In un panorama tecnologico in rapida evoluzione, il machine learning gioca un ruolo cruciale per il successo aziendale. Prendiamo ad esempio Netflix, che utilizza algoritmi di machine learning per fornire consigli personalizzati sui film, con conseguenti significativi risparmi sui costi. Allo stesso modo, il sistema GNMT di Google, basato sul machine learning, ha ridotto notevolmente gli errori di traduzione fino al 60%.
L'ascesa del machine learning lo ha reso un campo molto ricercato per i professionisti dell'intelligenza artificiale. Le aziende sono ansiose di integrare il machine learning nei loro prodotti, con conseguente aumento della domanda di ingegneri di machine learning. Di conseguenza, questa professione sta diventando sempre più redditizia e compare nelle classifiche delle carriere più richieste. Il machine learning consente alle persone di sviluppare sistemi informatici in grado di apprendere attraverso algoritmi e modelli statistici, basandosi su dati e feedback autogenerati per eseguire attività senza l'intervento umano. Un esempio lampante di sistema di machine learning è il software di riconoscimento delle immagini utilizzato da giganti della tecnologia come Apple e Google. Attraverso l'analisi, questi sistemi categorizzano gli elementi all'interno delle immagini, come posizione, colore e soggetto.
Un Machine Learning Engineer è un professionista IT qualificato che si concentra sullo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale autosufficienti che automatizzano l'applicazione di modelli predittivi. È responsabile della progettazione e della creazione di algoritmi di intelligenza artificiale per l'apprendimento e la previsione. Come parte di un team di data science più ampio, gli ingegneri di ML collaborano con diversi ruoli, come data scientist, amministratori, analisti e architetti. A seconda delle dimensioni dell'azienda, possono anche interagire con altri reparti IT, sviluppo software, vendite o sviluppo web. Il ruolo di un ingegnere di ML è quello di colmare il divario tra i data scientist, che si concentrano sull'analisi statistica e sulla creazione di modelli, e lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale. Ciò richiede la valutazione, l'analisi e l'organizzazione di grandi quantità di dati e l'ottimizzazione di modelli e algoritmi di machine learning attraverso i test.
La certificazione AWS Certified Machine Learning - Specialty dimostra la tua padronanza nell'utilizzo di AWS per creare, addestrare ed eseguire modelli di machine learning. Per ottenere la certificazione è necessario superare un rigoroso esame di 180 minuti con 65 domande a risposta multipla. L'esame è rivolto a sviluppatori professionisti e data scientist esperti, e ne verifica la comprensione degli algoritmi di machine learning, l'implementazione dell'ottimizzazione degli iperparametri e l'applicazione delle best practice nell'addestramento, nella distribuzione e nell'utilizzo di modelli di machine learning. I candidati devono avere un anno di esperienza pratica nello sviluppo, nell'esecuzione o nella progettazione di carichi di lavoro di ML e deep learning su AWS.
La certificazione Google Professional Machine Learning Engineer dimostra le tue competenze e conoscenze nell'utilizzo di Google Cloud per progettare, sviluppare e portare in produzione modelli di machine learning. Per ottenere questa certificazione, è necessario superare un esame di due ore composto da 50-60 domande a risposta multipla che coprono aree critiche come la definizione di problemi di machine learning, la creazione di soluzioni di machine learning e lo sviluppo di modelli di machine learning. Questa certificazione è valida per due anni, dopodiché è necessario rinnovarla per mantenere le credenziali. Sebbene non ci siano prerequisiti formali per sostenere l'esame, si consiglia di avere almeno tre anni di esperienza nel settore e almeno un anno di esperienza pratica nella progettazione e gestione di soluzioni di machine learning in Google Cloud.
L'IBM Professional Certificate in Machine Learning offre un curriculum completo per fornire agli aspiranti professionisti dell'intelligenza artificiale le competenze e le conoscenze necessarie per avviare una carriera di successo in questo campo. Con un focus sui principali tipi di machine learning e su argomenti specifici come l'analisi delle serie temporali e l'analisi di sopravvivenza, questa certificazione è progettata per fornire una solida base per i neofiti o per chi si avvicina per la prima volta al settore. Il corso si conclude con un progetto pratico che offre esperienza pratica e la possibilità di applicare i concetti appresi in un contesto reale.
Ottenere la certificazione Microsoft Azure AI Engineer Associate superando l'esame correlato dimostra la competenza nell'utilizzo di Azure Cognitive Services e dei servizi Azure Applied AI per implementare soluzioni di intelligenza artificiale. I candidati ideali devono possedere competenze in C# o Python ed esperienza pratica con API REST e SDK per sviluppare e distribuire soluzioni come elaborazione del linguaggio naturale, knowledge mining, visione artificiale e intelligenza artificiale conversazionale su Azure. L'esame di certificazione valuta la comprensione di argomenti critici, tra cui la pianificazione e la gestione di soluzioni Azure Cognitive Services, soluzioni di visione artificiale, soluzioni di elaborazione del linguaggio naturale, soluzioni di knowledge mining e soluzioni di intelligenza artificiale conversazionale.
Il certificato MasterTrack in intelligenza artificiale e apprendimento automatico, offerto dall'Arizona State University, è un programma online completo progettato per aiutarti ad approfondire la tua comprensione dell'intelligenza artificiale. Questo corso, della durata di 6-9 mesi, ti offre l'opportunità di immergerti nel campo del machine learning attraverso una combinazione di lezioni interattive e progetti di gruppo. Completerai un modulo reale del Master online in Informatica dell'università, che ti fornirà solide basi teoriche e pratiche sull'intelligenza artificiale. Al termine di questo programma, avrai acquisito una conoscenza approfondita dei diversi paradigmi di apprendimento nel machine learning e sarai ben preparato per intraprendere una carriera in questo entusiasmante campo.
Gli ingegneri del machine learning sono molto ricercati, e a ragione. Secondo Indeed, negli Stati Uniti guadagnano uno stipendio medio di 148.485 dollari. Gli stipendi possono essere ancora più alti nei mercati più grandi: gli ingegneri del machine learning a San Francisco guadagnano in media quasi 200.000 dollari, mentre quelli di New York portano a casa poco meno di 170.000 dollari.
Con l'adozione sempre più diffusa dei big data da parte delle aziende, la domanda di professionisti del settore è aumentata vertiginosamente. Ciò ha portato a un'intensa competizione per i talenti dell'intelligenza artificiale tra i giganti della tecnologia, desiderosi di assicurarsi le menti migliori del settore. Un recente rapporto di Robert Half ha rilevato che il 30% dei manager statunitensi intervistati ha dichiarato che la propria azienda utilizza già intelligenza artificiale e machine learning, mentre il 53% prevede di adottare questi strumenti entro i prossimi tre-cinque anni.
Il machine learning è un campo relativamente nuovo, con molte soluzioni, strumenti, algoritmi e applicazioni ancora da scoprire. Gli ingegneri del machine learning devono abbracciare la formazione continua e risorse come corsi, blog, tutorial e podcast sono essenziali per rimanere al passo con i tempi in questo settore in rapida evoluzione. Il sondaggio sulle competenze digitali del 2020 di BrainStation mostra che il 61% dei professionisti del settore dei dati segue corsi in presenza e un altro 60% si concentra su workshop, a dimostrazione dell'importanza della formazione continua in questo settore.
Il machine learning offre un'ampia varietà di opportunità di carriera, con praticamente qualsiasi settore che beneficia delle informazioni ricavate dai dati. Puoi lavorare in un campo che ti interessa e avere un impatto significativo, che si tratti di assistenza sanitaria, sicurezza informatica, marketing o auto a guida autonoma. Una carriera nel machine learning offre l'opportunità di far parte di un team che compie la prossima svolta significativa ed è una prospettiva entusiasmante per molti.
Ottenere una certificazione in machine learning può migliorare la tua visibilità sul mercato e dimostrare ai potenziali datori di lavoro che possiedi le competenze necessarie per essere un professionista efficace. Data la carenza di professionisti qualificati in machine learning, una certificazione in questo settore può distinguerti dalla concorrenza e aprire le porte a nuove opportunità di carriera. Inoltre, la ricerca suggerisce che molti professionisti IT hanno ottenuto aumenti di stipendio e promozioni dopo aver ottenuto la certificazione. Sebbene non tutte le certificazioni siano uguali, scegliere quella giusta per i propri obiettivi e il proprio livello di esperienza può dare i suoi frutti nel lungo periodo.
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