Топ-10 айтишных профессий, где нужно машинное обучение
Dice Insights сделал полезную таблицу для тех, кто интересуется машинным обучением с точки зрения развития карьеры. Издание собрало специальности, где нужны ML-скиллы, вместе с зарплатами и прогнозом востребованности этих профессий в ближайшие годы.
Dice Insights сделал полезную таблицу для тех, кто интересуется машинным обучением с точки зрения развития карьеры. Издание собрало специальности, где нужны ML-скиллы, вместе с зарплатами и прогнозом востребованности этих профессий в ближайшие годы.
За основу взяты инсайты компании Burning Glass, которая мониторит американский рынок труда. По расчётам аналитиков, популярность профессий, связанных с машинным обучением, в течение следующего десятилетия вырастет на 39,3%. Сегодня медианная зарплата в таких направлениях составляет $107 тысяч в год.
На вершине списка Dice находятся дата-сайентисты и дата-инженеры — тем, кто хочет «войти» в эти профессии, определённо понадобится знание машинного обучения. Реже всего этот навык упоминается в вакансиях, например, для разработчиков программного обеспечения, системных архитекторов и продакт-менеджеров.
Изнанка управления: узнайте, как принимать твёрдые решения на «Чёрном курсе менеджмента» от «Стратоплана»
В теории управления любят красиво рассуждать о «вдохновляющем лидерстве», «доверии» и «высокой мотивации». Но в реальной практике решения о бюджетах, проектах, повышениях и увольнениях принимаются совсем по другим критериям. Бизнес оценивает руководителя не по умению вести гладкие речи, а по простым вопросам: окупается ли его команда, держится ли процесс без его личного присутствия и отвечает ли он за слова.
«Кажется, я нажал не туда». Как подготовить команду к ошибкам и действию при кибератаках
Кто-то из сотрудников ввёл пароль на странном сайте, а разработчик нашёл ключ в репозитории. В такие моменты безопасность зависит от того, кому они напишут, что команда сделает дальше и какие ограничения уже стоят на пути у атакующего.
Оценочные тесты: как проверить ваш новый AI-инструмент для команды, пока коллеги о нем не забыли
Бот по внутренней базе знаний, саммари писем в CRM, черновики ответов в хелпдеске — AI-инструмент для коллег кажется безопасной затеей: свои же, если что, подскажут. Но о плохом ответе внутреннего бота коллеги пишут редко. Им либо тихо перестают пользоваться, либо верят без проверки.
Расскажем, как до запуска узнать, где инструмент ошибается, чего ему нельзя ни при каких условиях и сколько проверок нужно именно этой задаче.
Рэлацыраваліся? Цяпер вы можаце каментаваць без верыфікацыі акаўнта.