Yapay Zeka Mühendisliği ve Veri Bilimi Mühendisliği

Yapay zeka mühendisliği ve veri bilimi mühendisliği, veri kullanarak analiz etme ve karar verme yöntemlerini devrimleştiren hızla gelişen iki alandır. İşletmeler, hükümetler ve bireyler tarafından üretilen verinin artan miktarı nedeniyle, bu veriden anlamlı sonuçlar çıkarmak için becerilere ve bilgiye sahip profesyonellerin ihtiyacı artmaktadır. Bu makalede, makine öğrenimi ve veri bilimi mühendisliği alanında eğitim, gelecek, iş fırsatları, uygulama alanları, ortalama maaşlar, şirketler ve gerekli diller ve yazılımları inceleyeceğiz.

Eğitim

Yapay zeka mühendisliği, makine öğrenimi ve veri bilimi mühendisliği alanına girmek için, matematik, istatistik ve bilgisayar bilimlerinde güçlü bir temel gerekir. Bu alanlarda çalışan birçok profesyonel, bilgisayar bilimi, matematik veya istatistik gibi ilgili bir alanda lisans veya yüksek lisans derecesine sahiptir. Ancak, bir dereceye sahip olmak bu alana girmek için her zaman gerekli değildir, çünkü birçok profesyonel gerekli becerileri online kurslar, bootcamp’ler veya özel çalışmalar yoluyla öğrenmiştir.

Makine öğrenimi ve veri bilimi mühendisliği alanında özel programlar sunan birçok üniversite ve kurum da bulunmaktadır. Bu programlar genellikle programlama, veri analizi, makine öğrenimi algoritmaları ve veri görselleştirme gibi konuları kapsar. Formal eğitimin yanı sıra, bu alandaki profesyonellerin sürekli öğrenmeyi ve en son gelişmeler ve teknolojilerle ilgili kalmayı önemli kılar.

Yapay Zeka Mühendisliği Programı Bulunan Tüm Üniversiteler

Yapay Zeka Mühendisliği ve Geleceği

Makine öğrenimi ve veri bilimi mühendisliği alanının geleceği parlak görünüyor, çünkü bu becerilere sahip profesyonellerin ihtiyacının beklentiye göre 2020 yılına kadar yüzde 28 oranında artması bekleniyor. Bu ihtiyaç, verinin artan miktarının üretilmesi ve veri odaklı kararlar verme ihtiyacı nedeniyle artmaktadır.

Profesyonellerin talebinin artmasının yanı sıra, makine öğrenimi ve veri bilimi mühendisliği alanında da gelecek yıllarda önemli teknolojik ilerlemeler beklenmektedir. Makine öğrenimi algoritmaları sürekli olarak geliştirilerek daha verimli hale getirilmektedir ve yapay zeka ve nesnelerin interneti gibi yeni teknolojiler veri analizi için yeni fırsatlar yaratmaktadır.

İş Fırsatları

Makine öğrenimi ve veri bilimi mühendisliği alanında uzmanlık kazanmış profesyoneller için çeşitli iş fırsatları mevcuttur. Bu profesyoneller finans, sağlık, perakende ve teknoloji gibi çeşitli sektörlerde çalışabilir. Bu alanlarda sıkça karşılaşılan iş unvanları arasında veri bilimcisi, veri mühendisi, makine öğrenimi mühendisi ve iş bilgi analisti bulunmaktadır.

Veri bilimcileri, büyük miktarlardaki veriyi toplamak, analiz etmek ve anlamlı sonuçlar çıkarmakla sorumludur. Öngörü modeli oluşturmak, veriyi görselleştirmek ve bulgularını ilgililere iletmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanabilirler.

Veri mühendisleri, verinin saklanması, işlenmesi ve analiz edilmesi için gereken altyapı ve sistemlerin tasarımını ve inşasını sürdürürler. Veri depoları, büyük veri platformları ve dağıtılmış sistemlerle çalışabilirler.

Makine öğrenimi mühendisleri, makine öğrenimi modeli ve sistemlerinin tasarımını ve uygulamasını sürdürürler. Öneri motorlarının oluşturulması, doğal dil işleme sistemlerinin oluşturulması veya bilgisayar görüsü sistemlerinin oluşturulması gibi görevlerle çalışabilirler.

İş bilgi analistleri, veri odaklı kararlar vermeyi yardımcı olur. Veriyi görselleştirme araçlarını kullanarak dashboard ve raporlar oluşturabilir ve ayrıca makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak öngörü modelleri oluşturabilirler.

Uygulama Alanları

Makine öğrenmesi ve veri bilimi mühendisliği alanında çeşitli sektörlerde geniş bir yelpazede uygulama alanları vardır. Bazı yaygın uygulama alanları şunlardır:

• Finans: Makine öğrenimi ve veri bilimi teknikleri, finans sektöründe finansal verideki desenleri belirleme ve bilinçli yatırım kararları verme konusunda sıkça kullanılır.
• Sağlık: Makine öğrenimi ve veri bilimi teknikleri, sağlık sektöründe veriye dayalı tıbbi karar verme, tıbbi görüntülerin analizi ve hastalık tahminleri gibi konularda sıkça kullanılır.
• Perakende: Makine öğrenimi ve veri bilimi teknikleri, perakende sektöründe müşteri davranışlarını anlama, öneri motorları oluşturma ve reklam hedefleme gibi konularda sıkça kullanılır.
• Teknoloji: Makine öğrenimi ve veri bilimi teknikleri, teknoloji sektöründe sosyal medya trendlerinin tahmin edilmesi, mobil uygulama kullanımının analizi ve online mağaza öneri motorları gibi konularda sıkça kullanılır.

Yapay Zeka Mühendisliği Ortalama Maaşları

Makine öğrenimi ve veri bilimi mühendisliği alanında çalışan profesyonellerin maaşları, yer, sektör ve deneyim seviyesi gibi faktörlere göre değişmektedir. Glassdoor’a göre, ABD’de veri bilimcisi ortalama yıllık 117.345 dolar, makine öğrenimi mühendisi ise ortalama yıllık 121.125 dolar kazanmaktadır.

Ancak, bu rakamlar spesifik şirket ve yerleşim yerine göre ciddi oranda değişebilir. Örneğin, Silicon Valley’deki teknoloji sektöründe çalışan veri bilimcileri, daha küçük bir şirkette farklı bir yerde çalışanlardan daha yüksek maaşlar kazanabilir.

Örneğin, Silicon Valley’deki teknoloji sektöründe çalışan veri bilimcileri, daha küçük bir şirkette farklı bir yerde çalışanlardan daha yüksek maaşlar kazanabilir.

Şirketler

Makine öğrenimi ve veri bilimi mühendisliği alanında uzmanlık kazanmış profesyonelleri çalıştıran birçok şirket mevcuttur. Bu alanlarda önde gelen şirketler arasında şunlar bulunmaktadır:

• Google: Google, makine öğrenimi ve veri bilimi alanında liderdir ve bu alanlarda profesyoneller için birçok iş fırsatı sunmaktadır.
• Microsoft: Microsoft da veri bilimi ve makine öğrenimi alanında önemli bir oyuncudur ve bu becerilere sahip profesyoneller için birçok iş açığı vardır.
• IBM: IBM, yapay zeka alanında ve veri bilmleri  liderdir.

Gerekli Programlama Dilleri ve Yazılımlar

Makine öğrenimi ve veri bilimi mühendisliği alanında çalışmak için programlama alanında güçlü bir temel gerekir. Bu alanlarda en sık kullanılan programlama dilleri arasında Python, R ve Java bulunmaktadır.

Programlama dillerinin yanı sıra, makine öğrenimi ve veri bilimi mühendisliği alanında sıkça kullanılan birçok yazılım araç ve kütüphane de mevcuttur. Bu araçların bazıları şunlardır:

• NumPy: Python’da bilimsel hesaplamalar için bir kütüphane.
• Pandas: Python’da veri manipülasyonu ve analizi için bir kütüphane.
• TensorFlow: Google tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesi.
• Scikit-learn: Python için bir makine öğrenimi kütüphanesi.
• R: İstatistiksel hesaplama ve grafikler için bir programlama dil ve ortamı.

Bu dilleri ve araçları mükemmelleştiren profesyoneller, makine öğrenimi modeli ve sistemleri oluşturma ve uygulama konusunda uzmanlaşabilirler. Daha fazla bilgi icin bilgisayar mühendislerinin bilmesi gereken programlar makalesine de okuyabilirsiniz.

Sonuç olarak, makine öğrenimi ve veri bilimi mühendisliği hızla büyüyen ve veri kullanarak analiz etme ve karar verme yöntemlerini değiştiren alanlardır. Matematik, istatistik ve bilgisayar bilimlerinde güçlü bir temele sahip olan profesyoneller, bu alanlarda çeşitli sektörlerde çalışabilecekleri ve rekabetçi maaşlar kazanabilecekleri birçok iş fırsatına sahiptirler. Bu alandaki profesyoneller, bu heyecan verici ve dinamik alanda başarılı olmak için sürekli öğrenmeyi ve en son teknolojiler ve araçlarla ilgili kalmayı önemsemelidirler.

Bu makalenin Ingilizcesi:

Machine Learning and Data Science Engineering