Misja reskilling — od analityka danych do specjalisty uczenia maszynowego

Przychodzimy z nietypowym tekstem, który rozpocznie cykl praktycznych artykułów na temat reskillingu i poszerzania kompetencji technicznych. Dziś piszemy o tym, jak analityk danych może stać się specjalistą od machine learningu i dlaczego warto rozważyć taką zmianę zawodu. Z tekstu dowiesz się, jaki

Na pewno zdajesz sobie sprawę z faktu, że rola sztucznej inteligencji i ML staje się coraz powszechniejsza. Rozwiązania wykorzystujące AI stopniowo przenikają do kolejnych sfer życia i biznesu. Jasne, można obrażać się na wszechobecny hype na sztuczną inteligencję i lamentować, że AI zabierze pracę nam wszystkim. Ale nie warto, bo to nic nie zmieni. Świat tak nie działa. Irytowanie się na dany trend go nie zatrzyma.

Estymacje i statystyki jasno mówią o tym, że popularność tych zagadnień będzie tylko rosła Według raportu Future of Jobs Report 2023 udział specjalistów od AI i uczenia maszynowego na rynku pracy wzrośnie do 2027 roku o ponad 30%. Oznacza to, że stopniowo konieczny będzie rozwój w tym kierunku, by nadążyć za rynkowymi zmianami w strukturze zatrudnienia.

Dlaczego warto iść w stronę uczenia maszynowego? Pokrewieństwo analityki danych i AI

Zwłaszcza analitycy danych nie powinni jednak obawiać się tej ścieżki rozwoju. Praca z danymi i ich zbiorami oraz statystyką daje bowiem bardzo solidne podstawy do zostania rozchwytywanym specem od ML. Zresztą dziedziny te są przecież ze sobą powiązane — uczenie maszynowe to nie magia, a najczęściej grupowanie i kojarzenie danych w taki sposób, by tworzyć skuteczne i samodzielnie uczące się algorytmy.

Nowe możliwości

Machine learning i analiza danych przenikają się dwukierunkowo — z jednej strony uczenie maszynowe wykorzystuje metody przetwarzania dużych zbiorów danych, a z drugiej same rozwiązania działające na podstawie AI mogą wspomagać analizę danych. Chociażby poprzez automatyzację złożonych obliczeń oraz tworzenie doskonalszych modeli obliczeniowych (pierwsze z brzegu przykłady takich narzędzi to Julius ułatwiający analizy na wielu poziomach, czy też świetne w wizualizacji danych Tableau.

Dlatego kolejnym powodem, dla którego analityk danych powinien zainteresować się machine learningiem, jest możliwość poszerzenia metod i narzędzi pracy. Rozwiązania w zakresie sztucznej inteligencji pozwalają szybko generować i trenować duże zbiory danych, a już samo to zwiększa możliwości badawcze. Analityk poznając zagadnienia uczenia maszynowego, poznaje zarazem nowe podejścia do badań i techniki obliczeniowe, które może wykorzystać, projektując kolejne eksperymenty. Dane analizujemy przecież po to, by stale zadawać nowatorskie pytania i znajdować nowe odpowiedzi. Ciągłe poszerzanie horyzontów badawczych jest zatem wpisane w specyfikę tej pracy.

Wzmocnienie pozycji na rynku pracy

Tak, jak wspominaliśmy we wstępie — wszystko wskazuje na to, że AI przeniknie do kolejnych profesji i dziedzin życia, a liczba opartych na nim rozwiązań będzie przez najbliższe lata tylko rosła. Rozwój własnych umiejętności w tym kierunku to po prostu mądry ruch, który pozwoli nam wyprzedzić konkurencję na rynku pracy o krok. Stopniowo firm i produktów związanych ze sztuczną inteligencją będzie pojawiać się coraz więcej, a pracodawcy stale będą szukać specjalistów w tym zakresie. Lepiej działać z wyprzedzeniem i zostać specem od AI, zanim zrobią to inni. Nie wierzysz nam? To uwierz danym z raportu The World of Work AI-ed. The Future of Work 2024.

Dla chcącego nic trudnego

Tak naprawdę jako analityk danych masz ułatwiony start w kierunku uczenia maszynowego i AI. Z pewnością świetnie znasz statystykę, a być może nawet podstawy Pythona lub języka R. I co najważniejsze — praca w charakterze analityka na pewno pozwoliła Ci wykształcić umiejętność prawidłowego wyciągania wniosków na podstawie danych, a także dostrzegania zależności i trendów między zmiennymi. Prawdopodobnie znasz również metodykę pracy naukowej. Są to już bardzo solidne podstawy do zostania wziętym specjalistą w zakresu machine learningu.

Jak zostać ekspertem od ML? Czego musisz się jeszcze nauczyć?

Ok, wiemy już, dlaczego warto rozpocząć karierę w dziedzinie uczenia maszynowego. Pojawia się pytanie — jak to zrobić? Poniżej przedstawiamy technologie i zagadnienia, które musisz opanować, by móc pracować przy tworzeniu rozwiązań AI.

Python is the king!

W uczeniu maszynowym znajomość Pythona jest niemal kluczowa. Prosta składnia tego języka i szereg specjalistycznych bibliotek umożliwiających wykonywanie złożonych obliczeń czynią Pythona prawdziwym filarem AI. Zacznij od nauki podstaw składni, konfigurowania środowiska programistycznego i implementacji w kodzie prostej bazy danych. Koniecznie opanuj dwie biblkoteki — NumPy do obliczeń eksperymentalnych oraz PyTorch do przetwarzania różnych typów danych (dźwięku, obrazu, tekstu).

Teoria uczenia maszynowego

Zapoznaj się też z teorią uczenia maszynowego. Przede wszystkim musisz wiedzieć, jakie zagadnienia są przedmiotem uczenia nadzorowanego (czyli takiego, gdzie dane do uczenia algorytmów są wcześniej odpowiednio opisane) i nienadzorowanego (w którym algorytmy powinny same odnaleźć korelacje między danymi). Warto też poznać podstawy działania sieci neuronowych i ich budowę. Bardzo ważny jest też temat uczenia głębokiego. Deep learning to obszar uczenia maszynowego, którego celem jest tworzenie rozwiązań maksymalnie zbliżonych do działania ludzkiego mózgu.

Bonus: obejrzyj video o AI, w którym Maciek skutecznie rozprawia się z tym tematem

Popularne narzędzia i frameworki

W ostatnich latach rozwój projektów w zakresie uczenia maszynowego gwałtownie przyspieszył, w związku z czym stale pojawiają się nowe narzędzia i technologie do obsługi AI. I nie chodzi nam tu o wszędobylskiego Chata GPT ;). Nie zaszkodzi zapoznać się z Keras — frameworkiem ułatwiający tworzenie aplikacji działających na podstawie ML. Innym przydatnym narzędziem jest Theano — kompatybilna z Pythonem biblioteka umożliwiająca wykonywanie złożonych obliczeń matematycznych, zwłaszcza na macierzach. Kompleksową obsługę i tworzenie własnych modułów uczących się ułatwia TensorFlow, z kolei MLFlow pozwala zarządzać w czasie projektami w zakresie uczenia maszynowego.

Ze względu na kierunek rozwoju technologicznego i trendy rynkowe warto dać sobie szansę na reskilling w kierunku specjalisty AI. Rzeczywiście wymaga to nauki nowych technologii i zagadnień, jednak daje duże szanse na wykonywanie bardzo ciekawego, przyszłościowego zawodu. Najlepiej, rzecz jasna, uczyć się pod okiem ekspertów z branży, dlatego zachęcamy do zapisania się na nasz kurs ML&AI, który zawiera wszystkie wymienione w artykule obszary — od kompleksowej nauki Pythona, przez przystępnie wytłumaczoną teorię, aż po dodatkowe biblioteki i narzędzia.