8 bước dẫn tới thành công trong sự nghiệp Machine Learning

Machine learning là thuật ngữ hot nhất hiên nay, với các thuật toán thông minh được sử dụng ở khắp mọi nơi từ email đến ứng dụng điện thoại cũng như các chiến dịch tiếp thị. Nếu bạn đang tìm kiếm một lĩnh vực trong IT với tiềm năng lớn thì smart machines/artificial intelligence sẽ là một lựa chọn tuyệt vời.

Sau đây là một số điều bạn có thể bắt đầu làm hôm nay để chuẩn bị bản thân cho machine learning.

1. Hiểu được machine learning là gì

Điều này nghe có vẻ hiển nhiên nhưng nó rất quan trọng. “Có kinh nghiệm và hiểu biết về machine learning là gì cũng như nắm vững các môn toán cơ bản đằng sau nó. Hiểu rõ và có kinh nghiệm thực tiễn với công nghệ chính là chìa khóa” – Florian Douetteau, CEO của Dataiku, nhấn mạnh.

2. Hãy tò mò

Machine learning và AI là những công nghệ sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ trong tương lai. Do đó bạn sẽ cần có sự tò mò và yêu thích học tập để có thể bám trụ với chúng.

“Machine learning, theo nhu cầu, đã phát triển khá nhanh chóng trong vài năm qua với các kỹ thuật, công nghệ, ngôn ngữ và framework mới. Điều này khiến mọi người rất háo hức muốn học”, Douetteau nói.

3. Biến các vấn đề kinh doanh thành các thuật ngữ toán học

Machine learning là một lĩnh vực được thiết kế cho tâm trí logic. Nó kết hợp công nghệ, toán học và phân tích trong kinh doanh thành một. Theo Douetteau – “Bạn cần có khả năng tập trung vào công nghệ rất nhiều và bạn cũng phải hiểu về các vấn đề kinh doanh cũng như những giá trị nó mang lại”

4. Hãy là một thành viên có ích trong nhóm

Một thuật ngữ như “machine learning” có thể khiến chúng ta liên tưởng đến hình ảnh tâm trí của một công nhân đơn độc được bao quanh bởi máy tính và máy móc. Điều đó có thể đúng với 5 năm trước; tuy nhiên, giờ đây developer phải có khả năng làm việc nhóm.

Douetteau giải thích – “Khi làm việc trong machine learning thì bạn sẽ có nhiều khả năng phải làm việc nhóm. Vì vậy, nó có nghĩa là bạn phải sẵn sàng tương tác với doanh nghiệp và trở thành một thành viên tích cực cống hiến của đội.

5. Có một nền tảng về phân tích dữ liệu

Các nhà phân tích dữ liệu đang ở vị trí hoàn hảo để chuyển sang sự nghiệp machine learning như là bước tiếp theo của họ. Đó là vì “khía cạnh quan trọng của machine learning là tư duy phân tích. Bạn cần phải hiểu những gì hiệu quả và những gì không cũng như các ngoại lệ cần biết” – Douetteau nói – “Ngoài ra, tôi tin rằng khả năng chia sẻ thông tin một cách dễ hiểu là khá quan trọng”.

6. Học Python và cách sử dụng machine learning library

Douetteau khuyến cáo học Python. Sau đó, đi sâu vào machine learning library

: “Scikit-learning và Tensor Flow khá nổi tiếng trong lĩnh vực này”.

7. Tham gia các khóa học trực tuyến hoặc tham gia khóa đào tạo khoa học dữ liệu

Mục tiêu của bạn ở đây là mở rộng các kỹ năng liên quan đến machine learning càng nhiều càng tốt. Douetteau đưa ra một số gợi ý cụ thể: “bắt đầu học bằng cách kết hợp các khóa học trực tuyến. Một cách tiếp cận khác, nếu bạn có thời gian và tiền bạc, là đi đến một bootcamp khoa học dữ liệu để đẩy nhanh quá trình học tập. “

8. Có được kiến ​​thức về ngành bạn muốn làm việc

Douetteau giải thích: “Bạn thực sự cần một chút thời gian để hiểu được sản phẩm là gì. Hiểu được cách vận chuyển hoạt động và những gì có thể thất bại.”

Bạn không cần phải là một chuyên gia nhưng phải hiểu về một số vấn đề trong kinh doanh.

Từ điện thoại thông minh đến chatbots, nhu cầu machine learning và AI sẽ chỉ tăng lên. Do đó, đây là thời điểm tuyệt vời để developer bắt đầu bỏ công theo đuổi thị trường đầy tiềm năng này.

Techtalk via Forbes