5 algtaseme masinõppetööd

5 algtaseme masinõppetööd

5 algtaseme masinõppetööd PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Masinõppe valdkond, mis kiiresti laieneb, kasutab statistilisi meetodeid ja andmeanalüüsi, et õpetada arvutitele, kuidas õppida ning teha ennustusi või hinnanguid ilma selgesõnaliselt programmeerimata. 

Kasvab vajadus algtaseme teadmistega töötajate järele masinõpe kuna ettevõtted ja tööstused mõistavad üha enam selle kasulikkust. Siin on viis masinõppe algtaseme ametikohta, mis pakuvad põnevaid võimalusi neile, kes soovivad selles valdkonnas oma karjääri alustada.

Masinõppe insener

  • Roll: masinõppeinsenerid arendavad, juurutavad ja hooldavad masinõppe mudeleid ja süsteeme.
  • Nõutavad oskused: Tugevad programmeerimisoskused (Python, R jne), masinõppe algoritmide ja raamistike tundmine, andmete eeltöötlus, mudelite hindamine ja juurutamine.
  • Kraad: bakalaureusekraad või kõrgem infotehnoloogia, andmeteaduse või sellega seotud erialal.
  • Töövõimalused: masinõppeinsenerid saavad töötada sellistes tööstusharudes nagu tehnoloogia, rahandus, tervishoid ja e-kaubandus. Võimalusi on nii väljakujunenud ettevõtetes kui ka idufirmades.

Andmete teadlane

  • Roll: Andmeteadlased analüüsivad ja tõlgendavad keerukaid andmekogumeid, et saada teadmisi ja teadmisi luua ennustavaid mudeleid.
  • Nõutavad oskused: Programmeerimise (Python, R jne), statistilise analüüsi, andmete visualiseerimise, masinõppe algoritmide ja andmetega manipuleerimise oskus.
  • Kraad: bakalaureusekraad või kõrgem andmeteaduse, informaatika, statistika või sellega seotud erialal.
  • Töövõimalused: Andmeteadlased on nõudlikud erinevates tööstusharudes, sealhulgas rahanduses, tervishoius, turunduses ja tehnoloogias. Ettevõtted alustavatest suurettevõteteni otsivad aktiivselt andmeteaduse talente.

Seotud: 5 kõrgepalgalist karjääri andmeteaduses

AI uurija

  • Roll: AI teadlased keskenduvad selle edendamisele tehisintellekti valdkond teadus- ja arendustegevuse kaudu.
  • Nõutavad oskused: tugevad teadmised masinõppe algoritmidest, süvaõppe raamistikud — nt TensorFlow, PyTorch — programmeerimisoskused, andmete analüüsi ja probleemide lahendamise oskused.
  • Kraad: magistri- või doktorikraad. arvutiteaduses, tehisintellektis või sellega seotud valdkonnas.
  • Töövõimalused: AI-teadlased saavad töötada akadeemilistes ringkondades või teadusasutustes või liituda tehnoloogiaettevõtete uurimisrühmadega. Ametikohti on nii avalikus kui ka erasektoris.

Masinõppe konsultant

  • Roll: masinõppe konsultandid pakuvad ettevõtetele masinõppelahenduste rakendamisel teadmisi ja juhiseid.
  • Nõutavad oskused: kindel arusaam masinõppe kontseptsioonidest, andmeanalüüsist, projektijuhtimisest, suhtlemisoskused ja oskus tõlkida ärinõuded tehnilisteks lahendusteks.
  • Kraad: bakalaureusekraad või kõrgem infotehnoloogia, andmeteadus, ärianalüütika või sellega seotud erialal.
  • Töövõimalused: masinõppe konsultandid võivad töötada konsultatsioonifirmades, tehnoloogiaettevõtetes või sõltumatute konsultantidena. Võimalusi masinõpet kasutusele võtta on erinevates tööstusharudes.

Seotud: 11 tehnilist tööd, mis ei nõua kodeerimisoskusi

Andmeinsener

  • Roll: Andmeinsenerid kavandavad ja hooldavad andmeinfrastruktuuri, tagades suurte andmehulkade tõhusa salvestamise, töötlemise ja hankimise.
  • Nõutavad oskused: programmeerimise (Python, SQL jne), andmebaasisüsteemide, andmekonveierite, pilveplatvormide — nt AWS, Azure, GCP — ja andmehoidla oskus.
  • Kraad: bakalaureusekraad või kõrgem arvutiteaduses, tarkvaratehnikas või sellega seotud valdkonnas.
  • Töövõimalused: andmeinseneride järele on suur nõudlus erinevates tööstusharudes, eriti tehnoloogia, rahanduse ja tervishoiu valdkonnas. Nii väljakujunenud ettevõtted kui ka idufirmad vajavad suurte andmemahtude haldamiseks andmetehnoloogiateadmisi.

Pange tähele, et ülalmainitud nõutavad oskused, kraadid ja töövõimalused on üldised juhised ja võivad erineda olenevalt konkreetsetest ettevõtetest, rollidest ja piirkondadest. Masinõppega seotud karjääri tegemisel on soovitatav uurida ja kohandada oma oskusi ja kvalifikatsioone konkreetsete töönõuetega.

Ajatempel:

Veel alates Cointelegraph