen Sie möglicherweise jedoch einen Master- oder Doktortitel.

Wichtige Tools und Programme

Als jemand, der mit Machine-Learning-Technologie arbeitet, müssen Sie mit Machine-Learning- Plattformen vertraut sein, um Programme zu erstellen und Probleme zu lösen. Dazu können gehören:

• 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 Fähigkeiten weiter auszubauen und Ihr Wissen zu erweitern, können Sie sich für 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 hinzufügen können. Hier sind einige Beispiele für den Einstieg:

Anfängerprogramme:

• KI für alle, DeepLearning.AI

• Spezialisierung aschinelles Lernen, Stanford University & DeepLearning.AI

• Spezialisierung Mathematik für maschinelles Lernen, Imperial College of London

• Maschinelles Lernen für alle, Universität London

• Einführung in das maschinelle Lernen für alle, IBM

• Spezialisierung KI für Unternehmen, University of Pennsylvania

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

• Spezialisierung Angewandtes maschinelles Lernen, Johns Hopkins University

• Zertifikat für maschinelles Lernen, IBM

• Zertifikat für KI-Engineering, IBM

• Spezialisierung: Mathematik für 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 künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft offen. Überlegen Sie, ob die folgenden Bereiche zu Ihren Interessen und Karrierezielen passen.

Ingenieur für maschinelles Lernen

Einer der gefragtesten Jobs im Bereich Machine Learning ist der des Machine Learning Engineers. Diese Position belegt Platz 9 der Top Berufe im Machine Learning-Bereich , basierend auf Stellenwachstum und Gehaltskennzahlen. ML-Ingenieure testen Software, führen statistische Analysen durch und gestalten ML-Anwendungen und -Infrastrukturen nach den Bedürfnissen des Kunden. Sie müssen mit Techniken und Algorithmen des maschinellen Lernens vertraut sein und diese Tools präzise und effektiv erforschen und implementieren können. Es ist außerdem wichtig, dass sie auf dem neuesten Stand bleiben und ihr Wissen kontinuierlich verbessern und erweitern. 

Datenwissenschaftler

Datenwissenschaftler untersuchen, welche Fragen beantwortet werden müssen und wie die entsprechenden Daten gefunden werden können. Sie müssen die Herausforderungen eines Unternehmens einschätzen und herausfinden, wie die relevanten Daten zur Lösung dieser Probleme gewonnen werden können. 

Dateningenieur

Dateningenieure entwickeln Systeme zum Sammeln, Verwalten und Konvertieren von Daten in einen umfassenden Datensatz, den Datenwissenschaftler und Analysten interpretieren können. Sie versuchen, die Daten so weit wie möglich zu vereinfachen, damit sie verarbeitet und für Lösungen genutzt werden können. 

Ingenieur für künstliche Intelligenz (KI)

Ein KI-Ingenieur muss intelligente Algorithmen entwickeln, die als eigenständige Systeme automatisieren, lernen und analysieren können. Er versucht, Systeme zu schaffen, die wie Menschen logisch denken können. 

Softwareentwickler

Softwareentwickler entwerfen und erstellen Software, die Probleme lösen kann. Sie entwickeln Codes, um eine Herausforderung zu bewältigen und eine intuitive Lösung für ihre Kunden zu entwickeln. 

Business Intelligence-Analyst

Ein Business-Intelligence-Analyst überprüft Daten für Finanzberichte und Marketinginformationen. Diese Berichte identifizieren Muster und bewerten wirtschaftliche Trends, um die Entscheidungen, Abläufe und Ziele eines Unternehmens zu beeinflussen.

NLP-Wissenschaftler

Ein Wissenschaftler für natürliche Sprachverarbeitung (NLP) arbeitet an der Entwicklung und Herstellung von Maschinen, die Muster in der menschlichen Sprache und Sprechweise genau nachbilden. 

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 konkurrenzfähigen Gehältern und der Möglichkeit, 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 Fähigkeit, 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. 

• Möglichkeiten zum kontinuierlichen Lernen. Zahlreiche Ressourcen helfen Ihnen, Ihr Wissen zu erweitern und Ihre Fähigkeiten durch Online-Kurse, Bootcamps, Zertifizierungen und Workshops auszubauen. Coursera bietet viele relevante Kurse von Top-Universitäten zu Themen wie KI, maschinellem Lernen und verschiedenen Programmiersprachen an.

• Arbeiten Sie an der Spitze der Technologie. Maschinelles Lernen und KI verändern die Funktionsweise von Berechnungen, Mathematik und Technologie in der realen Welt grundlegend. Maschinelles Lernen optimiert und verändert 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 vielfältige Karrieremöglichkeiten offen. Kenntnisse in der Entwicklung und im Projektlebenszyklus von Machine Learning erhöhen Ihre Arbeitsplatzsicherheit. Aufgrund der hohen Nachfrage nach Machine-Learning-Experten kann die Einarbeitung in diese Bereiche zu vielen spannenden und erfüllenden Karrieren führen. 

Bauen Sie Ihre Fähigkeiten im maschinellen Lernen mit Coursera auf

Unabhängig davon, ob Sie noch über 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 über 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 anfängerfreundlich. Sie lernen, Best Practices für die ML-Entwicklung anzuwenden und unüberwachte Lerntechniken, einschließlich 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 für maschinelles Lernen zu vergleichen und gegenüberzustellen, 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.