Штучний інтелект, машинне навчання та великі дані — майбутнє, зосереджене навколо даних

Штучний інтелект, машинне навчання та великі дані часто розміщуються поруч. Однак ці поняття не ідентичні. Як Ви обираєте свій шлях? Великі дані — це аналіз даних. Різниця між великими даними та простим аналізом полягає у кількості, різноманітності та швидкості їх оброблення. Чи справді за ними майбутнє? Обговоримо це питання у статті.

Чим займається фахівець з Big Data?

Фахівці центру польської освіти UP-STUDY звертають увагу на те, що такі професіонали створюють методи та інструменти, що дозволяють обробляти великі набори даних та інтерпретувати їх.

Популярні посади в області великих даних:

• фахівець з обробки даних;
• аналітик з управління даними.

Машинне навчання з управління даними — область, що займається створенням алгоритмів, здатних до навчання. Ґрунтуючись на великій кількості даних та їх обробці, взаємодії з середовищем, умінні узагальнювати, уточнювати та змінювати дані, алгоритм здатний навчитися правильно їх інтерпретувати та які дії слід зробити надалі.

Машинне навчання може спиратися на створення алгоритму, який буде вказувати, наприклад, на майбутні місця розмноження комарів на основі даних та, збираючи додаткові відомості, навчитися прогнозувати їх ще більш точно.

Що робить фахівець з машинного навчання (ML)?

Він створює програмне забезпечення, яке може вчитися. Наука про дані та машинне навчання пов'язані між собою, тому що ML потребує даних для розроблення алгоритму.

Популярні посади в області ML:

• інженер з машинного навчання;
• фахівець з машинного навчання та автоматизації;
• фахівець з автоматизації робототехніки;
• архітектор глибокого навчання.

Штучний інтелект — це область, пов'язана зі створенням машин, пристроїв та програм, які можуть вчитися та «мислити» по-людськи (тобто незалежно обирати дані, аналізувати їх, робити висновки) тільки краще, швидше та ефективніше (наприклад, без людської помилки). Програмування штучного інтелекту виходить за рамки машинного навчання. Це не тільки алгоритм, який може вчитися, але й система, здатна досягати певних цілей, використовуючи алгоритм ML.

Впровадження штучного інтелекту може, наприклад, складатися зі створення безпілотника, який, використовуючи його алгоритм, незалежно обирає області та час, в яких хімічна речовина має використовуватися для зменшення кількості комарів, але водночас не порушує природний баланс у природі.

Що робить фахівець з ШІ?

Він створює ІТ-системи, додатки, пристрої та роботів, які здатні виконувати завдання, що вимагають мислення, аналогічно людському.

Популярні посади в області ШІ:

• інженер з розробки програмного забезпечення для ШІ;
• аналітик — фахівець зі штучного інтелекту.

Професійна кваліфікація: інструменти, яку мову програмування вибрати?

З якої мови програмування почати? Python зазвичай є основою для людини, яка у майбутньому хоче стати фахівцем за даними або інженером ML. Однак майте на увазі, що це всього лише одна з мов програмування, котра використовується у ML. R, Scala та інші мови також часто використовуються. Варто знати такі бібліотеки, як sklearn (алгоритми), Pandas або Dask Data Frame, TPOT (бібліотека для пошуку параметрів) та інші. Найбільш важливою областю для людини, пов'язаної з ML, є математика (лінійна алгебра, математичний аналіз, статистика, теорія ймовірностей).

Підсумовуючи, відповімо на наступне питання: «Які фахівці потрібні ринку?». Data Engineer — найбільш затребувана посада. Звіт PWC вказує, що їх в основному шукають IT, технології та виробництво. Аналітики даних необхідні в області фінансів, медицини та професійних послуг. В області ML більшість пропозицій роботи призначені для програмістів та інженерів ML. Бажаючи отримати кращу спеціальність, варто вибрати один з обраних ВНЗ, наприклад, Академію Вістула, Вроцлавський університет бізнесу або Вроцлавську Політехніку.