স্নাতকোত্তর ডিগ্রি ছাড়াই কি মেশিন লার্নিং চাকরি পাওয়া সম্ভব??

হ্যাঁ, স্নাতকোত্তর ডিগ্রি ছাড়াই মেশিন লার্নিং চাকরি পাওয়া সম্ভব. যাহোক, এটা আপনার পক্ষ থেকে কিছু অতিরিক্ত প্রচেষ্টা প্রয়োজন হবে, এবং আপনাকে সম্ভবত একটি বা অন্য ক্ষেত্রে বিশেষজ্ঞ করতে হবে. আপনি যদি মেশিন লার্নিং শেখার বিষয়ে আগ্রহী হন, এবং গণিত এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানে একটি শক্তিশালী ভিত্তি আছে, আপনি ক্ষেত্রের একটি সফল কর্মজীবনের পথে ভাল থাকবেন. এখানে আপনি শুরু করতে সাহায্য করার কিছু টিপস.

মেশিন লার্নিং হল আজকের বাজারে সবচেয়ে চাহিদাসম্পন্ন দক্ষতাগুলির মধ্যে একটি. বড় ডেটার অগ্রগতির সাথে, ডেটার উপর ভিত্তি করে কীভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করা যায় তা বোঝার জন্য মেশিন লার্নিং অপরিহার্য. যাতে এই ক্ষেত্রে সফল হতে হয়, আপনার গণিত এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানে শক্তিশালী মৌলিক বিষয় থাকতে হবে. যাহোক, প্রত্যেকেরই এই বিষয়ে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি অর্জনের সুযোগ বা প্রবণতা নেই. স্নাতকোত্তর ডিগ্রি ছাড়াই কি মেশিন লার্নিং চাকরি পাওয়া সম্ভব?? খুঁজে বের কর!

আপনি মাস্টার্স ছাড়া মেশিন লার্নিং এ যেতে পারেন??

মেশিন লার্নিং এ প্রবেশ করার অনেক সুবিধা রয়েছে, এবং তাদের সকলের স্নাতকোত্তর ডিগ্রি প্রয়োজন হয় না. আসলে, অনেক লোক যাদের ক্ষেত্রে সীমিত প্রশিক্ষণ রয়েছে তারা দেখতে পান যে তারা এখনই শুরু করতে এবং অগ্রগতি শুরু করতে সক্ষম.

সবচেয়ে বড় সুবিধা হল আপনি মেশিন লার্নিং স্কিল ছাড়াই কারো চেয়ে জটিল ডেটা সেটের সাথে কাজ করতে পারবেন. এর কারণ হল মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম সক্ষম “শিখতে” নিজেদের দ্বারা ডেটা সেট থেকে এবং সময়ের সাথে উন্নত. এর মানে হল যে আপনি সেগুলিকে ব্যবহার করতে পারেন প্রচুর পরিমাণে ডেটা বিশ্লেষণ করতে দক্ষতা ছাড়াই কারও চেয়ে দ্রুত এবং সঠিকভাবে.

মেশিন লার্নিংয়ের অন্যান্য ক্ষেত্রেও অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে, যেমন মার্কেটিং এবং ফাইন্যান্স. মেশিন লার্নিং টুল ব্যবহার করে, আপনি গ্রাহকদের নিরীক্ষণ করতে পারেন’ আচরণ এবং তাদের ভবিষ্যতের ক্রয় বা বিনিয়োগ সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করা. আপনি জালিয়াতি সনাক্তকরণ বা লক্ষ্যযুক্ত বিজ্ঞাপনের জন্য এটি ব্যবহার করতে পারেন.

তাই আপনি যদি মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে কিছু দক্ষতা অর্জন করতে আগ্রহী হন, অপেক্ষা করার দরকার নেই - আপনি এখনই প্রশিক্ষণ শুরু করতে পারেন!

আমি কি অভিজ্ঞতা ছাড়াই মেশিন লার্নিংয়ে চাকরি পেতে পারি??

অভিজ্ঞতা ছাড়াই কাউকে মেশিন লার্নিংয়ে নিযুক্ত করা যাবে কিনা সে বিষয়ে কোনো নির্দিষ্ট নিয়ম নেই, কিন্তু বেশিরভাগ নিয়োগকর্তা সাধারণত কিছু অভিজ্ঞতা সম্পন্ন প্রার্থীদের পছন্দ করেন. আসলে, অনেক মেশিন লার্নিং টাস্ক আসলে অনেক কাজের সাথে মিলে যায় যা মানুষ অতীতে করে থাকতে পারে - যেমন ডেটা এন্ট্রি বা পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ. তাই, আপনার যদি ডেটা এবং/অথবা পরিসংখ্যান নিয়ে কাজ করার পূর্ব অভিজ্ঞতা থাকে, তাহলে আপনি কোনো পূর্ব অভিজ্ঞতা ছাড়াই মেশিন লার্নিংয়ে চাকরি পেতে সক্ষম হবেন.

যাহোক, মেশিনলার্নিংয়ে ভালো করার জন্য আপনাকে কিছু জিনিস জানতে হবে. উদাহরণ স্বরূপ, আপনাকে জটিল গাণিতিক মডেল এবং তারা কীভাবে কাজ করে তা বুঝতে সক্ষম হতে হবে. আপনি যদি নিজের কোড লিখতে বা বিদ্যমান লাইব্রেরি ব্যবহার করতে চান তবে আপনার শক্তিশালী প্রোগ্রামিং দক্ষতারও প্রয়োজন হবে. এবং সর্বশেষে, আপনার ভালো দৃষ্টিশক্তির প্রয়োজন হবে কারণ মেশিন লার্নিংয়ের বেশিরভাগ কাজই ছবি বা ভিডিও তোলা এবং কম্পিউটার ভিশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা জড়িত।.

আপনি কি স্নাতক ডিগ্রি নিয়ে মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার হতে পারেন??

হ্যাঁ, একটি স্নাতক ডিগ্রি একটি মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার হওয়ার যোগ্যতা হতে পারে. যাহোক, উপযুক্ত দক্ষতা অর্জনের জন্য আপনাকে কিছু জিনিস করতে হবে.

সবার আগে, আপনার অন্তত থাকতে হবে 4 মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের সাথে কাজ করার বছরের অভিজ্ঞতা. দ্বিতীয়, আপনার গণিত এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানে শক্তিশালী ভিত্তি থাকতে হবে. তাদের লক্ষ্য অর্জন, আপনার কাজের ক্ষেত্রের জন্য ব্যবহৃত ইংরেজি এবং ভাষা উভয়েই আপনাকে দক্ষ হতে হবে (সাধারণত ইংরেজি).

কেরিয়ারের বিভিন্ন পথ রয়েছে যা মেশিন ইঞ্জিনিয়ার হওয়ার দিকে পরিচালিত করে. এর মধ্যে কয়েকটি বৈদ্যুতিক প্রকৌশল অন্তর্ভুক্ত, কম্পিউটার বিজ্ঞান, এবং মেকানিক্যাল ইঞ্জিনিয়ারিং. একজন মেশিন ইঞ্জিনিয়ার সাধারণত এই ক্ষেত্রগুলির মধ্যে একটিতে কমপক্ষে একটি স্নাতক ডিগ্রী ধারণ করবেন, তবে নির্দিষ্ট পদের জন্য যোগ্যতা অর্জনের জন্য অতিরিক্ত সার্টিফিকেশন বা অভিজ্ঞতার প্রয়োজন হতে পারে.

যদিও এই প্রশ্নের কোনো এক-আকার-ফিট-সব উত্তর নেই, সামগ্রিকভাবে এটি সম্ভবত একটি স্নাতক ডিগ্রি যথেষ্ট হবে যদি আপনি একজন মেশিন ইঞ্জিনিয়ার হিসাবে ক্যারিয়ার গড়তে চান. যাহোক, এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে মেশিন ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের অনেকগুলি বিভিন্ন ক্ষেত্র রয়েছে এবং প্রতিটির জন্য আলাদা যোগ্যতা এবং দক্ষতা প্রয়োজন. তাই কোন সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে আপনার জন্য কোন পথটি সবচেয়ে উপযুক্ত হবে তা নিয়ে গবেষণা করা সর্বদা ভাল.