¿Qué tipo de trabajos puedo esperar después de una maestría con cursos en ML, AI, minería de datos e interacción humano-computadora sin hacer un doctorado?

Hay muchas maneras en que esta pregunta puede responderse, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial tienen aplicación en todos y cada uno de los dominios, y si puede pensar que depende del interés que desee seguir, no necesita un doctorado. hacer aprendizaje automático o trabajo de IA. Conozca los conceptos y la aplicación utilizados en IA y ML. Hay tantos en los que puede trabajar como procesamiento de imágenes, visión artificial, clasificación, agrupación como cosas similares. Si puede aplicar los conceptos de ML en el procesador, nivel de código de máquina a software a servicios, robótica, biomédica, biofísica, donde sea que necesitemos tareas de automatización y toma de decisiones necesarias. Cuando queremos encontrar patrones y en función del patrón, podemos tomar decisiones o varias máquinas toman decisiones por su cuenta sin intervenciones. La tecnología de drones, la conversación de máquina a máquina, la astronomía, las redes sociales, todo lo que pueda pensar del dominio debe ser conocido por usted o interesado en el dominio y comprender el análisis y encontrar la correlación entre las cosas, las variables y los parámetros que le interesan analizar y encontrar El conocimiento y las percepciones de los datos y del mundo entero están a su disposición. Adquiera algunas habilidades basadas en herramientas y tecnología como R, weka, naranja, etc. Lenguaje como python, scala, etc. Hay muchas áreas en las que puede pensar para encontrar el dominio relacionado con las empresas y usar el aprendizaje automático en sus proyectos, software, sitios web. u otros productos.

“Ingeniero de Software / Desarrollador de Software” es lo que terminará con una maestría con cursos en ML e IA. El aprendizaje automático se ha vuelto bastante común en estos días, las compañías esperan que usted lo sepa (piense en ello como “Algoritmos” como temas candentes a fines de los 90)

Según lo que he visto en la industria, hasta que tenga un doctorado, es muy poco probable que termine siendo contratado en uno de los Grupos de Investigación. Por otro lado, creo que el software tiene margen para mejorar con las habilidades de Machine Learning. Dado que es fácil recopilar datos masivos y muchos avances en el aprendizaje profundo, Machine Learning se convertirá en una habilidad.

Si está considerando hacer un doctorado, recomendaría tomar un año / dos de experiencia en la industria. Le dará una mejor perspectiva para seleccionar un buen tema para el doctorado. Este es el consejo que recibí de un investigador respetado que trabajó en laboratorios conocidos en la USC. Trabajó más de 10 años en el laboratorio y luego tomó un año de experiencia en la industria. Cuando nos visitó, lo que sugirió fue lo de arriba.

Los trabajos más comunes a los que podría dirigirse son Data Scientist / Analyst, si tiene una estructura de datos sólida y habilidades de codificación, Data Science Engineer también podría ser una muy buena opción. No tener un doctorado no es de ninguna manera una desventaja, de la misma manera que no tener un Master no lo es, siempre que tenga habilidades fuertes, aunque tener un doctorado definitivamente agrega valor de muchas maneras.

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