Если и ты слишком поздно осознал перспективность IT-специальностей, то мы поможем наверстать упущенное и изменить курс своей профессиональной деятельности. О самых высокооплачиваемых специальностях в IT-индустрии нам рассказали эксперты школы SkillFactory.
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.
Записаться на курс по Big Data и AI →
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.
Комментарии
(0)