Η εξέλιξη της τεχνολογίας στην εξόρυξη αναδεικνύει νέους ρόλους εργαζομένων

Disclaimer: Απαγορεύεται η αναδημοσίευση, αναπαραγωγή, ολική, μερική ή περιληπτική ή κατά παράφραση ή διασκευή ή απόδοση του περιεχομένου του παρόντος διαδικτυακού τόπου με οποιονδήποτε τρόπο, χωρίς αναφορά στο RAWMATHUB.GR (με ενεργό link) ή χωρίς την προηγούμενη γραπτή άδεια του RAWMATHUB.GR. 

Η έκθεση Equinix 2021-22 για την τεχνολογία στην εξόρυξη ανέδειξε το γεγονός ότι οι εταιρείες εξόρυξης επενδύουν σε μεγάλο βαθμό στη συνδεσιμότητα, τις τηλεπικοινωνίες, τον αυτοματισμό και την τεχνολογία δεδομένων. Έρευνα που πραγματοποιήθηκε στο πλαίσιο της έκθεσης, διαπίστωσε ότι το 93% των εταιρειών εξόρυξης αυξάνει τις συνολικές δαπάνες τεχνολογίας, ενώ το 44% ανέφερε ότι αυξάνει σημαντικά τις επενδύσεις σε νέες τεχνολογίες, με αποτέλεσμα οι παραδοσιακοί εργασιακοί ρόλοι να έχουν εξελιχθεί και να πρόκειται να εξελιχθούν περαιτέρω στο άμεσο μέλλον.

Τα κύρια θέματα που αξίζει να εξεταστούν για να είναι ομαλή η υιοθέτηση της τεχνολογίας από τους εργαζομένους είναι:

• Η ιστορία της τεχνολογίας στην εξόρυξη
• Εργασιακοί ρόλοι στην εξόρυξη που εξαρτώνται όλο και περισσότερο από την τεχνολογία
• Τύποι τεχνολογιών που χρησιμοποιούν οι διάφορες κατηγορίες εργαζομένων
• Οι βασικές ευθύνες κάθε κατηγορίας εργαζομένων

Η προσαρμογή της εξορυκτικής βιομηχανίας στις, κατά περιόδους, αναδυόμενες τεχνολογίες, είναι ένα φαινόμενο που διατρέχει όλη την ιστορία του κλάδου. Για παράδειγμα, στα πρώτα έργα εξόρυξης, οι στοές διανοίγονταν με το χέρι ή χρησιμοποιώντας εργαλεία με βάση την πέτρα, καθιστώντας την εργασία εξαιρετικά επίπονη. Στην πορεία, τα βασικά εργαλεία αντικαταστάθηκαν από τη φωτιά, μία διαδικασία η οποία περιελάμβανε στοίβαξη σωρών από ξύλινους κορμούς κοντά στην επιφάνεια του βράχου και την καύση τους μέχρι ο βράχος να αποδυναμωθεί και να διαρραγεί.

Προς τα τέλη του Μεσαίωνα, οι μεταλλωρύχοι άρχισαν να χρησιμοποιούν εκρηκτικά από πυρίτιδα για να θρυμματίσουν μεγάλους βράχους. Στα μέσα του 19ου αιώνα, η πυρίτιδα αντικαταστάθηκε από δυναμίτη, ο οποίος ήταν πολύ πιο αποτελεσματικός.

Η Βιομηχανική Επανάσταση μεταξύ 1750 και 1840 σημείωσε περαιτέρω πρόοδο στον εξορυκτικό εξοπλισμό και τα εκρηκτικά. Τα μηχανικά τρυπάνια, που τροφοδοτούνταν από έμβολα, συνέβαλαν στην αύξηση της αποδοτικότητας και της ικανότητας εξόρυξης σκληρών πετρωμάτων. Επιπλέον, τα οχήματα εξόρυξης αντικατέστησαν τις χειροκίνητες συσκευές φόρτωσης και έλξης. Τέλος, οι λάμπες αερίου και μπαταρίας αντικαταστάθηκαν με λαμπτήρες και κεριά με φυτίλι λαδιού.

Μια πιο πρόσφατη τεχνολογική πρόοδος, είναι η χρήση αυτόνομων οχημάτων που αντικαθιστούν τα οχήματα που τα χειρίζονται άνθρωποι. Αυτά τα οχήματα παρουσιάστηκαν το 2008 όταν η Rio Tinto Alcan άρχισε να δοκιμάζει το πρώτο, εμπορικά διαθέσιμο, αυτόνομο σύστημα μεταφοράς στον κόσμο, στο ορυχείο σιδήρου Pilbara στη Δυτική Αυστραλία. Μερικά κρίσιμα πλεονεκτήματα της χρήσης αυτόνομων οχημάτων είναι τα εξής:

• Δεν απαιτούν την παρουσία ανθρώπου σε επικίνδυνες περιοχές και δραστηριότητες
• Αυξάνουν τη παραγωγικότητα περίπου κατά 20%
• Ελαχιστοποιούν την πιθανότητα ανθρώπινου λάθους
• Έχουν την ικανότητα αδιάλειπτης εργασίας

Πρόσφατα στοιχεία σχετικά με τα αυτόνομα οχήματα δείχνουν ότι η τεχνολογία συνεχίζει να υιοθετείται από τη βιομηχανία με αυξανόμενους ρυθμούς και θα αποτελέσει σημαντικό σημείο αναφοράς για το μέλλον. Για παράδειγμα, μεταξύ Μαΐου 2021 και Μαΐου 2022, ο αριθμός των αυτόνομων φορτηγών σε λειτουργία παγκοσμίως αυξήθηκε από 769 σε 1.068 (αύξηση της τάξης του 39%). Ο αριθμός αυτός αναμένεται να φτάσει τα 1.800 φορτηγά έως το τέλος του 2025.

Όπως έχει δείξει η ιστορία, η εξόρυξη δε φοβάται να προσαρμοστεί στην εποχή και να χρησιμοποιήσει την τεχνολογία προς όφελός της. Στη συνέχεια αναφέρονται τρεις εργασιακοί ρόλοι στην εξόρυξη που έχουν υιοθετήσει σημαντικά τις σύγχρονες τεχνολογίες και συμβάλλουν στη μετάβαση της βιομηχανίας στη σύγχρονη εποχή.

Μηχανικός σχεδιασμού ορυχείων

Οι μηχανικοί σχεδιασμού ορυχείων είναι απαραίτητοι κυρίως λόγω των πιέσεων που ασκούνται στα ορυχεία να περιορίσουν τις περιβαλλοντικές τους επιπτώσεις, παραμένοντας παραγωγικά και κερδοφόρα.

Ο σχεδιασμός αφορά τόσο στον σχεδιασμό της ίδιας της εκμετάλλευσης όσο και την οργάνωση των εξορυκτικών δραστηριοτήτων. Ο σχεδιασμός της εκμετάλλευσης στοχεύει στην ανάπτυξη μιας εξορυκτικής εγκατάστασης που επιτρέπει την εκμετάλλευση των αποθεμάτων με οικονομικό, ασφαλή και περιβαλλοντικά υπεύθυνο τρόπο. Η διαδικασία του σχεδιασμού λαμβάνει υπόψιν τους ακόλουθους παράγοντες:

• Τα μοναδικά χαρακτηριστικά της εκμετάλλευσης (αποθέματα, τύπος εδάφους, τοπικό οικοσύστημα, τοπικές κοινότητες, κ.λπ.)
• Η αναμενόμενη αγορά για τους εξορυσσόμενους πόρους
• Οικονομικές προσδοκίες

Ο προγραμματισμός εξορυκτικών δραστηριοτήτων αφορά την οργάνωση των εργασιών και τη σωστή κατανομή του ανθρώπινου δυναμικού και του εξοπλισμού για τη διασφάλιση της επίτευξης των στόχων παραγωγής.

Οι εξορυκτικές εταιρείες θέλουν να μεγιστοποιήσουν τα κέρδη τους, ενώ δεσμεύονται να διατηρούν τις εγκαταστάσεις τους ασφαλείς και να μειώνουν τις περιβαλλοντικές επιπτώσεις. Ωστόσο, πολλοί περιορισμοί που αντιμετωπίζουν οι εξορυκτικές εκμεταλλεύσεις δεν είναι πάντα γνωστοί σε κάθε δεδομένη στιγμή, και πολλοί από αυτούς τους περιορισμούς μπορούν να αλλάξουν απρόβλεπτα με την πάροδο του χρόνου.

Η αβεβαιότητα γύρω από τους περιορισμούς δημιουργεί κίνδυνο και πολυπλοκότητα γύρω από τις εξορυκτικές δραστηριότητες. Ο σχεδιασμός εξορυκτικών εκμεταλλεύσεων εντοπίζει βραχυπρόθεσμους και μακροπρόθεσμους κινδύνους και βρίσκει κατάλληλες, ασφαλείς και οικονομικά αποδοτικές λύσεις για να διασφαλίσει την ομαλή λειτουργία των εργασιών στην εκμετάλλευση κατά τη διάρκεια του κύκλου ζωής της.

Τρεις βασικές τεχνολογίες που είναι ζωτικής σημασίας για τον βραχυπρόθεσμο και μακροπρόθεσμο σχεδιασμό μίας εκμετάλλευσης και εξελίσσονται σε βασικό στοιχείο της εργαλειοθήκης ενός μηχανικού, είναι οι ακόλουθες: 

Επιχειρησιακή Νοημοσύνη (Operational Intelligence, OI) - Η επιχειρησιακή νοημοσύνη  χρησιμοποιείται όταν οι ιδιοκτήτες των εκμεταλλεύσεων και οι μηχανικοί θέλουν να ψηφιοποιήσουν τμήματα των εξορυκτικών εργασιών για να αποκτήσουν αντικειμενική γνώση για όλες τις εξορυκτικές λειτουργίες και να έχουν τη δυνατότητα λήψης αποφάσεων που βασίζονται σε δεδομένα. Ένα παράδειγμα χρήσης της OI είναι η ψηφιοποίηση δυναμικών περιουσιακών στοιχείων όπως οι εργαζόμενοι και τα οχήματα με σκοπό την οπτικοποίηση της απόδοσής τους. Ένα λογισμικό OI μπορεί να συλλέξει αυτά τα δεδομένα και να παρέχει συστάσεις για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας, της ασφάλειας και της παραγωγικότητας.

Drones – Τα drones μπορούν να εκτελούν διάφορες εξορυκτικές δραστηριότητες, από χαρτογράφηση κατά το στάδιο της εξερεύνησης, τοπογραφικές μελέτες, καθώς και διασφάλιση και βελτίωση των επιπέδων ασφάλειας. Τα drones αυξάνουν το ρυθμό συλλογής δεδομένων και βελτιώνουν την παραγωγικότητα και την ασφάλεια.

Επίσης, τα drones μπορούν να παρέχουν γρήγορα ακριβείς και περιεκτικές πληροφορίες για τις συνθήκες στην εκμετάλλευση, τη διαχείριση της ασφάλειας του χώρου, την τοπογραφία και τη χαρτογράφηση και τη διαχείριση των αποθεμάτων. Τα drones έχουν αποδειχθεί εξαιρετικά βοηθητικά για τους μηχανικούς, καθώς μπορούν να συλλέξουν δεδομένα είκοσι φορές πιο γρήγορα από τις παραδοσιακές μεθόδους που εκτελούνται από προσωπικό στο έδαφος. Ως αποτέλεσμα, τα drones επέτρεψαν στους μηχανικούς να λαμβάνουν καλά ενημερωμένες αποφάσεις σε ταχύτερο χρόνο. Επιπλέον, η αεροφωτογράφηση και οι εικόνες υψηλής ανάλυσης που παρέχουν τα drones είναι πολύ πιο προηγμένες και ακριβείς από την παραδοσιακή κατόπτευση και χαρτογράφηση μίας εκμετάλλευσης.

Λογισμικό σχεδιασμού ορυχείων - Ένα τέτοιο λογισμικό παρέχει στις εξορυκτικές εταιρείες ένα γρήγορο, ακριβές, αποτελεσματικό και οικονομικά αποδοτικό εργαλείο για τη διαχείριση των επιχειρηματικών συμφερόντων τους. Σήμερα, σχεδόν κάθε πτυχή της εξόρυξης χρησιμοποιεί λογισμικό σχεδιασμού. Το λογισμικό μπορεί να εκτιμήσει την οικονομική απόδοση ενός κοιτάσματος, να βρει λύσεις για την αποκατάσταση μετά το τέλος της χρήσης μίας εκμετάλλευσης και να διαχειριστεί την υποδομή που απαιτείται για την εξόρυξη ορυκτών και μετάλλων. Επιπλέον, καθώς τα έργα εξόρυξης χρειάζονται σημαντικές επενδύσεις, το κύριο πλεονέκτημα της χρήσης του λογισμικού είναι ότι μπορεί να μειώσει το κόστος παραγωγής και συντήρησης.

Οι μηχανικοί σχεδιασμού ορυχείων βρίσκονται στην πρώτη γραμμή της αναδυόμενης τεχνολογίας που αφορά στον κλάδο και η εξέλιξη αυτών των τεχνολογιών θα συνεχίσει να τους υποστηρίζει στην καθημερινότητά τους. Οι βασικές αρμοδιότητες ενός μηχανικού σχεδιασμού ορυχείων είναι οι ακόλουθες:

• Διασφάλιση της ασφαλούς εξόρυξης των διαθέσιμων πόρων
• Αξιολόγηση της σκοπιμότητας και των πιθανών εμπορικών ωφελειών για νέες εκμεταλλεύσεις
• Κατανόηση των κινδύνων που σχετίζονται με την εκάστοτε εκμετάλλευση
• Ανάπτυξη σχεδίων ή μοντέλων για πιθανές τοποθεσίες εξόρυξης
• Διαχείριση προϋπολογισμών
• Εκπαίδευση και επίβλεψη προσωπικού

Οι μηχανικοί σχεδιασμού ορυχείων απαιτείται να κατέχουν πτυχίο σε ένα αντικείμενο όπως η μηχανική ορυχείων, η γεωλογία ή η πολιτική μηχανική και κρίσιμες δεξιότητες, όπως:

• Αναλυτικές και συνθετικές δεξιότητες με σκοπό την επίλυση προβλημάτων
• Ισχυρές τεχνικές δεξιότητες
• Διοικητικές και διαπροσωπικές δεξιότητες.
• Οργανωτικότητα και αποδοτικότητα
• Ισχυρές δεξιότητες εργασίας σε ομαδικά περιβάλλοντα

Μηχανικός μηχανικής μάθησης (Machine Learning engineer)

Η μηχανική μάθηση είναι ένας τομέας της πληροφορικής και υποτομέας της τεχνητής νοημοσύνης. Επικεντρώνεται στη χρήση αλγορίθμων και δεδομένων για να μιμηθεί τον τρόπο με τον οποίο μαθαίνουν οι άνθρωποι. Η μηχανική εκμάθηση είναι παρούσα σε όλες τις πτυχές της καθημερινής μας ζωής, από τα chatbots μέχρι τον τρόπο με τον οποίο συντίθενται οι ροές πληροφορίας στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης.

Η μηχανική μάθηση μπορεί να συμβάλλει στην εξέλιξη του εξορυκτικού κλάδου μέσω των ακόλουθων: 

1. Παρακολούθηση περιβαλλοντικών επιπτώσεων - Τεχνολογίες όπως οι δορυφορικές λήψεις εικόνων βοηθούν στην πρόβλεψη του τρόπου με τον οποίο ένα ορυχείο θα προκαλέσει αλλαγές στους οικοτόπους, τη βλάστηση και το έδαφος. Επιπλέον, τα συστήματα ανίχνευσης μπορούν να παρατηρήσουν την επίδραση των εξορυκτικών δραστηριοτήτων σε οικολογικές παραμέτρους όπως η θερμοκρασία και τα υπόγεια ύδατα.
2. Δημιουργία χρονοδιαγραμμάτων - Η μηχανική μάθηση μπορεί να παράξει δεδομένα απόδοσης σχετικά με τους ρυθμούς παραγωγής διαφόρων δραστηριοτήτων εξόρυξης και άρα να προκύψουν χρονοδιαγράμματα που θα χρησιμοποιούν αυτά τα δεδομένα για να μεγιστοποιήσουν την απόδοση της εξόρυξης με ασφαλή τρόπο.
3. Επιτάχυνση του σταδίου εξερεύνησης - Τα δεδομένα σε πραγματικό χρόνο επιτρέπουν την επιτάχυνση των χρονοδιαγραμμάτων. Επιπλέον, τα δεδομένα τηλεπισκόπησης χρησιμοποιούνται στην ταξινόμηση των διαφόρων τύπων εδάφους και στην αναγνώριση της όψης του βράχου. Τέλος, δορυφορικές εικόνες, γεωφυσικοί χάρτες και αεροφωτογραφίες χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη της θέσης των αποθεμάτων ορυκτών και μετάλλων.
4. Υγεία και την ασφάλεια - Η μηχανική μάθηση έχει βοηθήσει στη μείωση των ατυχημάτων και των τραυματισμών σε εξορυκτικές εκμεταλλεύσεις. Τα δεδομένα συλλέγονται από αναφορές συμβάντων, παρ' ολίγον αστοχίες, ανάλυση βασικών αιτιών και εργασίες συντήρησης εξοπλισμού. Επιπλέον, η μηχανική μάθηση μπορεί να δημιουργήσει αλγόριθμους που προβλέπουν πιθανές αστοχίες που μπορούν να επηρεάσουν την παραγωγή ή να προκαλέσουν εργατικά ατυχήματα.
5. Αυτόνομα οχήματα - Αυτά τα οχήματα χωρίς οδηγό βασίζονται σε λογισμικό και όχι σε ανθρώπους για την εκτέλεση εργασιών όπως η μεταφορά υλικών και η τοποθέτηση του γεωτρητικού εξοπλισμού σε θέση που θα εξασφαλίσει τα καλύτερα αποτελέσματα. Επιπλέον, τα αυτόνομα οχήματα χρησιμοποιούν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητά τους και την αυτοματοποιημένη λήψη αποφάσεων.

Οι μηχανικοί μηχανικής μάθησης είναι υπεύθυνοι για τη δημιουργία αλγορίθμων, και γενικότερα του λογισμικού, που επιτρέπουν στις μηχανές να αναλαμβάνουν δράση χωρίς απαραίτητα την ανάγκη ανθρώπινης παρέμβασης. Οι κύριες αρμοδιότητες των μηχανικών μηχανικής μάθησης είναι οι εξής:

• Κατανόηση των βασικών αρχών της επιστήμης των υπολογιστών
• Εντοπισμός ζητημάτων που χρειάζονται επίλυση για να γίνει το λογισμικό πιο αποτελεσματικό
• Εκπόνηση κατευθυντήριων γραμμών για το σχεδιασμό και την ανάπτυξη του απαραίτητου λογισμικού
• Επικοινωνία με τα ενδιαφερόμενα μέρη για την ανάλυση επιχειρηματικών ζητημάτων, με σκοπό τον καθορισμό των απαιτήσεων και την εύρεση του βέλτιστου τρόπου κάλυψής τους
• Υποστήριξη των ομάδων μηχανικών στην εφαρμογή της μηχανικής μάθησης σε ένα προϊόν ή ένα σύστημα
• Η συνεχής έρευνα και εφαρμογή βέλτιστων πρακτικών για τη βελτίωση της τρέχουσας υποδομής μηχανικής μάθησης

Οι περισσότεροι εργοδότες θα περιμένουν από έναν μηχανικό μηχανικής μάθησης να κατέχει μεταπτυχιακό τίτλο σε κλάδο μηχανικής, μαθηματικά, στατιστική ή επιστήμη των υπολογιστών. Επιπλέον, η πλειοψηφία των εργοδοτών θα αναζητήσει εκτενή εμπειρία στον προγραμματισμό υπολογιστών.

Επιστήμονας δεδομένων

Η επιστήμη των δεδομένων ανθεί, με ευκαιρίες σταδιοδρομίας σε όλους σχεδόν τους κλάδους. Η εξόρυξη δεν αποτελεί εξαίρεση και η πρόσφατη δραστηριότητα και οι επενδύσεις στο επάγγελμα έχουν δείξει ότι η βιομηχανία αντιλαμβάνεται τη σημασία του ρόλου της στο μέλλον της. Για παράδειγμα, το 2019, η αυστραλιανή κυβέρνηση ανακοίνωσε επένδυση 7,67 εκατ. δολαρίων για τη χρηματοδότηση δύο ερευνητικών κέντρων εξόρυξης. Ο τότε υπουργός Παιδείας Dan Tehan σχολίασε:

«Αυτά τα κέντρα θα βοηθήσουν τη βιομηχανία εξόρυξης της Αυστραλίας να χρησιμοποιεί αποτελεσματικότερα τα διαθέσιμα δεδομένα για να λαμβάνει τεκμηριωμένες αποφάσεις οπότε και θα προκύπτουν πιο αποτελεσματικές λειτουργίες».

Τα ερευνητικά κέντρα είχαν ως στόχο να εκπαιδεύσουν την «επόμενη γενιά» επιστημόνων και μηχανικών δεδομένων στην τεχνητή νοημοσύνη, την ανάλυση δεδομένων και τα προηγμένα συστήματα αισθητήρων, για να αυξήσουν την αξία της εξόρυξης και της επεξεργασίας των πόρων.

Η χρήση της ανάλυσης δεδομένων έχει αυξηθεί σε σημασία. Οι πληροφορίες που αποκτώνται από τη συλλογή δεδομένων μπορούν να εντοπίσουν νέες αγορές, να αυξήσουν την παραγωγικότητα, να εξοικονομήσουν χρήματα, να προωθήσουν την καινοτομία, να εξοικονομήσουν χρόνο, να λύσουν προβλήματα και να βελτιώσουν την υγεία και την ασφάλεια. Πιο συγκεκριμένα, τα δεδομένα βοηθούν στη βελτίωση των παρακάτω:

• Ασφάλεια εργαζομένων - Αυτό είναι το πιο θετικό αποτέλεσμα της χρήσης δεδομένων. Με την υιοθέτηση της τεχνολογίας Internet of Things (IoT) και διαφορετικών ειδών αισθητήρων, οι εξορυκτικές εταιρείες μπορούν να παρακολουθούν αδιάλειπτα τις συνθήκες σε μία εκμετάλλευση. Αυτή η επιτήρηση σημαίνει ότι μπορούν να δράσουν αμέσως σε περίπτωση έκτακτης ανάγκης.
• Σεισμικές μέθοδοι - Οι σεισμικές μέθοδοι χρησιμοποιούνται όλο και περισσότερο στη βιομηχανία. Για παράδειγμα, παρέχουν εικόνες υψηλής ανάλυσης γεωλογικών δομών που περιέχουν κοιτάσματα ορυκτών και υποστηρίζουν το σχεδιασμό ορυχείων σε βάθος. Η χρήση τους συμβάλλει στη μείωση των κινδύνων για την ασφάλεια και το περιβάλλον και το συνολικό αποτύπωμα της εξερεύνησης. Επιπλέον, καθώς είναι παροδική και προσωρινή, είναι η λιγότερο παρεμβατική και οικονομικά αποδοτική μέθοδος κατανόησης της δομής και της σύνθεσης των ορυκτών πόρων.
• Γεωλογική μοντελοποίηση – Η γεωλογική μοντελοποίηση είναι μια ηλεκτρονική αναπαράσταση γεωχημικών, γεωφυσικών, δομικών και άλλων δεδομένων. Τα οφέλη είναι ότι επιταχύνει σημαντικά τη διαδικασία εξερεύνησης, υποστηρίζει τη λήψη αποφάσεων, παρέχει άμεση ανατροφοδότηση και εξοικονομεί χρήματα στην επιχείρηση.

Η αυξανόμενη σημασία των δεδομένων στην εξόρυξη σημαίνει ότι ρόλοι όπως οι επιστήμονες δεδομένων θα παραμείνουν σε υψηλή ζήτηση. Μερικές από τις κύριες ευθύνες ενός επιστήμονα δεδομένων, είναι οι ακόλουθες:

• Συμμετέχει στην ανάλυση δεδομένων για τη δημιουργία αλγορίθμων και μοντέλων για την πρόβλεψη διαφόρων κινδύνων που ανακύπτουν κατά τις εξορυκτικές διαδικασίες
• Υποστηρίζει τη ομάδα ανάλυσης δεδομένων στο σχεδιασμό του τρόπου συλλογής των δεδομένων για εργασίες εξερεύνησης ή αλλαγές σε διαδικασίες σε υπάρχοντα συστήματα
• Εκτελεί διερευνητικές αναλύσεις δεδομένων, διενεργεί επανάληψη των αναλύσεων με ταχείς ρυθμούς για τον εντοπισμό προβλημάτων και αναζητά πιθανές λύσεις
• Αναπτύσσει στατιστικά μοντέλα και αλγορίθμους μηχανικής μάθησης για την ανάλυση δεδομένων, με σκοπό την αντιμετώπιση ενός προβλήματος ή την βελτιστοποίηση των διαδικασιών

Οι επιστήμονες δεδομένων απαιτείται να έχουν πτυχίο σε τομείς όπως η επιστήμη των υπολογιστών, η στατιστική ή τα μαθηματικά. Ένα μεταπτυχιακός τίτλος θεωρείται πλεονέκτημα. Απαιτείται επίσης να διαθέτουν τεχνικές γνώσεις σε τομείς όπως:

• Μοντελοποίηση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης με μεγάλα δεδομένα (big data)
• Μαθηματική και στατιστική μοντελοποίηση
• Εμπειρία στην αρχιτεκτονική λογισμικού και στο σχεδιασμό συστημάτων

Καθώς η εξόρυξη είναι μια παγκόσμια βιομηχανία, μια καριέρα ως επιστήμονας δεδομένων μπορεί να εξασφαλίσει εργασία σε πολλά μέρη ανά τον κόσμο. Ο ρόλος του επιστήμονα δεδομένων θα είναι ζωτικής σημασίας για την πρόοδο της εξορυκτικής βιομηχανίας στο μέλλον.

Με πληροφορίες από mining.com

ΜΕΤΑΦΡΑΣΗ - ΕΠΙΜΕΛΕΙΑ: ΣΥΝΤΑΚΤΙΚΗ ΟΜΑΔΑ RAWMATHUB.GR