Vidya Raja poursuit sa passion pour l'IA avec le certificat de technicien ML

Vidya Raja estime que les compétences en matière d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage machine (ML) sont désormais attendues sur le lieu de travail.

"Le monde est en train de se tourner vers l'IA et le ML. Toutes les industries cherchent à adopter le ML et l'IA dans leurs opérations commerciales. Donc, l'idée était là, au fond de mon esprit, que je devais m'équiper de ces compétences."

Depuis l'obtention de son doctorat en génie chimique en 2012, Vidya a occupé divers postes d'ingénieur. Cependant, elle a vite compris que l'acquisition de compétences en IA et en apprentissage automatique serait bénéfique.

"À l'heure actuelle, tout le monde est censé savoir utiliser Word ou Excel. J'ai commencé à penser que dans quelques années, si vous postulez à des emplois, c'est quelque chose qu'ils rechercheraient. Savoir un peu de programmation informatique et comment fonctionne l'apprentissage automatique, comment cela va aider à améliorer la façon dont vous opérez."

Après la fin de son contrat avec une société d'ingénierie en juin 2021, Vidya a postulé à nouveau pour des emplois et a remarqué que les descriptions de poste demandaient souvent des compétences supplémentaires en analyse de données, en science des données ou en apprentissage automatique. C'est alors qu'elle a commencé à chercher sérieusement des possibilités de formation.

Après avoir suivi un cours de Python de niveau débutant, elle a entendu parler du cours de certification de technicien ML par un ami et s'est immédiatement inscrite. Elle a été ravie de recevoir une lettre d'acceptation et de commencer les cours.

"Je pense que dès la première semaine, je me suis dit, vous savez quoi ? C'est vraiment intéressant. Et puis au fil des cours, au fil des semaines, c'est devenu de plus en plus excitant."

Du projet de base aux entretiens d'embauche

Vidya, qui n'a jamais travaillé dans le domaine de l'informatique, était un peu inquiète quant à sa capacité à comprendre les concepts. Cependant, elle s'est investie et a réussi à suivre le rythme avec l'aide de son instructeur.

"Pour savoir comment résoudre un problème, il faut d'abord savoir quel est le problème. Lorsque j'obtenais un message d'erreur et que je ne savais pas quoi faire, j'envoyais un courriel à Mohammed. Il a été très aimable et m'a beaucoup aidé."

L'ensemble du cours se termine par un projet de synthèse, dans lequel des groupes d'étudiants construisent une preuve de concept de ML et la présentent à un groupe d'experts pour obtenir des commentaires.

"[Le projet final] a été très utile. Il nous a fait réfléchir à la manière de communiquer uniquement les parties pertinentes sans détourner l'attention de l'objectif réel."

"Par exemple, le projet sur lequel nous avons travaillé portait sur la production d'énergie solaire, et puis les personnes devant lesquelles je faisais ma présentation étaient issues du secteur de la santé. Ils n'ont rien à voir avec le solaire, donc nous avons dû trouver comment leur faire comprendre la valeur du projet, pourquoi nous le faisons, et ce que nous espérions accomplir."

Le groupe a reçu des commentaires du panel, ce qui a permis à Vidya de peaufiner sa présentation - juste à temps pour la présenter lors d'un entretien d'embauche, deux semaines plus tard.

"Pendant l'entretien, ils m'ont demandé de les guider à travers mon projet. Cela leur a donné une idée de la façon dont je réagirais à un problème donné, de la façon dont je réfléchirais. Ils étaient vraiment intéressés par ce que j'avais appris et par la façon dont je l'avais mis en œuvre dans un projet réel."

Vidya travaille aujourd'hui pour une société de logiciels pour oléoducs et gazoducs, partageant son temps entre la science des données et l'ingénierie de l'intégrité.

"J'ai commencé avec eux l'année dernière. Et quand je leur ai dit que j'avais suivi le cours [ML Tech], ils ont été très enthousiastes à ce sujet."

Elle attend avec impatience l'occasion de commencer à expérimenter des projets d'IA et de ML sur son lieu de travail.

"Mon superviseur me soutient ; il m'a dit de commencer à explorer et de voir si nous pouvons utiliser nos données dans un algorithme ML. J'ai vraiment envie de le faire. En fin de compte, mon objectif est de devenir un ingénieur en apprentissage automatique."

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