1. 資訊工程
2. 資料科學
3. 人工智慧
4. 電機工程
5. 統計學
6. 數學
7. 計算機科學
1. 機器學習工程師認證(例如:Google Professional Machine Learning Engineer)
2. 數據科學家認證(例如:IBM Data Science Professional Certificate)
3. AI工程師認證(例如:Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate)
4. 深度學習專業認證(例如:Deep Learning Specialization by deeplearning.ai)
5. TensorFlow開發者認證
6. 大數據分析師認證(例如:Cloudera Certified Associate Data Analyst)
7. Python程式設計認證(例如:PCEP – Certified Entry-Level Python Programmer)
1. 高度需求:幾乎所有行業都在尋求AI和數據科學專業人才。
2. 高薪資:由於需求高且專業技能要求高,薪資水平通常較高。
3. 創新機會:AI領域仍在快速發展,有很多創新和研究的機會。
4. 跨領域應用:AI可以應用於醫療、金融、製造業等多個領域,職業發展路徑多元。
5. 未來導向:隨著技術的進步,AI在未來將扮演更重要的角色。
然而,值得注意的是,任何產業的前景都可能受到不可預見的因素影響。
建議在選擇職業路徑時,除了考慮產業前景,也要考慮個人興趣和能力。