AI & Data Science Developer

Cod COR 251204

Cerere piață muncii (2024-2025)

🔥 Cerere mare, dar adesea asociată cu master / specializări

Estimare joburi active România (2024)

800 +

Discipline relevante

Inteligență artificială

Essential

Oferă căutare, agenți, rețele neuronale, algoritmi genetici și învățare, fundament pentru rolul AI

 Link

Sisteme de recunoaștere a formelor

Essential

Acoperă clasificatori Bayes, SVM, metode nucleu, rețele neuronale și ansambluri, exact zona ML

Link

Prelucrarea imaginilor

Strong

Relevantă pentru analiză și procesare de imagini în proiecte AI

Link

Regăsirea informației

Strong

Indexare, modele de căutare, relevanță și data/web mining, util pentru sisteme de căutare și analiză

Link

Sisteme bazate pe cunoștințe

Strong

Tratează reprezentarea cunoștințelor și sisteme expert, utile în AI simbolic

Link

Sisteme inteligente

Strong

Aplicații smart city, rețele de senzori și sisteme inteligente, relevante pentru AI aplicat

Link

Modelare și Simulare

Strong

Esențială pentru simularea sistemelor și validarea modelelor

Link

Proiectarea algoritmilor

Essential

Gândire algoritmică solidă, vitală pentru optimizare și implementarea metodelor AI

Link

Baze de date

Strong

Necesare pentru stocarea și accesul eficient la date

Link

Proiectarea bazelor de date

Strong

 Importantă pentru proiectarea depozitelor de date și a schemelor de lucru

Link

Sisteme avansate de baze de date

Helpful

Utile pentru funcționalități avansate și performanță

Link

Programarea calculatoarelor I (Python)

Essential

Python este limbă standard în AI și data science

Link

 

Programarea calculatoarelor II (C)

Strong

Importantă pentru optimizare și implementări de performanță

Link

Programare orientată pe obiecte (C++)

Strong

 Relevantă pentru motoare AI integrate în aplicații mari

 Link 

Metode numerice

Essential

Acoperă ecuații, sisteme liniare, interpolare și integrare numerică, fundament pentru algoritmi numerici din ML

Link

Analiză matematică

Essential

Oferă baza de calcul diferențial și integral necesară pentru algoritmi de optimizare

Link

Algebră liniară, geometrie analitică și diferențială

Essential

Fundamentală pentru spații vectoriale, matrici și modele liniare

Link

Matematici speciale

Strong

Transformări Fourier, Laplace și ODE/PDE, utile pentru modele avansate și semnale

Link

Sisteme multimedia

Helpful

Relevantă pentru prelucrarea de date audio-video în AI

Link

Limbaje formale și translatoare

Helpful

Utile pentru analiza limbajelor și parsere, inclusiv în NLP

Link

Limba engleză / Limba engleză (II)

Essential

Obligatorie pentru literatură de specialitate și biblioteci AI

Link

Comunicare

Helpful

Necesară pentru prezentarea clară a rezultatelor analitice

Link

Surse externe recomandate

Udemy

Data Science and ML Bootcamp

https://www.udemy.com

Coursera

AI For Everyone (Andrew Ng),

Machine Learning (Stanford)

https://www.coursera.org

NetAcad

Big Data & Analytics Essentials

https://www.netacad.com

edX

Data Science MicroMasters (UC San Diego)

https://www.edx.org

Certificări internaționale utile

Google Professional Data Engineer
TensorFlow Developer Certificate
Microsoft Certified: Azure AI Engineer