Искусственный интеллект: что изучать, где учиться и кем работать

Какие бывают виды ML-инженеров

Неподдельное любопытство, интерес ко всему на свете и постоянное задавание вопросов помогут вам выявить и понять абстрактные проблемы. Помимо этого, нужно уметь интерпретировать проблемы и находить новые подходы для их решения в отрасли искусственного интеллекта.

Database Developer, или разработчик баз данных — это специалист, который занимается проектированием, созданием и поддержкой баз данных, а также разработкой приложений, которые используют эти базы данных. Такие системы могут хранить огромные объемы информации — от клиентских записей до сложных аналитических материалов.

Роль ученого-исследователя — одна из наиболее академически ориентированных профессий в области ИИ. Исследователь искусственного интеллекта работает над развитием потенциала технологий ИИ, способствует раскрытию этого потенциала за счет новых инструментов и определяет круг вопросов, на которые должен отвечать ИИ.

В отличие от дата-сайентиста, который занимается прогнозированием будущих событий, дата-аналитик изучает информацию по событиям, которые уже произошли. Например, результаты рекламной кампании. Его основная задача — исследовать данные, извлекать инсайты, находить причины тех или иных показателей и предлагать рекомендации для улучшения.

Data Scientist, или дата-сайентист — это специалист, который использует статистику, машинное обучение и программирование для построения математических моделей поведения. Это помогает найти в них закономерности или спрогнозировать будущие значения. Например, показатели спроса на конкретные товары.

BI-аналитик, или бизнес-аналитик — это дата-аналитик, который специализируется на задачах бизнеса. Он также работает с большими массивами данных — запросами пользователей, показателями продаж, результатами рекламных кампаний, делает выводы и помогает бизнесу выстраивать правильную стратегию развития.

Какие задачи выполняет Data Engineer

Согласно Datamation, средний размер зарплат программистов ИИ за рубежом составляет $100,000-150,000 в год. Инженеры ИИ получают от $170,000 до $250,000 в год. Наиболее высоки зарплаты в отрасли искусственного интеллекта – в США, Канаде, Западной Европе, Австралии, Японии и Южной Корее.

Работа инженера по машинному обучению подходит для тех, у кого есть опыт изучения науки о данных, прикладных исследований и разработки программного обеспечения. Помимо знания искусственного интеллекта, важно знать математику, машинное обучение, нейронные сети, работу с облачными приложениями, программирование в Java, Python и Scala.

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence) – это наука создания интеллектуальных машин, в первую очередь интеллектуальных компьютерных программ, методов и связанных с ними технологий, помогающих выполнять задачи, которые требуют человеческого интеллекта.

Data Architect — это специалист, который проектирует инфраструктуру данных компании и управляет ею. Основная задача архитектора данных — спроектировать систему, с помощью которой можно управлять данными так, чтобы они были легко доступны, надежно защищены и приносили пользу компании.

В основе большинства программ в области искусственного интеллекта лежит изучение компьютерных технологий и математики. Студенты могут получить диплом по искусственному интеллекту или изучать этот предмет на программах со специализацией в информатике, графическом дизайне, информационных технологиях или инженерии.

Пройти курсы. Отличный вариант для тех, кто хочет получить готовый материал, а также обратную связь от практикующих специалистов-кураторов. Из плюсов: собрано только все самое нужное, чтобы войти в профессию. Из минусов: для начала карьеры по сложным специальностям, таким как Data Architect, курсов может быть недостаточно, поскольку требуется большой опыт работы с данными.

Инженеры данных занимаются планированием, проектированием и разработкой сред больших данных в системах Hadoop и Spark. Это сложная, очень актуальная и перспективная профессия, которая требует высшего образования, знания программирования в C++, Java, Python и Scala, опыта интеллектуального анализа и визуализации данных.

Data Science — это область знаний, которая объединяет статистику, математику, программирование и аналитику, чтобы извлекать полезную информацию и знания из больших данных. Рассказываем, какие специалисты работают в этой сфере, чем конкретно занимаются и сколько зарабатывают.