您聽說有多少次數據是新的石油和智能機器是未來的？AI和數據科學是兩個基於技能的職業道路，具有很多交叉路口。AI的構建塊主要是結構化和非結構化數據。機器學習，深度學習和AI的其他子集主要使用數據科學。理想情況下，AIProfessional應該對數據科學的良好理解，數據科學專業人員應該能夠掌握AI.DataScience的基本細微差別是一種能夠由多個數字技術和應用程序使用的能力集。數據科學的基礎將提供可以構建的數字職業的多個分支的基礎。
根據最近的升級報告，前五名最受歡迎的數字角色是：
1。機器學習工程師：
機器學習工程師需要徹底了解多種編程語言以及AI編程。此角色適用於預測模型，並有效利用自然語言處理來處理大規模數據集。敏捷開發實踐的經驗以及像Intellij和Eclipse這樣的軟件開發IDE工具，並需要對Scala，Python，Java等編程語言的深入實踐知識。分析技能，神經網絡和深度學習的經驗以及雲應用程序是一個添加的加號。
2。數據科學家：
數據科學家使用機器學習以及預測分析來處理極大和復雜的數據集。技能組件創建能夠聚集的算法以及清潔這種大量數據，從而準備進行分析至關重要。需要了解大數據工具和平台等-Mapreduce，Hive，Pig，Spark，Hadoop。統計計算的經驗，以及Scala，Perl，SQL，Python等編程語言也需求。
如果您特別希望成為AI開發人員數據科學領域，您可能需要計算機科學的高級學位，否則，任何更高的程度都足夠了，無論是電氣工程還是數學。
3。商業智能開發人員
商業智能開發人員分析複雜的數據集以識別業務以及推動組織的收入的市場趨勢。使用基於雲的數據平台，您的任務將成為設計，模型以及維護複雜數據。一個理想的候選人應該具有數據挖掘，數據倉庫設計，SQL集成服務，SQL查詢，SQLServer報告服務以及BI技術的經驗。
4。研究科學家
在人工智能領域內最受歡迎的工作之一，研究科學家應該具有多個學科的專業知識，包括計算統計，機器學習，深度學習以及應用數學。
在圖形模型，自然語言處理和強化學習和平行計算的知識中的廣泛體驗，機器學習，分佈式計算，人工智能和基準測試是必要的
5。大數據工程師/建築師
大數據工程師和架構師在Spark和Hadoop系統上開發併計劃整個大數據環境。除了具有Java，Python，C++和Scala的具有明顯的經驗之外，數據挖掘，數據遷移以及數據可視化的經驗是必要的。
基於職業您正在尋找，無論是在AI還是數據科學中，重要的是您向後工作以獲取所需的技能。根據您的職業選擇，許多技能是少數專業化。但是，重要的是要記住，這是一個不斷變化的空間，最新技術中對熟練專業人員的需求只是拾取速度。
由ShekharSanyal，CountryHead撰寫和導演，IETIndia
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