Đây Là Lý Do Tại Sao Bạn Cần Có Kỹ Năng Python Với Tư Cách Là Kỹ Sư Máy Học

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được sử dụng trong lĩnh vực học máy. Những gã khổng lồ công nghệ như Spotify, Amazon,... phụ thuộc rất nhiều vào Python để hỗ trợ các hoạt động máy học của họ và xây dựng các sản phẩm hiệu quả hơn. Netflix sử dụng Python để tạo và quản lý các thuật toán đề xuất, thuật toán cá nhân hóa và thuật toán tiếp thị. Từ chế tạo robot đến máy học, nhiều khoản đầu tư vào AI của Google cũng phụ thuộc vào Python.

Nếu bạn muốn tìm hiểu cách áp dụng các kỹ năng lập trình Python trong ngữ cảnh của các ứng dụng AI, thì Trại huấn luyện kỹ thuật máy học mở rộng UC San Diego có thể giúp ích. Thông qua học tập dựa trên dự án, thực hành, bạn sẽ khám phá các công cụ và thư viện chính dựa trên Python bao gồm ngăn xếp kỹ thuật máy học và sử dụng chúng để triển khai các hệ thống máy học vào sản xuất.

Đọc tiếp để tìm hiểu thêm về cách các kỹ sư máy học sử dụng Python và lý do tại sao ngôn ngữ này lại thống trị bối cảnh máy học ngày nay.

Khái niệm cơ bản về Python

Python là ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng với cú pháp đơn giản, ngắn gọn, ưu tiên khả năng đọc. Trên thực tế, cú pháp của Python dựa trên cú pháp của ngôn ngữ tiếng Anh, nghĩa là những người nói tiếng Anh có thể thấy Python đơn giản và dễ tiếp cận hơn các ngôn ngữ lập trình khác.

Tính đơn giản của Python cho phép các nhà phát triển nhanh chóng thực hiện các thay đổi đối với chương trình. Vì ngôn ngữ này không yêu cầu biên dịch lại mã nguồn nên các lập trình viên Python tận hưởng chu trình chỉnh sửa-kiểm tra-gỡ lỗi nhanh chóng và có thể nhanh chóng đánh giá kết quả công việc của họ.

Python là một phần mềm nguồn mở miễn phí tải xuống và sử dụng. Tài liệu Python, tài nguyên giáo dục và hỗ trợ chung cũng có sẵn rộng rãi trong cộng đồng Python, bao gồm cả người mới bắt đầu và các chuyên gia. Python cũng là một ngôn ngữ có khả năng mở rộng cao và có thể được sử dụng để viết mã cho các dự án quy mô lớn và nhỏ - bao gồm cả các thuật toán máy học.

Cách các kỹ sư máy học sử dụng Python

Python được sử dụng để triển khai các mô hình và hệ thống máy học. Trong bối cảnh phát triển AI, sự đơn giản của Python là một điểm cộng lớn. Cấu trúc rõ ràng và ngắn gọn của nó cho phép các kỹ sư máy học tập trung vào nội dung của các vấn đề ML hơn là viết mã, giúp tăng tốc độ phát triển. Với Python, các kỹ sư máy học có thể nhanh chóng kiểm tra các thuật toán trước khi triển khai.

Các kỹ sư máy học cũng sử dụng nhiều khung và thư viện Python, bao gồm:

• Matplotlib và Seaborn. Các kỹ sư máy học thường xuyên cần thực hiện phân tích dữ liệu khám phá để đánh giá thuật toán nào sẽ áp dụng cho tập dữ liệu. Các thư viện Python này giúp các kỹ sư máy học trực quan hóa và xác định xu hướng trong dữ liệu.
• Pandas. Các kỹ sư máy học sử dụng thư viện này để thao tác và phân tích dữ liệu. Dữ liệu cung cấp nhiên liệu cho máy học và mọi kỹ sư máy học phải làm sạch, xử lý và chuyển đổi dữ liệu để tạo ra thông tin chi tiết chất lượng cao.
• Scikit-học. Gói Python này giúp các kỹ sư máy học triển khai các thuật toán được giám sát và không được giám sát. Scikit-learning bao gồm các thuật toán phân loại, phân cụm và hồi quy. Các kỹ sư máy học cũng sử dụng công cụ này để chấm điểm các thuật toán về chức năng và chia dữ liệu mô hình hóa thành các bộ kiểm tra và đào tạo.
• Keras và TensorFlow. Các kỹ sư máy học sử dụng Keras và TensorFlow để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học cũng như mạng lưới thần kinh sâu.

Các kỹ sư máy học dựa vào hệ sinh thái thư viện rộng lớn của Python để quản lý và hiểu dữ liệu của họ—đồng thời để triển khai các giải pháp AI trong sản xuất.

Triển vọng công việc Kỹ thuật máy học

Nhu cầu về cả kỹ năng học máy và lập trình Python đang gia tăng trong các ngành công nghiệp. Trong năm qua, nhân viên tại các công ty được xếp hạng hàng đầu của LinkedIn đã phát triển những kỹ năng đó lần lượt là 23% và 25%. Trong báo cáo Việc làm mới nổi năm 2021, LinkedIn cũng liệt kê Python là một kỹ năng quan trọng đối với những người thực hành AI.

Từ chăm sóc sức khỏe đến thương mại điện tử và tài chính, học máy đang thúc đẩy tăng trưởng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Thật vậy, trí tuệ nhân tạo được xếp hạng là kỹ năng được yêu cầu nhiều thứ hai trong năm 2022.

Các công ty dựa vào các kỹ sư máy học để khai thác và tận dụng sức mạnh của dữ liệu lớn nhằm tối ưu hóa hoạt động của họ, giảm chi tiêu và giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp. Trong đại dịch vi-rút corona, các doanh nghiệp đã dựa vào AI để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của người tiêu dùng và tránh khỏi sự gián đoạn trong tương lai - điều này dẫn đến việc tuyển dụng AI tăng 32% từ năm 2019 đến năm 2022.

Ngày nay, có hơn 44.000 công việc kỹ thuật máy học cấp đầu vào được liệt kê trên LinkedIn. Theo Thật vậy, mức lương cơ bản trung bình cho một kỹ sư máy học là 140.278 đô la và các lợi ích phổ biến bao gồm quyền chọn mua cổ phiếu, lịch làm việc linh hoạt, hỗ trợ đi lại và thời gian nghỉ có lương không giới hạn.

Sẵn sàng để bắt đầu sự nghiệp kỹ thuật máy học của bạn?

Nếu bạn đã có kinh nghiệm trước đây về công nghệ phần mềm/khoa học dữ liệu hoặc kiến ​​thức nâng cao về Python và muốn chuyển sang lĩnh vực kỹ thuật máy học, thì Chương trình đào tạo Kỹ thuật máy học mở rộng của UC San Diego có thể giúp ích.

Thông qua hình thức học trực tuyến 100% do người cố vấn hướng dẫn, bạn sẽ thành thạo các kỹ năng ứng dụng mà bạn cần để được tuyển dụng sau sáu tháng. Là sinh viên Chương trình đào tạo kỹ thuật máy học mở rộng của UC San Diego, bạn sẽ có được kinh nghiệm thực hành thông qua hơn 15 dự án nhỏ được thiết kế để củng cố các khái niệm kỹ thuật cộng với một dự án quan trọng nhất để giới thiệu trong danh mục đầu tư chuyên nghiệp của bạn.

Sau khi hoàn thành chương trình đào tạo, bạn sẽ có thể triển khai các thuật toán máy học và xây dựng một ứng dụng máy học hoàn chỉnh.

Thực hiện bước đầu tiên hướng tới sự nghiệp kỹ thuật máy học của bạn và khám phá Chương trình đào tạo kỹ thuật máy học mở rộng UC San Diego ngay hôm nay. Những người có kinh nghiệm về kỹ thuật phần mềm hoặc khoa học dữ liệu trước đây được khuyến khích đăng ký.

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Tham khảo các bài viết cùng chủ đề: