logo
I NOSTRI SERVIZI
U2B
    Facebook Twitter YouTube LinkedIn
    U2B
    • Formazione
    • Nuove Competenze
    • Ricerca del Lavoro
    • Fare Carriera
    • Imprenditorialità
    Facebook Twitter YouTube LinkedIn
    U2B
    Home » Formazione » Nuove Competenze » Nuove professioni: machine learning specialist
    nuove professioni

    Nuove professioni: machine learning specialist

    11 Maggio 2018
    Facebook Twitter LinkedIn Telegram WhatsApp Email

    Il machine learning specialist è attualmente una delle nuove professioni più ricercate, meglio pagate e in maggiore ascesa nel mondo. Si tratta di un profilo tecnico ma anche multidisciplinare, che ha avuto un boom molto rapido e inaspettato, le cui competenze devono essere acquisite attraverso percorsi di studi non convenzionali. La maggioranza degli attuali machine learning specialist è autodidatta. Di cosa si occupa questo professionista e quali competenze deve avere?

    Come ripetiamo costantemente, cresce nel mondo la domanda di professionisti digitali che, attualmente, non trova soddisfazione nel mercato del lavoro. Tutte le aziende sono alla ricerca di talenti digitali, di collaboratori con competenze digitali, di figure professionali il cui ‘identikit’ si è in astratto ben delineato ma non trova corrispondenza nella realtà.

    Stanno emergendo nuove professioni e il machine learning specialist è una di queste, secondo un quadro tracciato dal sito per manager aziendali Digital4.

    Il Machine Learning Specialist è una nuova professionalità legata all’ambito dell’intelligenza artificiale (AI) e si sta sviluppando molto più velocemente rispetto alla maggior parte di altri percorsi professionali.

    Il machine learning nasce dal connubio tra statistica e informatica e ha rivoluzionato il campo dell’AI: si basa su una nuova classe di algoritmi di apprendimento che migliorano nel tempo e sulla disponibilità di grandi moli di dati che supportano sistemi. Semplificando, il sistema software impara e si evolve in autonomia.

    I corsi di informatica tradizionale non sono più sufficienti per formare questi professionisti: il machine learning non riguarda solo gli informatici, ruota attorno alla raccolta, al confronto e all’analisi dei dati, estendendosi su diversi campi, tra cui la matematica, la statistica e la programmazione. Anche la formazione dei manager non è più sufficiente: per riuscire a interagire con gli esperti di machine learning hanno bisogno di aggiornarsi e familiarizzare con la tematica, il cui raggio d’azione spazia su diverse aree di business.

    L’esplosione della domanda di queste competenze è avvenuta molto più rapidamente di quanto i tradizionali corsi accademici si aspettassero. Secondo Stack Overflow, che gestisce la più grande community di sviluppatori online e realizza uno dei sondaggi annuali più estesi del settore, i Data Scientist, i Machine Learning Specialist e gli sviluppatori con un background di statistica o matematica sono oggi tre delle quattro posizioni più remunerative nell’ambito software.

    E le persone stanno cercando di trovare la loro strada in questo campo attraverso percorsi non convenzionali. Un recente sondaggio, condotto su 16.000 utenti di Kaggle – la piattaforma di crowdsourcing acquisita nel 2017 da Google, dedicata all’apprendimento automatico e utilizzata da oltre 600mila professionisti di dati per costruire modelli predittivi – ha rilevato che solo il 30 % ha studiato machine learning o data science nel suo percorso universitario. Il 66% si è descritto autodidatta e poco più della metà ha dichiarato di aver utilizzato corsi online per formarsi. Le persone coinvolte nell’indagine hanno seguito percorsi fomativi differenti: si va dalla fisica all’informatica, dalla statistica classica, alla bioinformatica e all’ingegneria chimica.

    Andrew Ng, uno dei pionieri della tecnica “deep learning” (da lui sviluppata mentre era professore alla Stanford University),  afferma che con l’evoluzione del settore, cominciare ad approcciarsi a questo ambito sta diventando più facile per i non specialisti. Con l’avvento del deep learning, infatti, gli algoritmi diventano sempre più semplici, perché ci si affida di più ai dati. In questo video, la sua prima lezione nel corso di Machine Learning alla Stanford University. Qui di seguito un veloce video di Google che illustra in maniera semplice in cosa consiste il machine learning.

    Machine Learning and Human Bias

    Indice degli argomenti

    • Come diventare un machine learning specialist
    • Descrizione del lavoro in pillole

    Come diventare un machine learning specialist

    Abbiamo detto che attualmente la magior parte degli specialisti di questo settore sono autodidatti, quindi hanno sviluppato le proprie competenze attraverso corsi alternativi o aggiuntivi rispetto a quelli universitari.

    WHITEPAPER
    Perchè dovresti sfruttare il CRM per un marketing basato sull'esperienza
    CRM
    Inbound
    Scarica il White Paper
    Scarica il Whitepaper

    Affronteremo in un prossimo articolo con maggiore ampiezza il tema dei corsi gratuiti e non di machine learning, nell’immediato il nostro suggerimento è di cominciare a prendere in considerazione i corsi online, ve ne sono diversi anche forniti da importanti università come Stanford o importanti piattaforme come Coursera e Udemy.

    Moltissimi corsi sono reperibili attraverso Springboard, un motore di ricerca per i corsi online: a volte il sito sembra non offrire risultati ben aggiornati e attuali, ma si tratta spesso di corsi ‘always on’ poiché si tratta di video lezioni, ed è comunque utile per avere velocemente una lista delle università e società che offrono formazione in questo ambito.

    Per una panoramica molto interessante sull’argomento (e totalmente gratuita) è offerta con i video di questa serie di lezioni di un summer camp del MIT, Brains, Minds and Machines, che esplora il funzionamento delcervello umano e come esso venga replicato nelle macchine.

     

    Descrizione del lavoro in pillole

    Il Machine Learning Specialist è il professionista specializzato nello sviluppo del machine learning, una branca dell’intelligenza articiale che si concentra sullo sviluppo di algoritmi che possono “imparare” o adattarsi ai dati e fare previsioni.

    Secondo Talentlyft si occupa di:

    – Progettazione e sviluppo di algoritmi di machine learning
    – Scoprire, progettare e sviluppare metodi analitici a sostegno di nuovi approcci all’elaborazione dei dati e delle informazioni.
    – Progettare e sviluppare nuovi algoritmi
    – Eseguire analisi esplicative dei dati
    – Generare e testare ipotesi di lavoro
    – Preparare e analizzare i dati storici e identificare i modelli
    – Fornire supporto tecnico per la gestione del programma e le attività di sviluppo commerciale, compresa la stesura di proposte e lo sviluppo del cliente
    – Possedere e gestire la condivisione delle conoscenze all’interno di una community di riferimento

     

     

     

     

     

    Valuta la qualità di questo articolo

    La tua opinione è importante per noi!

    #lavorareoggi competenze digitali crowdsourcing data science formazione lavorare oggi machine learning nuove professioni professioni digitali software sondaggi
    Share. Facebook Twitter Telegram WhatsApp LinkedIn Email

    Articoli che potrebbero interessarti

    Giffoni Innovation Hub e Prometeo Lab presentano il master per diventare professionisti delle industrie creative

    21 Marzo 2023

    Lavorare nella Direzione Legal di un’azienda: l’altra faccia dell’avvocato

    20 Marzo 2023

    Identikit del Professore Universitario: quando convivono ispirazione e concretezza

    17 Marzo 2023

    Iscriviti alla newsletter di University2Business.it

    Vuoi ricevere tutte le settimane le news più importanti, gli approfondimenti e le interviste di University2Business?
    Informativa sulla privacy
    Grazie, abbiamo ricevuto la tua iscrizione

    Giffoni Innovation Hub e Prometeo Lab presentano il master per diventare professionisti delle industrie creative

    21 Marzo 2023

    Lavorare nella Direzione Legal di un’azienda: l’altra faccia dell’avvocato

    20 Marzo 2023

    Identikit del Professore Universitario: quando convivono ispirazione e concretezza

    17 Marzo 2023

    Ingegnere meccatronico: chi è e cosa fa il professionista della metalmeccanica nell’era dell’industria 4.0

    16 Marzo 2023

    Scrivi qui e premi Invio per avviare la ricerca. Premi Esc per annullare

    close
    logo

    I tuoi contenuti, la tua privacy!

    Su questo sito utilizziamo cookie tecnici necessari alla navigazione e funzionali all’erogazione del servizio. Utilizziamo i cookie anche per fornirti un’esperienza di navigazione sempre migliore, per facilitare le interazioni con le nostre funzionalità social e per consentirti di ricevere comunicazioni di marketing aderenti alle tue abitudini di navigazione e ai tuoi interessi.

    Puoi esprimere il tuo consenso cliccando su ACCETTA TUTTI I COOKIE. Chiudendo questa informativa, continui senza accettare.

    Potrai sempre gestire le tue preferenze accedendo al nostro COOKIE CENTER e ottenere maggiori informazioni sui cookie utilizzati, visitando la nostra COOKIE POLICY.

    ACCETTA
    PIÙ OPZIONI

    Cookie Center

    ACCETTA TUTTO
    RIFIUTA TUTTO

    Tramite il nostro Cookie Center, l'utente ha la possibilità di selezionare/deselezionare le singole categorie di cookie che sono utilizzate sui siti web.

    Per ottenere maggiori informazioni sui cookie utilizzati, è comunque possibile visitare la nostra COOKIE POLICY.

    ACCETTA TUTTO
    RIFIUTA TUTTO

    COOKIE TECNICI

    Strettamente necessari

    I cookie tecnici sono necessari al funzionamento del sito web perché abilitano funzioni per facilitare la navigazione dell’utente, che per esempio potrà accedere al proprio profilo senza dover eseguire ogni volta il login oppure potrà selezionare la lingua con cui desidera navigare il sito senza doverla impostare ogni volta.

    COOKIE ANALITICI

    I cookie analitici, che possono essere di prima o di terza parte, sono installati per collezionare informazioni sull’uso del sito web. In particolare, sono utili per analizzare statisticamente gli accessi o le visite al sito stesso e per consentire al titolare di migliorarne la struttura, le logiche di navigazione e i contenuti.

    COOKIE DI PROFILAZIONE E SOCIAL PLUGIN

    I cookie di profilazione e i social plugin, che possono essere di prima o di terza parte, servono a tracciare la navigazione dell’utente, analizzare il suo comportamento ai fini marketing e creare profili in merito ai suoi gusti, abitudini, scelte, etc. In questo modo è possibile ad esempio trasmettere messaggi pubblicitari mirati in relazione agli interessi dell’utente ed in linea con le preferenze da questi manifestate nella navigazione online.

    SALVA ED ESCI
    • Logo
    • Seguici Logo
    • About Tags Rss Feed Privacy Cookie Cookie Center
    network-digital-360
    NetworkDigital360 è il più grande network in Italia di testate e portali B2B dedicati ai temi della Trasformazione Digitale e dell’Innovazione Imprenditoriale. Ha la missione di diffondere la cultura digitale e imprenditoriale nelle imprese e pubbliche amministrazioni italiane.
    Indirizzo
    Via Copernico, 38
    Milano - Italia
    CAP 20125
    Contatti
    info@digital360.it

    ICT&Strategy S.r.l. – Gruppo DIGITAL360 - Codice fiscale 05710080960 - P.IVA 05710080960 - © 2023 ICT&Strategy. ALL RIGHTS RESERVED

    Mappa del sito