مشاغل یادگیری ماشین در ایران و جهان

تمام افرادی که علاقمند به دورهMachine Learning  هستند و می‌خواهند با این حوزه به درآمد برسند، این سوال در ذهنشان نقش می‌بندد که مشاغل مربوط به آن چه مواردی بوده و افراد فعال در این حوزه چه مسئولیت‌هایی بر عهده دارند. شرکت‌های بزرگ و عظیمی همانند گوگل، آمازون و تسلا از یادگیری ماشین برای شخصی‌سازی میلیون‌ها کاربر، درک و تفسیر مکالمات انسانی به کار می‌برند.

رشد قابل توجه یادگیری ماشین موجب شده تا فرصت‌های شغلی بی‌نظیری در حوزه فناوری به وجود آید و افراد بسیاری جذب آن شوند. برای اینکه بدانید برای این علم چه مشاغلی ساخته شده است و با نقاط قوت و ضعف آن آگاه باشید، در این مقاله همراه ما باشید. چرا که تصمیم داریم چند شغل مهم و پر اهمیت را به شما معرفی کنیم.

آشنایی با یادگیری ماشین و دوره Machine Learning

اگر بخواهیم به زبان ساده تعریفی از ماشین لرنینگ داشته باشیم باید بگوییم یادگیری ماشین علمی است که به ماشین یاد می‌دهد چطور چیزهای جدید از خودشان یاد بگیرند. فرض کنید قرار است کف زمین را تمیز کنید. زمانی که یک انسان این کار را انجام دهد، کیفیت کار می‌تواند بسیار متغیر باشد، چون به عوامل متفاوتی بستگی دارد. حال اگر به ماشین یاد بدهیم که کثیفی زمین را تشخیص داده و بر اساس میزان کثیفی و شرایط زمین شروع به تمیز کردن سطح کند، بسیار بهتر از انسان آن را پیش می‌برد. بدون آنکه خسته شده یا احتمال مریض شدن آن باشد.

 این کاری است که یادگیری ماشین انجام داده، یعنی به ماشین اجازه داده تا از خودش یاد گرفته و رفتارش را مرتب بهبود بخشد. تمام موارد در کلاس یادگیری ماشین   به خوبی شرح داده می‌شود. به طوری که حتی در دوره‌ های هوش مصنوعی هم مدل‌های یادگیری ماشین به کمک مهارت آموز می‌آیند.

مشاغل یادگیری ماشین

عنوان شغلی یادگیری ماشین یکی از شناخته‌ترین عنوان‌های شغلی در این حوزه است که موقعیت‌های شغلی فراوانی را در بر می‌گیرد که حتی ممکن است برای شما ناشناخته باقی باشد. از این رو در ادامه چند شغل پرطرفدارد یادگیری ماشین را به شما معرفی می‌کنیم.

مهندسی یادگیری ماشین

یکی از محبوب‌ترین مشاغل در کلاس یادگیری ماشین   که به آن بسیار توجه شده است، مهندسی یادگیری ماشین است. به طوری که حتی در جستجوهای شغلی شما به خوبی با این موقعیت شغلی مواجه شده و آشنا می‌شوید. این مهندسی مدل‌های یادگیری ماشین را طراحی و پیاده سازی کرده، خطوط انتقال و تحویل داده‌ها را گسترش و بهینه می‌نماید. در نهایت مجموعه‌ای از داده‌های بزرگ و پیچیده را جمع آوری خواهد کرد. مدل‌های توسعه یافته به وسیله مهندسین یادگیری ماشین برای آشکار کردن روندها و پیش‌بینی‌هایی استفاده می‌شوند. آنها به شرکت‌ها در رسیدن به اهداف تجاری و مالی کمک فراوانی خواهند کرد.

مهندسی رباتیک

اصولاً مهندسان رباتیکی که در یادگیری ماشین و به خصوص آموزش یادگیری عمیق تسلط کافی داشته باشند، می‌توانند موفق باشند. اغلب ربات‌ها به دلیل نیاز به تقلید از رفتار انسان یا به حداکثر رساندن کارها، نیاز به دانشی همانند یادگیری ماشین دارند. پس به عنوان یک مهندس رباتیک می‌توان به ربات‌ها بُعد کامپیوتری داد که آنها را قادر ساخته تا دنیای بصری اطراف خود را درک، تفسیر و سپس تصمیمات دقیق و ایمنی را بگیرند.

حتی می‌توان به کمک یادگیری ماشین، الگوریتمی برای پردازش حجم عظیمی از داده‌های تولید شده به وسیله ربات‌هایی که قطعات خودرو را مونتاژ می‌کنند به وجود آورد. طراحی ماشین‌هایی که زندگی افراد را تسهیل می‌بخشند، می‌توانند درآمد بالایی را به همراه داشته باشند. اگر به کار در محیطی رباتیک فکر می‌کنید، باید زبان‌های برنامه نویسی سی  پلاس پلاس پایتون را هم بدانید. این زبان‌ها به صورت آنلاین و فراگیر هستند.

مهندسی هوش مصنوعی

یکی دیگر از مشاغل مهم و پراهمیت که در کلاس یادگیری ماشین   به معرفی آن پرداخته شده است، مهندسی هوش مصنوعی است. یادگیری ماشین زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی به شمار می‌آید.  مهندسان هوش مصنوعی فراوانی وجود دارد که در زمینه ابزارهای یادگیری ماشین حرفه‌ای و برنامه‌ها مشغول به فعالیت هستند. این مهندسان می‌توانند مدل‌های یادگیری ماشین را توسعه داده و اصلاح کنند.

 از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تشخیص تصویر استفاده شده و با تخصص در یادگیری ماشین برنامه‌های مختلف را توسعه بخشند. اگر شما هم به این حرفه علاقمند هستید باید عنوان کنیم که داشتن مهارت در زبان‌های برنامه نویسی همانند پایتون، جاوا و همچنین دانش در جبر خطی آمار از واجبات به شمار خواهد آمد.

تحلیلگر امنیت سایبری

احتمالاً با شنیدن نام تحلیلگران امنیت سایبری متوجه موقعیت شغلی آنها شده باشید. وظیفه اصلی آنها کشف راه‌هایی برای دفاع از زیرساخت‌ها و دارایی‌های دیجیتال یک شرکت است. آنها از فناوری‌های مختلف همانند فناوری‌های مبتنی بر یادگیری ماشین استفاده کرده تا بتوانند این زیرساخت‌های امنیتی را تقویت کنند. به دلیل پر اهمیت بودن این شغل، تحلیلگر امنیت سایبری باید حجم زیادی از داده‌ها را جمع آوری و مطالعه کند. این عملیات منعکس کننده آسیب پذیری‌ها و تهدیداتی بوده که ممکن است یک شرکت با آن مواجه شود.

 اگر پیشینه‌ای در یادگیری ماشین داشته و علاقمند به کار در امنیت سایبری هستید، می‌توانید الگوریتم‌های قدیمی را در سازمان‌ها ارتقا یا تغییر داده یا اینکه خودتان آنها را از اول طراحی نمایید. نقش حیاتی تحلیلگران امنیت سایبری باعث افزایش حقوق آنها در سازمان‌ها می‌گردد.

شغل دانشمندی داده

فردی که در دوره Machine Learning  به عنوان دانشمند داده شناخته شده، وظیفه تجزیه و تحلیل داده، پردازش، مدل سازی و تفسیر داده‌ها را دارد تا به طراحی و ساخت برنامه‌های کاربردی کمک کند. همچنین دانشمند داده به اتخاذ تصمیمات تجاری برای شرکت‌ها و سازمان‌ها کمک فراوانی می‌کند. به عنوان یک دانشمند داده شما این پتانسیل را خواهید داشت که یکی از مفیدترین اعضای تیم در شرکت خود باشید. چرا که ایده‌ها و پیشنهادات شما به طور خاص بر اساس داده‌های تحلیل شده هستند.

 دانشمند داده که در کار خود از یادگیری ماشین استفاده می‌کند، الگوریتم‌هایی را می‌سازد که با کمک آن می‌توان الگویی به دست آورد که تحلیل داده را اصولی‌تر کند. اهمیت حضور دانشمندان داده در سازمان‌ها را میزان حقوق آنها اثبات خواهد کرد. با توجه به نقش مهم دانشمندان داده در سازمان‌ها، انتظار حقوق و دستمزد آنها خیلی بالاتر می‌رود.

موقعیت شغلی توسعه دهنده نرم‌افزار در کلاس یادگیری ماشین  

در میان تمام فرصت‌های شغلی برای یادگیری ماشین، شغلی به عنوان توسعه دهنده نرم‌افزار وجود دارد. توسعه دهندگان نرم‌افزار برنامه‌هایی را برای استفاده از دسکتاپ و موبایل همچنین سیستم عامل‌های مهم طراحی کرده و خواهند کرد. یادگیری ماشین به توسعه دهندگان نرم‌افزار کمک کرده تا داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و به کمک این داده‌ها پیش بینی کنند که کاربران چگونه به ویژگی‌های خاص یک برنامه واکنش نشان دهند. علاوه بر این می‌توان برنامه‌ها و نرم‌افزارها را به گونه‌ای طراحی نمود که کاربر می‌خواهد. البته که تعامل با آنها نیز آسان‌تر و بهتر خواهد بود.

 به طور کلی توسعه دهندگان نرم‌افزار در یکی از سه حیطه قرار گرفته و هر کدام بر روی بخش خاصی از فرایند توسعه تمرکز خواهند داشت. حال اگر شما دوست دارید که وارد حوزه توسعه نرم‌افزار به کمک یادگیری ماشین شوید، باید ابزارها و زبان‌های مورد استفاده در این حیطه را به خوبی فرا گیرید. تمرکز بر یادگیری برنامه نویسی، ابزارها و زبان‌های برنامه نویسی به شما کمک کرده که در استخدام به عنوان یک توسعه دهنده نرم‌افزار خیلی بهتر پیش روید. البته تسلط بر دوره بینایی ماشین و پردازش تصویر هم در این زمینه کمک کننده است.

دوره Machine Learning دپارتمان ICT شعبه مرکزی مجتمع فنی تهران

کلاس یادگیری ماشین   یکی از مهم‌ترین دوره‌های دپارتمان مجتمع فنی تهران به شمار آمده که محتوای دوره شامل مفاهیم پایه، یادگیری ماشین، الگوریتم‌های اصلی مانند رگراسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی است. این دوره  به طور دقیق محتوای جامع و کاملی را ارائه می‌دهد. از مهمترین زبان‌های برنامه نویسی در حوزه دوره یادگیری ماشین، زبان پایتون بوده و کتابخانه‌های مهم و اساسی در آن به کار برده می‌شود. در این دوره از اساتید با تجربه و زبده کمک گرفته شده تا بتوانند دانش و مهارت خود را به طور اصولی و دقیق انتقال دهند.

 در نهایت مهارت آموز بتواند با استفاده از این دانش تجربه فراوانی کسب کند. پس از پایان دوره گواهینامه معتبر و بین‌المللی به مهارت آموز اعطا گردیده که این گواهینامه دو زبانه بوده و از آن می‌توان در خارج از کشور برای کسب درآمدهای دلاری استفاده نمود.

سوالات متداول کلاس یادگیری ماشین

در این بخش از مطلب دوره Machine Learning به بررسی سوالات پر تکرار شما می‌پردازیم.

پیش‌نیازهای کلاس یادگیری ماشین   چیست؟

معمولاً شامل آشنایی با برنامه‌نویسی پایه ترجیحاً Python  و دانش پایه ریاضی و آمار است.

آیا نیاز به تجهیزات خاصی دارم؟

معمولاً یک لپ‌تاپ با مشخصات متوسط کافی است.

آیا دوره به صورت حضوری برگزار می‌شود یا آنلاین؟

بسته به سیاست‌های موسسه، ممکن است به صورت حضوری، آنلاین یا ترکیبی باشد.

محتوای اصلی دوره چیست؟

معمولاً شامل مفاهیم پایه ML، الگوریتم‌های اصلی، کار با داده‌ها و ارزیابی مدل‌هاست.

آیا در پایان دوره گواهینامه اعطا می‌شود؟

بله، پس از قبولی در آزمون و کسب نمره 60 از 100 گواهینامه بین المللی  و  دو زبانه اعطا می‌گردد.

آیا این دوره برای ورود به بازار کار کافی است؟

این دوره معمولاً پایه خوبی فراهم می‌کند، اما تمرین و یادگیری مستمر نیز مهم است.