1. Data Scientist
Специальность включает в себя работу по аналитике и поиску решений различных задач на основе статистических данных. На формирование спроса Data Scientist повлияло развитие ИИ, алгоритмов машинного обучения и нейросетей, позволяющих выявлять закономерности внешних и внутренних действий компаний. Это позволяет специалистам прогнозировать события, выстраивать стратегию развития и искоренять факторы, препятствующие достижению компаний.
Чтобы справляться с этими задачами, человек должен владеть программированием как минимум на Python, разбираться в Machine Learning, включая Deep learning и нейросети, а также в дата-инжиниринге: Hadoop, Spark ETL и BI. Если ты прочел и ничего не понял — значит, ты нормальный человек. На освоение этой информации нужны месяцы, в случае самостоятельного обучения — годы. Но несмотря на объем требуемых навыков, освоить эту профессию вполне реально даже с нуля. Главное — найти подходящий курс и толковых преподавателей. Если постараться объяснить простыми словами, то получится что-то типа аналитики, основанной на математических и машинных вычислениях. Но тебя ведь интересует немного другое, не так ли?
2. Аналитик данных
В отличие от Data Scientist, аналитик охватывает больший спектр направлений бизнеса. Сюда может входить отслеживание эффективности маркетинговой политики, уровня продаж, финансовых затрат и прибыли, менеджмент и эффективность работы персонала. Экспертный аналитик, который будет востребован на рынке труда, должен покрывать деятельность сразу нескольких разрозненных специалистов.
Возникает закономерный вопрос: почему бы не иметь нескольких сотрудников для каждого направления? Основная причина — систематизация всех процессов и отслеживание общей динамики, основанные на всех вышеупомянутых показателях. Разрозненные специалисты не смогут объективно отслеживать влияние параметров и выстраивать эффективность их взаимосвязи.
3. Специалист по машинному обучению
Одно из крупнейших подразделений работы в сфере искусственного интеллекта. Главной задачей специалиста является настройка и внедрение алгоритмов в работу организации. При этом существует два типа обучения того самого ИИ: по прецедентам, то есть на основе признаков, не предусмотренных параметрами обучения, и индуктивное, выявляющее общие закономерности на основе эмпирических данных. Для специалиста важно уметь работать с обоими типами, чтобы добиваться максимальной эффективности.
В какой-то степени подобный специалист выступает учителем, который должен предусмотреть максимальное количество вариантов и факторов, позволяющих ИИ минимизировать ошибки в эксплуатации. Практическими сферами применения можно считать распознавание речи, жестов и образов, техническую и медицинскую диагностику, обнаружение спама и мошенничества, прогнозирование ухода клиентов. На самом деле это далеко не весь спектр возможного применения, и в какой-то степени сам учитель определяет сферы внедрения и возможностей своего «Франкенштейна».
4. Специалист по Big Data и AI
С каждым годом объемы информации увеличиваются, и в большинстве случаев она никак не систематизирована, что превращает её в запутанный клубок, который приходится вручную распутывать. Этот процесс может потребовать огромного количества человеческого ресурса и времени, что приведет к росту издержек. Но в чем же необходимость расшифровки и упорядочения информации? Наглядный пример, объясняющий всю важность Big Data, привел экономист, журналист и маркетолог Кеннет Кукьер. Он рассказал о том, как программист Артур Самуэль программировал компьютер на игру в шашки: сперва он сам обыгрывал машину, но затем написал второй скрипт — и уже два компьютера играли между собой. Это привело к изучению большого количества комбинаций, после чего Артур уже не смог обыграть машину.
Чем больше информации, тем больше вариативность её применения. Big Data может использоваться в обработке заявок, для отслеживания качества помощи клиентам, составления персональных рекомендаций, расширения функционала. Специалист в данном случае настраивает алгоритмы дешифровки и структурирования разрозненной информации, что позволяет эффективнее использовать в конкретной сфере деятельности. Чтобы справляться с этой работой, тебе нужно быть знакомым с такими техниками и методами анализа, как Data Mining, искусственные нейронные сети, распознавание образов, прогнозная аналитика, статистический анализ.
Все эти специальности на первый взгляд кажутся нереально сложными, но при интенсивном изучении под надзором действующих экспертов освоить их можно в течение 6–12 месяцев. Это уже неоднократно доказала школа SkillFactory, подготавливающая специалистов по всем перечисленным направлениям. Ключевая особенность их системы обучения заключается в большом упоре на отработку практических навыков. Студенты отрабатывают получаемые знания и умения на реальных кейсах успешных компаний. Выпускники их школы получают высокие IT-должности в самых крупных российских и зарубежных компаниях, таких как «МТС», «Шоколадница», Сбербанк, «МегаФон», Haier, Henkel, «Ростелеком», «Юлмарт», «Связной», Bayer, Ozon.ru.