5টি এন্ট্রি-লেভেল মেশিন লার্নিং জব

5টি এন্ট্রি-লেভেল মেশিন লার্নিং জব

5 এন্ট্রি-লেভেল মেশিন লার্নিং জব প্লাটোব্লকচেন ডেটা ইন্টেলিজেন্স। উল্লম্ব অনুসন্ধান. আ.

মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রটি, যা দ্রুত সম্প্রসারিত হচ্ছে, পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি এবং ডেটা বিশ্লেষণ ব্যবহার করে কম্পিউটারকে শেখানো যায় কিভাবে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই ভবিষ্যদ্বাণী বা বিচার করতে হয়। 

এন্ট্রি-লেভেলের দক্ষতা সহ কর্মীদের জন্য ক্রমবর্ধমান প্রয়োজন রয়েছে মেশিন লার্নিং ব্যবসা এবং শিল্প ক্রমবর্ধমান এর উপযোগিতা বুঝতে. এখানে মেশিন লার্নিং-এ পাঁচটি এন্ট্রি-লেভেল পজিশন রয়েছে যা যারা এই এলাকায় তাদের ক্যারিয়ার শুরু করতে চাইছেন তাদের জন্য আকর্ষণীয় সম্ভাবনা রয়েছে।

মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার

  • ভূমিকা: মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়াররা মেশিন লার্নিং মডেল এবং সিস্টেমগুলি বিকাশ, স্থাপন এবং বজায় রাখে।
  • প্রয়োজনীয় দক্ষতা: শক্তিশালী প্রোগ্রামিং দক্ষতা (পাইথন, আর, ইত্যাদি), মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং কাঠামোর জ্ঞান, ডেটা প্রিপ্রসেসিং, মডেল মূল্যায়ন এবং স্থাপনা।
  • ডিগ্রি: কম্পিউটার সায়েন্স, ডেটা সায়েন্স বা সংশ্লিষ্ট ক্ষেত্রে স্নাতক বা উচ্চতর।
  • কাজের সুযোগ: মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়াররা প্রযুক্তি, অর্থ, স্বাস্থ্যসেবা এবং ই-কমার্সের মতো শিল্পে কাজ করতে পারে। প্রতিষ্ঠিত কোম্পানি এবং স্টার্টআপ উভয় ক্ষেত্রেই সুযোগ পাওয়া যায়।

তথ্য বিজ্ঞানী

  • ভূমিকা: তথ্য বিজ্ঞানীরা অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য জটিল ডেটা সেট বিশ্লেষণ ও ব্যাখ্যা করেন এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করুন.
  • প্রয়োজনীয় দক্ষতা: প্রোগ্রামিংয়ে দক্ষতা (পাইথন, আর, ইত্যাদি), পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং ডেটা ম্যানিপুলেশন।
  • ডিগ্রি: ডেটা সায়েন্স, কম্পিউটার সায়েন্স, পরিসংখ্যান বা সংশ্লিষ্ট ক্ষেত্রে স্নাতক বা উচ্চতর।
  • কাজের সুযোগ: অর্থ, স্বাস্থ্যসেবা, বিপণন এবং প্রযুক্তি সহ বিভিন্ন শিল্পে ডেটা বিজ্ঞানীদের চাহিদা রয়েছে। স্টার্টআপ থেকে শুরু করে বৃহৎ উদ্যোগ পর্যন্ত কোম্পানিগুলি সক্রিয়ভাবে ডেটা বিজ্ঞানের প্রতিভা খোঁজে।

সম্পর্কিত: ডেটা সায়েন্সে 5টি উচ্চ বেতনের ক্যারিয়ার

এআই গবেষক

  • ভূমিকা: এআই গবেষকরা অগ্রসর হওয়ার দিকে মনোনিবেশ করেন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্র গবেষণা এবং উন্নয়নের মাধ্যমে।
  • প্রয়োজনীয় দক্ষতা: মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম সম্পর্কে শক্তিশালী জ্ঞান, গভীর শিক্ষার কাঠামো — যেমন, TensorFlow, PyTorch — প্রোগ্রামিং দক্ষতা, ডেটা বিশ্লেষণ এবং সমস্যা সমাধানের ক্ষমতা।
  • ডিগ্রি: স্নাতকোত্তর বা পিএইচডি। কম্পিউটার বিজ্ঞান, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা সংশ্লিষ্ট ক্ষেত্রে।
  • কাজের সুযোগ: এআই গবেষকরা একাডেমিয়া বা গবেষণা প্রতিষ্ঠানে কাজ করতে পারেন বা প্রযুক্তি কোম্পানির মধ্যে গবেষণা দলে যোগ দিতে পারেন। সরকারি ও বেসরকারি উভয় ক্ষেত্রেই পদ পাওয়া যায়।

মেশিন লার্নিং পরামর্শদাতা

  • ভূমিকা: মেশিন লার্নিং পরামর্শদাতারা মেশিন লার্নিং সমাধান বাস্তবায়নে ব্যবসায়িকদের দক্ষতা এবং নির্দেশিকা প্রদান করে।
  • প্রয়োজনীয় দক্ষতা: মেশিন লার্নিং ধারণা, ডেটা বিশ্লেষণ, প্রকল্প পরিচালনা, যোগাযোগ দক্ষতা এবং প্রযুক্তিগত সমাধানগুলিতে ব্যবসায়ের প্রয়োজনীয়তা অনুবাদ করার ক্ষমতা সম্পর্কে দৃঢ় বোঝাপড়া।
  • ডিগ্রি: কম্পিউটার সায়েন্স, ডেটা সায়েন্স, ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ বা সংশ্লিষ্ট ক্ষেত্রে স্নাতক বা উচ্চতর।
  • কাজের সুযোগ: মেশিন লার্নিং কনসালট্যান্টরা কনসালটিং ফার্ম, টেকনোলজি কোম্পানি বা স্বাধীন কনসালটেন্ট হিসেবে কাজ করতে পারেন। মেশিন লার্নিং গ্রহণ করার জন্য বিভিন্ন শিল্পে সুযোগ রয়েছে।

সম্পর্কিত: 11টি প্রযুক্তিগত কাজ যার জন্য কোডিং দক্ষতার প্রয়োজন নেই

ডেটা ইঞ্জিনিয়ার

  • ভূমিকা: ডেটা ইঞ্জিনিয়াররা ডেটা পরিকাঠামো ডিজাইন এবং রক্ষণাবেক্ষণ করে, দক্ষ স্টোরেজ, প্রক্রিয়াকরণ এবং বড় ডেটা সেট পুনরুদ্ধার নিশ্চিত করে।
  • প্রয়োজনীয় দক্ষতা: প্রোগ্রামিংয়ে দক্ষতা (পাইথন, এসকিউএল, ইত্যাদি), ডাটাবেস সিস্টেম, ডেটা পাইপলাইন, ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম — যেমন, AWS, Azure, GCP — এবং ডেটা গুদামজাতকরণ।
  • ডিগ্রি: কম্পিউটার সায়েন্স, সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং বা সংশ্লিষ্ট ক্ষেত্রে স্নাতক বা উচ্চতর।
  • চাকরির সুযোগ: ডাটা ইঞ্জিনিয়ারদের চাহিদা সব শিল্পে, বিশেষ করে প্রযুক্তি, অর্থ এবং স্বাস্থ্যসেবায়। প্রতিষ্ঠিত কোম্পানি এবং স্টার্টআপ উভয়েরই বিপুল পরিমাণ ডেটা পরিচালনা করার জন্য ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং দক্ষতার প্রয়োজন।

অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে উপরে উল্লিখিত প্রয়োজনীয় দক্ষতা, ডিগ্রি এবং কাজের সুযোগগুলি সাধারণ নির্দেশিকা এবং নির্দিষ্ট কোম্পানি, ভূমিকা এবং অঞ্চলের উপর ভিত্তি করে পরিবর্তিত হতে পারে। মেশিন লার্নিংয়ে ক্যারিয়ার গড়ার সময় আপনার দক্ষতা এবং যোগ্যতাকে নির্দিষ্ট চাকরির প্রয়োজনীয়তার সাথে গবেষণা করা বাঞ্ছনীয়।

সময় স্ট্যাম্প:

থেকে আরো Cointelegraph