Praca.pl Poradniki IT i nowe technologie
Sztuczna Inteligencja (AI) & Uczenie Maszynowe (ML) & Big Data — przyszłość skupiona wokół danych

Sztuczna Inteligencja (AI) & Uczenie Maszynowe (ML) & Big Data — przyszłość skupiona wokół danych

 
Sztuczna Inteligencja (AI)  & Uczenie Maszynowe (ML) & Big Data — przyszłość skupiona wokół danych

Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i Big Data często stawiane są obok siebie. Nie są to jednak pojęcia tożsame. Jak wybrać własną ścieżkę?


Big Data to analiza danych. Różnica między Big Data a zwykłą analizą polega na ilości, różnorodności i szybkości przetwarzania danych.  

Big Data w praktyce, to na przykład możliwość precyzyjnego wyodrębnienia wylęgarni komarów* na podstawie danych dotyczących temperatury, wilgotności, poziomu wód gruntowych, obecności innych gatunków etc. albo zaprojektowania kolejnego hitu Lady Gagi**, który trafi precyzyjnie w gusta jej odbiorców i dodatkowo przysporzy jej nowych.

 

Co robi specjalista od Big Data?

 

Tworzy metody i narzędzia, które pozwalają przetwarzać duże zbiory danych oraz je interpretować.

Popularne stanowiska w obszarze Big Data:
• Specjalista ds. Przetwarzania Danych
• Data Management Analyst

Machine Learning to obszar zajmujący się tworzeniem algorytmów, które potrafią się uczyć. Bazując na dużej ilości danych i ich przetwarzaniu, interakcjach z otoczeniem, zdolności do uogólniania, precyzowania i modyfikowania danych, algorytm jest w stanie nauczyć się tego, jak je prawidłowo interpretować i jakie dalsze działania należy podjąć.

Uczenie maszynowe mogłoby (kontynuując wykorzystany przy Big Data przykład) polegać na stworzeniu algorytmu, który będzie na podstawie danych wskazywał przyszłe wylęgarnie komarów i zbierając dodatkowe dane, uczył się jeszcze bardziej precyzyjnego ich przewidywania.

 

Co robi specjalista ML?

 

Tworzy oprogramowanie, które potrafi się uczyć. Data science i uczenie maszynowe są ze sobą związane, bo ML potrzebuje danych, by algorytm mógł się rozwijać.

Popularne stanowiska w obszarze ML:
• Machine Learning Engineer
• Machine Learning and Automation specialist
• Robotics Process Automation Specialist
• Deep Learning Architect

kl-discovery-oferty-pracy

 

Sztuczna inteligencja to obszar zajmujący się tworzeniem maszyn, urządzeń i programów, które mogą uczyć się i „myśleć” w sposób zbliżony do ludzkiego (czyli np. samodzielnie dobierają dane, analizują je, wyciągają wnioski) tylko w lepszy, szybszy i bardziej efektywny sposób (np. pozbawiony błędów typowych dla człowieka). Programowanie sztucznej inteligencji wybiega poza uczenie maszynowe. To nie tylko algorytm, który potrafi się uczyć, ale system, który potrafi zrealizować określone cele przy użyciu algorytmu ML.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w naszym przykładzie z komarami mogłoby na przykład polegać na stworzeniu drona, który stosując algorytm sztucznej inteligencji, samodzielnie wybiera obszary i czas, w jakim należy zastosować środek chemiczny, by ograniczyć ilość komarów, ale jednocześnie nie zachwiać naturalnej równowagi w przyrodzie. 

 

Co robi specjalista AI?

 

Tworzy systemy informatyczne, aplikacje, urządzenia, roboty, które potrafią wykonywać czynności wymagające myślenia w sposób zbliżony do ludzkiego.

Popularne stanowiska w obszarze AI:
• AI Software Developmnet Engineer
• Analityk — Specjalista ds. Sztucznej Inteligencji (AI)

 

Kwalifikacje zawodowe: narzędzia, który język programowania wybrać?


Jaki język programowania na początek? Dla osoby, która w przyszłości chce zostać specjalistą od danych czy inżynierem ML podstawą jest zazwyczaj Python.  Trzeba jednak pamiętać, że to tylko jeden z języków programowania stosowanych w ML. Często wykorzystywany jest też R, Scala i inne języki. Warto znać biblioteki takie jak sklearn (algorytmy), Pandas lub Dask Data Frame, TPOT (biblioteka znajdowania parametrów) i inne. Najważniejszym zaś obszarem dla osoby związanej z ML jest matematyka (algebra liniowa, analiza matematyczna, statystyka, rachunek prawdopodobieństwa).


Umiejętności miękkie konieczne w AI/ML/Big Data

 

Aby osiągnąć sukces w tych obszarach, nie wystarczą twarde umiejętności. Konieczne są:
• Umiejętności analityczne,
• Wysokie zdolności adaptacyjne, bo środowisko pracy, narzędzia i zadania często się zmieniają,
• Umiejętność zarządzania kilkoma zadaniami bądź projektami jednocześnie – praca jest dynamiczna i zmienna.

Dużo zależy też od specyfiki samego stanowiska i kultury organizacji. Na przykład na stanowisku Specjalista ds. Przetwarzania Danych w KLDiscovery konieczna jest umiejętność szybkiego rozwiązywania problemów i wysokie zdolności cyfrowe, a na stanowisku Data Management Analyst umiejętność priorytetyzacji zadań, kreatywność i świetne zdolności komunikacyjne.

 

Jakich specjalistów potrzebuje rynek?

 

Najbardziej poszukiwanym stanowiskiem jest Data Engineer. Raport PWC wskazuje, że poszukuje ich przede wszystkim branża IT, technologiczna i produkcja. Analityków danych potrzeba w obszarze finansów, medycyny i usług profesjonalnych.

W obszarze ML najwięcej ofert pracy jest dla programistów i inżynierów ML.

W jakiej branży szukać pracy jako specjalista w dziedzinie danych?

 

W zasadzie w każdej! To jedna z niewielu specjalizacji na rynku, na którą wszędzie jest zapotrzebowanie***:
• Obszar technologii IT – 41% specjalistów pracuje w tej branży
• Marketing – 13%
• Obsługa procesów korporacyjnych – 11%
• Konsulting – 9%
• Branża medyczna –7%
• Usługi finansowe – 6%
• Usługi publiczne  – 4%


kl-discovery-oferty-pracy-2

 

Dlaczego praca w AI, ML i Big Data to najlepszy wybór? 10 powodów


1. Różnorodność projektów
Specjalista danych może pracować w każdej branży. Motoryzacja, produkcja, transport, handel – wszędzie poszukiwane są osoby, które potrafią zarządzać danymi i wprowadzać rozwiązania AI. Wolność wyboru i możliwość zmiany branży to jedna z największych zalet tego zawodu.

2. Różnorodność zadań
Pod pojęciem specjalisty danych kryje się kilkadziesiąt różnych obszarów specjalizacji. A to daje możliwość stosunkowo łatwej zmiany obszaru zawodowego.

3. Duże możliwości rozwoju
I to zarówno w kontekście budowania kariery, jak i zdobywania nowej wiedzy. Ta praca nie tyle wymaga bycia na bieżąco z technologiami i nowinkami, ile sama te technologie tworzy. To jeden z najbardziej dynamicznych obszarów zawodowych pod kątem konieczności stałego uczenia się.

4. Możliwość budowania międzynarodowej kariery
Dla specjalistów zajmujących się danymi, uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją nie istnieją granice. Duża część ofert pracy pochodzi z firm mających oddziały na całym świecie (na przykład, Ontrack, firma należąca do Grupy KLDiscovery, to 43 oddziały w 19 krajach świata!).

5. Poczucie sensu tego, co się robi
Według Deloitte, 85% ludzi chce, żeby ich praca miała sens. Osoby pracujące w obszarze AI i ML mają unikatową możliwość kształtowania świata przyszłości – ich praca ma nie tylko sens dla nich samych, ale również wpływa na życie innych ludzi na całym świecie.

6. Możliwość pracy z największymi markami
Największe zapotrzebowanie na specjalistów w tym obszarze mają największe, światowe marki, które mają ogromne bazy klientów i przetwarzają wielkie ilości danych.

7. Błyskawicznie rosnący rynek pracy
Według raportu PWC, rynek pracy dla Data Scientists w latach 2015 – 2018 urósł o 24%. I nadal rośnie. Zapotrzebowanie jest większe niż podaż, a to sprawia, że osoby z doświadczeniem nie mają żadnego problemu na rynku pracy.

8. Konkurencyjne wynagrodzenie
Statystycznie specjalista data scientists czy inżynier ML zarabia więcej niż programista aplikacji nie związanych z AI (choć zależy to od obszaru pracy, technologii i poziomu doświadczenia). Wynagrodzenia rosną zarówno dlatego, że podaż nie nadąża za popytem na specjalistów, jak i ze względu na rosnące przychody firm zajmujących się danymi (np. KLDiscovery, notuje zwiększenie przychodu w ujęciu 3 lat aż o 222%****)

9. Doskonałe warunki pracy
Liczne benefity (ubezpieczenie, opieka medyczna, karty na siłownie, szkolenia językowe) uzupełniają dobre warunki finansowe. Z uwagi na to, że specjalistów AI, ML i Big Data zatrudniają głównie korporacje, to można spodziewać się też nowoczesnych przestrzeni biurowych i doskonałej jakości sprzętu do pracy.

10. Duża elastyczność pracy
W tej branży widać duża otwartość na elastyczne podejście do pracy – zarówno w zakresie godzin pracy, jak i pracy zdalnej. Swoje miejsce znajdzie zatem zarówno osoba, która chce pracować w biurze, jak i cyfrowy nomad, który chce łączyć pracę z podróżowaniem.

 

---

* Badania aWhere Inc.

** Badania przeprowadzone przez managera gwiazdy Troya Cartera w 2008 roku

*** Za KDnuggets.com

**** Za KLDiscovery

 

 

Więcej artykułów "IT i nowe technologie"

Polecane oferty

  • Architekt / Architektka rozwiązań mobilnych

    Santander Consumer Bank S.A.   Wrocław, Fabryczna, ul. Legnicka 48b    praca hybrydowa
    specjalista mid / senior / ekspert  kontrakt B2B  pełny etat  rekrutacja online  aplikuj szybko  aplikuj bez CV
    5 dni
    współpraca od zaraz; seniority: expert; forma współpracy: B2B; wymiar pełnienia usługi: pełny etat; model współpracy hybrydowy; Technologie, których używamy: Wymagane: RabbitMQ; Docker; Git; SOAP; REST API; Enterprise Architect; Technologie mile widziane: znajomość APIGee; Twój zakres...
  • Senior UI/UX Designer w obszarze bankowości elektronicznej

    Santander Consumer Bank S.A.   Wrocław, Fabryczna, ul. Legnicka 48b    praca hybrydowa   dziś wygasa
    specjalista mid / senior / ekspert  kontrakt B2B  pełny etat  rekrutacja online  aplikuj szybko  aplikuj bez CV
    15 dni
    współpraca od zaraz; seniority: senior; forma współpracy: B2B; wymiar pełnienia usługi: pełny etat; model współpracy hybrydowy; Opis projektu: Z bankowości elektronicznej Santander Consumer Banku korzysta aktywnie już ponad pół miliona klientów. W związku z dynamicznym rozwojem banku...
  • Expert Data Analyst w obszarze bankowości elektronicznej

    Santander Consumer Bank S.A.   Wrocław, Fabryczna, ul. Legnicka 48b    praca hybrydowa   dziś wygasa
    specjalista mid / senior / ekspert  kontrakt B2B  pełny etat  rekrutacja online  aplikuj szybko  aplikuj bez CV
    15 dni
    współpraca od zaraz; seniority: expert; forma współpracy: B2B; wymiar pełnienia usługi: pełny etat; model współpracy hybrydowy; Opis projektu: Z bankowości elektronicznej Santander Consumer Banku korzysta aktywnie już ponad 0,5 mln klientów. W związku z dynamicznym rozwojem banku w tym...
  • LeverX
    specjalista (mid)  umowa o pracę  pełny etat  aplikuj szybko  aplikuj bez CV
    7 godz.
    RESPONSIBILITIES Functional SAP experience, including hands on FI Configuration responsibilities in the following areas: General Ledger, Accounts Payable, Accounts Receivable, Assets Accounting, Period-closing functionality, Treasury functionality, Cost Element Accounting, Cost Center Accounting,...
  • LeverX
    specjalista (mid)  umowa o pracę  pełny etat  aplikuj szybko  aplikuj bez CV
    7 godz.
    RESPONSIBILITIES Perform System Configuration; Author Functional Specifications; End user training; Communication with the customer (onsite + remote) Presales activities; Guiding junior consultants; ‘Nice to have’ skills: Knowledge of SAP EPD is nice to have; REQUIREMENTS Looking for experienced...
  • LeverX
    specjalista mid / senior  umowa o pracę  pełny etat  aplikuj szybko  aplikuj bez CV
    8 godz.
    RESPONSIBILITIES Work on SAP project worldwide: full cycle implementations, rollouts, enhancements, implementation of certain modules, support, etc; Presales activities, including workshops, demos and PoC's; Learning new SAP products/solutions. REQUIREMENTS At least 3 years of experience as SAP...

Najnowsze artykuły

Temperatura w miejscu pracy a BHP

Temperatura w miejscu pracy a BHP

Czy upały mogą być uzasadnieniem przerwania pracy i opuszczenia stanowiska? Czy szef ma obowiązek skrócić godziny pracy, gdy temperatura powietrza przekracza 30℃? A co z klimatyzacją, wiatrakami i zimnymi napojami – czy są one obowiązkowe? Każdego lata wracają pytania dotyczące temperatury w pracy i przepisów bhp. Wyjaśniamy, jakie są obowiązki pracodawcy, a co zależy od jego dobrej woli.

Leśniczy – opis zawodu, jak zostać, obowiązki wymagania, zarobki

Leśniczy – opis zawodu, jak zostać, obowiązki wymagania, zarobki

12 lipca to Dzień Leśnika, święto obchodzone przez leśniczych, pracowników Lasów Państwowych i innych jednostek zajmujących się opieką nad lasami. Olga Buczyńska p.o naczelnik Biura Prasowego Lasów Państwowych wyjaśnia, jak zdobyć pracę w leśnictwie. – Osoba ubiegająca się o stanowisko leśniczego musi zdać egzamin do Służby Leśnej, który potwierdzi jego / jej podstawowe kwalifikacje.

Szukanie nowej pracy – który miesiąc jest najbardziej odpowiedni?

Szukanie nowej pracy – który miesiąc jest najbardziej odpowiedni?

Czy szukanie pracy w wakacje to dobry pomysł? A może lepiej poczekać z wysyłaniem CV do jesieni? Rynek pracy cechuje pewna cykliczność, która sprawia, że w niektórych miesiącach pojawia się więcej ofert, a firmy chętniej powiększają kadrę. Podpowiadamy, kiedy jest dobry czas na szukanie zatrudnienia, a w jakim okresie możesz mieć nieco więcej trudności ze zdobyciem posady.

Jak stworzyć inkluzywne miejsce pracy? Wywiad z dr Joanną Skonieczną, Kierowniczką Programową KPH

Jak stworzyć inkluzywne miejsce pracy? Wywiad z dr Joanną Skonieczną, Kierowniczką Programową KPH

– Warto ocenić atmosferę w firmie już podczas rekrutacji. Zwrócić uwagę na to, na ile osoby rekrutujące pozostają w postawie otwartości i inkluzywności, jak formułują pytania, jak zwracają się do osoby starającej się o pracę – tłumaczy dr Joanna Skonieczna, Kierowniczka Programowa Kampanii Przeciw Homofobii. Wyjaśnia też, jak każdy z nas może stać się sojusznikiem_czką osób LGBT+ w pracy.

Jak walczyć z rutyną w pracy?

Jak walczyć z rutyną w pracy?

Codziennie idziesz do pracy tą sama drogą. I każdego dnia zaczynasz pracę z myślą, że nie czeka Cię dziś nic nowego... Rutyna jest jednym z głównych powodów wypalenia zawodowego. Z drugiej strony może dawać poczucie bezpieczeństwa i stabilności. – W różnych okresach życia potrzeba rutyny może ulec zmianie – wyjaśnia psycholog Joanna Marszalska. Kiedy zatem walczyć z rutyną i jak to robić?

Wzrost płacy minimalnej od 1 lipca 2024 roku

Wzrost płacy minimalnej od 1 lipca 2024 roku

Decyzją Rady Ministrów od 1 lipca 2024 roku wzrasta minimalne wynagrodzenie za pracę w Polsce. Podwyżka w stosunku do pierwszego półrocza jest niewielka, bo jedynie o 58 zł, jednak w porównaniu do ubiegłego roku wysokość minimalnego wynagrodzenia za pracę wzrośnie aż o 700 zł. Sprawdź nowe stawki wynagrodzenia brutto i netto, a także ile osób skorzysta z podniesienia minimalnej krajowej.