IT人士向人工智能職業(yè)轉(zhuǎn)型的8個技巧
IT人士如何從IT崗位轉(zhuǎn)換到人工智能技術(shù)崗位?專家表示還需要一些時間，IT人士需要嘗試采用一些轉(zhuǎn)型技巧，開始步入人工智能職業(yè)生涯。
企業(yè)中的人工智能(AI)有望實(shí)現(xiàn)顯著增長，因此精明的IT專業(yè)人士正在尋找將其職業(yè)軌跡與之協(xié)調(diào)一致的方法。實(shí)際上，從2018年5月到2019年5月，在Indeed網(wǎng)站上列出的人工智能工作崗位數(shù)量增加了29%，并且人工智能工作崗位的應(yīng)聘者的搜索同時減少了15%，這表明，IT行業(yè)中的人工智能專家可能面臨短缺的現(xiàn)象。
密歇根理工大學(xué)計算機(jī)學(xué)院計算機(jī)系統(tǒng)副教授、計算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)研究所所長Timothy Havens說，“機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能在人們的生活中無處不在。未來幾年，這個市場將成倍增長。對于年輕人以及那些希望改變職業(yè)生涯的人來說，這是一個參與改變一切的領(lǐng)域的最佳時機(jī)。”
人工智能職業(yè)道路：如何開始
Python和R的編程技能可以為人工智能職業(yè)道路初學(xué)者提供幫助。
對于許多IT專業(yè)人員而言，利用他們現(xiàn)有的一些技能獲得人工智能職位是合理的下一步。人工智能技術(shù)戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人Zachary Jarvinen表示，使用Python和R編寫代碼的程序員和開發(fā)人員可以相對快速地升級成為數(shù)據(jù)科學(xué)家，因為這些語言的機(jī)器學(xué)習(xí)庫和OpenText的分析都是即開即用的。
Vicki Boykis補(bǔ)充說，“如果想部署自己的模型，那么擁有良好的軟件工程技能是有意義的。IT人員具有機(jī)器學(xué)習(xí)庫的基礎(chǔ)，還需要了解軟件工程。”他最初是一名數(shù)據(jù)分析師，現(xiàn)在在CapTech Ventures公司從事數(shù)據(jù)科學(xué)工作。
Jarvinen表示，IT架構(gòu)師和DevOps專業(yè)人員特別適合數(shù)據(jù)工程師角色，他們負(fù)責(zé)創(chuàng)建和管理大型數(shù)據(jù)管道，使機(jī)器學(xué)習(xí)成為可能。即使是信息安全、合規(guī)、合同、收益運(yùn)營、數(shù)據(jù)捕獲或運(yùn)營效率方面的某些知識工作者和領(lǐng)域?qū)＜?，也可能需要抓住機(jī)會在多功能人工智能項目團(tuán)隊中工作。
向人工智能職業(yè)轉(zhuǎn)型的8個技巧
IT人士如何開始為此做好準(zhǔn)備?如果希望要轉(zhuǎn)換到與人工智能相關(guān)的角色，請考慮以下8個技巧：
1.鞏固軟件技能
Havens說，“首先，為了在應(yīng)用人工智能領(lǐng)域取得成功，必須成為一名技能熟練的程序員，而且必須具備以下所有條件：精心設(shè)計的代碼，在出現(xiàn)問題時進(jìn)行調(diào)試，以及強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理技能。”
TEKsystems公司數(shù)據(jù)分析和洞察高級實(shí)踐總監(jiān)Ram Palaniappan補(bǔ)充說，如果不了解Python，那么需要學(xué)習(xí)和掌握。
2.掌握人工智能的基礎(chǔ)知識
Havens說，“重要的是IT人員要對機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的基礎(chǔ)知識有一個很好的理解，例如這些算法可以解決的基本算法和問題類型。”
3.了解人工智能業(yè)務(wù)
Havens說，“如果IT人士還沒有融入其應(yīng)用人工智能的領(lǐng)域，那么需要充分了解。了解需要通過機(jī)器學(xué)習(xí)回答的商業(yè)問題是最重要的技能。這涉及了解業(yè)務(wù)、了解企業(yè)的整體運(yùn)作方式以及傾聽技巧。”
4.學(xué)習(xí)人工智能的數(shù)據(jù)科學(xué)課程
學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域所需技能的一個簡單方法是繼續(xù)教育。除了正式的強(qiáng)大的數(shù)據(jù)科學(xué)項目外，還有許多可行的免費(fèi)選擇。
5.獲得認(rèn)證
Palaniappan建議說，“一旦基礎(chǔ)課程完成，就可以通過AWS、Azure、谷歌云中的一個云平臺進(jìn)行認(rèn)證。在提升技能的同時，開始尋找可以作為數(shù)據(jù)分析師或業(yè)務(wù)分析師加入的項目，并嘗試應(yīng)用所學(xué)知識。在工作中學(xué)習(xí)可能是最有效的方法。”
6.尋找導(dǎo)師
如果組織中目前沒有一個項目可以將內(nèi)部人工智能專家與對該領(lǐng)域感興趣的IT人員進(jìn)行匹配，那么需要啟動一個項目。Jarvinen說，“考慮到人才市場對人才的需求增加，將培養(yǎng)從業(yè)人員與初級分析師或其他人轉(zhuǎn)變?yōu)楦幼⒅厝斯ぶ悄艿慕巧?，可以幫助培養(yǎng)技能并使組織免受人員流失問題的影響。”
7.需要溝通和合作
Havens說，“機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能不是解決每個問題的靈丹妙藥。IT人員需要了解應(yīng)用程序的基本原理，或與他人合作，對于擁有強(qiáng)大的最終產(chǎn)品至關(guān)重要。因此，溝通和團(tuán)隊合作對于成為一名成功的機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能架構(gòu)師有很大的幫助。”
8.不斷學(xué)習(xí)
Jarvinen說，“像許多技術(shù)領(lǐng)域一樣，人工智能的成功需要不斷的學(xué)習(xí)和培訓(xùn)。盡管它具有令人關(guān)注的標(biāo)題，但人工智能與信息技術(shù)的其他領(lǐng)域非常相似，因為成功來自于不斷的學(xué)習(xí)和培訓(xùn)的過程。”
