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?

 

Spis treści

Praca z Big Data


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
 

 

Praca z Machine Learning


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

 

Praca ze sztuczną inteligencją

 

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

 

Czytaj takżeKreatywność a AI. Czy pracownicy branż kreatywnych mogą wkrótce stracić pracę?

Więcej artykułów "IT i nowe technologie"

Polecane oferty

  • Pracownik ds. przygotowania i realizacji projektów

    ORLEN Technologie Spółka Akcyjna   Krosno    praca stacjonarna
    specjalista (mid)  umowa o pracę  pełny etat
    16 godz.
    Opis stanowiska: Wspieranie kierownika projektu w planowaniu i realizacji przydzielonych projektów inwestycyjnych zgodnie z ich celami, w tym w szczególności: opracowywanie planów realizacji zadania inwestycyjnego; kompletowanie niezbędnych dokumentów do realizacji zadania inwestycyjnego;...
  • Specjalista ds. Analiz Kosztowych

    Poczta Polska S.A.   Warszawa, ul. Rodziny Hiszpańskich 8    praca stacjonarna
    specjalista (mid)  umowa na zastępstwo  pełny etat
    17 godz.
    ​ Twoje zadania: pozyskiwanie, opracowywanie i weryfikacja danych do zasilania modeli kosztowych, współudział w organizacji procesu zbierania danych, udział w kalkulacji kosztów usług, współpraca z jednostkami merytorycznymi w zakresie analiz procesów technologicznych i realizacji usług,...
  • Architekt / Architektka rozwiązań IT

    Leroy Merlin Polska Sp. z o.o.   Warszawa    praca zdalna
    specjalista mid / senior  umowa o pracę  pełny etat
    17 godz.
    Jakie zadania na Ciebie czekają? Współpraca na styku biznes – IT w celu zapewnienia zgodności rozwiązań z wymaganiami architektonicznymi oraz celami biznesowymi; Analiza wymagań funkcjonalnych i niefunkcjonalnych, pod kątem zaprojektowania optymalnej architektury, oszacowania jej kosztów...
  • Inżynier ds. testów

    OTTO Special Staffing   Holandia, 's-Hertogenbosch   
    specjalista (mid)  umowa o pracę  pełny etat  rekrutacja online  aplikuj bez CV
    19 godz.
    Twoja rola jako inżyniera ds. testów: Wspieranie testowania i debugowania systemu Przeprowadzanie prób obciążeniowych lub innych podobnych testów wyprodukowanych towarów Tworzenie skryptów lub plików wsadowych do testowania Przeprowadzanie kontroli wizualnej, testów funkcjonalnych,...
  • Specjalista ds. analizy danych

    Poczta Polska S.A.   Warszawa, Łączyny 8    praca stacjonarna
    specjalista (mid)  umowa o pracę  pełny etat
    19 godz.
    Twoje zadania: przygotowywanie zestawień statystycznych, analiz, sprawozdań i prognoz z zakresu działalności jednostki organizacyjnej, przygotowywanie założeń do projektu planu rzeczowo-finansowego Spółki, opracowywanie planu zatrudnienia jednostki oraz monitorowanie jego wykonania,...
  • Administrator IT systemy NEMS

    NetWorkS! sp. z o.o.   Warszawa    praca hybrydowa   dziś wygasa
    specjalista (mid)
    1 dni
    Opis zadań na stanowisku: Utrzymywanie ciągłości pracy systemów zarządzania siecią RAN; Wsparcie techniczne użytkowników systemów/aplikacji; Eskalacja problemów, których samodzielne rozwiązanie nie jest możliwe, do dostawcy/klienta oraz czynna współpraca z nim; Wdrażanie nowych...

Najnowsze artykuły

Coming out w polskiej firmie – czy warto? Jak go dokonać?

Coming out w polskiej firmie – czy warto? Jak go dokonać?

– Funkcjonowanie przed coming outem można porównać do życia w chmurze smogu. Można się przyzwyczaić, ale szybko zaczynamy chorować, bo nie można żyć bez możliwości oddychania pełną piersią – tłumaczy Hubert Sobecki ze Stowarzyszenia Miłość Nie Wyklucza. Tymczasem w rankingu ILGA-Europe Polska została wskazana jako najbardziej homofobiczny kraj UE. Bezpieczny coming out jest tu możliwy?

Wykluczenie cyfrowe dzieci w Polsce. Fundacja szuka programistów (i nie tylko!) gotowych pomóc dzieciom

Wykluczenie cyfrowe dzieci w Polsce. Fundacja szuka programistów (i nie tylko!) gotowych pomóc dzieciom

– Na jednej lekcji konstruujemy robota, na innej projektujemy urządzenia z plasteliny... Pokazujemy dzieciom, że liczy się przede wszystkim pomysł, a także ciekawość i otwartość – mówi Aleksandra Mieczkowska, koordynatorka projektu Hakersi. Fundacja Sarigato szuka osób gotowych uczyć dzieci z domów dziecka i z utrudnionym dostępem do technologii. Sprawdź, jak się zgłosić i zacznij pomagać!

5 rzeczy, których menedżer nie powinien delegować

5 rzeczy, których menedżer nie powinien delegować

„Powiedzcie Janowi, że za kolejne spóźnienie obetnę mu premię". „Niech każdy przygotuje opinię roczną na swój temat". „Przekaż zespołowi, że od kolejnego miesiąca koniec z benefitami". Delegowanie zadań to ważna umiejętność, są jednak obowiązki, których manager nie powinien przerzucać na pracowników. Należą do nich przekazywanie specyficznych informacji orz zadania związane z rolą lidera.

„Dziwi mnie, gdy ktoś pisze z przekonaniem, co czuł morderca”. Dawid Serafin o pracy dziennikarza śledczego

„Dziwi mnie, gdy ktoś pisze z przekonaniem, co czuł morderca”. Dawid Serafin o pracy dziennikarza śledczego

– Ryzyko nie jest czymś, co da się z góry zaplanować czy wykluczyć. Kiedyś usłyszałem i zapamiętałem jedno zdanie: „Żaden temat nie jest wart życia dziennikarza” – mówi Dawid Serafin, dziennikarz śledczy nominowany m.in. do Global Media Awards. Kiedy ryzyko jest zbyt wielkie, czy policja chętnie współpracuje z dziennikarzami, jak rozpoznać wiarygodnych informatorów? Zapraszamy do lektury!

Stwardnienie rozsiane a praca zawodowa – czy można pracować z SM?

Stwardnienie rozsiane a praca zawodowa – czy można pracować z SM?

– Od 10 lat żyję ze stwardnieniem rozsianym, i żyję naprawdę. Diagnoza była momentem przełomowym, który zmusił mnie do przewartościowania całego życia – mówi Aleksandra Zator, dietetyk i trenerka. – Nawet jeśli pojawią się trudności, nie warto się poddawać. Warto szukać rozwiązań, które pozwolą na kontynuowanie pracy – dodaje Anna Gryżewska z Polskiego Towarzystwa Stwardnienia Rozsianego.

Employee advocacy – na czym polega? Jakie ma zalety?

Employee advocacy – na czym polega? Jakie ma zalety?

Pracownicy to najlepsi ambasadorzy marki, dlatego wielu pracodawcom zależy, by to oni rozpowszechniali w mediach społecznościowych informacje o produktach i usługach firmy albo chwalili się swoim miejscem pracy. Jak zaangażować pracowników w promowanie przedsiębiorstwa? Czego zatrudnieni mogą oczekiwać w zamian? Oto co musisz wiedzieć o wdrażaniu strategii employee advocacy w swojej firmie.