Embora alguns temam que a automação e a IA possam ameaçar certos empregos, a realidade é que também estão abrindo um leque de novas oportunidades de emprego e estudo para aqueles que estejam dispostos a adquirir as habilidades e conhecimentos necessários.
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E desde 2022, os postos de trabalho no setor de IA tiveram um crescimento de 31%, de acordo com dados do Infojobs. Isso destaca a crescente demanda por profissionais qualificados nessa área, tornando a IA um campo atraente para aqueles que buscam uma carreira em um setor de rápido crescimento e com grandes perspectivas de futuro.
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Quais estudos são indispensáveis para entrar neste mercado de trabalho?
De acordo com os especialistas, é essencial começar com uma base sólida em ciência de dados, pois esta é o coração da IA. Além disso, um bom cientista de dados precisa de um sólido domínio de matemática e estatística.
Também se destaca a programação em Python. Lembramos que o Python se consolidou como a linguagem preferida por sua simplicidade e versatilidade. Além disso, oferece uma vasta quantidade de bibliotecas e ferramentas, como Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch, que facilitam o desenvolvimento e a implementação de modelos de machine learning e deep learning.
Finalmente, há o conhecimento de bibliotecas como TensorFlow e PyTorch, que permitem construir e treinar modelos de deep learning de forma eficiente.
E é que, sem esses conhecimentos, seria difícil compreender os algoritmos subjacentes às aplicações de inteligência artificial.
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O que fazer a seguir?
Uma vez adquirida a base em ciência de dados, o próximo passo é aprofundar-se em machine learning (aprendizado de máquina), uma subdisciplina da IA que permite que as máquinas aprendam com dados e melhorem suas previsões ou decisões ao longo do tempo.
Por outro lado, temos o deep learning, uma extensão do machine learning que utiliza redes neurais artificiais com múltiplas camadas para modelar dados complexos. Esta abordagem tem sido fundamental para avanços significativos em áreas como visão computacional e processamento de linguagem natural.
Para trabalhar em deep learning, é essencial compreender as arquiteturas de redes neurais como as Redes Neurais Convolucionais (CNN) para processamento de imagens e Redes Neurais Recorrentes (RNN) para modelagem de sequências temporais.
Onde adquirir essas habilidades?
Alguns dos locais aos quais você pode recorrer são:
- Bootcamps: Estes programas de formação intensiva são projetados para fornecer habilidades práticas em um curto período de tempo. Os bootcamps geralmente se concentram em ensinar os fundamentos da programação, o gerenciamento de dados e o desenvolvimento de modelos de machine learning.
- Educação formal e especializada: As universidades oferecem programas de graduação e pós-graduação em ciência de dados, engenharia de software e inteligência artificial. As universidades também oferecem a vantagem de proporcionar acesso a redes de profissionais e oportunidades de colaboração em pesquisa.
- Plataformas de aprendizagem online: Coursera, edX e Udacity democratizaram o acesso à educação em IA e permitem que os alunos aprendam no seu próprio ritmo, de qualquer lugar do mundo.
E quais são os cargos mais procurados?
Em IA, alguns dos cargos que mais exigem pessoal são:
- Cientista de Dados: O cientista de dados é uma peça fundamental.
- Analista de Dados e Engenheiro de Dados: Analisando e gerenciando dados.
- Engenheiro de Aprendizado de Máquina: Implementando e otimizando modelos.
- Especialista em Deep Learning: Dominando as redes neurais.
