چگونه با کارآموزی، یادگیری ماشین را شروع کنیم؟

یکی از بهترین راه‌ها برای دستیابی به موقعیت شغلی در هر صنعتی، انجام دوره کارآموزی است. این امر به ویژه در فضای تکنولوژی که به سرعت در حال تغییر است، اهمیت زیادی دارد و مسیر رسیدن به یک شغل حرفه‌ای را برایتان هموار می‌کند. کارآموزی یادگیری ماشین به شما این شانس را می‌دهد که مستقیماً از مهندسان یادگیری ماشین کار را یاد بگیرید و آموخته‌های تئوری را به صورت تجربه‌ی عملی ارزشمندی مرور کنید. علاوه بر اینکه دوره‌ی کارآموزی در ایجاد یک شبکه حرفه‌ای قوی نیز به شما کمک می‌کند، می‌توانید از پروژه‌هایی که در دوران کارآموزی انجام می‌دهید در رزومه‌ی کاری خود استفاده کنید. بنابراین اگر تصمیم دارید دوره‌ی کارآموزی یادگیری ماشین را بگذرانید برای آگاهی از مهارت‌ها و محیط کاری آن با این مقاله همراه باشید.

مهندس یادگیری ماشین کیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) رشته ای از علوم کامپیوتر است که با استفاده از داده‌ها و ایجاد الگوریتم، به کسب یک بینش درست از داده‌ها و تصمیم‌گیری‌ در صنایع مختلف کمک می‌کند. بنابراین کارآموز یادگیری ماشین معمولا به شرکت، در توسعه الگوریتم‌ها یا بهبود آنها کمک می‌کنند. در واقع این شغل مجموعه‌ای از فعالیت‌ها است که شامل تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده می‌شود. این فعالیت‌ها در نتیجه به ایجاد مؤلفه‌های نرم‌افزاری منتهی می‌شود که می‌توانند با حداقل نظارت انسانی کار کنند و به پیش‌بینی‌های دقیق و مهمی برای ادامه‌ی یک فرآیند برسند.

الزامات شغلی کارآموز یادگیری ماشین چیست؟

برای اینکه بتوانید به عنوان کارآموز یادگیری ماشین شروع به کار کنید نیاز است تا به دو دسته از مهارت‌ها با عنوان مهارت‌های سخت (مهارت‌های فنی و تخصصی) و دوم مهارت‌های نرم که مربوط به ارتباطات و ویژگی‌های فردی می‌باشد، دست یابید. اما به طور کلی در مصاحبه‌های کاری سه مورد زیر توسط کارفرما مورد بررسی قرار می‌گیرد:

1. معمولا انتظار می‌رود که کسانی که برای کارآموزی یادگیری ماشین اقدام می‌کنند دارای تحصیلات در حوزه‌ی علوم کامپیوتر، ریاضیات، آمار یا رشته‌های مرتبط باشند. با این حال تعداد زیادی از متخصصان یادگیری ماشین دارای تحصیلات غیرمرتبط هستند که البته عملکرد بسیار خوبی نیز دارند.
2. آموزش و داشتن تجربه‌ی انجام پروژه، یک امتیاز مثبت و تاثیرگذار تلقی می‌شود. البته در دوره کارآموزی یادگیری ماشین آموزش‌هایی از طرف متخصص ارشد برای کارآموزان در نظر گرفته می‌شود.
3. همچنین در صورتی که گواهینامه‌ها و مجوزهایی را از جاهای معتبر داشته باشید می‌تواند به عنوان یک مزیت موجب برتری شما در رقابت برای کسب موقعیت شغلی یا دوره‌ی کارآموزی یادگیری ماشین شود.

کارآموز یادگیری ماشین چه مهارت‌هایی لازم دارد؟

تقاضای فعلی برای شغل یادگیری ماشین یا کارآموزی در آن، بسیار فراتر از عرضه است. با وجود مزایا و دستمزدهای سطح بالا، کمبود استعدادهای تخصصی و فنی موجب شده تا شرکت‌ها در جذب نیروی مناسب با مشکل رو به رو شوند. بنابراین در حالی که دوره کارآموزی فرصتی است تا مهارت خوبی برای ورود به بازار کار کسب کنید، بایستی قبل از آن در بعضی از مهارت‌ها سطح مناسبی داشته باشید. در ادامه به مهارت‌های اصلی ای که شرکت‌ها انتظار دارند یک کارآموز جدید یادگیری ماشین آن‌ها را داشته باشد؛ اشاره می‌کنیم.

1. زبان های برنامه نویسی

یادگیری ماشینی شاخه‌ای از هوش مصنوعی است، بنابراین دانش زبان‌های برنامه نویسی برای کارآموزان یادگیری ماشین ضروری است. کارفرمایان از کارآموزان انتظار دارند که درک خوبی از حداقل یک زبان برنامه نویسی مانند پایتون یا R را داشته باشند. که البته تسلط بر پایتون برای یادگیری ماشین مناسب‌تر است به طوری که برخی باور دارند پایتون و یادگیری ماشین یک روح در دو بدن هستند! زبان‌های برنامه نویسی Python و R برای ماشین لرنینگ، آمار، Spark و Hadoop برای محاسبات توزیع شده، SQL برای مدیریت پایگاه داده و Apache Kafka برای پیش پردازش داده‌ها از مواردی است که در یادگیری ماشین به کار می‌رود.

2. الگوریتم‌ها

یکی از پایه‌های علم یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها هستند و درک نحوه‌ی عملکرد آنها برای یک دانشمند داده (Data Scientist) ضروری است. دانستن نحوه‌ی ایجاد الگوریتم‌ها و پیاده سازی آنها در یک برنامه کامپیوتری یک مهارت ارزشمند برای کارآموز یادگیری ماشین است. بدیهی است که دانستن همه‌ی الگوریتم‌های رایج در یادگیری ماشین اهمیت بالایی دارد؛ چرا که باید بدانید در چه مواقعی چه الگوریتم‌هایی را اعمال کنید. بیشتر الگوریتم‌های ML به 3 نوع متداول تقسیم می‌شوند: الگوریتم‌های تحت نظارت، بدون نظارت و تقویت‌کننده (در مقاله یادگیری ماشین چیست؟ در مورد هر سه مورد به اختصار توضیح داده شده است). 

3. ریاضیات و آمار

به عنوان کارآموز یادگیری ماشین، ریاضیات از مهمترین ابزار شما به شمار می‌رود. از فرمول‌های مختلف ریاضی در انتخاب الگوریتم صحیح برای داده‌ها، تنظیم پارامترها، سطوح اطمینان تقریبی و... استفاده می‌شود. در واقع بسیاری از الگوریتم‌های ML برنامه‌هایی هستند که از رویه‌های مدل‌سازی آماری مشتق شد‌ه‌اند. یک متخصص یادگیری ماشین باید بداند چگونه از نرم افزارهای آماری مانند R، SPSS و Stata برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و توسعه مدل‌ها استفاده کند. بنابراین داشتن پایه قوی در ریاضیات و به ویژه برخی از موضوعات مهم ریاضی از جمله جبر خطی، احتمال، دانش آماری (برای یادگیری آمار میتوانید به دوره آموزش مقدماتی آمار در پایتون مراجعه کنید)، توانایی تفسیر و به کارگیری فرمول‌ها و مدل‌های ریاضی، حساب چند متغیره، توزیع‌هایی مانند پواسون و غیره بسیار کمک کننده خواهد بود. همچنین به غیر از ریاضیات، داشتن دانش مختصری از مفاهیم فیزیک نیز می‌تواند مفید باشد. 

4. طراحی نرم افزار 

از اهداف یادگیری ماشین ایجاد سیستم‌هایی است که به راحتی با اکوسیستم‌ها و اجزای موجود ادغام شوند. بنابراین کارآموز جدید یادگیری ماشین باید پیش‌زمینه‌ی قوی در API داشته باشد.

5. مدل سازی و ارزیابی دیتا

 تجزیه و تحلیل داده فرآیندی است که در آن حجم زیادی از داده برای یافتن الگوها و نتیجه‌گیری از آن بررسی می‌شوند. همانطور که گفته شد یادگیری ماشین به تجزیه و تحلیل داده‌ها نیاز دارد تا نوع داده‌های مورد نیاز و روش جمع‌آوری آن و در نهایت نحوه‌ی تفسیر داده‌ها مشخص شود. به عنوان یک مختصص یادگیری ماشین، باید در مدل‌سازی و ارزیابی داده‌ها مهارت داشته باشید. مدل‌سازی داده‌ها شامل درک ساختار زیربنایی داده‌ها و سپس یافتن الگوهایی است که با چشم غیرمسلح مشخص نیستند. 

کارآموز یادگیری ماشین چه ویژگی‌هایی شخصیتی دارد؟

به غیر از مهارت‌های فنی و تخصصی برای موفقیت در کارآموزی یادگیری ماشین نیاز است تا  مهارت‌های نرم خود را نیز بهبود بخشید. این مهارت‌ها می‌تواند به میزان قابل قبولی موفقیت شغلی فرد را تضمین کند.

1. مهارت ارتباطی

مهارت‌های ارتباطی خوب می‌تواند دنیایی از تغییر در مسیر شغلی شما ایجاد کند. مهارت‌های ارتباطی می‌توانند به شما کمک کنند تا با دیگران همکاری کنید و ایده‌های خود را به اشتراک بگذارید. همچنین می‌توانید از مهارت‌های ارتباطی برای توضیح مفاهیم پیچیده به دیگران استفاده کنید. یادگیری ماشین شامل همکاری بین بخش‌ها و افراد مختلف در یک تیم است و باید بتوانید داده‌ها و بینش‌های به‌دست‌آمده با استفاده از یادگیری ماشین را به یک تیم غیر فنی، سهامداران یا مشتریان خود منتقل کنید. 

2. یادگیری فعال

فناوری‌های مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به سرعت در حال تغییر و  پیشرفت هستند. بنابراین مهم است که اطلاعات خود را به روز کنید و در محیط‌های مختلف ومرتبط فعال باشید. می‌توانید از منابع به‌روز مانند وبلاگ‌ها و سایت‌های خبری فناوری استفاده کنید. همچنین گنجینه‌ای از منابع رایگان و آنلاین برای بهبود دانش یادگیری ماشین وجود دارد. به عنوان مثال می‌توانید با خواندن مقالاتی مانند Google Bigtable و The Unreasonable Effectiveness of Data اطلاعات خوبی به دست آورید.

3. تفکر انتقادی و خلاق

برای کار در حوزه‌ی یادگیری ماشین داشتن ذهنی تحلیلی حیاتی است. زیرا شما با مجموعه‌ای از اطلاعات سر و کار دارید که نیاز است برای بررسی آنها منطقی فکر کنید و استانداردهای تعیین شده را برای تشخیص الگوها یا نتایج در نظر بگیرید. علاوه بر آن، ارائه‌ی روش‌ها و رویکردهای نوآورانه جدید برای حل مسائل نیز می‌تواند در توسعه‌ي‌ کار موثر باشد.

4. نگرش رو به رشد

کارآموزی روشی است که در طول آن یک شرکت، افراد را برای یک موقعیت شغلی مورد آزمایش قرار می‌دهد. غالبا کارفرمایان به دنبال افرادی هستند که در کنار رشد شرکت به توسعه‌ی فردی خود نیز اهمیت دهند. بنابراین باید در طی دوره با تمام انرژی تلاش کنید که بهترین کار را از خود به نمایش بگذارید و شایستگی خود را ثابت کنید.

برنامه‌ی زمانی کارآموزی مهندس یادگیری ماشین چگونه است؟

بیشتر دوره‌های کارآموزی یادگیری ماشین بین 3 تا 6 ماه طول می‌کشد. هدف کارآموزی این است که شما را برای کار به عنوان یک مهندس یادگیری ماشین تمام وقت آماده کند. بنابراین برنامه‌ی روزانه یک کارآموز یادگیری ماشین بسیار شبیه به یک مهندس تمام وقت یادگیری ماشین است. جدول زمانی کلی کارآموز یادگیری ماشین شامل یک دوره آموزشی، چند پروژه کوچک و سپس یک پروژه نهایی و ارائه است.

ابتدا توسط یک فرد متخصص و مربی با کار یادگیری ماشین آشنا می‌شوید و چالش‌هایی را که با آن رو به رو خواهید بود به شما آموخته می‌شود. در این مرحله، احتمالاً روی پروژه ای  درکنار سایرین فعالیت می‌کنید و  کار ساده ای را به شما محول می کنند. 

سپس پروژه های کوچکی برای کارآموز یادگیری ماشین در نظر گرفته می‌شود تا درک خوبی از نحوه‌ی کارکرد کارها داشته باشد. این پروژه ها می توانند از انجام تحقیقات تا توسعه مدل‌های داده یا عادی سازی داده‌ها تا همکاری با مهندسان نرم افزار و مدیران محصول را شامل شود.

در پایان یک پروژه‌ی نهایی تعیین می‌گردد تا همه‌ی چیزهایی که آموخته شده، جمع بندی گردد. پروژه نهایی معمولا یک پروژه‌ی تجاری واقعی است ​​که شرکت باید آن را ارائه دهد. در این بخش از دوره‌ی کارآموزی، مهم است که ثابت کنید تا آماده‌ی پذیرش کار هستید.

وظایف شغلی کارآموز یادگیری ماشین کدام است؟

کارآموزی یادگیری ماشین دارای طیف گسترده‌ای از مسئولیت‌ها می‌باشد که اصلی‌ترین وظایف شامل موارد زیر است:

1. ایجاد بهترین شیوه‌ها برای جمع آوری، آماده سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها
2. طراحی و اجرای آزمایش‌ها برای آزمودن فرضیه‌ها و بهبود مدل‌ها
3. طراحی و پیاده سازی الگوریتم با استفاده از بسته‌های نرم افزاری 
4. طراحی، پیاده سازی و نگهداری مدل‌ها با استفاده از نرم افزارهای آماری 
5. تفسیر نتایج و ارائه‌ی پیشنهادات بر اساس یافته‌ها
6. بررسی مجموعه‌ی داده‌های موجود برای شناسایی مشکلات احتمالی یا کامل بودن آنها
7. شناسایی منابع جدید داده یا روش‌های جدید برای استفاده از داده‌های موجود برای بهبود نتایج
8. توسعه‌ی مدل‌های جدید یا بهبود مدل‌های موجود با استفاده از تکنیک‌های آماری مانند تحلیل رگرسیون یا الگوریتم‌های خوشه‌بندی
9. توسعه الگوریتم‌های جدید یا بهبود الگوریتم‌های موجود با استفاده از زبان‌های برنامه نویسی.

حقوق و چشم انداز کارآموز یادگیری ماشین چگونه است؟

دستمزد کارآموز یادگیری ماشین به عوامل مختلفی از جمله سطح تحصیلات، میزان تجربه و نوع شرکتی که در آن کار می‌کند، وابسته است و می‌تواند رنج متفاوتی داشته باشد. اما برای این شغل آینده‌ی خوبی پیش بینی می‌شود. انتظار می‌رود تقاضا برای این کار در سال‌های آینده  افزایش یابد، زیرا شرکت‌ها به دنبال خودکارسازی فرآیندها و بهبود بهره‌وری هستند. یادگیری ماشین ممکن است باعث حذف تحلیلگران انسانی شود که البته در رشد کسب و کارها موثر واقع می‌شود.

کجا برای کارآموزی یادگیری ماشین جستجو کنم؟

اکنون شما باید بدانید که کجا باید نقش کارآموز یادگیری ماشین جستجو کنید. بهترین روش این است که فهرست گسترده‌ای از تمام شرکت‌هایی که این موقعیت شغلی را ارائه می‌دهند، تهیه کنید. وب سایت هر شرکت را بررسی کنید و در مورد برند، فرهنگ سازمانی و اهداف آن تحقیق نمایید. همچنین صلاحیت‌ها و مهارت‌هایی که شرکت‌ها به دنبال آن هستند را در نظر بگیرید. در ادامه چند مکان را که به شما کمک می‌کند این لیست شرکت‌ها را تهیه کنید، بیان می‌کنیم.

1. رویدادها یا جلسات مرتبط

اگر در حال تحصیل هستید، به انجمن‌های مرتبط در دانشگاه سر بزنید و از سمینارها و رویدادهای این حوزه اطلاع کسب کنید. این رویدادها می‌تواند افراد زیادی از طیف‌های متفاوت دانشجویان، متخصصان جوان و مدیران شرکت‌ها را در بربگیرد که زمینه‌ی مناسبی برای آشنایی شماست.

2. لینکدین

بسیار ضروری است که شبکه حرفه ای آنلاین خود را توسعه دهید. لینکدین مکان مناسبی است که در آن با افراد متخصص در حوزه‌ی یادگیری ماشین آشنا شده و یک شبکه‌ی ارتباطی قوی تشکیل دهید. این شبکه قوی تلاش‌های شما را هدایت می‌کند و ممکن است در مواقعی که به آن نیاز دارید، ارجاع‌های عالی از افراد معتبر دریافت کنید.

3. جستجوی گوگل

 وبلاگ‌ها و انجمن‌های آنلاین بسیار خوبی برای مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده وجود دارد. با حضور در این مجموعه‌ها و مشارکت با افراد و همچنین توسعه‌ی پروژه‌های جانبی خود، می توانید علاوه بر تقویت مهارت‌های خود، در مورد فرصت‌های جدید از سایر اعضا بیاموزید.

بعد از کارآموزی یادگیری ماشین چه اتفاقی می‌افتد؟

همانطور که اشاره شد کارآموزی یادگیری ماشین گام بزرگی به سوی شغلی  در یکی از صنایع خلاق در عصر دیجیتال است. بعد از دوره‌ي کارآموزی اگر کارفرما به نیرو نیاز داشته باشد و از طرفی فعالیت‌های شما او را تحت تاثیر قرار دهد، ممکن است شما را برای یک نقش تمام وقت استخدام کند. یا اینکه یک معرفی‌‌نامه‌ی عالی به شما ارائه دهد تا بتوانید موقعیتی را در جای دیگری به دست آورید. با این حال اگر هیچ کدام از این‌ها اتفاق نیفتاد، از  چند راه برای استفاده از دوره‌ی کارآموزی یادگیری ماشین به عنوان سکوی پرشی برای موقعیت‌های بهتر استفاده کنید. به عنوان مثال می‌توانید کارهای زیر را انجام دهید:

وبسایت نمونه کار

می‌توانید در یک وبسایت شخصی رزومه‌ی خود را قرار دهید. در این وبسایت  مهارت‌های خود را به خوبی شرح دهید و نمونه‌کارهایی که در آن مشارکت داشته داشته‌اید را قرار دهید. بدین ترتیب می‌توانید توانایی‌هایی خود را برجسته کرده و در دسترس دیگران بگذارید.

وبلاگ

وبلاگ چه در وبسایت نمونه کار شما باشد و چه در یک نهاد جداگانه، یک دارایی بزرگ در ایجاد برند شماست. در اینجا، می‌توانید مسئولیت‌هایی را که در طول دوره‌ی کارآموزی به شما واگذار شده است، مورد بحث قرار دهید، جزئیات پروژه‌هایی را که تکمیل کرده‌اید، بررسی کنید و بیان کنید که چگونه کار شما در شرکت موثر بوده است.

ادامه تحصیل و روند یادگیری

پس از دوره‌ی کارآموزی، باید بر روی افزایش توانمندی‌های خود تمرکز کنید. به عنوان مثال در دوره‌های مختلف یا کلاس‌هایی که به صورت آنلاین یا حضوری برگزار می‌شوند، شرکت کنید.

پروژه های جانبی

هنگامی که یک دوره‌ی کارآموزی را گذراندید، می‌توانید به صورت فریلنسری پروژه‌هایی را انجام دهید. این امر به شما کمک می‌کند تا فرصت‌های عالی برای کار طولانی‌مدت یا پروژه‌های جانبی با دستمزد خوب پیدا کنید و به رشد شما در این زمینه‌ی شغلی کمک می‌کند.

جمع بندی

پس از اتمام دوره‌ی کارآموزی، کارآموز یادگیری ماشین می‌تواند موقعیت‌های ابتدایی شغلی، از جمله  دستیار پژوهشی یا دانشمندان داده  را به دست آورد و سپس به سمت موقعیت‌های شغلی بهتر هدایت شود. این افراد در نهایت به دانشمندان محقق، تحلیلگر داده یا مهندس نرم افزار تبدیل می‌شوند. اما برای طی کردن این مسیر یک سری الزاماتی وجود دارد و هر فرد باید مهارت‌هایی را در خود تقویت کند. در این مطلب تمام موارد مورد نیاز برای شروع کارآموزی یادگیری ماشین را مورد بررسی قرار دادیم. همچنین اطلاعات خوبی از آینده‌ی شغلی و چشم‌انداز دوره بیان کردیم که می‌تواند شما را در ادامه‌ی راه راهنمایی کند.