介绍 在不断发展的就业市场中，雇主经常为每个职位空缺收到大量的简历而感到不知所措。筛选这些简历，确定最合适的候选人，是一项耗时且令人望而却步的任务。为应对这一挑战，我们将深入介绍使用Langchain这个强大的语言处理工具来创建一个复杂的简历排序应用程序。该应用程序将根据指定的关键技能自动过滤简历，并根据技能匹配程度对其进行排序。 学习目标 在Langchain下开发简历排序应用程序的深入理解 简化候选人评估过程 高效地确定适合的求职申请者 本文发表在Data Science Blogathon中。 人工智能驱动简历排序的重要性 节省时间：将人工智能视为您节省时间的助手。它可以在几秒钟内处理大量简历，因此您不需要花费数小时在此上。这使您可以专注于其他重要任务。 智能选择：人工智能不仅快速，而且智能。它可以发现与您的职位要求完全匹配的简历，帮助您做出更好的招聘决策，并更快地找到合适的人才。 竞争优势：在一个职位空缺吸引数十甚至数百位申请者的世界中，使用人工智能可以使您具备竞争优势。您不仅跟上了竞争的脚步，还在高效和有效的招聘方面走在了前列。 减轻压力：翻阅简历可能会带来压力。人工智能可以减轻压力，使招聘过程更加顺利和令人愉快。 因此，让我们踏上这个旅程，逐步了解如何创建自己的人工智能驱动简历排序工具。 设定舞台 为何需要简历排序？ 招聘过程是任何组织增长的重要部分。然而，随着求职者数量的增加，手动筛选简历可能是一项耗时的任务，容易出现人为错误。简历排序通过自动化识别最合适的候选人的过程来减轻这一负担。这不仅节省时间，还确保不会忽视任何潜在的候选人。 介绍Langchain Langchain是一个全面的语言处理工具，赋予开发人员执行复杂文本分析和信息提取任务的能力。它的功能包括文本分割、嵌入、顺序搜索和问答检索。通过利用Langchain，我们可以自动从简历中提取重要信息，使排序过程更加高效。 语言模型在简历排序中的作用 在数字时代，每天都会产生大量的文本数据，能够利用和理解语言的能力变得至关重要。语言模型结合自然语言处理（NLP）技术，已经成为自动化各种与文本相关任务的重要工具。本节探讨了语言模型的重要性、NLP的重要性以及Langchain如何增强简历排序中的NLP功能。 理解语言模型 语言模型是设计用于理解、生成和操作人类语言的计算系统。它们本质上是通过处理大量文本数据来学习语言的结构、语法和语义的算法。由于深度学习和神经网络的进步，这些模型已经得到了显著的发展。 现代语言模型的一个关键特点是它们能够预测在给定上下文中某个单词或短语出现的概率。这种预测能力使它们能够生成连贯且与语境相关的文本。像OpenAI开发的GPT-3这样的语言模型，在各种自然语言理解任务中表现出色，使其成为广泛应用的有价值工具。…
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在快速发展的技术领域中，一项技能已经成为璀璨的明星：人工智能（AI）。凭借其庞大的技术劳动力，印度在AI技能竞赛中取得了领先地位。该国的技术专业人员正在拥抱AI，重塑自己的职业生涯，并推动各行各业的创新。印度软件和服务公司协会（Nasscom）的一份报告突出了印度在AI领域的领导地位。该国在所有经合组织（OECD）和G20国家中在AI技能渗透和AI人才集中方面排名第一。本文介绍了印度如何在AI领域取得这些成就以及该领域的就业景观。 另请阅读：Sam Altman与印度总理纳伦德拉·莫迪的重要会议：绘制印度的AI未来 印度的AI领导地位：排名和认可 NASSCOM的报告展示了其对AI整合的承诺。此外，印度在全球AI科学出版物方面排名第五，突显了其对AI研究的贡献。印度在G20和OECD国家中具有最高的AI技能渗透因子，达到3.09。该指标显示，与其他国家相比，印度的技术人才拥有AI技能的可能性是其他国家的三倍。 显著增长：印度的AI技能繁荣 关于生成式AI成为主流的热潮引发了技能提升的浪潮。自2016年1月以来，领英平台上添加AI技能的印度人数量惊人地增加了14倍。这一激增凸显了AI在职业领域的日益重要性。 印度是一个拥有470万技术专业人员的技术强国。然而，尽管该国拥有庞大的技术人才库，但该国面临一个紧迫问题-缺乏AI专家。对AI技能的需求激增，表明AI在各个领域具有变革的力量。 另请阅读：印度将在G20提议基于AI的中小企业门户：对小企业来说是一个改变游戏规则的举措 供需困境：印度对AI人才的追求 尽管印度拥有41.6万从事AI和数据科学的专业人员，但预计在未来几年内这一数字将增加21.3万人。世界经济论坛对印度就业格局的预测显示，AI角色的重要性进一步凸显。 公司不遗余力地寻找AI专家。生成式AI角色的职位发布量在一年之内增长了50％，同时搜索这些职位的数量增长了惊人的12300％。对AI人才的需求是不可否认的，企业愿意提供丰厚的回报来吸引和留住这些专家。 另请阅读：AWS和Accel推出“2023年ML Elevate”以推动印度的AI创业生态系统 弥合鸿沟：印度的AI进化 截至2022年8月，印度对数据科学和AI专业人员的需求达到了62.9万，而人才基数达到了41.6万。尽管这一数字庞大，但该国的供需差距为51％。这一差距虽然显著，但明显低于美国等主要经济体。 印度的AI就业格局由五个突出的角色主导：机器学习工程师、数据工程师、数据科学家、数据架构师和DevOps工程师。这些角色共占全国所有AI职位的73％。凭借超过160万的数字人才库，印度正在崛起为全球人才中心。 另请阅读：印度和国外的AI工程师薪资[2023年版] 区域差异：印度的AI薪酬 印度的班加罗尔常被称为印度的硅谷，其机器学习（ML）专家的薪资最高。相比之下，金奈的平均ML薪资低于全国平均水平5％。这种差异显示了AI薪酬中的地区差异。 各种AI角色的薪酬待遇各不相同。机器学习工程师、数据分析师和AI研究人员的需求很高，薪酬也相当可观。计算机视觉工程师、AI产品经理和AI顾问的需求和薪酬也在增长。 跨越国界：AI专家的全球机会 在印度以外地区，人工智能专家的薪水高企。像 Netflix 的人工智能产品经理这样的职位提供的薪资超过六位数，展示了全球对人工智能专业知识的需求。亚马逊、谷歌和高盛等科技巨头愿意大量投资于人工智能和机器学习专家。…
Leave a Comment随着人工智能（AI）的不断发展，工作的未来正在重新塑造。人们普遍担心由于AI自动化而失去工作，但最近的一项研究揭示了一个令人担忧的趋势 – AI可能会取代更多女性员工而不是男性员工。麦肯锡全球研究所进行了一项名为“生成AI和美国未来工作”的研究，该研究揭示了AI自动化对美国就业市场的潜在影响。本文深入探讨了该研究的发现，揭示了AI可能不成比例地影响女性就业前景以及保障她们未来所需采取的措施。 还阅读：AI浪潮：稳定AI首席执行官预测印度开发人员将在2年内失去工作 AI对美国就业市场的影响 麦肯锡报告预测，到2030年，以AI为驱动的自动化将导致美国约1200万个职业转型，因为AI取代了涉及数据收集和重复任务的工作。这引发了对潜在的失业和需要进行职业再培训的担忧。 还阅读：OpenAI首席执行官Sam Altman：随着AI证明其实力，工作岌岌可危 性别差异 该研究的一个重要发现是，AI自动化预计将对女性的就业产生比男性更大的影响。传统上由女性主导的职业，如办公室支持、客户服务和餐饮服务，更容易受到AI干扰。报告指出，由于AI自动化，女性需要转换到新的职业的可能性比男性高1.5倍。 易受影响的职业 客户服务代表和办公室支持人员非常容易受到AI自动化的影响。报告发现，美国80%的客户服务代表和60%的办公室支持人员是女性。这些职业涉及重复任务和数据处理，使其适合由AI系统自动化。 还阅读：人工智能的迅速崛起导致失业：科技行业受到数千人影响 工资差距的担忧 AI自动化对女性工人的影响具有深远的意义。低薪工作的女性比那些高薪职位的女性更有可能需要转换职业，这一数字高达14倍。这尤其令人担忧，因为女性已经面临着约22%的性别工资差距。 保护女性工人的紧急措施 该研究呼吁改变招聘实践，敦促雇主优先考虑技能和能力而不是学历。从被忽视的人群中招聘，如农村工人和残障人士，可以扩大人才库。此外，提供与不断变化的需求相一致的培训对于准备工人迎接以AI为驱动的未来至关重要。 还阅读：ChatGPT窃取文案和技能工作：如何在人工智能未来中保持就业 在AI过渡中抓住机遇 麦肯锡关于AI对美国就业市场影响的报告指出，劳动力中正在发生不可避免的变化。虽然AI可能威胁某些职业，但它也为新兴领域的创造工作机会。需要复杂问题解决、批判性思维、创造力和高级技术技能的岗位将会有需求。女性和男性员工都应该专注于提升自己的技能，以利用这些新兴机会。 还阅读：AI无法替代的工作 我们的观点 AI自动化的崛起是劳动力中一股具有变革性的力量，但它也可能加剧性别差距。麦肯锡报告的发现提醒雇主和决策者采取积极措施，保护女性员工免受AI自动化的影响。通过优先考虑基于技能的招聘、投资培训和促进多样性与包容性，我们可以创造一个AI使所有人受益的未来，为男性和女性创造平等的竞争环境。关键在于拥抱AI的潜力，并赋予工人适应和在不断变化的工作环境中蓬勃发展的能力。
Leave a Comment一份精心设计的简历可以成为您在机器学习领域解锁就业机会、获得梦想工作的敲门砖。本全面指南提供了战略优化您的机器学习简历以打动雇主的重要见解。学习如何撰写一份能够推动您职业成功和促进职业发展的机器学习简历。掌握有效的策略，突出您的技术专长，展示相关项目，并利用您的行业知识。 机器学习简历结构和格式 以正确的格式展示您的技能和经验对于确保您的机器学习简历脱颖而出至关重要。 结构 专业标题 简明的总结/目标陈述 技术技能 教育 工作经历 项目 认证和培训 出版物和演讲 奖项和荣誉 专业关系 参考人员 格式 考虑以下标准细节，以使您的人工智能和机器学习简历结构良好、整洁： 字体 字号 行距 对齐 文件类型 突出相关技能和知识 为了突出您在机器学习工程师简历中的相关技能和知识，包括以下关键词： 方面…
Leave a Comment介绍 你知道吗？初级数据分析师每年可以赚取高达49,092美元的薪水。在当今数据驱动的世界中，数据分析的职业涵盖各个行业，为进入这个快速增长的领域提供了众多途径。数据是每个组织的主要决策工具。分析是战略规划的重要组成部分。本文旨在回答新手们常问的一个问题 – 如何在没有经验的情况下成为一名数据分析师！ 没有经验能成为数据分析师吗？ 当然可以！你可以通过获取必要的资格来追求数据分析师的角色，即使没有经验。以下几个因素使得数据岗位市场对初学者开放： 缺乏数据专业知识：对数据专业人员的需求超过了目前的供应，为新人进入该领域创造了机会。 强调可转移技能：数据分析重视可以从其他领域应用的技能，使个人能够利用现有的能力。 市场快速增长：数据市场经历了指数级增长，增加了跨行业需要熟练专业人员的需求。 企业依赖数据驱动的策略，招聘数据专家成为首要任务。通过投入精力、追求成长，并获取适当的培训资源，个人可以获得在这个充满活力的领域中取得成功所需的专业知识。 如何在没有经验的情况下成为数据分析师？ 以下是您无经验地获得数据分析师工作的步骤指南： 1. 获得相关技能 并非必须成为数据分析师才需要拥有相关学科的学位；然而，在统计学、数学或计算机科学方面拥有学位可能会有所帮助。您可以参加面对面的培训课程，观看视频教程，或者参加在线课程来增加您的数据专业知识。学习Python库，如Matplotlib和Seaborn，以及数据可视化应用程序，如Tableau、Power BI等。投入时间了解编程语言的语法、数据类型和相关的包。 2. 掌握数据工具 通过实际的数据项目，您可以获得实践经验，并学习如何在实际环境中使用数据。您可以参与现有项目，或者利用一些免费提供的公共数据集建立自己的项目。尝试使用Excel进行数据处理，使用SQL进行数据库查询，以及使用SAS或SPSS等统计软件。 有用的资源 – 10个带有源代码的最佳数据分析项目 SQL入门指南 免费在线学习MS Excel…
Leave a Comment人们经常处理数据，数据分析师在掌握领域专业知识后寻求更具挑战性的角色。数据科学家常常被认为是最具吸引力的职业选择之一。虽然需要扩展技能，但许多教育平台提供了有益的知识，有利于变革。许多数据分析师已成功转行，你可以是下一个！ 以下步骤将帮助您为公司的发展做出贡献，并在您成为数据科学家的职业道路上增加专业知识： 评估技能差距 数据科学家角色所需的基本技能和知识 数据科学家需要对数据进行实验，因此开发新想法和研究的思维方式至关重要。同样重要的是，能够分析过去实验的错误。除此之外，执行这些职责所需的技术技能和知识如下： 技术技能： 编程或数据语言，如Python或R 机器学习算法，例如线性回归、逻辑回归、随机森林、决策树、支持向量机、KNN 关系型数据库，如SAP HANA、MySQL、Microsoft SQL Server、Oracle Database 特殊技能，如自然语言处理（NLP）、光学字符识别（OCR）、神经网络、计算机视觉、深度学习 RShiny、ggplot、Plotly、Matplotlit中的数据可视化能力 Hadoop、MapReduce、Spark等分布式计算 分析技能： IBM Watson、OAuth、Microsoft Azure等API工具 实验和A/B测试 预测建模和统计概念，如回归、分类和时间序列分析 领域知识： 计算机科学、软件工程或统计学的硕士或博士学位 专业知识…
Leave a Comment介绍 H1B签证计划为全球技术人才提供了进入美国的机会。每年，成千上万的才华横溢的专业人士通过该计划进入美国，为各个行业做出贡献，推动创新。让我们深入H1B签证数据的世界，了解外国劳工认证办公室（OFLC）提供的有趣信息和背后的故事。本文揭示了H1B签证数据分析的结果，我们从中获得了洞见和有趣的故事。通过特征工程，我们从外部来源增强了数据集的信息。通过精细的数据整理，我们仔细组织数据，以便更好地理解和分析数据。最后，数据可视化揭示了关于2014至2016年间美国熟练工人的有趣趋势和未被告知的见解。 探索并分析外国劳工认证办公室（OFLC）提供的H1B签证数据，并了解其在吸引熟练外国劳工来美国方面的重要性。 了解数据预处理的过程，包括数据清洗、特征工程和数据转换技术。 检查和分析H1B签证申请的接受和拒绝率，这可能会影响这些率。 熟悉数据可视化技术，以有效地呈现和传达发现结果。 注：🔗 您可以在Kaggle上找到这个分析的完整代码和数据集，以探索分析背后的整个过程：H1B Analysis on Kaggle 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 什么是H1B签证？ H1B签证计划是美国移民政策的关键组成部分，旨在吸引高技能外籍工人填补各个行业的专业职位。它解决了技能短缺问题，促进了创新，推动了经济增长。 要获得H1B签证，必须按照以下关键步骤： 找到一家愿意为该外籍工人赞助签证的美国雇主。 雇主代表外籍工人向美国移民局（USCIS）提交H1B申请。 该申请受到年度配额的限制，如果申请数量超过可用名额，则可能通过抽签程序。 如果被选中，USCIS将审核申请的合格性和符合性。 如果获得批准，外籍工人可以获得H1B签证，并开始在美国为雇主工作。 该过程涉及满足特定要求，例如持有学士学位或同等学历，并处理其他考虑因素，例如最低工资确定和雇主-雇员关系的文件记录。遵守和准备充分对于成功的H1B签证申请至关重要。 数据集 外国劳工认证办公室（OFLC）提供的2014年、2015年和2016年组合数据集包括案件编号、案件状态、雇主名称、雇主城市、雇主州、职位名称、SOC代码、SOC名称、工资率、工资单位、最低工资、最低工资来源、年份等列。 这些列提供了关于H1B签证申请的基本信息，包括案件细节、雇主信息、职位名称、工资率和最低工资数据。 使用OFLC官方网站https://www.foreignlaborcert.doleta.gov/performancedata.cfm上提供的数据集和数据布局，以完全了解所有可用列及其描述。…
Leave a Comment根据劳工统计局（BLS）的数据，研究分析师，包括数据分析师的就业预计将在2021年至2031年间增长23％。数据分析职业的显著增长为有抱负的候选人带来了前景。它深刻地影响了向公众提供的服务和产品。作为数据分析师，您必须具备解决问题和分析技能以及计算机科学，统计学和数学的技术知识。该领域为个人和职业增长提供了充足的机会，使您可以与尖端技术一起工作。但是，这个令人兴奋的职业道路究竟包括什么？让我们探讨一下为公司提供数据分析服务的理想候选人所面临的期望。 数据分析师做什么？ 数据分析是指从数据中获取信息或分析它以用于业务利益。它提供了关键的质量见解，指导公司的决策过程。工作的职责包括： 收集分析数据。它将涉及通过各种方式发现或收集不同类型的数据。例如，调查，投票，问卷以及跟踪网站上的访客特征。或者，根据要求和可用性，可以购买数据集。 编程语言对前一步骤生成的数据进行清理处理，称为原始数据。名称意味着存在不需要的信息，包括异常值，错误和重复项，需要处理。清理过程旨在提高数据质量并使其可用。 现在需要对数据进行建模，为其提供结构和有组织的表现形式。它还涉及将数据进行分类和其他相关流程，使其可呈现。 因此形成的数据将服务于多种目的。使用将取决于问题陈述，这也将确定解释方法。数据解释主要涉及查找数据中的趋势或模式。 数据的展示同样是一项重要任务，其中最重要的要求是让信息以与预期相同的方式到达观众和相关方。它需要表达和沟通技巧。通常，数据分析师使用图表和图形，随后是报告撰写和信息呈现。 成为数据分析师的原因 有多种原因可以鼓励人们成为数据分析师。最重要的五个原因是： 需求高：数据生成的增加导致了大量未处理的数据。它包含许多公司可以使用的秘密。可以执行任务的个人需求呈指数级增长，标准需求为每年3000个职位。 动态领域：如果您喜欢应对挑战并在克服问题中找到乐趣，则数据分析师工作有很多提供。每天都有新的有趣挑战，这是一个需要分析思维和头脑风暴以提出解决方案的地方。在这个过程中您也可以学到很多，有益于自我提高。 高薪：数据分析师职位的薪资水平很高，值得追求此职业。薪资涨幅根据行业而异，并在某些领域承诺更高的收入和奖金。 通用性：数据分析师的需求不限于特定领域。每个行业都会产生大量数据，并需要根据信息做出逻辑决策。因此，该职位对每个专业化的人士都开放，而不受您的背景或兴趣的限制。 引领职业选择：有技能的数据分析师将为职位和公司带来价值。成长，晋升和额外福利的可能性无处不在。它使您有机会做出改变，领导团队，教导他们，变得有竞争力或塑造劳动力文化。 需求和未来就业趋势 目前数据分析师的需求很高，薪资水平也很好。根据当前数据生成的速度，未来的需求也有望增长。随着新技术的产生和数据收集的便利性，未来肯定会为人才提供新的机会。未来数据分析师的一些预期新职位包括： 解释人工智能的功能和适用性。对新开发功能的质量分析。 在业务运营和数据处理中组合实时分析。它将指导基于逻辑和策略的规划。 生成的数据解释报告需要自我解释和易于解释。数据可视化至关重要，并且该领域具有良好的职业前景。 预计引入增强型分析，其中可以通过ML算法和NLP算法处理复杂数据集。它将是引人入胜且普遍可访问。 发展机器学习和物联网，以确保当前不可能的事情成为可能。 数据分析领域的专业化方向 数据分析岗位提供了特定的工作领域。可以期待的不同专业化方向包括： 风险分析师…
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