Μετά από χρόνια διαφημιστικής εκστρατείας και υποσχέσεις, η τεχνητή νοημοσύνη (AI) έφτασε επιτέλους. Οργανισμοί όλων των τύπων και μεγεθών αγωνίζονται για να ενσωματώσουν την τεχνητή νοημοσύνη στις επιχειρηματικές τους διαδικασίες για να κάνουν τις δραστηριότητές τους πιο ισχυρές, πιο αποτελεσματικές και πιο κερδοφόρες. ΕΝΑ επιστήμονας δεδομένων και μηχανικός μηχανικής εκμάθησης είναι δύο από τα πιο συναρπαστικά και αιχμής επαγγέλματα στην τεχνολογία. Ενώ και οι δύο περιλαμβάνουν την υλοποίηση της υπόσχεσης της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις, η επιλογή μεταξύ του να γίνετε μηχανικός μηχανικής μάθησης ή επιστήμονας δεδομένων απαιτεί να κατανοήσετε πώς διαφέρουν οι δύο ρόλοι και πώς αλληλοσυμπληρώνονται.
Οι μηχανικοί μηχανικής μάθησης και οι επιστήμονες δεδομένων είναι μέλη της ομάδας πίσω από μια εταιρεία πλατφόρμα μηχανικής μάθησης (ML).. Κάθε θέση εκπληρώνει κρίσιμα καθήκοντα στην ανάπτυξη, υλοποίηση και συντήρηση εφαρμογών μηχανικής εκμάθησης.
Ωστόσο, οι ρόλοι, τα σύνολα δεξιοτήτων και οι ευθύνες ενός μηχανικού μηχανικής μάθησης έναντι του επιστήμονα δεδομένων διαφέρουν με σημαντικούς τρόπους. Η κατανόηση των διαφορών και των ομοιοτήτων των δύο θέσεων σας βοηθά να αποφασίσετε ποιος ρόλος ταιριάζει καλύτερα με τους στόχους της καριέρας σας.
Ο ρόλος ενός μηχανικού μηχανικής μάθησης έναντι του επιστήμονα δεδομένων
Ο στόχος της μηχανικής μάθησης και άλλων δραστηριοτήτων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη είναι η δημιουργία εφαρμογών λογισμικού που βελτιώνουν τη ζωή μας, είτε σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα είτε στις καθημερινές μας δραστηριότητες εκτός εργασίας. Οι μηχανικοί μηχανικής μάθησης και οι επιστήμονες δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για το σχεδιασμό και τη χρήση ευφυών συστημάτων που βελτιώνονται φυσικά με την πάροδο του χρόνου, με ή χωρίς τη βοήθεια ανθρώπων.
Ένας τρόπος για να διακρίνουμε τους ρόλους των μηχανικών μηχανικής μάθησης και των επιστημόνων δεδομένων στον σχεδιασμό ευφυών συστημάτων είναι βλέποντας τους επιστήμονες δεδομένων ως αρχιτέκτονες μιας δομής και τους μηχανικούς μηχανικής μάθησης ως τους κατασκευαστές που μετατρέπουν προσχέδια και μοντέλα σε λειτουργικό σύστημα.
Αυτά είναι μεταξύ των πρωταρχικά καθήκοντα των επιστημόνων δεδομένων στη δημιουργία ευφυών συστημάτων:
- Προσδιορίστε ποια επιχειρηματικά προβλήματα είναι κατάλληλα για λύσεις ML
- Οραματιστείτε τα πολλά στάδια του Κύκλος ζωής ML (συλλογή δεδομένων, προετοιμασία δεδομένων, διαμάχη δεδομένων, ανάλυση δεδομένων, εκπαίδευση μοντελοποίησης, δοκιμή μοντέλου, ανάπτυξη)
- Σχεδιάστε προσαρμοσμένους αλγόριθμους και μοντέλα δεδομένων
- Προσδιορίστε συμπληρωματικά σύνολα δεδομένων και δημιουργήστε τα συνθετικά δεδομένα που απαιτούν τα μοντέλα βαθιάς μάθησης (DL).
- Προσδιορίστε τις απαιτήσεις σχολιασμού δεδομένων του συστήματος
- Διατηρήστε συνεχή επικοινωνία με όλα τα ενδιαφερόμενα μέρη
- Δημιουργήστε προσαρμοσμένα εργαλεία για τη βελτιστοποίηση της ροής εργασιών μοντελοποίησης
Αντίθετα, ο ρόλος των μηχανικών μηχανικής μάθησης δίνει έμφαση στην ανάπτυξη και λειτουργία των μοντέλων ML και DL:
- Αναπτύξτε και βελτιστοποιήστε τα μοντέλα ML και DL στις ρυθμίσεις παραγωγής
- Παρακολουθήστε την απόδοση των μοντέλων για να αντιμετωπίσετε την καθυστέρηση, τη μνήμη, την απόδοση και άλλες λειτουργικές παραμέτρους
- Εκτελέστε δοκιμές συμπερασμάτων σε CPU, GPU, συσκευές άκρης και άλλο υλικό
- Διατηρήστε και διορθώστε τα μοντέλα ML και DL
- Διαχειριστείτε τον έλεγχο έκδοσης για μοντέλα, μεταδεδομένα και πειράματα
- Βελτιστοποιήστε τις ροές εργασίας του μοντέλου χρησιμοποιώντας προσαρμοσμένα εργαλεία
Οι επιστήμονες δεδομένων εμπλέκονται άμεσα στην ανάλυση και ερμηνεία των ιδεών εξάγεται από μοντέλα ML και DL με την εφαρμογή στατιστικών και μαθηματικών τεχνικών για τον εντοπισμό προτύπων, τάσεων και σχέσεων στα δεδομένα.
Οι μηχανικοί μηχανικής μάθησης βασίζονται περισσότερο στο υπόβαθρό τους στον προγραμματισμό και τη μηχανική για να μετατρέψουν τις έννοιες της επιστήμης δεδομένων σε λειτουργικά συστήματα που είναι ευέλικτα, επεκτάσιμα και διαφανή.
Μηχανικός Μηχανικής Μάθησης εναντίον Επιστήμονα Δεδομένων: Δεξιότητες, Εκπαίδευση και Ευθύνες
Υπάρχει σημαντική επικάλυψη στα προσόντα που απαιτούνται για σταδιοδρομία στη μηχανική μηχανικής μάθησης και στην επιστήμη δεδομένων. Για παράδειγμα, και τα δύο πεδία απαιτούν τεχνική οξυδέρκεια, αναλυτική σκέψη και δεξιότητες επίλυσης προβλημάτων. Βασίζονται επίσης στην εμπειρία προγραμματισμού που συνήθως περιλαμβάνει προγραμματισμό Python και R, συστήματα cloud (AWS, Microsoft Azure και Google Cloud Platform ή GPC) και αποθήκευση μεταδεδομένων και βελτιστοποίηση.
Ωστόσο, πιο σημαντικές από τις ομοιότητες στην εκπαίδευση και τις δεξιότητες των μηχανικών μηχανικής μάθησης και των επιστημόνων δεδομένων είναι οι διαφορές στο τεχνικό και εκπαιδευτικό τους υπόβαθρο:
- Οι επιστήμονες δεδομένων πρέπει να είναι ικανοί στα στατιστικά στοιχεία, την ανάλυση δεδομένων, την οπτικοποίηση δεδομένων, τις γραπτές και προφορικές επικοινωνίες και τις παρουσιάσεις.
- Οι μηχανικοί μηχανικής μάθησης πρέπει να διαθέτουν εις βάθος γνώση των δομών δεδομένων, της μοντελοποίησης δεδομένων, της μηχανικής λογισμικού και των εννοιών που διέπουν τα μοντέλα ML και DL.
Οι επιστήμονες δεδομένων τείνουν να έχουν ένα ευρύτερο σύνολο σκληρές δεξιότητες από τους μηχανικούς μηχανικής εκμάθησης, συμπεριλαμβανομένης της εμπειρίας με στατιστικό και μαθηματικό λογισμικό, γλώσσες ερωτημάτων, εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων, διαχείριση βάσεων δεδομένων, Microsoft Excel και διαμάχη δεδομένων.
Η πιο σημαντικά κριτήρια για μηχανικούς μηχανικής μάθησης περιλαμβάνουν τη γνώση πλαίσια ML και Βιβλιοθήκες ML, δομές δεδομένων, τεχνικές μοντελοποίησης δεδομένων και αρχιτεκτονικές λογισμικού.
Αυτές είναι από τις δεξιότητες που είναι απαραίτητες για α καριέρα ως μηχανικός μηχανικής μάθησης:
- Λειτουργικά συστήματα Linux/Unix
- Γλώσσες προγραμματισμού Java, C και C++
- Αρχιτεκτονικές GPU και προγραμματισμός CUDA
- Μοντελοποίηση και αξιολόγηση δεδομένων
- Αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων
- Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP)
- Κατανεμημένη πληροφορική
- Ενίσχυση μάθησης
- Σπίθα και Hadoop προγραμματισμού
Η σύνολα δεξιοτήτων των επιστημόνων δεδομένων περιλαμβάνει αυτούς τους τομείς:
- Κωδικοποίηση SQL και Python
- Σχεδιασμός και προγραμματισμός βάσεων δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων βάσεων δεδομένων NoSQL και cloud
- Εργαλεία συλλογής και καθαρισμού δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων εργαλείων επιχειρηματικής ευφυΐας (BI).
- Εργαλεία στατιστικής ανάλυσης όπως SPSS, Matlab και SAS
- Περιγραφικές, διαγνωστικές, προγνωστικές και συνταγογραφικές στατιστικές αναλύσεις
- Γραμμική άλγεβρα και λογισμός
- Κτίριο μοντέλου ML
- Εργαλεία επικύρωσης και ανάπτυξης μοντέλων (SAS, Neptune, Kubeflow και Google AI)
- Εργαλεία ανάπτυξης API όπως το Amazon AWS (Amazon API Gateway) και το IBM Cloud (IBM API Connect)
Το Γραφείο Στατιστικών Εργασίας των ΗΠΑ (BLS) επισημαίνει ότι οι περισσότεροι επιστήμονες δεδομένων κατέχει μεταπτυχιακό ή διδακτορικό στα μαθηματικά, τη στατιστική, την επιστήμη των υπολογιστών, τις επιχειρήσεις ή τη μηχανική. (Οι ομάδες BLS μηχανικοί μηχανικής εκμάθησης στην κατηγορία των επιστημόνων δεδομένων.) Γλώσσες προγραμματισμού που θεωρούνται απαραίτητα για τους επιστήμονες δεδομένων είναι τα Python, R, SQL, Git και GitHub.
Οι μηχανικοί μηχανικής μάθησης αναμένεται να είναι ικανός σε Java, R, Python και C++, καθώς και στη χρήση βιβλιοθηκών ML όπως το CNTK της Microsoft, το MLlib του Apache Spark και το TensorFlow της Google. Αναμένεται επίσης να κατανοούν καλά τα web API και τις δυναμικές και στατικές βιβλιοθήκες API.
The Outlook for Machine Learning Engineers and Data Scientists
Το BLS προβλέπει ότι ο αριθμός των θέσεων εργασίας που είναι διαθέσιμες στους επιστήμονες δεδομένων θα είναι αύξηση κατά 36% μεταξύ 2021 και 2031, η οποία είναι πολύ ταχύτερη από τη μέση ανάπτυξη σε όλα τα επαγγέλματα.
Το Παγκόσμιο Οικονομικό Φόρουμ»Αναφορά για το μέλλον των θέσεων εργασίας 2023» τοποθετεί τους ειδικούς της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης μεταξύ των ταχύτερα αναπτυσσόμενων θέσεων εργασίας, με μέση ετήσια αύξηση 30% έως το 2027. Η έκθεση επισημαίνει ότι το 42% των εταιρειών που συμμετείχαν στην έρευνα σκοπεύουν να δώσουν προτεραιότητα στην εκπαίδευση των εργαζομένων να εφαρμόζουν τεχνητή νοημοσύνη και μεγάλα δεδομένα στο επόμενο XNUMX χρονια.
Οι εκτιμήσεις μισθών για τους επιστήμονες δεδομένων περιλαμβάνουν την αναφορά BLS an μέσος ετήσιος μισθός 100,910 $ από τον Μάιο του 2021, και η έρευνα της PayScale που δείχνει τους επιστήμονες δεδομένων μέσος βασικός μισθός 99,344 $ το 2023, εντός εύρους 71,000 $ και 138,000 $ ετησίως.
Αντίθετα, το PayScale βάζει το μέσος βασικός μισθός μηχανικών μηχανικής εκμάθησης στα 115,243 $ σε ένα εύρος από περίπου 80,000 $ έως 157,000 $ ετησίως.
Σύμφωνα με την PayScale, οι δεξιότητες που έχουν τον μεγαλύτερο αντίκτυπο στους μισθούς των μηχανικών μηχανικής μάθησης είναι η επεξεργασία εικόνας (26% υψηλότερη από τον μέσο όρο), η ενισχυτική μάθηση (22% υψηλότερη), η DevOps (22% υψηλότερη) και η Scala (20% πιο ψηλά).
Οι μισθοί των επιστημόνων δεδομένων ενισχύονται από την κατοχή δεξιοτήτων στον προγραμματισμό C++ (42% υψηλότερη από τον μέσο όρο), την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο (39% υψηλότερη), την ανάλυση έρευνας (26% υψηλότερη), τη βιβλιοθήκη λογισμικού PyTorch (24% υψηλότερη) και την πρόβλεψη (22% υψηλότερη). ).
Ένα αναπτυσσόμενο πεδίο για τους επιστήμονες δεδομένων είναι ο κβαντικός υπολογισμός – συγκεκριμένα επιστήμη της κβαντικής πληροφορίας – που απαιτεί γνώση της κβαντικής μηχανικής και τη χρήση κβαντικών αλγορίθμων σε εφαρμογές επίλυσης προβλημάτων.
Ομοίως, οι μηχανικοί μηχανικής μάθησης μπορούν να αναμένουν ώθηση στις προοπτικές εργασίας τους τα επόμενα χρόνια ως αποτέλεσμα της εμφάνισης γενετική AI, που αναμένεται να προστεθεί έως και 4.4 τρισεκατομμύρια δολάρια σε οικονομική αξία αυξάνοντας τη συνολική παραγωγικότητα, σύμφωνα με την έκθεση «Technology Trends Outlook 2023» της McKinsey.
Μηχανικός Μηχανικής Μάθησης και Επιστήμονας Δεδομένων: Στην κορυφή του επόμενου κύματος τεχνολογίας
Οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης θα έχουν τεράστιο αντίκτυπο στις οικονομίες και τις αγορές εργασίας παγκοσμίως τα επόμενα χρόνια, αλλά όπως συμβαίνει με κάθε τεχνολογία που αλλάζει το παιχνίδι, θα υπάρχουν νικητές και χαμένοι. Το Κέντρο Έρευνας Οικονομικής Πολιτικής (CEPR) εκτιμά ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα αύξηση της παγκόσμιας ανάπτυξης κατά 4% έως 6% κάθε χρόνο, σε σύγκριση με μια μέση ετήσια αύξηση 4% τις τελευταίες δεκαετίες.
Η επίδραση της τεχνητής νοημοσύνης στην απασχόληση είναι λιγότερο βέβαιη, αλλά το Παγκόσμιο Οικονομικό Φόρουμ εκτιμά ότι ενώ η τεχνητή νοημοσύνη θα αντικαταστήσει 85 εκατομμύρια θέσεις εργασίας σε όλο τον κόσμο μεταξύ 2020 και 2025, θα δημιουργήσει 97 εκατομμύρια θέσεις εργασίας, κυρίως σε τομείς όπως τα μεγάλα δεδομένα, η μηχανική μάθηση και το ψηφιακό μάρκετινγκ. Όπως δείχνουν αυτά τα στοιχεία, η ζήτηση για μηχανικούς μηχανικής μάθησης και επιστήμονες δεδομένων θα παραμείνει πιθανότατα ισχυρή για πολλά χρόνια ακόμα.
Η εικόνα χρησιμοποιείται με άδεια από το Shutterstock
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/
- :έχει
- :είναι
- 000
- 2020
- 2021
- 2023
- 2025
- 2031
- 224
- 300
- 97
- a
- Σχετικα
- Σύμφωνα με
- δραστηριοτήτων
- οξύνοια
- διεύθυνση
- έμπειρος
- έλευση
- AI
- AI στην επιχείρηση
- αλγόριθμοι
- Όλα
- Επίσης
- Amazon
- Amazon API Gateway
- μεταξύ των
- ποσό
- an
- ανάλυση
- Αναλυτικός
- analytics
- και
- ετήσιος
- Apache
- api
- APIs
- εφαρμογές
- Εφαρμογή
- εφαρμόζοντας
- αρχιτέκτονες
- ΕΙΝΑΙ
- περιοχές
- γύρω
- έφτασε
- τεχνητός
- τεχνητή νοημοσύνη
- Τεχνητή νοημοσύνη (AI)
- AS
- Βοήθεια
- At
- διαθέσιμος
- μέσος
- AWS
- Γαλανός
- φόντο
- υπόβαθρα
- βάση
- BE
- να γίνει
- πίσω
- Καλύτερα
- μεταξύ
- Μεγάλος
- Big Data
- ώθηση
- Ενισχυμένος
- και οι δύο
- ευρύτερη
- κατασκευαστές
- Γραφείο
- γραφείο στατιστικών εργασίας
- εκρηκτική
- επιχείρηση
- επιχειρηματικής ευφυΐας
- επιχειρηματικών διαδικασιών
- αλλά
- by
- C + +
- CAN
- Σταδιοδρομία
- σταδιοδρομία
- κατηγορία
- Κέντρο
- ορισμένες
- επιλέγοντας
- Καθάρισμα
- Backup
- Cloud Platform
- συλλογή
- Ελάτε
- ερχομός
- Επικοινωνία
- Διαβιβάσεις
- Εταιρείες
- σύγκριση
- Συμπλήρωμα
- συμπληρωματικός
- υπολογιστή
- Πληροφορική
- χρήση υπολογιστή
- έννοιες
- Connect
- σημαντικός
- θεωρούνται
- αντίθεση
- έλεγχος
- μετατρέψετε
- δημιουργία
- δημιουργία
- κρίσιμης
- έθιμο
- αιχμής
- Κυβερνασφάλεια
- ημερομηνία
- ανάλυση δεδομένων
- Δεδομένα Analytics
- Προετοιμασία δεδομένων
- επιστημονικά δεδομένα
- επιστήμονας δεδομένων
- σύνολα δεδομένων
- οπτικοποίηση δεδομένων
- βάση δεδομένων
- ΔΕΔΟΜΕΝΟΤΗΤΑ
- από μέρα σε μέρα
- δεκαετίες
- αποφασίζει
- βαθύς
- βαθιά μάθηση
- Ζήτηση
- ανάπτυξη
- Υπηρεσίες
- Ανάπτυξη
- εργαλεία ανάπτυξης
- Συσκευές
- DevOps
- διαγνωστικός
- διαφέρω
- διαφορές
- ψηφιακό
- ψηφιακό μάρκετινγκ
- κατευθείαν
- διακρίνω
- δυναμικός
- κάθε
- Οικονομικός
- Οικονομικό φόρουμ
- Οικονομική πολιτική
- οικονομίες
- άκρη
- Εκπαίδευση
- εκπαιδευτικών
- αποτέλεσμα
- αποτελεσματικός
- τονίζει
- εργασία
- περικυκλώ
- μηχανικός
- Μηχανική
- Μηχανικοί
- ενίσχυση
- ουσιώδης
- εκτιμήσεις
- Κάθε
- παράδειγμα
- Excel
- συναρπαστικός
- αναμένω
- αναμένεται
- εμπειρία
- γρηγορότερα
- λίγοι
- πεδίο
- Πεδία
- Σχήματα
- Τελικά
- πέντε
- εύκαμπτος
- Για
- Forbes
- προβλέψεις
- Φόρουμ
- από
- λειτουργικός
- λειτουργία
- μελλοντικός
- πύλη
- συγκέντρωση
- παράγουν
- Git
- GitHub
- Παγκόσμιο
- γκολ
- Στόχοι
- έχεις google
- Google Cloud
- Πλατφόρμα Google Cloud
- Της Google
- GPU
- μεγαλύτερη
- Ανάπτυξη
- Έχω
- βοηθά
- Ψηλά
- υψηλότερο
- Πως
- HTTPS
- Οι άνθρωποι
- Hype
- IBM
- IBM Cloud
- προσδιορίσει
- εικόνα
- Επίπτωση
- εκτέλεση
- σημαντικό
- βελτίωση
- in
- σε βάθος
- περιλαμβάνουν
- περιλαμβάνει
- Συμπεριλαμβανομένου
- Αυξάνουν
- αύξηση
- υποδεικνύω
- υποδεικνύοντας
- πληροφορίες
- ενσωματώσει
- Νοημοσύνη
- Έξυπνος
- σκοπεύω
- ερμηνεία
- σε
- εμπλέκω
- συμμετέχουν
- IT
- Java
- Δουλειά
- Θέσεις εργασίας
- εκθέσεις εργασίας
- γνώση
- KubeFlow
- εργασία
- Γλώσσα
- Γλώσσες
- Αφάνεια
- μάθηση
- μηχανικοί που μαθαίνουν
- μείον
- βιβλιοθήκες
- Βιβλιοθήκη
- Άδεια
- Πιθανός
- ζωές
- Χαμένοι
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- συντήρηση
- κάνω
- διαχείριση
- πολοί
- Μάρκετινγκ
- αγορές
- κύριοι
- Ταίριασμα
- μαθηματικός
- μαθηματικά
- max-width
- Ενδέχεται..
- McKinsey
- μηχανική
- Μέλη
- Μνήμη
- Μεταδεδομένα
- Microsoft
- Η Microsoft Azure
- Microsoft Excel
- εκατομμύριο
- ML
- μοντέλο
- Δοκιμή μοντέλου
- μοντελοποίηση
- μοντέλα
- περισσότερο
- πιο αποτελεσματικό
- πλέον
- πολύ
- πρέπει
- απαραίτητος
- που απαιτούνται
- Ποσειδώνας
- δίκτυο
- επόμενη
- nlp
- αριθμός
- of
- on
- συνεχή
- λειτουργίας
- λειτουργία
- επιχειρήσεων
- λειτουργίες
- βελτιστοποίηση
- Βελτιστοποίηση
- βελτιστοποίηση
- or
- οργανώσεις
- ΑΛΛΑ
- δικός μας
- έξω
- θέα
- εκτός
- επί
- φόρμες
- Το παρελθόν
- πρότυπα
- για
- επίδοση
- Μέρη
- πλατφόρμες
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- σημεία
- πολιτική
- θέση
- θέσεις
- έχουν
- ισχυρός
- προφητικός
- προετοιμασία
- Παρουσιάσεις
- πρωτίστως
- Δώστε προτεραιότητα
- επίλυση προβλήματος
- προβλήματα
- Διεργασίες
- μεταποίηση
- παραγωγή
- παραγωγικότητα
- επικερδής
- Προγραμματισμός
- υπόσχεση
- προοπτικές
- Βάζει
- Python
- pytorch
- προσόντα
- Quantum
- κβαντικούς αλγόριθμους
- κβαντική υπολογιστική
- Κβαντική μηχανική
- R
- ιπποδρομίες
- σειρά
- συνειδητοποιώντας
- ενίσχυση μάθησης
- Σχέσεις
- βασίζονται
- παραμένουν
- αντικαθιστώ
- αναφέρουν
- Αναφορά
- απαιτούν
- Απαιτεί
- έρευνα
- ευθυνών
- αποτέλεσμα
- Ρόλος
- ρόλους
- τρέξιμο
- s
- μισθούς
- μισθός
- SAS
- Scala
- επεκτάσιμη
- Επιστήμη
- Επιστήμονας
- επιστήμονες
- βλέποντας
- σειρά
- Σέτς
- ρυθμίσεις
- ομοιότητες
- μεγέθη
- επιδεξιότητα
- δεξιότητες
- λογισμικό
- τεχνολογία λογισμικού
- ειδικούς
- SQL
- στάδια
- στατιστικός
- στατιστική
- ισχυρός
- δομή
- δομές
- τέτοιος
- κατάλληλος
- Έρευνες
- που συμμετείχαν στην έρευνα
- σύστημα
- συστήματα
- tech
- Τεχνικός
- τεχνικές
- Τεχνολογίες
- Τεχνολογία
- Τείνουν
- tensorflow
- Δοκιμές
- από
- ότι
- Η
- ο κόσμος
- τους
- Εκεί.
- Αυτοί
- αυτοί
- Σκέψη
- Μέσω
- διακίνηση
- ώρα
- προς την
- εργαλεία
- Εκπαίδευση
- Μεταμορφώστε
- διαφανής
- καταπληκτικός
- Τάσεις
- Τρισεκατομμύριο
- αναδιάρθρωσης
- δύο
- τύποι
- συνήθως
- μας
- υπό
- υποκείμενες
- κατανόηση
- χρήση
- μεταχειρισμένος
- χρησιμοποιώντας
- επικύρωση
- εκδοχή
- Έλεγχος έκδοσης
- οραματισμός
- ζωτικής σημασίας
- vs
- μισθός
- Τρόπος..
- τρόπους
- ιστός
- ΛΟΙΠΌΝ
- αν
- Ποιό
- ενώ
- Ο ΟΠΟΊΟΣ
- θα
- νικητές
- με
- εντός
- χωρίς
- Εργασία
- εργαζομένων
- ροές εργασίας
- κόσμος
- Παγκόσμιο Οικονομικό Φόρουμ
- παγκόσμιος
- γραπτή
- έτος
- χρόνια
- εσείς
- Σας
- zephyrnet