3. Οι δεξιότητες που απαιτούνται από την αγορά εργασίας και τα νέα επαγγελματικά σχήματα
Η ραγδαία ανάπτυξη των τεχνολογιών ΤΝ σε ποικίλες οικονομικές και κοινωνικές πραγματικότητες αυξάνει εκθετικά τη ζήτηση για επαγγελματίες ΤΠΕ με τον κατάλληλο συνδυασμό τεχνικών, μη τεχνικών και εγκάρσιων δεξιοτήτων ΤΝ.
Πρόσφατες έρευνες αγοράς δείχνουν ότι η ζήτηση για δεξιότητες τεχνητής νοημοσύνης έχει σχεδόν τριπλασιαστεί τα τελευταία 3 χρόνια και ο αριθμός των σχετικών θέσεων εργασίας έχει αυξηθεί κατά 119%.
Μηχανικός μηχανικής μηχανικής μάθησης που εκτελεί διάφορα πειράματα μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας γλώσσες προγραμματισμού όπως Python, Java, Scala κ.λπ. με τις κατάλληλες βιβλιοθήκες μηχανικής μάθησης.
Μερικές από τις σημαντικότερες δεξιότητες που απαιτούνται για αυτό είναι ο προγραμματισμός, οι πιθανότητες, η στατιστική, η μοντελοποίηση δεδομένων, οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης, ο σχεδιασμός συστημάτων.
Data Scientist, χρησιμοποιεί προηγμένες τεχνολογίες ανάλυσης, συμπεριλαμβανομένης της μηχανικής μάθησης και της προγνωστικής μοντελοποίησης, για τη συλλογή, ανάλυση και ερμηνεία μεγάλου όγκου δεδομένων και την παραγωγή αξιοποιήσιμων πληροφοριών.
Η μηχανική μάθηση είναι μια πολύ σημαντική δεξιότητα για έναν επιστήμονα δεδομένων, εκτός από άλλες δεξιότητες όπως η εξόρυξη δεδομένων και η γνώση τεχνικών στατιστικής έρευνας.
Επιστήμονας NLP Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας περιλαμβάνει την παροχή στις μηχανές της δυνατότητας να κατανοούν την ανθρώπινη γλώσσα.
Ο επιστήμονας NLP βοηθάει ουσιαστικά στη δημιουργία μιας μηχανής που μπορεί να μάθει μοτίβα ομιλίας και να μεταφράσει προφορικές λέξεις σε άλλες γλώσσες.
Business Intelligence Developer, χρησιμοποιεί Data Analytics και Machine Learning για τη συλλογή, ανάλυση και ερμηνεία μεγάλου όγκου δεδομένων και την παραγωγή αξιοποιήσιμων πληροφοριών που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων από τα στελέχη της εταιρείας. Πράγματι, ο προγραμματιστής business intelligenge έχει αρκετές γνώσεις σχετικά με διάφορες υπηρεσίες ανάλυσης επιχειρήσεων.
Ένα παράδειγμα του πώς ένας επιστήμονας δεδομένων είναι χρήσιμος σε επιχειρησιακές πτυχές:
Τα μοντέλα μάθησης με επίβλεψη απαιτούν από τους επιστήμονες δεδομένων να παρέχουν στον αλγόριθμο σύνολα δεδομένων για είσοδο και παραμέτρους για έξοδο, καθώς και ανατροφοδότηση σχετικά με την ακρίβεια κατά τη διάρκεια της διαδικασίας εκπαίδευσης. Βασίζονται σε εργασίες και δοκιμάζονται σε σύνολα δεδομένων με ετικέτες.
Τα δεδομένα εκπαίδευσης πρέπει να είναι ισορροπημένα και καθαρισμένα. Τα σκουπίδια ή τα διπλά δεδομένα θα αλλοιώσουν την κατανόηση της τεχνητής νοημοσύνης – ως εκ τούτου, οι επιστήμονες δεδομένων πρέπει να είναι προσεκτικοί με τα δεδομένα στα οποία εκπαιδεύεται το μοντέλο!
