人工知能におけるキャリアの機会：さまざまな職務のリスト

人工知能またはAIのキャリアの機会は、業界での急増する需要のために最近エスカレートしています。 AIが大量の仕事を生み出すという誇大宣伝は正当化されます。 AIでのキャリアは、最近利用できる他のどの仕事よりも有望に見えます。

雇用主は、会社の技術的要件を満たすためにAIの才能を必要としています。 このように、AIでのキャリアは、求職者をAIに引き付けるだけでなく、計り知れない成長を遂げています。 AIでのキャリアを確立するには、ジョブハンターは関連する技術スキルを持っている必要があります。

さまざまな分野での幅広いアプリケーションにより、AIのキャリアの機会は豊富にあります。 それは多くのAI愛好家の間の混乱の問題でもあります。 したがって、私たちは有望なAIキャリアの機会のリストをまとめました。

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人工知能におけるキャリアの機会

1.ビッグデータエンジニア

ビッグデータエンジニアの役割は、ビジネスシステムが効率的に相互作用するためのエコシステムを作成することです。 彼らの主な任務は、組織のビッグデータを構築して効果的に管理することです。 また、ビッグデータから結果を確実に取得する機能も実行する必要があります。

ビッグデータエンジニアであることは、他のAIの役割と比較して、あなたに良い給料をもらえるでしょう。 SparkおよびHadoopシステムでは、ビッグデータエンジニアがビッグデータ環境の準備、管理、確立を担当します。 この役割は、新しい技術ツールを使いたいと考えている人に適しており、リレーショナルデータベースボックスを超えることができます。

Python、R、Javaなどのプログラミング言語は、ビッグデータエンジニアとしてのAIでのキャリアを構築するために不可欠です。 SQLとApacheSparkに関連するスキルは、関連するキャリアの機会をつかむ可能性を高めます。 志願者は、データの視覚化とマイニングに加えて、データ移行に関する適切な洞察を持っている必要があります。

コンピュータサイエンスまたは数学の分野で博士号を取得している申請者には、より多くの優先権が与えられます。 ビッグデータエンジニアになることで、AIでのキャリアを成功させることができるのは明らかです。 upGradのAIコースをチェックして、AIのキャリア目標に近づけることもできます。

2.ビジネスインテリジェンス開発者

ビジネスインテリジェンス開発者の主な責任は、AIとともにビジネスの洞察力を検討することです。 彼らは、複雑なデータセットを評価することにより、さまざまなビジネストレンドを認識します。 これらは、ビジネスインテリジェンスソリューションを準備、開発、および育成することにより、企業の利益を膨らませるのに役立ちます。

ビジネスの収益性と効率性は、彼らが検討する開発の2つの重要な要素です。 また、組織全体のさまざまなプロセスとワークフローの最適化にも役立ちます。 クラウドベースのプラットフォームの複雑なデータを処理する能力により、最近、彼らの要求は高まっています。

コンピュータプログラミングとデータセットを知っている人は、この地位を獲得することができます。 コンピュータ、数学、または工学の分野で正式な学士号を取得することは、あなたを仕事に就けるのに適しています。 応募者の問題解決力と分析力は高くなければなりません。

このキャリアオプションを追求する際には、SQLサーバーとクエリに関する十分な知識とデータウェアハウスの設計が必要です。 役割も非常によく支払われ、彼らの要求は近い将来減少することはありません。 これは、それを主要なAIキャリアの機会の1つにします。

3.データサイエンティスト

データサイエンティストは、建設的な推論を得るためにデータを評価する目的で、複数のソースから関連データを収集するのを支援します。 得られた推論は、ビジネスに関連するさまざまな問題に取り組む上で影響力があります。 さまざまなデータパターン、過去と現在の情報に応じて、データサイエンティストはさまざまな予測を行います。

データサイエンティストのおかげで、ビジネスのパフォーマンスにプラスの影響があります。 求職者は、このキャリアオプションを追求する際に、Spark、Hadoop、Pig、Hiveなどの最新のツールを装備する必要があります。 候補者は、Python、Scala、SQLなどのプログラミング言語を使い慣れている必要があります。

教育に関しては、申請者は数学またはコンピュータサイエンスの修士号を取得している必要があります。 高度な学位を取得すると、就職のチャンスが増える可能性があります。 機械学習の分野での豊富な経験が必須です。

管理者と対話するには、データサイエンティストは健全なコミュニケーションスキルを持っている必要があります。 彼らの分析能力は卓越しているはずです。 多くの大規模な技術企業は、会社の成長のために重要なタスクを実行するためにデータサイエンティストを必要としています。 したがって、AIでのキャリアは、データサイエンティストになるための扉を開きます。

ソース

4.機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、機械学習イニシアチブを促進する自己実行型ソフトウェアの構築と保守に携わっています。 彼らは企業から継続的に需要があり、彼らの地位が空いていることはめったにありません。 それらは膨大な量のデータを処理し、並外れたデータ管理特性を備えています。

彼らは、画像と音声の認識、詐欺の防止、顧客の洞察、およびリスクの管理の分野で働いています。 機械学習エンジニアになるには、壮大なデータを処理する予測モデルを適用するための適切なコマンドが必要です。 プログラミング、コンピューティング、数学は、機械学習エンジニアとして成功するために不可欠です。

数学またはコンピュータサイエンスの修士号が望ましい。 Python、R、Scala、およびJavaは、必要なテクノロジースタックです。 機械学習アルゴリズム、ニューラルネットワーク、ディープラーニングに関する深い知識を持つことは非常に有益です。

ソフトウェア開発ツール、クラウドアプリケーション、および優れたコーディングスキルに精通していると、さらに利点が得られます。 さらに、 upGradの一流のAIおよびMLコースを利用して、スキルを磨くこともできます。

5.研究科学者

研究科学者は、機械学習と機械知能のアプリケーションを扱う広範な研究を実行するための努力をします。 研究科学者は、応用数学、統計学、深層学習、機械学習の分野で専門知識を身に付けた人です。

申請者は、数学またはコンピュータサイエンスの博士号または高度な修士号を取得していることが期待されます。 研究者の給与は非常に高く、組織はAIのキャリアで優れた経験を持つ人を採用しています。 役割を申請する際には、自然言語処理（NLP）と強化学習に関する重要な知識が不可欠です。

並列コンピューティング、コンピューター知覚、ベンチマーク、グラフィカルモデル、および分散コンピューティングに関する洞察を持っている志願者が支持されます。 研究者の重要性が次世代で衰えることはないことは明らかです。

upGradが提供するコースは、学習者が簡単にスキルを習得できるように傾斜しています。 AIコースは、AIでのキャリアを大きく後押しすることでしょう。

6.AIデータアナリスト

AIデータアナリストの主な機能は、データマイニング、データクリーニング、およびデータ解釈を実行することです。 データをクリーニングすることにより、データの解釈を実行するために必要なデータが収集されます。 あらゆる種類の役に立たないデータは、データ解釈プロセスを妨げないように、それらによって破棄されます。

統計ツールと方法の助けを借りて、AIデータアナリストによってデータから推論が引き出されます。 AIデータアナリストになるには、数学またはコンピューターサイエンスの学士号を取得している必要があります。

このポジションを獲得するには、回帰とMSExcelを利用する能力を包括的に理解することが不可欠です。 他のAIの役割と比較して、AIデータアナリストの給与はかなり低くなっています。 AIデータアナリストの需要は非常に安定していますが、彼らの将来は確認できません。

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7.プロダクトマネージャー

AIの分野では、製品マネージャーの義務は、戦略的にデータを収集することによって困難な問題を解決することです。 あなたは、ビジネスの手続きを妨げる関連する問題を特定するスキルを持っている必要があります。 次のステップは、データの解釈を容易にするために、関連するデータセットを取得することです。

データ解釈後、製品マネージャーはデータ解釈の結果からビジネスへの影響を見積もる必要があります。 各組織には製品マネージャーが必要であり、その需要は最近急増しています。

また、upGradが提供する管理、データサイエンス、機械学習、デジタルマーケティング、テクノロジーの無料コースもご覧ください。 これらのコースはすべて、一流の学習リソース、毎週のライブレクチャー、業界の課題、およびコース修了証明書を備えています。これらはすべて無料です。

8.AIエンジニア

AIエンジニアは、人工知能のさまざまなモデルを開発、テスト、適用する問題解決者です。 AIインフラストラクチャを効果的に処理します。 機械学習アルゴリズムとニューラルネットワークの理解を利用して、有用なAIモデルを開発します。

これらのモデルを使用してビジネスの洞察を得ることができ、これは企業が効果的なビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。 データサイエンス、コンピュータサイエンス、または統計学の分野の学部または大学院の学位は必須です。 MLまたはデータサイエンスに関するあらゆる種類の認定が利点を追加します。

Python、R、C++などのプログラミング言語に習熟していることが不可欠です。 申請者は、統計、NLP、応用数学、および分析を十分に理解している必要があります。 AIエンジニアの給与規模は、役割の急増する需要のために非常に優れています。

読む：インドのAIエンジニアの給与

9.ロボティクス科学者

AIの分野でのロボット工学の出現により、実際に仕事の減少が起こります。 逆に、ロボット工学の科学者が主要産業から機械のプログラミングを絶え間なく要求されているため、仕事も増えるでしょう。 ロボットは、特定のタスクを効率的に実行するのに役立ちます。

候補者は、ロボット工学、コンピュータサイエンス、またはエンジニアリングの修士号を取得している必要があります。 ロボット工学の科学者の給与の中央値はかなり高いです。 自動化はロボットに好まれていますが、ロボットを構築する専門家がいるはずです。 したがって、仕事を失うリスクが最小限に抑えられます。

AIを利用する企業

トップ10の企業はAIを利用しており、同じものを募集しています–

1. アマゾン
2. りんご
3. グーグル
4. フェイスブック
5. DJI
6. アンキ
7. クラリファイ
8. Deepmind
9. ケーステキスト
10. DataVisor

AIの分野に飛び込み、AIの分野でキャリアを積みたいと考えている専門家にとっては適切な時期です。 Argo AIのような有名なスタートアップも、重要な人工知能の役割を採用しています。

ソース

AIの広大なアプリケーション

• ヘルスケア： AIをヘルスケアに導入することで、適切な診断と治療が容易になります。
• 教育： AIを活用することで、生徒に適切な学習環境を提供します。
• スポーツ：高度なAIテクノロジーにより、アスリートは能力を拡張できます。
• 農業： AIは、完璧な農業環境の開発に役立つため、最大の収穫量が可能です。
• 建設： AIを組み込むことで、建物をより安全かつ効率的に建設できます。
• バンキング：チャットボットの支援、不正の検出、および強化された支払い方法は、AIの肯定的な結果の一部です。
• マーケティング：機械学習とともに予測インテリジェンスを利用することで、販売目標を効果的に達成できます。
• Eコマース：効果的な倉庫業務、優れた製品の推奨、不正防止はAIの成果の一部です。

AIの未来

2019年のGartnerのレポートによると、 2015年から2019年にかけてAIのアプリケーションは270％増加しました。したがって、AIの重要性は将来的に高くなるはずです。 AIのキャリアの機会は劇的に高くなっています。

AIに切り替えたい場合は、躊躇せずに試してみてください。 さらに、AIに関連する役割も非常に高くなります。

upGradAIコースで学ぶ

最近のAIを学ぶことの多くの利点は、 AIのキャリアの機会を十分に広げるための扉を開きます。 インドの信頼できるオンライン高等教育会社であるupGradは、AIを扱う独自のコースを考案しました。 upGradが提供する機械学習とAIのエグゼクティブPGプログラムは、AIスキルの向上に確実に役立ちます。

upGradに関連して、機械学習におけるIITデリーのエグゼクティブPGプログラムを確認することもできます。 IITデリーは、インドで最も権威のある機関の1つです。 主題で最高の500人以上の社内教員がいます。

これらの2つのコースは、国内で最も売れているコースです。 コースを受講したことを後悔することはありません。 これらのコースに登録することで習得するスキルは、AIでのキャリアを爆発的に後押しします。

カリキュラムは、AIでのキャリアを繁栄させるために、業界のトップエキスパートによって適切に設計されています。 仕事を辞める必要はなく、大学院の卒業証書や修士号を簡単に取得できます。 また、IIITバンガロアとリバプールジョンムーア大学の卒業生のサポートもあります。

さらに、これらのコースは、 Microsoft、Uber、PwCなどの企業でのAIキャリアの機会にも道を譲ります。upGradは、卓越した学習サポート、疑問の解決、ネットワーキングという追加のメリットを提供します。 これらのコースはどちらも、AIでのキャリアを開始するためのものです。

結論

何を求めている？ これらのコースのいずれかに登録することで、利用可能なAIキャリアの機会をつかむことができます。 職業生活の次のステップに着手し、 AIでのキャリアを確立する時が来ました。

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