AI-лидерство: как преуспеть в мире искусственного интеллекта? Часть 1

Data Scientist – это специалист, который занимается анализом данных для выявления закономерностей, тенденций и аномалий, а также созданием моделей для прогнозирования и оптимизации бизнес-процессов. Он должен уметь:

? работать с данными в разных форматах и источниках

? использовать статистические и визуальные методы для изучения данных

? применять ML и NN для построения моделей и оценивать их качество.

Data Scientist – одна из самых востребованных профессий 2023 года по версии World Economic Forum. Data Scientist нужны практически всем отраслям и компаниям, которые хотят использовать данные для принятия лучших решений. Средняя зарплата в США составляет около 100 тысяч долларов в год.

Data Engineer

Data Engineer – это специалист, который занимается сбором, хранением, обработкой и передачей данных для анализа и моделирования. Он должен уметь:

? работать с большими объемами данных (Big Data)

? использовать облачные платформы (Cloud Computing)

? применять распределенные системы (Distributed Systems) и потоковые технологии (Streaming Technologies)

? знать языки программирования и базы данных.

Data Engineer – это важная роль в команде Data Science, поскольку он обеспечивает качество и доступность данных для аналитиков и ML-инженеров. Data Engineer также нужны компаниям, которые работают с большими данными и AI. Средняя зарплата в США составляет около 110 тысяч долларов в год.

AI-специалист по нейронным сетям

AI-специалист по нейронным сетям – это специалист, который занимается разработкой, обучением и оптимизацией нейронных сетей для решения сложных задач, таких как распознавание изображений, генерация текстов, синтез речи или игры. AI-специалист по нейронным сетям должен уметь:

? программировать на языках Python, R, Java или C++,

? использовать фреймворки TensorFlow, PyTorch, Keras или Scikit-learn,

? понимать архитектуры и параметры нейронных сетей

? знать математические основы NN.

AI-специалист по нейронным сетям – это один из самых перспективных и продвинутых методов машинного обучения. Нейронные сети могут решать задачи, которые традиционные алгоритмы не могут. Они нужны компаниям, которые занимаются разработкой инновационных продуктов и решений на основе AI. Средняя зарплата по нейронным сетям в США составляет около 140 тысяч долларов в год.

AI-аналитик

AI-аналитик – это специалист, который занимается изучением и интерпретацией результатов работы AI-систем для выработки стратегий и рекомендаций для бизнеса. AI-аналитик должен уметь:

? работать с данными в разных форматах и источниках

? использовать статистические и визуальные методы для анализа данных

? понимать принципы работы AI-систем и их ограничения

? обладать навыками коммуникации и презентации.

AI-аналитик – это мост между техническими специалистами по AI и бизнес-заказчиками. AI-аналитик помогает бизнесу понять, как искусственный интеллект может помочь достичь целей и решить проблемы. Средняя зарплата в США составляет около 90 тысяч долларов в год.

3. Навыки и компетенции, которые помогут вам получать больше дохода от своей работы

Технические навыки

Технические навыки (Hard skills) – это профессиональные навыки, которые мы получаем с опытом от выполнения какой-то задачи. Это может быть освоенная компьютерная программа, язык программирования, иностранный язык и т.п. Технические навыки в AI сегменте зависят от того, какую роль вы выполняете или хотите выполнять. Например, если вы хотите быть AI/ML-инженером, то вам нужно уметь программировать на языках Python, R, Java или C++, использовать фреймворки TensorFlow, PyTorch, Keras или Scikit-learn, работать с данными в форматах CSV, JSON, XML или SQL, а также понимать математические основы ML и NN. Если же вы хотите быть AI-аналитиком, то вам нужно уметь работать с данными в разных форматах и источниках, использовать статистические и визуальные методы для анализа данных, понимать принципы работы AI-систем и их ограничения, а также обладать навыками коммуникации и презентации.

Технические навыки в AI сегменте являются основой для успешной работы. Они позволяют вам решать конкретные задачи и создавать ценные продукты и решения на основе AI. Технические навыки также повышают вашу конкурентоспособность на рынке труда, поскольку они являются критерием отбора для большинства работодателей. Средняя зарплата специалистов по AI в США составляет около 120 тысяч долларов в год.

Гибкие или универсальные навыки