Программирование и связанные с ним профессии быстро обрели популярность: они хоть и оказались достаточно сложными в освоении, но предполагали высокие зарплаты, которые со временем только выросли. Но не обязательно программировать, чтобы иметь интересную и востребованную профессию в сфере IT. Вот некоторые из них.
Data Scientist
Основная обязанность этого сотрудника – анализировать неструктурированные данные, связанные с деятельностью компании, и строить прогнозы на их основании, используя модели. Этим словом обозначаются особые шаблоны, которые строятся с помощью специального ПО.
Структурирование данных, их правильная интерпретация, нахождение в них закономерностей – это то, что должен уметь и аналитик больших данных (о нём расскажем ниже). Но это входит и в требования к data scientist. На этих сотрудниках лежит ответственность за принятие взвешенных и обоснованных решений в бизнесе – эти решения могут повлиять на будущее компании и на внедрение новых продуктов.
Deep Learning эксперт
Нейросети в последние несколько лет стали пользоваться огромной популярностью. Но, чтобы они правильно работали и давали верные ответы на вопросы пользователей, их нужно тренировать и обучать. Это и есть deep learning. Сотрудник компании, нанятый на эту должность, занимается тренировкой искусственного интеллекта.
Программы, использующиеся в таких проектах, разрабатываются как аналоги мыслительного процесса. Полностью работать как человеческое мышление они не могут – но некоторые действия им доступны, такие, как самостоятельный анализ данных по запросу и вычислительные процессы. Заявлено, что они могут обучаться и сами – но на начальном этапе за это отвечает deep learning expert.
Аналитик больших данных
Аналитик больших данных отвечает за сбор и обработку больших массивов информации. Впоследствии она может пригодиться, как и работа data scientist, в составлении проектов будущих новых продуктов компании, их реализации, прогнозировании спроса.
Такие специалисты требуются не только IT-компаниям: анализ данных пригодится и в других областях – финансах, страховании, здравоохранении. Особенно ценна помощь аналитиков в разработке “умных вещей” – бытовой техники, часов, колонок. Применяются большие данные и в рекламных кампаниях, помогая точно находить свою целевую аудиторию, и в оптовых поставках, позволяя оптимизировать цепочки, и в сфере услуг, находя лучший подход к клиентам.
