Хто такий кулінар та чим він займається

0 Comments

Хто такий ML-інженер і чим він займається

Штучний інтелект постійно розвивається, стає «розумнішим» і вчиться робити нові круті штуки. Створює контент, аналізує дані, автоматизує задачі, прогнозує тренди, пише код, спілкується з клієнтами тощо. До 2026 року близько 80% компаній використовуватимуть у своїй роботі генеративний ШІ (моделі на кшталт ChatGPT, Gemini, DALL-E і Midjourney). Тому професії, пов’язані з машинним навчанням, стануть ще більш затребуваними. Зокрема й спеціальність ML-інженера, який навчає і тренує ШІ. Про неї сьогодні й розповімо.

Хто такий фахівець із машинного навчання

Уяви комп’ютер, що вчиться грати в шахи без попереднього програмування на кожен хід. Він бачить мільйони партій, зіграних гросмейстерами, і поступово починає розуміти стратегію, тактику і патерни гри.

Машинне навчання – це коли комп’ютери вчаться на своїх помилках і успіхах, аналізують дані та прокачуються без постійного втручання людини. Ми писали окрему статтю про Machine Learning (обов’язково почитай).

ML-інженер – це спеціаліст, який:

  • Розробляє моделі машинного навчання.
  • Тренує їх на великих обсягах даних.
  • Інтегрує ML-моделі в реальні продукти та сервіси.

Голосові помічники, системи розпізнавання облич, добірки фільмів на Netflix, генеративний ШІ, твій улюблений смарт-годинник… Усього цього без них би не було. Але головна мета інженера машинного навчання – створити надійний і стабільний штучний інтелект, який зможе імітувати наші розумові процеси. Звучить чудово і моторошно водночас.

ML-розробники допомагають компаніям:

  • оптимізувати процеси;
  • впроваджувати нові рішення;
  • досягати цілей;
  • витримувати технологічну конкуренцію.

Саме Machine Learning Engineer робить ШІ розумнішим і виступає сполучною ланкою між даними й машинами. Йому потрібно володіти глибокими знаннями в галузі комп’ютерних наук, математики та статистики. Також інженери ML відмінно розбираються в алгоритмах, структурах даних і мовах, таких як Python, R і Java. Якщо тебе цікавить ця професія, приходь на наш безплатний марафон з Python, напиши гру за 4 дні та перевір свої сили. Бо Python – основа ML-програмування.

Чим займається Machine Learning Engineer

Обов’язки ML-спеціаліста можуть змінюватися залежно від сфери, проєкту або компанії. Ось деякі з них:

  • Збір, підготовка та аналіз даних.
  • Вибір і налаштування алгоритмів машинного навчання для виконання конкретних задач.
  • Розробка, тренування і тестування моделей для досягнення оптимальних результатів.
  • Інтеграція навчених ML-моделей в наявні продукти, процеси та системи.
  • Відстеження їхньої продуктивності в реальних умовах.
  • Оновлення та додаткове налаштування моделей, якщо це необхідно.
  • Робота у зв’язці з дата-саєнтистами, програмістами, бізнес-аналітиками, Project-менеджерами та іншими фахівцями.
  • Вивчення нових методів і ML-алгоритмів для поліпшення існуючих рішень і створення інноваційних продуктів.
  • Консультування та підтримка команди з питань застосування машинного навчання.
  • Підготовка презентацій і документації.

Ці завдання вимагають від ML-інженера не тільки технічних знань у галузі машинного навчання та програмування, а й розвинених софт скілів (креативності, аналітичного мислення, адаптивності, комунікабельності тощо).

Запишись на наш курс, щоб вивчити Python для ML, прокачати м’які навички та знайти високооплачувану роботу. У нас ти отримаєш актуальну теорію, вдосталь практики, підтримку менторів і консультантів з працевлаштування. А ще підготуєш свій перший повноцінний проєкт для портфоліо. Чекаємо на тебе!

Плюси та мінуси професії Machine Learning Engineer

У ML-програміста цікава, але не найпростіша робота. Вона має свої переваги та недоліки, які важливо розуміти.

Серед плюсів можна виділити:

  • Високу затребуваність на ринку праці в Україні та світі.
  • Гарний заробіток. Медіанна зарплата ML-інженера становить приблизно $3300.
  • Круту роботу з новими викликами та завданнями.
  • Можливість створювати технології, що змінюють світ.
  • Проєкти в найрізноманітніших сферах: від фінансів і охорони здоров’я до розваг і автомобільної промисловості.

До мінусів відносять:

  • Високий поріг входу. Необхідність добре знати математику, ML і програмування може стати бар’єром для фахівців-початківців.
  • Постійне навчання, яке забирає час.
  • Роботу над складними проєктами та велику відповідальність (призводять до стресу).
  • Непередбачуваність результатів через проблеми з даними, новими інструментами або специфікаціями.
  • Потрібно встигати за темпами розвитку індустрії.

Загалом, професія Machine Learning Engineer захоплива і перспективна, але вимагає багато зусиль і віддачі. Це точно не найлегший спосіб перейти в IT. Щоб зрозуміти, наскільки вона тобі підходить, спробуй себе не тільки в програмуванні, а й у роботі з даними на нашому безплатному марафоні з дата-аналітики.

Перспективи кар’єри ML-інженера

Машинне навчання продовжить стрімко розвиватися і генерувати все більше вакансій. Ніхто не заморозить проєкти, пов’язані зі ШІ. Тож сміливо вчи ML і не хвилюйся. Згодом ти доростеш до позиції Senior Machine Learning Engineer, станеш тимлідом, відкриєш свій стартап, перейдеш у Data Science чи побачиш інші можливості. А ще зможеш попрацювати в різних сферах:

  • Створити системи діагностики захворювань для медичних закладів.
  • Розробити алгоритми для торгівлі на фондовому ринку та боротьби з шахрайством у банківському секторі.
  • Допомогти прогнозувати попит на товари й автоматизувати управління запасами в торгівлі.
  • Впровадити нові рекомендаційні системи для стримінгових сервісів.
  • Взяти участь у створенні комп’ютерних ігор.
  • Зробити так, щоб платформи для навчання, підлаштовувалися під індивідуальні потреби студентів.
  • Поліпшити безпеку і комфорт водіння автомобілів.
  • Придумати щось крутіше, ніж ChatGPT з Midjourney. І змінити правила гри!

Це лише деякі сфери, де будуть корисні знання ML-інженера. Така робота дасть тобі широке поле для самореалізації.

Тепер ти знаєш, чим займається фахівець із машинного навчання. Швидше записуйся на курс по Python для ML і Data Science від GoIT, щоб через 7 місяців влаштуватися в топову компанію і робити те, що ми перелічили вище. Заманливо?

Або приходь на наші безплатні онлайн-марафони, щоб протестувати різні професії та знайти для себе ідеальний варіант. Усі шляхи ведуть у GoIT!

Хто такий дата-аналітик і чим він займається

Дата-аналітик – це фахівець, який збирає, опрацьовує та аналізує дані. Він використовує різні методи та інструменти для того, щоб знайти закономірності, зробити висновки й отримати з них максимальну користь.

Аналітик допомагає компаніям ухвалювати обґрунтовані рішення, знаходити нові можливості та запускати успішні продукти. Дані – один із найцінніших ресурсів зараз. Data Analyst бачить те, чого не помічають інші, і вміє створювати порядок із хаосу. Можна сказати, що він перетворює дані на золото. Сьогодні детально розповімо про роботу цього майже чарівника.

Що таке аналітика даних і для чого вона потрібна

Дата-аналітика – це процес збору, опрацювання та аналізу даних для отримання важливої інформації. Вона використовується в багатьох сферах: від продажів і фінансів до охорони здоров’я та IT. Ось декілька прикладів:

  • В інтернет-магазині аналітик даних допомагає визначити перспективні товари, оптимізувати логістику, утримати клієнтів і мінімізувати кількість «загублених кошиків».
  • У банку він потрібен для підвищення рівня кібербезпеки, ухвалення інвестиційних рішень і оцінки платоспроможності позичальників.
  • У лікарні – для зниження витрат і поліпшення якості медичної допомоги.
  • У маркетингу аналітик сегментує ринок, оцінює ефективність рекламних кампаній і визначає найкращі майданчики для просування.
  • В IT такий фахівець бере участь у створенні продуктів, які приносять прибуток і задовольняють потреби користувачів.

Завдання дата-аналітика можуть відрізнятися в різних компаніях і сферах. Трохи пізніше докладніше про це поговоримо.

Аналіз даних можна розділити на такі види:

  • Описова аналітика – спрямована на висвітлення поточного стану справ. Наприклад, на виявлення тенденцій у продажах, клієнтській поведінці або продуктивності співробітників.
  • Діагностична аналітика – потрібна для розуміння причинно-наслідкових зв’язків. Наприклад, для визначення чинників, які впливають на рівень задоволеності замовників чи якість продукції.
  • Прескриптивна аналітика – допомагає розробити рекомендації для поліпшення бізнес-процесів або прийняття рішень. Розробка стратегій продажів, оптимізація маршрутів доставки, виявлення потенційних ризиків тощо.

Дата-аналітик з’ясовує, що відбувається в компанії, знаходить причини та підказує, як це змінити. Дуже важлива професія!

Чим займається аналітик даних

Є кілька способів ухвалення рішень у бізнесі. Зараз дедалі частіше використовується data-driven підхід, що ґрунтується на аналітиці та допомагає уникнути когнітивних викривлень. Це одна з причин популярності дата-аналітиків на ринку праці. Давай розберемося в особливостях їхньої роботи.

Ось основні завдання та обов’язки дата-аналітика:

  • Визначення цілей аналізу спільно з Project-менеджером чи іншим фахівцем.
  • Збір інформації з різних джерел (бази даних, сайти, соціальні мережі тощо).
  • Очищення та підготовка даних для подальшої роботи.
  • Виявлення та інтерпретація закономірностей, формулювання гіпотез.
  • Застосування різних методів аналізу, таких як статистичні методи, кластерний і когортний аналіз, машинне навчання тощо.
  • A/B-тестування.
  • Оформлення результатів у зрозумілій формі (візуалізація, висновки, план дій).
  • Розроблення та впровадження систем управління даними.
  • Рекомендації для поліпшення продуктів і процесів (перегукується із завданнями бізнес-аналітика).
  • Підготовка технічної документації, звітів і презентацій.

У деяких компаніях дата-аналітик може займатися тільки підготовкою даних для інших фахівців, таких як бізнес-аналітики або менеджери. У цьому випадку він відповідає за їхній збір, обробку, очищення та представлення в зручному вигляді. Але частіше він виконує весь спектр перерахованих нами завдань. Особливо якщо працює в стартапі. Потрібно пройти якісні курси Data Analyst, щоб володіти всіма необхідними навичками. З того, що точно стане в пригоді, можна виділити Python, Excel, Google Sheets, основи статистики, Tableau, A/B-тестування, англійську та SQL.

Роль дата-аналітика чудово підходить тим, хто любить працювати з даними і вміє знаходити закономірності в них. Щоб стати аналітиком, записуйся на курси від GoIT.

Плюси та мінуси професії Data Analyst

Оцінка переваг і недоліків тієї чи іншої професії – дуже суб’єктивна штука. Одному подобається бути Frontend-розробником, а інший вважає, що це нудно. Завжди думай про те, що підходить саме тобі. Ось плюси професії дата-аналітика, на які варто звернути увагу:

  • Високий рівень доходу з прив’язкою до курсу долара. Середня зарплата Data-аналітика в Україні становить приблизно $1500.
  • Затребуваність на ринку праці. Аналітики допомагають бізнесу отримати конкурентну перевагу і збільшити прибуток. Ти зможеш працювати на фрилансі або в класній компанії.
  • Вибір спеціалізації. Знайди нішу, яка тобі цікава. Працюй у маркетингу, геймдеві, фінансах чи сфері навчання.
  • Саморозвиток і спілкування з однодумцями. Нові технології та інструменти, всілякі онлайн-події та професійні ком’юніті дата-аналітиків. Тут не занудьгуєш.
  • Дистанційна робота і гнучкий графік. Ми обожнюємо IT за можливість не витрачати час на дорогу до офісу та інші плюшки.

З мінусів можна виділити:

  • Велику відповідальність. Аналітики даних дійсно впливають на бізнес. На цій роботі можна легко вигоріти, якщо не дотримуватися work-life balance.
  • Монотонність. Потрібно бути терплячим, уважним і посидючим.
  • Розумове напруження. Доводиться працювати з великими обсягами інформації, що не так і просто.
  • Потрібно постійно вчитися і розвивати софт скіли. Це стосується всіх IT-професій. Не вийде один раз закінчити курси аналітика та спочивати на лаврах.

Приходь на наш безплатний онлайн-марафон, щоб спробувати себе в ролі Data Analyst і зважити всі за і проти. Може, ця робота ідеальна для тебе!

Перспективи кар’єри Data-аналітика в IT

Аналітики даних потрібні в найрізноманітніших компаніях і сферах. Вони круто вміють працювати з інформацією і можуть розвиватися у своїй галузі до рівня Senior Data-аналітик або Team Lead. Також є можливість змінити напрям і перейти в бізнес-аналітику, продуктову аналітику і Data Science або довчити Python, щоб стати розробником. Ще можна фрилансити та викладати. Або стати менеджером проєктів. Одним словом, купа можливостей для пошуку себе і кар’єрного зростання.

Тепер ти знаєш, хто такий аналітик даних і чим він займається. Якщо тебе зацікавили ця професія, мерщій записуйся на курс від GoIT. З нами ти отримаєш усі потрібні знання та навички, прокачаєш софт скіли, створиш перші проєкти для портфоліо та підтягнеш англійську. Цього цілком достатньо для того, щоб успішно пройти співбесіду та отримати першу роботу. Чекаємо на тебе!