2к1с Введение в специальность / Выполненная работа / Контрольная работа
.docxВведение
Профессии IT-специалистов настолько разнообразны, что сложно дать им единое описание. Но в какой бы области он ни был специалистом, его рабочим инструментом является компьютер. Характеристика у этой профессии скорее творческая. IT-специалистам приходится постоянно создавать что-то новое, придумывать и реализовать собственные идеи, разрабатывать различные программы и приложения.
В то же время он должен хорошо знать математику разбираться в программировании и принципах функционирования компьютерной техники, локальной сети. Многим приходится осваивать графические редакторы.
В этой контрольной работе хочу затронуть тему топ - 3 востребованных IT -профессий будущего. Тщательно изучив рынок выбрал для себя три специальности:
- Data Scientist
-AI developer.
-Специалист по блокчейну.
Data Scientist.
Сейчас практически в любом направлении деятельности данные играют большую роль и в связи с этим связано появление огромных кластеров данных , с которыми нужно работать, перемещать их, анализировать, улучшать, делать прогнозы и прочее.Data Scientist — это специалист, который создаёт инструменты для решения задач бизнеса. Для этого он использует навыки анализа данных и построения моделей машинного обучения (англ. Machine Learning). Data Scientist работает на стыке трёх областей знания: статистики, машинного обучения и программирования.Именно поэтому профессия дата-сайентиста будет актуальной в течении многих лет.
Data Scientist применяет методы науки о данных (Data Science) для обработки больших объемов информации. Он строит и тестирует математические модели поведения данных. Это помогает найти в них закономерности или спрогнозировать будущие значения. Базовый список задач специалиста по Data Science
-Прояснить требования к бизнес-задаче и перевести её в математическую плоскость.
-Подготовить данные для решения задачи: разобраться, откуда их взять, и как обработать, чтобы они стали доступны для работы.
-Проанализировать и структурировать данные.
-Построить модель машинного обучения, которая будет решать задачу.
-Проверить правильность работы модели: внедрить на наборе пользователей или провести A/B-тестирование.
Этот список можно зацикливать и возвращаться на пункт сбора данных или обучения модели, если текущая не сработает.
Например, клиент хочет увеличить выручку от маркетинговых рассылок. Чтобы решить эту задачу, дата-сайентист сначала должен разобраться, какие показатели влияют на выручку.
Для этого он попросит у маркетологов данные по рассылкам, которые лежат в базе или в таблице Excel. Специалист по Data Science соберёт их вместе и сегментирует получателей рассылки на тех, кто принял предложение, и тех, кто не отреагировал.
Дальше Data Scientist оценивает, достаточно ли данных для построения моделей, и если да, то пишет алгоритм, который отправит каждому подписчику подходящее только ему письмо.
После этого останется проверить рассылку на небольшом количестве пользователей и замерить её эффективность. Если она окажется выше, то можно радоваться успеху. А если нет, то придётся вернуться на этап сбора данных и повторить всю цепочку снова.
Дата-сайентисты работают везде, где есть большие объемы информации: чаще всего это крупный бизнес, стартапы и научные организации. Поскольку методы работы с данными универсальны, специалистам открыты любые сферы: от розничной торговли и банков до метеорологии и химии. В науке они помогают совершать важные открытия: проводят сложные исследования, например, строят и обучают нейронные сети для молекулярной биологии, изучают гамма-излучения или анализируют ДНК.
В крупных компаниях дата-сайентист — это человек, который нужен всем отделам:
• маркетологам поможет проанализировать данные карт лояльности и понять, каким группам клиентов что рекламировать;
• для логистов изучит данные с GPS-трекеров и оптимизирует маршрут перевозок;
• HR-отделу поможет предсказать, кто из сотрудников скоро уволится, проанализировав их активность в течение рабочего дня;
• с продажниками спрогнозирует спрос на товар с учетом сезонности;
• юристам поможет распознать, что написано на документах, с помощью технологий оптического распознавания текстов;
• на производстве спрогнозирует оборудования на основе данных с датчиков.
Навыки, которыми должен обладать Data Scientist:
Сбор большого количества неуправляемых данных и преобразование их в более удобный формат.
Решение бизнес-задач с использованием данных.
Работа с различными языками программирования, включая SAS, R и Python.
Работа со статистикой, включая статистические тесты и распределения.
Использование аналитических методов, таких как машинное обучение, глубокое обучение и текстовая аналитика.
Сотрудничество с ИТ и бизнесом в равной мере.
Поиск порядка и шаблонов данных, а также выявление тенденций, которые могут помочь в достижении конечного бизнес-результата.
А вот термины и технологии, которые надо знать будущему Data Scientist:
Визуализация данных: представление данных в графическом формате, чтобы их можно было легко проанализировать.
Машинное обучение: отрасль искусственного интеллекта, основанная на математических алгоритмах и автоматизации.
Глубокое обучение: область изучения машинного обучения, которая использует данные для моделирования сложных абстракций.
Распознавание образов: технология, которая распознает шаблоны в данных (часто используется взаимозаменяемо с машинным обучением).
Подготовка данных: процесс преобразования необработанных данных в другой формат, чтобы их было проще потреблять.
Текстовая аналитика: процесс анализа неструктурированных данных для получения ключевых бизнес-идей.
Помимо прочего, нужно знать и понимать:
Статистику и машинное обучение.
Языки программирования SAS, R или Python.
Базы данных MySQL и Postgres.
Технологии визуализации данных и отчетности.
Hadoop and MapReduce.
AI developer.
AI developer - очень продвинутая и востребованная профессия. С каждым годом популярность ее возрастает. Это связано с тем, что эти специалисты многопрофильны. Профессионал - ценный кадр любой бизнес-компании.
С уверенностью можно сказать, это профессия будущего, которая все больше завоевывает популярность, как у специалистов, так и у работодателей. Ее представитель может сделать прекрасную карьеру, так как рынок еще не заполнен конкурентами. Если специалист имеет хорошие навыки и стремится к самосовершенствованию, то он всегда будет в центре событий и найдет себе работу.
Программист Искусственного Интеллекта отвечает за оживление NPC в соответствии с тем, как дизайнеры хотят, чтобы они себя вели.
Часто написание AI ложится на плечи Разработчиков Геймплея, особенно если в игре очень примитивный AI, который работает прямолинейно и мало влияет на геймлпей. Однако, если игра напрямую завязана на взаимодействие с ИИ, как например, в шутерах, гонках или RTS, современная планка качества игр просто не даст шанса стать популярной игре с предсказуемыми, нереалистичными, скучными или глупыми ботами.
Помимо написания логики в лоб, существует два самых популярных подхода к гибкому заданию поведения искусственного интеллекта — это Behaviour Tree или GOAP.
Эти два алгоритма покрывают множество, но не все задачи стоящие перед Разработчиком искусственного интеллекта, по крайней мере не в чистом виде. Разработчик Искусственного Интеллекта должен интересоваться и изучать как искусственный интеллект устроены в других играх, следить за трендами и много экспериментировать, пытаясь сделать ботов в своей игре более живыми.
Создание, тестирование и развертывание моделей ИИ, а также поддержка базовой инфраструктуры ИИ — все это часть работы разработчика ИИ. Это специалисты по решению проблем, которые могут переключаться между традиционной разработкой программного обеспечения и приложениями машинного обучения. Чтобы лучше понять эту функцию, необходимо иметь базовое представление о машинном обучении. Одним словом, машинное обучение — это относительно новый способ решения некоторых исторически непростых задач в области компьютерных наук, таких как создание программы, способной корректно распознавать рукописный текст.
Понимание проблемы
Работа разработчика ИИ предполагает глубокое понимание проблемы. Искусственный интеллект в основном используется для поиска решений проблем. В результате для разработчика искусственного интеллекта крайне важно понять проблему, чтобы использовать ИИ для помощи в поиске решения. Есть несколько препятствий, с которыми сталкиваются все сектора; искусственный интеллект помогает найти решение, которое может появиться только тогда, когда проблема полностью изучена. Иными словами, разработчик ИИ должен понимать бизнес-проблемы, представлять технологические препятствия и области применения технологий ИИ.
Поиск решений
Ключевым аспектом профиля разработчика искусственного интеллекта является поиск решения. У одной проблемы теперь может быть несколько решений. Ответственность за определение правильного или наиболее подходящего решения данной проблемы лежит на разработчике, поскольку это поможет организации решить проблему наиболее эффективным способом. В результате для разработчика ИИ очень важно выяснить, какая проблема является наиболее важной или актуальной.
Создать технологическое решение
Инженер ИИ необходим для создания необходимых моделей машинного обучения или прототипов приложений с использованием заданных подходов ИИ, а также для обеспечения совместимости проблемы и решения. По мере того, как отрасли становятся цифровыми или широко используют искусственный интеллект, возникает множество технических проблем и препятствий. Для разработчика ИИ очень важно создавать технологические решения для устранения этих препятствий и решения таких проблем, чтобы сделать процесс более эффективным.
В обязанности разработчика ИИ может входить следующее:
Программное обеспечение ИИ может использоваться для решения различных бизнес-задач.
Проектирование, разработка, внедрение и мониторинг систем ИИ.
Объясните обещания и ограничения систем ИИ руководителям проектов и заинтересованным сторонам.
Создайте архитектуру для приема и преобразования данных.
Ищите инновационные технологии искусственного интеллекта для внедрения в бизнес.
Когда дело доходит до внедрения систем ИИ, обучайте свои команды.
Обработка и анализ больших данных.
Проведение исследований в той сфере, для которой создается нейронная сеть.
Подготовка прототипа, проектирование архитектуры системы на основе искусственного интеллекта.
Написание и рефакторинг программного кода.
Оценка качества и тестирование модели искусственного интеллекта, контроль за ее работой, поиск и устранение ошибок.
Создание аналитических, рекомендательных и прогнозных систем, чат-ботов и интеллектуальных приложений.
Разработка алгоритмов машинного перевода, компьютерного зрения, обработки сигналов и естественного языка.
Аналитика роботизированных процессов.
Конкретные обязанности специалиста в области искусственного интеллекта зависят от того, в какой области он работает: торговля, медицина, информационные технологии и пр.
Что нужно знать, чтобы стать специалистом по ИИ
Чтобы стать специалистом по искусственному интеллекту, нужно знать на углубленном уровне разные разделы математики: теорию вероятности, статистику, математический анализ и линейную алгебру.
А также AI-разработчик должен обладать следующими знаниями и навыками:
Языки программирования такие как Python, Java, Ruby или C/C++.
Популярные фреймворки Питон для – Numpy, Pandas, Scikit-learn, Matpotlib.
Инструменты для разработки и обучения нейросетей – Keras, Tensolflow, PyTorch.
Базы данных и язык запросов SQL .
Алгоритмы построения рекомендательных систем.
Методы машинного обучения, технологии компьютерного зрения или обработки естественного языка (NLP).
Программы для визуализации данных, например, Tableau или Power BI.
Специалист по блокчейну
Блокчейн-инженеры и разработчики – специалисты в области IT-технологии широкого спектра, которые занимаются блокчейн-разработками и написанием смарт-контактов, работают с децентрализованными сервисами и криптографическими инструментами. Высокая степень защиты необходима, прежде всего, в финансовой сфере. Ее применение целесообразно в структурах, где хранится личная информация о гражданах, в электронном виде.
Блокчейн – от английского block chain (буквально "цепь блоков") – технология, реализованная в системе Bitcoin.
Необходимость в специалистах для работы с таким направлением IT-технологий, как блокчейн, стремительно возрастает (прежде всего, это направление востребовано в сфере безопасности цифровой экономики). Новый формат постепенно набирает популярность во всем мире. Специалисты уже сейчас уверенно говорят о том, что благодаря использованию технологии блокчейн можно добиться более высокого уровня защиты личной информации от хакерских атак.
Технология блокчейн применима не только в экономике будущего, но и в тех сферах, где необходимо усовершенствовать систему безопасности конфиденциальной информации. Особенности системы блокчейн – непрерывная и последовательная цепочка, в которой копии (блоки) хранятся независимо друг от друга на электронных носителях, без возможности проникновения сторонних пользователей, что, в сравнении с современными банковскими многоуровневыми системами защиты, является безусловным преимуществом.
Разработчик блокчейна разрабатывает децентрализованные приложения (dApps) и смарт-контракты на основе технологии блокчейна, а также понимает архитектуру и протоколы этой технологии. Они отвечают за разработку 3D-моделей, 3D-дизайна и 3D-контента, например, используемого в играх.
Существует два разных типа разработчиков блокчейна:
- основной разработчик блокчейна
- разработчик программного обеспечения блокчейна.
Проще говоря, инженер по блокчейну разрабатывает и внедряет технологию, благодаря которой криптовалюты работают. Они отвечают за разработку новых функций и улучшение существующих функций на биткойнах, эфириуме или любой другой ведущей криптовалютной платформе. Они также могут быть вовлечены в проекты, связанные с регулированием или соблюдением.
С другой стороны, разработчик блокчейна создает приложения с использованием технологии блокчейна. Эти разработчики создают dApps (децентрализованные приложения), разрабатывают концепции для новых блокчейнов и помогают компаниям понять, как работает криптовалюта, чтобы они могли интегрировать ее в свои операции.
Возможно, могут быть ситуации, когда один и тот же человек выполняет обе роли, чаще всего в случаях, когда бизнес небольшой.
Обязанности и роли разработчика блокчейна :
Разработка протоколов блокчейна.
Разработка сетевой архитектуры, которую можно использовать для централизации или децентрализации данных.
Backend разработка по протоколам Blockchain.
Разработка дизайн-проекта в соответствии с требованиями заказчика
Разработка и мониторинг любых смарт-контрактов
Ответственность разработчика блокчейна заключается в разработке инновационных решений сложных проблем, включая решения для управления и контроля и обеспечения высокой целостности.
Разработчик также выполняет комплексный анализ, проектирование, разработку, тестирование и отладку компьютерного программного обеспечения, особенно для аппаратного обеспечения отдельного продукта или для направлений технического обслуживания бизнеса.
Ответственность разработчика блокчейна заключается в разработке инновационных решений сложных проблем, включая решения для управления и контроля и обеспечения высокой целостности. Разработчик также выполняет комплексный анализ, проектирование, разработку, тестирование и отладку компьютерного программного обеспечения, особенно для аппаратного обеспечения отдельных продуктов или для направлений технического обслуживания предприятий. Разрабатывает проектирование программного обеспечения, интеграцию операционной архитектуры и выбор компьютерной системы. Наконец, они работают с несколькими системами и применяют знания одной или нескольких платформ и языков программирования.
Требуемые технические навыки
Чтобы стать разработчиком блокчейна, вы должны иметь такие навыки:
Сильные навыки программирования как минимум на одном популярном языке, таком как Java или Python.
Знание криптографии и структур данных.
Хорошее понимание сетевых концепций (таких как TCP/IP и DNS) и принципов их работы.
Опыт работы с распределенными системами (т. е. сетями машин), а также опыт работы с фреймворками для разработки веб-приложений (такими как Flask или Django).
Поскольку технология, лежащая в основе блокчейна, получает все более широкое распространение, потребность в разработчиках блокчейна будет продолжать расти. Будущее этих разработчиков выглядит радужным, с множеством возможностей для карьерного роста и высокими зарплатами.
Заключение
В современном мире с каждым днем появляется все больше и больше IT-профессий и каждый может найти свою нишу, ведь карьера в сфере ИТ является одним из самых высокооплачиваемых секторов в современной экономике на рабочем месте.
Я рассмотрел наиболее привлекательные профессии будущего, выбор которых, по моему мнению, позволит сделать выгодную карьеру, стать востребованным и высокооплачиваемым специалистом и не грозит в ближайшие десятилетия потерять свою актуальность.