5개의 초급 머신 러닝 직업
빠르게 확장되고 있는 기계 학습 분야는 통계적인 방법과 데이터 분석을 사용하여 컴퓨터에게 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습하고 예측하거나 판단하는 방법을 가르칩니다.
기업과 산업이 기계 학습의 유용성을 점점 더 이해하면서, 기계 학습에 대한 입문 수준의 전문 지식을 가진 직원에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 기계 학습 분야에서 경력을 시작하고자 하는 사람들에게 흥미로운 기회를 제공하는 다섯 가지 입문 수준의 직무가 있습니다.
기계 학습 엔지니어
- 역할: 기계 학습 엔지니어는 기계 학습 모델과 시스템을 개발, 배포, 유지 보수합니다.
- 필요 기술: 강력한 프로그래밍 기술 (Python, R 등), 기계 학습 알고리즘과 프레임워크에 대한 지식, 데이터 전처리, 모델 평가 및 배포.
- 학위: 컴퓨터 과학, 데이터 과학 또는 관련 분야에서의 학사 학위 이상.
- 취업 기회: 기계 학습 엔지니어는 기술, 금융, 의료 및 전자 상거래 등 다양한 산업에서 일할 수 있습니다. 기존 회사 및 스타트업에서 기회가 제공됩니다.
기계 학습 엔지니어가 되기 위해 얼마나 많은 수학이 필요한가요? 이것은 사람들이 가장 자주 묻는 질문입니다. 몇 년 전에는 하위 레벨의 수학 세부 사항을 이해하는 것이 중요했습니다. 오늘날에도 수학은 연구자로 성장하고자 하는 경우에 필수적입니다. pic.twitter.com/5rrYQmUkPz
— Santiago (@svpino) June 26, 2023
데이터 과학자
- 역할: 데이터 과학자는 복잡한 데이터 세트를 분석하고 해석하여 통찰력을 얻고 예측 모델을 구축합니다.
- 필요 기술: 프로그래밍 능력 (Python, R 등), 통계 분석, 데이터 시각화, 기계 학습 알고리즘 및 데이터 조작에 능숙함.
- 학위: 데이터 과학, 컴퓨터 과학, 통계학 또는 관련 분야에서의 학사 학위 이상.
- 취업 기회: 데이터 과학자는 금융, 의료, 마케팅 및 기술 등 다양한 산업에서 수요가 있습니다. 스타트업부터 대기업까지 다양한 회사에서 데이터 과학 인재를 활발히 찾습니다.
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인공 지능 연구원
- 역할: 인공 지능 연구원은 연구와 개발을 통해 인공 지능 분야를 발전시킵니다.
- 필요 기술: 기계 학습 알고리즘에 대한 깊은 지식, TensorFlow, PyTorch와 같은 딥 러닝 프레임워크에 대한 강력한 지식, 프로그래밍 기술, 데이터 분석 및 문제 해결 능력.
- 학위: 컴퓨터 과학, 인공 지능 또는 관련 분야에서의 석사 학위 또는 박사 학위.
- 취업 기회: 인공 지능 연구원은 학계나 연구 기관에서 일할 수 있으며 기술 회사의 연구 팀에 합류할 수 있습니다. 공공 및 사적 부문에서 모두 위치가 있습니다.
기계 학습 컨설턴트
- 역할: 기계 학습 컨설턴트는 기업이 기계 학습 솔루션을 구현하는 데 도움과 전문 지식을 제공합니다.
- 필요 기술: 기계 학습 개념에 대한 견고한 이해, 데이터 분석, 프로젝트 관리, 커뮤니케이션 기술 및 비즈니스 요구 사항을 기술적인 솔루션으로 전환하는 능력.
- 학위: 컴퓨터 과학, 데이터 과학, 비즈니스 분석 또는 관련 분야에서의 학사 학위 이상.
- 취업 기회: 기계 학습 컨설턴트는 컨설팅 회사, 기술 회사 또는 독립 컨설턴트로 일할 수 있습니다. 기계 학습을 도입하려는 다양한 산업에서 기회가 있습니다.
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데이터 엔지니어
- 역할: 데이터 엔지니어는 대용량 데이터 세트의 효율적인 저장, 처리 및 검색을 보장하기 위해 데이터 인프라를 설계 및 유지 보수합니다.
- 필요 기술: 프로그래밍 능력 (Python, SQL 등), 데이터베이스 시스템, 데이터 파이프라인, AWS, Azure, GCP와 같은 클라우드 플랫폼 및 데이터 웨어하우징에 대한 능숙함.
- 학위: 컴퓨터 과학, 소프트웨어 엔지니어링 또는 관련 분야에서의 학사 학위 이상.
- 취업 기회: 데이터 엔지니어는 기술, 금융 및 의료 등 다양한 산업에서 높은 수요가 있습니다. 대기업과 스타트업 모두 대량의 데이터를 처리하기 위해 데이터 엔지니어링 전문 지식을 필요로 합니다.
위에서 언급한 필요 기술, 학위 및 취업 기회는 일반적인 가이드라인이며, 특정 회사, 역할 및 지역에 따라 다를 수 있습니다. 기계 학습 분야에서 경력을 쌓기 위해 특정 직무 요구 사항에 맞게 기술과 자격을 조사하고 맞춤화하는 것이 좋습니다.
