Apprendre à devenir un ingénieur en apprentissage automatique: un guide pour les débutants

L’apprentissage automatique est un élément essentiel des systèmes d’intelligence artificielle, rendant l’IA plus efficace aujourd’hui. De nombreuses grandes entreprises utilisent l’apprentissage automatique pour prédire les résultats de leur entreprise, développer des produits nouveaux et améliorés et automatiser les processus.


Par conséquent, les entreprises qui déploient des solutions d’IA ont besoin d’ingénieurs en apprentissage automatique pour tirer le meilleur parti de ces systèmes. Alors, comment démarrer une carrière dans ce domaine passionnant ? Voici comment devenir ingénieur en machine learning.


Qui sont les ingénieurs en machine learning et que font-ils ?

Un ingénieur en apprentissage automatique est un professionnel de l’informatique qui développe des algorithmes qui permettent aux systèmes d’IA d’apprendre à partir des données d’entrée et de faire automatiquement des prédictions à l’aide des données. Les ingénieurs en apprentissage automatique travaillent avec des scientifiques des données pour transformer les données en informations exploitables (algorithmes) pour les systèmes d’IA.

Dans un cadre organisationnel, la responsabilité ultime des ingénieurs en apprentissage automatique est de concevoir et de mettre en œuvre des modèles d’apprentissage automatique et d’améliorer ceux qui existent déjà. Ils analysent et organisent de grandes quantités de données, vérifient la qualité des données, sélectionnent les ensembles de données et les méthodes de représentation appropriés et transforment les données en algorithmes d’apprentissage automatique.

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De plus, les ingénieurs en apprentissage automatique conçoivent et testent divers systèmes, recherchent et mettent en œuvre des algorithmes et des outils d’apprentissage automatique, et effectuent la formation et le recyclage des systèmes. De plus, ils étendent les bibliothèques ML et développent des applications d’apprentissage automatique en fonction des besoins des clients.

Comment devenir ingénieur en apprentissage automatique

Comme toute autre profession, vous devez répondre à certains critères avant de devenir ingénieur en machine learning. Avec une pure détermination, vous pouvez devenir un ingénieur en apprentissage machine recherché ; tout ce que vous avez à faire est de suivre ces étapes.

1. Apprenez à coder avec Python

Une vue aérienne des mains tapant sur un ordinateur portable avec un code de programmation vert affiché à l'écran

L’apprentissage automatique implique beaucoup de programmation. Par conséquent, vous devez maîtriser les principaux langages de programmation tels que Python, C++ et Java. Cependant, vous pouvez commencer avec un seul langage de programmation, afin de garder votre cerveau exempt de jargon. Python est un langage de programmation assez simple pour débuter.

Plus loin, algorithmes d’apprentissage automatique incontournables sont utilisés pour développer des systèmes d’apprentissage automatique, tels que des algorithmes d’apprentissage en profondeur. Par conséquent, une bonne formation en algorithmes d’apprentissage automatique vous sera très utile en tant qu’ingénieur en apprentissage automatique.

2. Suivez des cours en science des données et en génie logiciel

Comme toute autre profession technique, vous devez apprendre les aspects techniques du travail et les compétences techniques requises pour devenir ingénieur en apprentissage automatique. Par conséquent, vous devez avoir une formation solide.

Étant donné que les ingénieurs en apprentissage automatique travaillent généralement avec des données et des logiciels, un diplôme en génie logiciel ou en science des données est un bon point de départ. De plus, les ingénieurs en apprentissage automatique doivent posséder des compétences avancées en mathématiques et en statistiques, car celles-ci les aident à analyser les données et à développer des algorithmes d’apprentissage automatique, ce qui reproduit le besoin d’un diplôme universitaire.

De plus, vous pouvez suivre des cours en ligne sur l’apprentissage automatique pour acquérir des connaissances spécifiques dans le domaine. Voici quelques-uns des meilleurs cours en ligne sur l’apprentissage automatique pour vous aider à démarrer :

3. Inscrivez-vous à des Bootcamps et travaillez sur des projets réels

Capture d'écran du Springboard ML Bootcamp

Les bootcamps sont un excellent moyen d’acquérir rapidement une expérience pratique dans un domaine. En vous inscrivant à des bootcamps, vous commencez à travailler sur des projets qui vous permettent d’acquérir une expérience de terrain, ce qui est d’une importance capitale pour les employeurs.

De plus, les bootcamps sont particulièrement importants car ils vous aident à acquérir les compétences et les connaissances techniques requises tout en acquérant simultanément une expérience pratique. De plus, un bootcamp est un bon moyen de se constituer un bon portfolio.

De même, vous pouvez entreprendre des projets personnels et développer des solutions d’apprentissage automatique pour des situations réelles. Voici quelques-uns idées de projets d’apprentissage automatique pour les débutants. Voici quelques-uns des meilleurs bootcamps pour consolider votre compréhension des concepts et pratiques essentiels de l’apprentissage automatique.

4. Obtenez des certifications professionnelles

L’obtention d’une certification professionnelle est un excellent moyen de booster votre carrière en tant qu’ingénieur en apprentissage automatique. De plus, il est plus facile pour les meilleures entreprises de vous considérer pour un emploi lorsque vous possédez des certificats d’institutions de premier plan, car cela démontre votre formation technique et vos compétences dans le domaine.

Augmentez donc votre valeur dans l’industrie en acquérant des certifications professionnelles. Vous pouvez obtenir des certificats professionnels lorsque vous suivez un programme de certification, une formation ou un examen professionnel organisé dans le domaine. Consultez ces programmes pour devenir un professionnel certifié en apprentissage automatique.

5. Rejoignez des communautés professionnelles et construisez votre réseau

Texte LinkedIn

Les ingénieurs en apprentissage automatique travaillent dans des équipes de scientifiques des données, d’ingénieurs en logiciel et d’autres professionnels techniques. La mise en réseau avec d’autres professionnels de l’industrie est donc essentielle à votre succès en tant qu’ingénieur en apprentissage automatique.

Les avantages d’adhérer à une association professionnelle et de réseauter au sein de l’industrie sont considérables. D’une part, il vous aide à rester au fait des dernières tendances de l’industrie et à trouver des opportunités de développement de carrière. Alors, trouvez un groupe de professionnels de l’industrie avec qui vous joindre et réseauter.

LinkedIn, MeetUp et Jobcase sont d’excellents endroits pour rechercher ces connexions. Construire des relations professionnelles sur une plateforme comme LinkedIn est assez simple, quelle que soit l’utilisation que vous en faites Les fonctionnalités de LinkedIn peuvent vous aider à accroître votre présence plus rapide.

6. Postulez pour des rôles d’ingénierie d’apprentissage automatique

La dernière étape pour devenir ingénieur en apprentissage automatique consiste à obtenir un emploi en apprentissage automatique. Et pour y parvenir, vous devez rédiger un CV technique qui met en valeur votre expérience sur le terrain ou présenter un portfolio engageant. Rédiger un CV peut être accablant, mais ce guide continue comment rédiger un CV technique vous facilitera la tâche.

En tant qu’ingénieur débutant en apprentissage automatique, vous pouvez commencer par des rôles juniors pour acquérir une expérience industrielle. Gravissez ensuite les échelons au fur et à mesure que vous gagnez en confiance pour assumer des projets et des rôles plus importants.

Construisez une carrière en tant qu’ingénieur en apprentissage automatique maintenant

Les applications d’apprentissage automatique sont sur une trajectoire de croissance car de nombreuses entreprises cherchent à tirer parti de leur potentiel de développement commercial et d’avantage concurrentiel. Des entreprises de premier plan telles que Google et Netflix font de l’apprentissage automatique une partie intégrante de leurs opérations.

Cette augmentation de l’utilisation de l’apprentissage automatique entraîne une augmentation de la demande d’ingénieurs en apprentissage automatique. Par conséquent, c’est maintenant l’occasion de démarrer une carrière dans l’apprentissage automatique en suivant les étapes décrites dans cet article.

Mathieu

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