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De plus en plus d’entreprises sont à la recherche pour les employés ayant des compétences dans le domaine émergent de l’apprentissage machine. Le recrutement de ces employés, cependant, peut être difficile, étant donné la manière dont la demande qu’ils soient. LinkedIn mardi partagé quelques données qui illustrent le cheminement de carrière type d’une machine d’apprentissage professionnel, donnant un aperçu de la manière dont une organisation peut développer les talents dont il a besoin.
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Pour mener son analyse, LinkedIn étudié les profils des membres de partout dans le monde avec au moins une machine d’apprentissage de compétences inscrits sur leur profil. Il a analysé ces profils à partir d’avril 2017 Mars 2018.
L’analyse a montré que d’autres compétences de ces professionnels de la plus communément partagée, et à quel moment de leur carrière, ils apprennent que ces compétences. Lorsqu’un professionnel ajoute une compétence à son profil LinkedIn, les compétences les plus couramment développé juste avant l’apprentissage de la machine sont d’exploration de données, de programmation Python de compétence, et juste R des compétences.
Sachant cela, LinkedIn suggère, les recruteurs cherchent des candidats à un emploi — de l’extérieur ou à l’intérieur de leur propre organisation, et qui ont ces compétences, puis de les aider à développer l’apprentissage de la machine de compétences.
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D’autres compétences partagées, mais qui sont apprises plus tôt, dans une professionnelle de la carrière, incluent Java et C++, des langages de programmation.
Les données montrent aussi dans quels secteurs d’activité vous pouvez trouver d’apprentissage de la machine talent. Peut-être pas étonnant, un tiers des professionnels de l’apprentissage de la machine sont les compétences de l’enseignement supérieur et de la recherche. Un peu plus d’un quart de ML professionnels du logiciel et de l’industrie d’internet, tandis que le reste sont distribués dans l’ensemble des autres industries.
LinkedIn suggère que les entreprises devraient chercher à l’extérieur de leurs propres industries de trouver une machine d’apprentissage des candidats. L’année dernière, selon les données, 22 pour cent des personnes atteintes ML compétences changé d’emploi. Parmi ceux qui ont changé d’emploi, 72% également changé industries.
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Les données suggèrent également comment un recruteur de trouver le bon candidat en regardant la combinaison de compétences d’une machine d’apprentissage professionnel. Par exemple, ML professionnels qui se sont déplacés dans la finance et le secteur bancaire ont été plus susceptibles que les autres ML professionnels pour que la stratégie de l’entreprise, SAS et Tableau des compétences. ML professionnels qui se sont déplacés dans l’industrie du logiciel, étaient plus susceptibles d’avoir un large éventail de compétences en programmation.
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