5 завдань початкового рівня з машинного навчання

5 завдань початкового рівня з машинного навчання

Мітка часу: 1 липня 2023 р., 7:09
5 вакансій початкового рівня з машинного навчання PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Сфера машинного навчання, яка швидко розширюється, використовує статистичні методи та аналіз даних, щоб навчити комп’ютери вчитися та робити прогнози чи судження без явного програмування. 

Зростає потреба в співробітниках з початковим рівнем знань навчання за допомогою машини оскільки підприємства та галузі все більше розуміють його корисність. Ось п’ять посад початкового рівня в машинному навчанні, які пропонують захоплюючі можливості для тих, хто хоче розпочати свою кар’єру в цій галузі.

Інженер машинного навчання

  • Роль: Інженери машинного навчання розробляють, розгортають і підтримують моделі та системи машинного навчання.
  • Необхідні навички: сильні навички програмування (Python, R тощо), знання алгоритмів і фреймворків машинного навчання, попередньої обробки даних, оцінки моделі та розгортання.
  • Ступінь: ступінь бакалавра або вище в галузі інформатики, науки про дані або в суміжній галузі.
  • Вакансії: інженери машинного навчання можуть працювати в таких галузях, як технології, фінанси, охорона здоров’я та електронна комерція. Можливості доступні як у відомих компаніях, так і в стартапах.

Дані вченого

  • Роль: спеціалісти з обробки даних аналізують та інтерпретують складні набори даних, щоб отримати розуміння та будувати прогнозні моделі.
  • Необхідні навички: знання програмування (Python, R тощо), статистичного аналізу, візуалізації даних, алгоритмів машинного навчання та обробки даних.
  • Ступінь: ступінь бакалавра або вища в галузі даних, інформатики, статистики або в суміжній галузі.
  • Можливості працевлаштування. Науковці даних користуються попитом у різних галузях, включаючи фінанси, охорону здоров’я, маркетинг і технології. Компанії, від стартапів до великих підприємств, активно шукають талантів у галузі обробки даних.

За темою: 5 високооплачуваних кар’єр у галузі даних

Дослідник ШІ

  • Роль: дослідники штучного інтелекту зосереджені на просуванні галузь штучного інтелекту через дослідження та розробки.
  • Необхідні навички: глибокі знання алгоритмів машинного навчання, фреймворки глибокого навчання — наприклад, TensorFlow, PyTorch — навички програмування, аналіз даних і вміння вирішувати проблеми.
  • Ступінь: магістр або доктор філософії. в області інформатики, штучного інтелекту або суміжної галузі.
  • Можливості працевлаштування: дослідники штучного інтелекту можуть працювати в академічних колах або дослідницьких установах або приєднатися до дослідницьких груп технологічних компаній. Посади доступні як у державному, так і в приватному секторах.

Консультант з машинного навчання

  • Роль: Консультанти з машинного навчання надають знання та вказівки для компаній щодо впровадження рішень машинного навчання.
  • Необхідні навички: чітке розуміння концепцій машинного навчання, аналіз даних, управління проектами, комунікативні навички та здатність перетворювати бізнес-вимоги на технічні рішення.
  • Ступінь: ступінь бакалавра або вище в галузі інформатики, науки про дані, бізнес-аналітики або в суміжній галузі.
  • Можливості роботи: Консультанти з машинного навчання можуть працювати в консалтингових фірмах, технологічних компаніях або як незалежні консультанти. Можливості існують у різних галузях, які прагнуть застосувати машинне навчання.

За темою: 11 технічних професій, які не вимагають навичок програмування

Інженер даних

  • Роль: Інженери з даних розробляють і обслуговують інфраструктуру даних, забезпечуючи ефективне зберігання, обробку та пошук великих наборів даних.
  • Необхідні навички: знання програмування (Python, SQL тощо), систем баз даних, конвеєрів даних, хмарних платформ — наприклад, AWS, Azure, GCP — і сховищ даних.
  • Ступінь: ступінь бакалавра або вище в галузі інформатики, розробки програмного забезпечення або в суміжній галузі.
  • Можливості роботи: Інженери з обробки даних користуються великим попитом у різних галузях промисловості, зокрема в технологіях, фінансах і охороні здоров’я. Як відомим компаніям, так і стартапам потрібен досвід інженерії даних для роботи з великими обсягами даних.

Зверніть увагу, що необхідні навички, ступені та можливості працевлаштування, згадані вище, є загальними рекомендаціями та можуть відрізнятися залежно від конкретних компаній, посад і регіонів. Бажано досліджувати та адаптувати свої навички та кваліфікацію до конкретних вимог роботи, коли ви збираєтеся працювати в галузі машинного навчання.

Часова мітка:

Більше від Монеттелеграф