Machine Learning Scientist: le competenze più ricercate

10.11.2020
Machine Learning Scientist: le competenze più ricercate

In ambito informatico, il Machine Learning (ML) rappresenta una variante della programmazione tradizionale utilizzata per predisporre l’apprendimento automatico in una macchina, ovvero per creare modelli e programmi che permettano, attraverso i dati disponibili, alle macchine di testare in modo autonomo soluzioni diverse fino alla scoperta di quella più efficace1

Gli algoritmi di Machine Learning permettono ai computer di imparare dall’esperienza e di migliorare le loro prestazioni in modo adattivo. In questo modo, possono essere demandate alle macchine mansioni considerate pericolose per l’uomo, o semplicemente ritenute complesse e dispendiose in termini di tempo. 

Il Machine Learning può dunque facilitare l’esecuzione di molte mansioni, aumentare l’efficienza e ridurre il rischio per l’uomo, ecco perché è impiegato in vari settori: in ambito sanitario, finanziario e informatico, ad esempio, questa nuova tecnologia risulta già ampiamente implementata. 

 

Le competenze più ricercate in un Machine Learning Scientist

Tra le figure legate all’utilizzo dell’apprendimento automatico vi è quella del Machine Learning Scientist. Esperto di Data Science e di algoritmi di ML, egli ricerca nuovi approcci e algoritmi da utilizzare in sistemi adattivi2 per l’analisi dei big data, per la progettazione metodi di estrazione di informazioni e per la costruzione di modelli di previsione.

Un Machine Learning Scientist deve dunque avere buone capacità statistiche e matematiche, così come essere abile nella programmazione. Nello specifico, le competenze più ricercate in un Machine Learning Scientist sono:

  • Conoscenze di matematica applicata e algoritmi: un Machine Learning Scientist deve sapere come funziona un algoritmo, saper studiare e costruire funzioni e avere forti abilità deduttive. 
     
  • Possesso di fondamenti di statistica e di capacità di analisi: probabilità, modellazione statistica, matrici, analisi non possono mancare nel background di un esperto di Data Science. 
     
  • Conoscenza dei linguaggi di programmazione più utilizzati: Python, C++3, R e Java sono i linguaggi più diffusi (R è adatto per le analisi statistiche, C++ velocizza il codice). 
     
  • Conoscenza del funzionamento delle reti neurali
     
  • Abilità nel calcolo distribuito e conoscenza di programmi specifici: i Machine Learning Scientist lavorano con grandi data set, i quali non possono essere elaborati esclusivamente da una singola macchina: è necessario distribuirli su un intero cluster. Programmi come Apache Hadoop e servizi cloud come EC2 di Amazon possono rendere il suo lavoro molto meno difficoltoso. 

A queste, si aggiungono capacità di problem solving e volontà di imparare cose nuove, per essere sempre aggiornato sulle ultime novità.

 

Fonti
1. Apprendimento automatico, wikipedia.org
2. Data Scientist vs Machine Learning Scientist: Here’s the Difference, towardsdatascience.com
3. Senior Machine Learning Scientist, amazon.jobs

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