Шрифт:ААА
Цвет:ЦЦЦ
Изображения:
Обычная версия:
Меню

Машинное обучение

Специалист машинного обучения составляет алгоритмы, по которым компьютер анализирует большие массивы данных, распознает в них скрытые закономерности и использует их для самообучения и прогнозирования.
Фото ​​
​​​​
Что делает специалист в области машинного обучения?
Технология машинного обучения позволяет делать прогнозы, способные повысить эффективность бизнес-решений, социальных взаимодействий и научных исследований. Поэтому профессионалы машинного обучения востребованы в IT-компаниях, департаментах высокотехнологичных отраслей промышленности, индустрии развлечений и робототехники, а также в государственных органах, исследовательских институтах и образовательных учреждениях.
​​
В обязанности специалистов машинного обучения входит подготовка данных, на которых программа будет учиться, отбор методов анализа и управление ходом обучения. Знание математической статистики и моделирования пригодится такому профессионалу наряду с несколькими языками программирования, пониманием задач, решаемых алгоритмами, и навыком корректной обработки данных.
Какими качествами должен обладать специалист?
На такой позиции необходимо сочетать хорошую концентрацию, усидчивость и аналитическое мышление с готовностью постоянно учиться новому и искать нестандартные решения. Специалисту машинного обучения важно также уметь работать в команде, поскольку зачастую он является членом междисциплинарной группы, включающей в себя архитектора данных, инженеров данных и аналитиков предметной области.

Тренды в профессии

​
Сейчас машинное обучение улучшает работу поисковых систем, решая большой класс задач на распознавание рукописного текста и речи. А после 2020 г. эксперты ожидают, что развитие концепции открытых данных и автоматизация производственных и управленческих процессов приведут к внедрению машинного обучения в области персонализированного образования и медицины.
​
Потребность в специалистах по анализу данных очень велика и в ближайшее время будет только расти. В 2018 г. количество вакансий с упоминанием специальности data scientist выросло в 7 раз по сравнению с 2015 г., а вакансий с ключевыми словами machine learning — в 5 раз. При этом на одну вакансию приходится всего три резюме, что соответствует дефициту профессионалов на рынке труда. А по оценкам IBM, к 2020 г. количество рабочих мест для специалистов по анализу данных вырастет еще на 28 %.

Soft skills

Качества, которые помогут в профессии
Логическое мышление
Логическое мышление
Память
Память
Внимательность
Внимательность
Математические способности
Математические способности
Социально-эмоциональные способности
Социально-эмоциональные способности

Hard skills

Знания и навыки, которые нужны в профессии
Информатика
Информатика
Иностранный язык
Иностранный язык
Алгебра
Алгебра
Геометрия
Геометрия
Биология
Биология
Физика
Физика

Дополнительные материалы

Профессия Специалист по машинному обучению

Источник: портал «Поступи онлайн»

Специалист по машинному обучению

Источник: Атлас новых профессий

Специалист по анализу данных (data scientist)

Источник: портал НИУ ВШЭ

Специалист по машинному обучению

Источник: Проектория

Исследование: портрет российского Data Scientist

Источник: Академия Больших Данных

​​​На странице использовались материалы следующих статей и сайтов