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BScの後に何をすべきか？トップ10のキャリアオプションを探索する

イントロダクション科学はしばしば無限の可能性の源であり、さまざまな分野でのさらなる研究や雇用の広大な機会を提供します。BScの後に何をするかは、最終学年の学生にとって共通の疑問です。安全とされるいくつかの伝統的なキャリアオプションがありますが、それ以外にも多くが未開拓のトレンドキャリアがあります。以下に、BScの後の最適なキャリアオプションのリストを示します。これらのオプションは、充実した報酬と収益性の高い雇用機会の扉を開きます。 BScの後のトップ10のキャリア BScの卒業生は、さまざまな産業で高い需要があり、多くの仕事の見込みがあります。BScの後のオプションや利用可能なコースについて疑問がある場合、このガイドは情報を提供し、意思決定をサポートします。さらなる学術研究を追求するか、就職市場に飛び込むかにかかわらず、BScの学位を取得した後に検討すべき潜在的な進路があります。 1. データサイエンスデータサイエンスは、統計分析、プログラミング、ドメインの専門知識を組み合わせて、洞察を抽出し、データに基づいた意思決定を行う急速に成長している分野です。BScの学位を取得した後、データサイエンスのキャリアを追求することは有望な選択肢です。データサイエンティストは、機械学習と高度なプログラミングスキルを活用して革新的なアルゴリズムを開発し、繰り返しのタスクを自動化します。オンラインの認定プログラムは、データサイエンスでのキャリアをスタートさせるための最良の方法です。Analytics VidhyaのBlackbelt Plusプログラムでは、基本から高度なデータサイエンスのトピックをカバーしています。さらに、実践的な課題を解決し、ドメインについてすべてを知っているメンターとのつながりを築くことができます。 BScの後にこのキャリアオプションを選ぶと、データサイエンティスト、データアナリスト、MLエキスパート、プロダクトマネージャー、インサイトマネージャーなどになることができます。データサイエンスの専門家の給与は年間₹360,000から₹2,580,000までの範囲であり、その専門知識の需要と価値を反映しています。 2023年にデータサイエンティストになるためのステップバイステップのロードマップ 2. MSc 科学のMScプログラムは、物理学、化学、生物学、統計学、数学など、さまざまな科目に特化した専門知識を提供します。これらのプログラムは通常2年間で、競争力のある就職市場に必要な高度な知識と実践的なスキルを身につけることができます。卒業生は、研究者、科学者、現地エージェント、講師、教授、または教師など、さまざまなキャリアパスを探ることができます。興味のある分野でPh.D.を追求することも選択肢となります。MSc修了後の給与は、年間₹360,000から₹2,160,000までの範囲です。 3. インターンシップインターンシップは、BScの学位を取得した後のキャリアの飛躍台となります。インターンシップでは、プロのネットワークを拡大し、実践的な経験を積み、将来の良い仕事を確保するための貴重な機会を提供します。革新的なスタートアップを含む多くの企業が、学部生にインターンシップを提供し、産業固有のスキルを習得する機会を提供しています。政府機関でのインターンシップを探索することで、さまざまなプロジェクトや活動に触れることができます。インターンシップを確保するために、関連するスキルと強みを強調するように応募書類をカスタマイズすることで、成功の可能性を高めることができます。インドでは、インターンとして就職するBScの卒業生の給与は通常年間₹200,000からスタートします。 4. データアナリスト BScの学位を取得した後にデータアナリストとしてのキャリアを選ぶことは、いくつかの利点があります。強力な分析スキルを活用し、データに基づいた洞察を活用し、意思決定プロセスに貢献することができます。データアナリストは、データとの作業に長けた能力を持つ人々にとって、さまざまな産業で需要が高く、多様な仕事の機会と魅力的な給与の見込みを提供します。 Analytics Vidyaの認定AIおよびML Blackbelt…

QLoRAを使用して、Amazon SageMaker StudioノートブックでFalcon-40Bと他のLLMsをインタラクティブにチューニングしてください

大規模な言語モデル（LLM）の微調整により、オープンソースの基礎モデルを調整して、特定のドメインタスクでのパフォーマンスを向上させることができますこの記事では、Amazon SageMakerノートブックを使用して、最新のオープンソースモデルを微調整する利点について説明します私たちは、Hugging Faceのパラメータ効率の良い微調整（PEFT）ライブラリと、bitsandbytesを介した量子化技術を利用して、インタラクティブな微調整をサポートしています

ChatArenaをご紹介します：複数の大規模言語モデル（LLMs）間のコミュニケーションとコラボレーションを容易にするために設計されたPythonライブラリです

ChatArenaは、様々な巨大言語モデルを支援するために作成されたPythonパッケージです。ChatArenaにはすでにマルチエージェント会話シミュレーション環境が含まれています。参加者は周囲によって支援され、役割によって決定された相互作用を持つことができます。 ChatArenaにはすでにマルチエージェント会話シミュレーション環境が含まれています。キャラクターは様々な役割を担うことができ、雰囲気は協力を促します。LLMを使用することで、ゲームが終了するタイミングや、状態間の進行方法を決定することができます。 ChatArenaが互換性のあるLLMバックエンドには、GPT-3.5-turbo、GPT-4、Huggingface Pipeline（モデルハブから1900以上のモデルを持つ）、Cohereなどがあります。これにより、競合するLLM間のオープンなコミュニケーションと協力が促進され、ゲームの強度と多様性が高まります。 ChatArenaの便利なWebUIとCLIインターフェースのおかげで、誰でも簡単にChatArenaで異なるシナリオを試すことができます。直感的なインターフェースにより、新しいゲームを作成し、素早くプレイヤーのリクエストを実装し、簡単に異なるゲーム作成アプローチを試すことができます。自分自身の言語ゲームを作成したい場合は、このガイドを参照してください。https://tinyurl.com/2t5us7fv 協調的AIの可能性と課題に対する考慮と対応が必要となっています。マルチエージェント言語ゲームに関して、ChatArenaは安全性とアライメントを理解するためのツールと第一歩です。キーコンセプトプレイヤー – ゲームをプレイするには、「プレイヤー」である他のプレイヤーと相互作用できるエージェントが必要です。名前、インフラストラクチャ、機能はすべて、特定の参加者を識別するために貢献します。人間と大規模言語モデルの両方が対象です（LLM）。バックエンド – プレイヤーが他のプレイヤーと通信する方法を定義するために、Python開発者は「バックエンド」と呼ばれるクラスを作成します。バックエンドは、人間またはLLM、またはその両方のハイブリッドである場合があります。バックエンドの名前、タイプ、およびパラメータは、その定義的特徴です。環境 – Pythonでは、ドメインはゲームルールを定義するクラスです。名前、タイプ、およびパラメータがすべて協力して環境を指定します。モデレーター – Pythonクラスとして、モデレーターはゲームのルールを指定します。その定義的特徴は、モデレーターの名前、クラス、および設定です。 Arena – Pythonでは、アリーナはゲームを定義するクラスです。特定のアリーナのパラメータには、名前、タイプ、およびサイズが含まれます。…

データサイエンティストとして成功するために必要なソフトスキル

データサイエンティストとしてのキャリアを構築する際には、ハードスキルにフォーカスすることが簡単です非線形カーネルを持つSVMのような新しいMLアルゴリズムを学ぶことや、新しいソフトウェアを学びたいと思うかもしれません

ソフトウェア開発活動のための大規模シーケンスモデル

Google の研究科学者である Petros Maniatis と Daniel Tarlow が投稿しました。ソフトウェアは一度に作られるわけではありません。編集、ユニットテストの実行、ビルドエラーの修正、コードレビューのアドレス、編集、リンターの合意、そしてより多くのエラーの修正など、少しずつ改善されていきます。ついには、コードリポジトリにマージするに十分な良い状態になります。ソフトウェアエンジニアリングは孤立したプロセスではなく、人間の開発者、コードレビュワー、バグ報告者、ソフトウェアアーキテクト、コンパイラ、ユニットテスト、リンター、静的解析ツールなどのツールの対話です。今日、私たちは DIDACT（Dynamic Integrated Developer ACTivity）を説明します。これは、ソフトウェア開発の大規模な機械学習（ML）モデルをトレーニングするための方法論です。 DIDACT の新規性は、完成したコードの磨き上げられた最終状態だけでなく、ソフトウェア開発のプロセス自体をトレーニングデータのソースとして使用する点にあります。開発者が作業を行う際に見るコンテキストと、それに対するアクションを組み合わせて、モデルはソフトウェア開発のダイナミクスについて学び、開発者が時間を費やす方法により合わせることができます。私たちは、Google のソフトウェア開発の計装を活用して、開発者活動データの量と多様性を以前の作品を超えて拡大しました。結果は、プロのソフトウェア開発者にとっての有用性と、一般的なソフトウェア開発スキルを ML モデルに注入する可能性という2つの側面で非常に有望です。 DIDACT は、編集、デバッグ、修復、およびコードレビューを含む開発活動をトレーニングするマルチタスクモデルです。私たちは DIDACT Comment…

テクニカルアーティストがNVIDIA Omniverse USD Composerを使用して、優れたウールリーマンモスを構築しました今週の「In the NVIDIA Studio」

Editor’s note: この記事は、週刊NVIDIA Studioシリーズの一環であり、注目のアーティストを紹介し、クリエイティブなヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーがクリエイティブなワークフローを改善する方法を示しています。 3Dを専門とするシニアテクニカルアーティストのKeerthan Sathyaは、信じられないほど詳細で、熟練した作り方で作られ、見事な美しさを誇るアニメーション「Tiny Mammoth」で、NVIDIA Studioの中で勝利した。 Sathyaは、Adobe Substance 3D Modeler、Painter、Autodesk 3ds Maxなどの人気のある3Dアプリのコレクションをプロジェクトで使用し、ステージング、環境の準備、ライティング、レンダリングは、NVIDIA OmniverseのUSD Composerアプリで完了しました。さらに、3Dの服を作成、編集、再利用するためのMarvelous Designerソフトウェアが、NVIDIA Omniverse Connectorで発売されました。 Universal Scene Description（OpenUSD）フレームワークは、ブリッジとして機能し、ユーザーがOmniverse…

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BScの後に何をすべきか？トップ10のキャリアオプションを探索する

QLoRAを使用して、Amazon SageMaker StudioノートブックでFalcon-40Bと他のLLMsをインタラクティブにチューニングしてください

ChatArenaをご紹介します：複数の大規模言語モデル（LLMs）間のコミュニケーションとコラボレーションを容易にするために設計されたPythonライブラリです

データサイエンティストとして成功するために必要なソフトスキル

ソフトウェア開発活動のための大規模シーケンスモデル

テクニカルアーティストがNVIDIA Omniverse USD Composerを使用して、優れたウールリーマンモスを構築しました今週の「In the NVIDIA Studio」

ナノスケールで3Dプリントされた光学用グラス

AWS上で請求書処理を自動化するためのサーバーレスアプリケーションの構築

Amazon Lex、Langchain、およびSageMaker Jumpstartを使用した会話型エクスペリエンスにおける生成AIの探求：イントロダクション

データ体験の再発明：生成的AIと現代的なデータアーキテクチャを使用して、洞察を解き放つ

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