Чому робота в AI, ML та Big Data — кращий вибір? 10 причин

На практиці великі дані — це, наприклад, можливість точної ізоляції інкубаторію від комарів на основі даних про температуру, вологість, рівні ґрунтових вод, наявності інших видів, або створення нового хіта Lady Gaga, який точно задовольнить смаки одержувачів та додатково залучить нових. Перспективи розвитку професій, пов'язаних штучним інтелектом (ШІ), машинним навчанням (ML) та великими даними проглядаються на десятиліття вперед. На це є безліч причин, які ми розглянемо у статті, тому її рекомендується прочитати не тільки потенційним, а й фактичним студентам польських та інших європейських університетів.

В якій галузі шукати роботу в якості спеціаліста з даними?

В основному у будь-якій! Це одна з небагатьох спеціалізацій на ринку, яка затребувана всюди:

• область інформаційних технологій — 41% фахівців працюють у цій сфері;
• маркетинг — 13%;
• підтримка корпоративних процесів — 11%;
• консалтинг — 9%;
• медична галузь — 7%;
• фінансові послуги — 6%;
• державні послуги — 4%.

ТОП 10 причин, чому великі дані — це майбутнє?

Фахівці центру польської освіти UP-STUDY рекомендують детально розглянути причини, за якими можна зробити висновки, що за великими даними та суміжними напрямками — майбутнє.

1. Різноманітність проєктів. Спеціаліст за даними може працювати у будь-якій галузі. Автомобілі, виробництво, транспорт, торгівля — всі шукають людей, які можуть керувати даними та впроваджувати рішення ШІ. Свобода вибору та можливість змінити галузь є однією з великих переваг цієї професії.
2. Різноманітність завдань. Термін «фахівець з даних» охоплює кілька десятків різних областей спеціалізації. Та це дає можливість відносно легко змінити професійну сферу.
3. Великі можливості розвитку, як у контексті побудови кар'єри, так і отримання нових знань. Ця робота не вимагає, щоб бути у курсі технологій та інновацій, а скоріше створює ці технології. Це одна з найдинамічніших областей з точки зору необхідності постійного навчання.
4. Можливість побудови міжнародної кар'єри. Немає меж для фахівців в області даних, машинного навчання та штучного інтелекту. Велика частина пропозицій роботи надходить від компаній з філіями у всьому світі (наприклад, Ontrack, компанія, що входить до групи KLDiscovery, у 43 країнах світу має філії).
5. Почуття сенсу у тому, що Ви робите. Згідно Deloitte, 85% людей хочуть, щоб їх робота мала сенс. Люди, що працюють в області ШІ та ML, мають унікальну можливість формувати світ майбутнього — їх робота не тільки має сенс для них, а й впливає на життя інших людей у ​​всьому світі.
6. Можливість роботи з великими брендами. Найбільші світові бренди мають величезний попит на фахівців у цій області, які мають у своєму розпорядженні величезну клієнтську базу та обробляють великі обсяги даних.
7. Ринок праці, котрий швидко зростає. Згідно зі звітом PWC, ринок праці для науковців-дослідників у 2015-2018 роках зріс на 24%. Та він ще росте. Попит більше пропозиції, а це значить, що у людей з досвідом немає проблем на ринку праці.
8. Конкурентна винагорода. За статистикою, експерт за даними або інженер ML заробляє більше, ніж програміст додатків, що не відносяться до ШІ (хоча це залежить від області роботи, технології та рівня досвіду). Зарплати зростають як через те, що пропозиція не встигає за попитом на фахівців, так і через доходи компаній, котрі зростають, що займаються даними (наприклад, KLDiscovery, фіксуючи зростання виторгу за 3 роки на цілих 222%)
9. Прекрасні умови роботи. Численні пільги (страховка, медичне обслуговування, спортивні картки, мовна підготовка) доповнюють хороші фінансові умови. У зв'язку з тим, що фахівці AI, ML та Big Data в основному працюють у корпораціях, можна очікувати сучасні офісні приміщення та відмінну якість робочого обладнання.
10. Більша гнучкість роботи. У цій галузі існує велика відкритість для гнучкого підходу — як з точки зору робочого часу, так і віддаленої роботи. Отже, і людина, яка хоче працювати в офісі, й цифровий кочівник, який бажає поєднувати роботу та подорожі, знайдуть своє місце.

Отже, з викладеного видно, що за великими даними стоїть велике майбутнє. Фахівці з досвідом та без, знайдуть хороші умови. Головне завдання — завжди підвищувати знання та набувати навичок, а також додаткових компетенцій.