Makine öğrenimi mühendisliği, yazılım mühendisliğini veri araştırmalarıyla birleştiren nispeten yeni bir alandır. Bir makine öğrenimi mühendisi olmanın tek ve yerleşik bir yolu olmasa da, konuyu daha iyi anlamak ve sahada bir işe giriş şansınızı arttırmak için atabileceğiniz birkaç adım vardır.
Python’u veya benzer bir dili kullanarak kodlamayı öğrenin. Bir makine öğrenimi mühendisi olmak için bilgisayar kodunu nasıl okuyacağınızı, oluşturduğunuzu ve düzenleyeceğinizi bilmeniz gerekir. Python, makine öğrenimi uygulamaları için şu anda en popüler dildir, ancak önemli miktarda mühendis, R, C, C ++, Java ve JavaScript gibi komut dosyası biçimlerini kullanır. Kendinizi daha çekici bir iş adayı haline getirmek için birden fazla dil öğrenmeyi deneyin.
Çevrimiçi veri araştırma kursları ile çalışın. Makine öğrenimine özel yetenekleri öğrenmeden önce, veri analizinde sağlam bir temele sahip olmak önemlidir. Bu, veri kümelerini anlamanıza yardımcı olacak istatistik gibi konuları ve veri tabanlı algoritmalar oluşturmanıza yardımcı olacak özellik mühendisliğini içerir. Bu konularla ilgili bazı yüksek kaliteli çevrimiçi kurslar şunları içerir: Veri setleri hakkındaki bilgilerin nasıl iletileceğini size öğretecek olan Udacity’den Tanımlayıcı İstatistiklere Giriş.
Veri kümelerini nasıl anlayacağınızı ve analiz edeceğinizi öğreten Udacity’den Çıkarım İstatistikleri’ne giriş.
Veri setlerini nasıl elde edeceğinizi ve optimize edeceğinizi öğreten Johns Hopkins Üniversitesi’nden Veri Alma ve Temizleme.
Udemy’den Makine Öğrenimi için Özellik Mühendisliği, veri değişkenlerinin nasıl işleneceğini ve işleneceğini size öğretecek. Makine öğrenimi ile ilgili çevrimiçi kursları tamamlayın. Veri araştırmasının arkasındaki temel ilkeleri nasıl kodlayacağınızı ve anladığınızı öğrendikten sonra, makine öğrenimi dünyasına girmeye başlayın. Bu, algoritma oluşturma, sinir ağlarını uygulama ve makine öğrenimi sistemleri tasarlama gibi konuları içerir. Bir başlangıç noktası olarak, aşağıdaki gibi çevrimiçi kurslara bakın: Stanford’dan Makine Öğrenimi, alana ilişkin karmaşık kavramları yıkmaya odaklanmış giriş sınıfı.
Matematiksel teori ve algoritmik uygulamaya odaklanmış bir giriş sınıfı olan Caltech’ten Verilerden Öğrenme.
Johns Hopkins Üniversitesi’nden Pratik Makine Öğrenimi, veri tahminine odaklanmış bir sınıf.
Coursera’dan Derin Öğrenme Uzmanlığı, sinir ağları oluşturmaya odaklanmış bir sınıf. İşi tamamlamanıza yardımcı olacak ilgili bir sertifika veya derecesi kazanın. Mühendislikte, birçok insan resmi eğitim olmaksızın yüksek kaliteli işlere kavuşuyor. Ancak, akreditasyonlar sizi daha değerli bir iş adayı haline getirecek ve bazı durumlarda bir şirketin iş gereksinimlerini yerine getirmenin tek yolu olacaktır. Bir makine öğrenme pozisyonuna iniş şansınızı arttırmak için, şu gibi şeylere göre çalışın: Bilgisayar bilimi, mühendislik ve makine öğrenimi alanında çevrimiçi nanodeğerler.
Washington Üniversitesi’nden Makine Öğreniminde Sertifika.
Stanford’dan bir Yapay Zeka Sertifika Sertifikası.
Columbia Üniversitesi’nden Veri Biliminde Profesyonel Başarı Sertifikası.
Harvard’dan CSCI E-81 Makine Öğrenimi ve Veri Madenciliği sertifikası.
Bilgisayar bilimi ya da mühendisliğinde geleneksel bir lisans ya da yüksek lisans derecesi. Kişisel makine öğrenimi projelerinde çalışın. İlk başladığınızda, Scikit-learn, Awesome Machine Learning, PredictionIO ve benzeri kaynakların sağladığı temel projeleri incelemeye ve yeniden oluşturmaya çalışın. Makine öğreniminin pratikte nasıl çalıştığına dair sağlam bir kavrayışınız olduğunda, çevrimiçi olarak paylaşabileceğiniz veya özgeçmişte listeleyebileceğiniz kendi projelerinizle gelmeyi deneyin.
Bir proje fikriyle karşılaşamıyorsanız GitHub gibi web sitelerinde ilham alın. Kaggle bilgi yarışmasına katılın. Kaggle, çeşitli makine öğrenim zorluklarına ev sahipliği yapan bir veri kümesi veritabanıdır. Bunlardan bazıları para ödülleri sunan resmi yarışmalardır ve bazıları sadece deneyim sağlayan serbest yarışmalardır. Başlangıç olarak, Titanic: Afet’ten Makine Öğrenimi yarışmasını tamamlamayı deneyin. Makine öğrenimi için staj başvurusunda bulunun.
Kişisel projeler ve yarışmalar eğlenceliyken ve özgeçmişte harika görünmekle birlikte, pek çok şirketin gerektirdiği iş odaklı makine öğrenme becerilerini size öğretmeyebilir. Bu nedenle, bu deneyimi kazanabilir, ürün odaklı makine öğrenimi ile ilgili staj veya giriş seviyesi işlerini arayabilirsiniz. Internships.com gibi web sitelerinde ilgili stajları arayın. Makine öğrenimi işlerini çevrimiçi ortamda arayın. Güncel iş açılışlarını ZipRecruiter, Glassdoor ve Indeed gibi gizli web sitelerinde bulabilirsiniz. Birçok şirket pozisyon başlığı Makine Öğrenim Mühendisi kullanıyor olsa da, bazıları aşağıdaki gibi alternatif başlıklar kullanabilir: Veri Bilimcisi
AI Mühendisi
Büyük Veri Mühendisi
Derin Öğrenme Mühendisi. Makine öğrenme becerilerinizi vurgulayan bir özgeçmiş yazın. Bir makine öğrenme pozisyonu için bir özgeçmiş oluştururken, mesleki deneyiminiz ve eğitim akreditasyonlarınız gibi alanla ilgili konulara odaklanın. Daha önceki tüm işler için, makine öğrenimi ile ilgili olarak yaptığınız belirli şeyleri listelediğinizden emin olun. Kapak mektuplarınız 3 paragraftan fazla olmamalıdır.