Machine Learning Scientist: le competenze più ricercate

10.11.2020

Coniata negli anni Cinquanta dallo scienziato americano Arthur Lee Samuel, l’espressione Machine Learning definisce una variante della programmazione utilizzata per predisporre una macchina all’apprendimento automatico.

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 efficace. 

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 adattivi 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++, 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.

Benvenuto.