机器学习认证是在技术领域建立成功职业生涯的最佳选择之一。目前不仅对这些技能的需求量很大，而且未来几年对机器学习工程师操作机器学习工具和技术的需求也将大幅增加。
让我们看一些统计数据，以了解机器学习的重要性及其对世界的影响。
  • 目前，LinkedIn 上有超过 1,33,000 个美国机器学习职位。
  • 在机器学习技术的采用方面，北美处于领先地位。近 80% 的非洲人熟悉机器学习技术。
  • 十多个国家 15 个行业的企业高管将机器学习工具作为关键的业务组件。
  • 更多行业愿意投资机器学习，尤其是银行、IT 和制造业。这些行业的机器学习预算增加了 25%。
  • 各行业热衷于采用机器学习技术来实现安全目的、业务分析、增加收入和性能分析。全球超过 4400 家公司已在机器学习领域投资超过 31 亿美元。
  • 此外，2019年机器学习被Indeed评为美国最佳工作，平均基本年薪为146,085美元。此外，机器学习岗位大幅增长 344%。
上述统计数据帮助我们得出结论，机器学习是一个不断发展的领域，范围广阔，为熟练的候选人提供了大量的职业机会。
如果您对机器学习感兴趣并希望在该领域发展事业，您可以按照以下步骤操作。
步骤1：研究机器学习、其概念、用途、影响以及各种机器学习技术。您可以阅读有关机器学习的博客、文章或研究论文。
第2步： 如果您是应届毕业生，您可以攻读机器学习硕士学位。对于专业人士来说，最好报名参加在线机器学习课程或机器学习认证课程。
步骤3： 参与项目、部署自己的项目或参加实习以获得相关经验。
步骤4： 一旦您掌握了相关技能并获得了丰富的经验，您就可以将它们全部添加到您的简历中并开始申请机器学习工作。
机器学习与数据科学和人工智能技术重叠。因此，获得广泛的技能将为您带来额外的优势，使您有资格胜任大多数机器学习工作。以下是一些最受欢迎的 ML 技能：
  • 编程
  • 大数据分析
  • Hadoop软件
  • 解决问题的能力
  • 批判性思维能力
  • 神经网络架构
  • 信号处理技术
  • 数据建模
  • 统计数据
  • 可能性
2020 年，全球机器学习市场规模为 73 亿美元。到 2024 年，预计机器学习市场规模将以 43% 的复合年增长率增长，达到 306 亿美元。到 2027 年，全球机器学习市场预计将达到 1170 亿美元。
在过去几年中，机器学习工具在全球多个领域获得了大量资金：
- ML 应用程序已获得 280 亿美元的资金
- 智能机器人、计算机视觉平台和语言处理工具已获得约 70 亿美元资金
机器学习技术拥有广泛的目标受众，包括云服务提供商、网络运营商、数据专业人员、物联网制造商、培训提供商等。因此，机器学习领域有广泛的职业机会。该领域一些最受欢迎的工作是：

1. 机器学习工程师

机器学习工程师的主要工作是设计和开发 ML 平台、运行软件测试和执行 ML 算法。他们还对各种机器学习算法进行深入研究。机器学习工程师是统计分析师大师。
薪水： 美国机器学习工程师的平均年薪为 140,308 美元。

2. 数据科学家

许多公司聘请机器学习领域的数据科学家来部署数据模型。数据科学家处理大量结构化和非结构化数据，旨在找到隐藏在其中的有意义的模式。他们与数据分析师和 BI 开发人员密切合作，将这些见解转化为业务就绪的信息。
薪水： 美国数据科学家的平均年薪为 117,168 美元。

3.云架构师

机器学习是云解决方案不可或缺的一部分。因此，云架构师必须具备相关的机器学习技能。云架构师的角色需要构建云计算策略，包括前端和后端开发以及管理云应用程序。
薪水： 云架构师的平均年薪为 128,418 美元。