Military Data Scientist - The military also uses more mundane applications of big data to deal with budget constraints. The Department of Defense absorbs about a third of the state budget annually. It maintains a massive physical presence spread across the globe and has the largest workforce of 3.2 million people in the world.
Programs such as Automated Energy Audit can make a big impact by generating environmental audit data to search for up to 2,000 types of optimizations to reduce energy consumption. Automation is the solution to deal with the flow.
Military Data Scientist
Source: www.datasciencecentral.com
As with ARGUS-IS, data scientists use machine intelligence solutions to combine data streams and identify targets that can be viewed by analysts. In 2003, fledgling algorithms could take 60 seconds to detect a vehicle's target. Since 2016, purchases have been made in real time.
Moving Pieces On The Board Tracking Forces With The Internet Of Things
As the pilot maintains a stable orbit, information is transmitted. A single set of sensors fills the satellite downlink. During a 14-hour drone flight, the ARGUS-IS imaging system can transfer more than one million terabytes of data and record 5,000 hours of HD (high definition) footage using 368 focal plane array cameras.
Cassie Kozyrkov, chief decision officer at Google, put it brilliantly: You don't need to understand the electrical diagram of a microwave oven to reheat food. You need to know how and why to use a microwave, not how to build one.
In 1944, General George S. Patton told the famous General Omar Bradley, "Give me 400,000 gallons of gasoline and I'll have you in Germany in two days." 70 years later, data is now as valuable as the fuel of modern conflict.
The Army needs to build a rich pool of talented data scientists and analytical translators to take advantage of this new reality. It is not easy as there are many competing talent requirements. However, these hurdles must be overcome to ensure that forward-sent commanders can leverage and understand the terabytes of data streamed from the modern battlefield and, more broadly, keep America ready for global conflict.
Detection And Interpretation Are Worthless Without Action
To develop this capability, the Army needs to train soldiers to serve as full-time data scientists. These soldiers are able to use analytical pipelines to provide comprehensive solutions for the modern battlefield. The service should also develop a community of analytics translators who can provide data-driven recommendations to non-technical audiences.
Equipping soldiers of all levels (and ranks) with the knowledge and tools to handle terabytes of data (from battlefield sensors to captured enemy materials to publicly available information) from a wide range of sources is critical for the Army.
Source: s3-us-west-2.amazonaws.com
- and ultimately successful operations. Unlike China, where the line between industry and government is hard to draw, the dividing line between Silicon Valley and the military is much clearer. Many of our brightest STEM graduates are focused on optimizing online ad revenue and making your phone a more interesting conversation partner.
Given the incentives, this influx of talent is not surprising. Members of Congress are selected using advanced data analytics techniques, but a government overseen by members of Congress is a decade or more late with their campaigns.
Data Is Critical To Viewing The Modern Battlefield
The Department of Defense needs members of Congress to ask the right questions and ensure that government agencies implement AI. The life cycle of a simple AI application starts with the development of a use case - what operational problem can we solve with AI?
What system can we improve with a predictive model? The next step is model development – finding a team of postdoctoral data scientists (or a technologist armed with automated machine learning) to create an algorithm to actually use in a use case.
The final step is to put the model into production – giving the information generated by the algorithm to people so they can make better decisions. The networking challenges of establishing communications with field agents and troops are a frustrating problem in themselves, but they pale in comparison to the difficulty of presenting data quickly and clearly in stressful situations.
Our recommended solution to the data scientist shortage involves a three-tier approach. First, the Pentagon should have a relatively small group of highly specialized personnel to solve small, complex problems that require PhD-level expertise. The Pentagon should train everyone to recognize much larger common problems that can be solved by existing military personnel.
Feeding The Machine Military Logistics Take Advantage Of Big Data
A third group of medium-trained technicians can solve these problems using automated machine learning platforms. On the battlefield, information about the enemy is a bit more important than information about your own troops. Friendly fire or the so-called "blue on blue" incidents in the Gulf and Iraq wars have shown the danger of attacking forces not being fully informed of each other's position and capabilities.
There are many use cases. In addition to more effectively placing the right personnel in the right training programs, AI can identify combatants and veterans at risk of suicide, detect patterns and predict cyberattacks, and predict which tanks, trucks or helicopters need maintenance before troops are deployed.
Source: static.timesofisrael.com
. It can also be used to more accurately predict the need for fuel, ammunition or other supplies. While the above offers specific ways to attract, develop and retain talent, it is not a panacea. Army data analysts and analytical translators may still be paid less financially than their private sector counterparts.
To fill junior roles, the Army should focus on motivated candidates to join its ranks with a sense of duty, an appeal to a unique set of missions, and a willingness to develop highly transferable skills.
Ongoing efforts to relax the lateral entry criteria for middle and senior positions will help attract full-time middle-aged data analysts and translators who may be willing to give up a career in the private sector for a few years of public service.
Analytical translators bridge the gap between non-technical leadership and technical talent. They step into this void by acting as a link between the leader's intentions (e.g. a divisional intelligence officer, G2 or brigade commander) and the technical talent that can unlock the hidden power of data.
Translators combine a thorough understanding of the challenges faced by combatant commanders and the operational context (e.g. intelligence needs of a commander in a deployed environment) with an understanding of the technical capabilities and limitations of various advanced analytics and artificial intelligence methods.
In this way, analytical translators complement analysts dealing with full data stacks, ensuring that their efforts are nested within the commander's priorities, intentions and missions. They help commanders make the right decisions at the right time by communicating recommendations and critical decision points with minimal interference from technical complexities.
Victory in future conflicts will depend on narrow margins. Artificial intelligence and data science can mean the difference between success and failure. To achieve this goal, the Army must develop this talent internally. The failure to train soldiers to become full-fledged data analysts and interpreters of analysis puts the army at a strategic and tactical disadvantage in war, where the margin of victory is determined by who can make the fastest data-driven decisions.
As a Cyber Network Defender, you will perform specialized computer network security functions, including infrastructure support, incident response, auditing, and management. You will also detect and protect against unauthorized activities in the domain of cyberspace and use a variety of tools to analyze and respond to attacks.
Source: api.army.mil
On the battlefield of the future, data scientists can develop and modify computer vision algorithms to predict enemy terrain and positions. Analytical translators with a good understanding of the broader operational context can work with reconnaissance and firefighting personnel to pinpoint the enemy's position.
It allows you to shorten the laborious and time-consuming process of manual site assessment. While the military has been involved in cybersecurity since the 1980s, today's Army Cyber Force was created in 2009 by the United States.
Established by the Department of Defense, it has seen the development of the Army CyberSchool and the integration of electronic warfare into the cyber industry. Making data science accessible to people outside of academia is only part of the solution.
For the Pentagon to fully adapt to the AI challenge posed by China, Russia and other adversaries, everyone in the department needs to think about AI applications. Dr. Eric Loeb is currently a customer engagement data analyst at DataRobot, where he helps federal agencies plan and execute machine learning and AI use cases.
Previously, Dr. Loeb built the first websites for the White House, Congress, Massachusetts and the City of Cambridge while earning a PhD from MIT in cognitive and computational neuroscience. He helped design and build a major party's integrated voter record and online systems, and then created the party's data analytics program.
In every presidential campaign from 1992 to 2008, he technically led the winning candidate while leading the way in data science. For his work on software test automation as the political appointee of the Department of Defense, Dr.
Loeb received the highest civilian honor. Congress should ask agency heads the following questions: How many use cases have you identified, how many models have your data scientists created, and how many models are in production?
These reporting metrics should be recorded in accounts approving AI projects or allocating funds to AI. To be successful, the Pentagon will need to train current staff to become more experienced in AI and use commercial machine learning platforms.
US. Breakthrough technologies can be used to make data science accessible to all warriors without overhauling the education system or siphoning tech talent out of Silicon Valley. Under intense pressure, as is often the case on the battlefield, people are overloaded with tasks and find it difficult to focus on complex interfaces.
The Navy's report calls on data analysts to use machine intelligence to distill incoming data into highly portable and understandable "app" solutions that deliver unambiguous and actionable intelligence to end users in the field. US విద్యా సంస్కరణల కోసం లేదా వాషింగ్టన్ వాషింగ్టన్ ప్రతిభ కోసం సిలికాన్ వ్యాలీతో పోటీ పడాలని పడాలని వాదించే బదులు బదులు బదులు ప్రభుత్వం రక్షణ శాఖలోని శాఖలోని యేతర యేతర సిబ్బందికి డేటా సైన్స్ సైన్స్సైన్స్ను మరింత అందుబాటులోకి తీసుకురావాలి.
మరో మాటలో చెప్పాలంటే చెప్పాలంటే, డేటా సైన్స్ మరింత అందుబాటులోకి వచ్చిందనే వాస్తవాన్ని సైన్యం సైన్యం సద్వినియోగం చేసుకోవచ్చు. కంపెనీలు మరియు ప్రభుత్వ ఏజెన్సీలలో ఇప్పటికే పనిచేస్తున్న సిబ్బంది ఎక్కువ మంది డేటా డేటా సైంటిస్టులను నియమించుకోనవసరం లేకుండా ఆటోమేటెడ్ మెషీన్ మెషీన్ లెర్నింగ్ టూల్స్టూల్స్ను ఉపయోగించుకోగలుగుతున్నారు. ప్రాప్యత సాధ్యమయ్యే పరిష్కారమని ప్రైవేట్ రంగం ఇప్పటికే నిరూపిస్తోంది.
ఫార్చ్యూన్ 500 లో కనీసం 30 శాతం మరియు యునైటెడ్ స్టేట్స్స్టేట్స్లోని చాలా పెద్ద పెద్ద బ్యాంకులు తమ సంస్థల్లో డేటా డేటా సైన్స్సైన్స్ ప్రజాస్వామ్యీకరించడానికి ఆటోమేటెడ్ మెషీన్ లెర్నింగ్ లెర్నింగ్లెర్నింగ్ను ఉపయోగిస్తున్నాయి. 2030 నాటికి AI ఆధిపత్యాన్ని సాధించడానికి చైనా పరిశ్రమ పరిశ్రమ విద్యాసంస్థలు మరియు ప్రభుత్వాన్ని ప్రభుత్వాన్ని సమం చేయడంతో చేయడంతో చేయడంతో చేయడంతో చేయడంతో అత్యధిక సంఖ్యలో డేటా సైంటిస్టులతో చైనాతో పోటీ పడేందుకు యునైటెడ్ యునైటెడ్ స్టేట్స్స్టేట్స్కు సమయం లేదు లేదా జనాభా కూడా లేదు లేదు.
డేటా సైన్స్ ఇన్ఇన్పుట్పుట్పుట్లలోని మార్పు Ai అవుట్అవుట్పుట్పుట్లలో మార్పును ఇస్తుందని ఇస్తుందని గుర్తించడానికి మాకు ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ అవసరం లేదు లేదు. ఎడిటర్ యొక్క గమనిక: నేషనల్ సెక్యూరిటీ కమీషన్ ఆన్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ సహ సహ- అధ్యక్షులు ఎరిక్ ష్మిత్ మరియు రాబర్ట్ వర్క్ జారీ చేసిన ఆలోచనల కోసం కోసం కాల్కాల్కు ప్రతిస్పందనగా ఈ కథనం సమర్పించబడింది సమర్పించబడింది.
ఇది ai నైపుణ్యం మరియు జాతీయ భద్రతా శ్రామిక శక్తి అవసరాలకు సంబంధించిన సంబంధించిన నైపుణ్యాల రకాలపై రెండవ రెండవ ప్రశ్న ప్రశ్న ప్రశ్న బి బి.) ను పరిష్కరిస్తుంది. మా కంపెనీ, datarobot, ఇటీవల ఇదే విధమైన, అత్యంత సంక్లిష్టమైన మానవ వనరుల సవాలును పరిష్కరించడంలో పరిష్కరించడంలో రక్షణ విభాగానికి మద్దతు ఇచ్చింది.
Datarobot నుండి ప్రధాన డేటా సైంటిస్ట్ 26 ఏళ్ల ఆర్మీ రిజర్విస్ట్ రిజర్విస్ట్ రిజర్విస్ట్ రిజర్విస్ట్ రిజర్విస్ట్ రిజర్విస్ట్ రిజర్విస్ట్ రిజర్విస్ట్ రిజర్విస్ట్ రిజర్విస్ట్ రిజర్విస్ట్ రిజర్విస్ట్ రిజర్విస్ట్ అతను హోటల్ రెస్టారెంట్ రెస్టారెంట్ మేనేజ్మేనేజ్మెంట్మెంట్ డిగ్రీని కలిగి ఉన్నాడు ఉన్నాడు ఉన్నాడు ఉన్నాడు, ఆ సమయంలో సమయంలో సమయంలో సమయంలో సమయంలో అతను కంపెనీతో సుమారు సుమారు ఒక సంవత్సరం పాటు డేటా డేటా సైన్స్సైన్స్లో శిక్షణ శిక్షణ పొందాడు పొందాడు.
U.S. శ్రామిక శక్తిని మార్చాల్సిన అవసరం లేదు. శిక్షణలో, సాంకేతిక నైపుణ్యాన్ని కొనసాగించడానికి పూర్తి- స్టాక్ డేటా శాస్త్రవేత్తలు మరియు విశ్లేషణల అనువాదకులు అమలు అమలు చేయగల విలువ- జోడింపు కార్యకలాపాలకు కొరత లేదు. ఉదాహరణకు, పూర్తి- డేటా డేటా శాస్త్రవేత్తలు ప్రాథమిక సైనిక శిక్షణలో పేలవమైన సైనిక పనితీరు పనితీరు ఉన్న డ్రైవర్లను గుర్తించడానికి ప్రిడిక్టివ్ ప్రిడిక్టివ్ అల్గారిథమ్అల్గారిథమ్ను అభివృద్ధి చేయవచ్చు.
Source: www.popsci.com
Analytics అనువాదకులు అప్పుడు మోడల్ అవుట్అవుట్పుట్పుట్ తీసుకోవచ్చు మరియు మరియు ప్రారంభ సైనిక శిక్షణా పాఠ్యాంశాలను పాఠ్యాంశాలను సవరించడానికి మరియు చురుకైన ముందస్తు జోక్యం కోసం ప్రమాదంలో ఉన్న ఉన్న సైనికులను గుర్తించడానికి కమాండర్కమాండర్లతో కలిసి పని చేయవచ్చు చేయవచ్చు. పూర్తి- డేటా డేటా శాస్త్రవేత్తలు మరియు విశ్లేషణల అనువాదకుల విజయవంతమైన ఉపాధి కోసం కోసం వినియోగ సందర్భాలు అంతులేనివి.
సమీప పీర్ ఫైట్ఫైట్లోని ప్రతి డొమైన్ మరియు యూనిట్ ఈ ప్రత్యేక సామర్థ్యం సామర్థ్యం కోసం అనేక అనేక అప్లికేషన్అప్లికేషన్ నిర్వహిస్తాయి నిర్వహిస్తాయి. కాంట్రాక్టర్ల ఉపయోగం తాత్కాలికంగా నిలిపివేయబడినప్పటికీ నిలిపివేయబడినప్పటికీ దీర్ఘకాలిక దీర్ఘకాలిక పరిష్కారం తప్పనిసరిగా ఈ క్లిష్టమైన నైపుణ్యాన్ని నెరవేర్చడానికి యూనిఫాం యూనిఫాం ధరించిన సైనికులకు శిక్షణనివ్వాలి. వ్యూహాత్మక కమాండర్కమాండర్లతో సహ-స్థానంలో ఉన్న సైనికులు మరియు యుక్తి కార్యకలాపాలపై కార్యకలాపాలపై దృఢమైన అవగాహనతో పాటు సైనికుల అవసరాలు అవసరాలు పూర్తి- డేటా శాస్త్రవేత్తలు మరియు మరియు విశ్లేషణల అనువాదకులుగా పనిచేయడానికి ఉత్తమ మార్గాలను మార్గాలను అందిస్తారు.
అధికారిక కోర్సుల ఏర్పాటు మరియు ఈ నైపుణ్యానికి గుర్తింపు లేకుండా లేకుండా, సైన్యం చైనా చైనా చైనా చైనా చైనా రష్యా మరియు Ai మరియు అనలిటిక్స్అనలిటిక్స్ భారీగా పెట్టుబడులు పెట్టే పెట్టే ఇతర దేశ- రాష్ట్రాలకు ప్రయోజనం చేకూర్చే ప్రమాదం ఉంది ఉంది. భవిష్యత్ వైరుధ్యాలలో ఇది ప్రత్యేకంగా వర్తిస్తుంది వర్తిస్తుంది వర్తిస్తుంది గతి కార్యకలాపాల కోసం థ్రెషోల్డ్ కంటే తక్కువ తక్కువ చర్యలు అవసరమవుతాయి.
యూనిఫాం మరియు ఫార్వర్డ్-- ఫుల్-- డేటా సైంటిస్ట్సైంటిస్ట్లు మరియు అనలిటిక్స్ అనలిటిక్స్ ట్రాన్స్ట్రాన్స్లేటర్లేటర్లేటర్ల విలువ అన్ని డొమైన్డొమైన్లలో వర్తిస్తుంది. సోషల్ మీడియా యాప్యాప్ల విస్తరణ జనాదరణ పొందిన సెంటిమెంట్సెంటిమెంట్తో అనుబంధించబడిన డేటా యొక్క సంపదను సంపదను అందిస్తుంది. పూర్తి- డేటా డేటా శాస్త్రవేత్తలు శాస్త్రవేత్తలు అనలిటిక్స్ అనువాదకులతో అనువాదకులతో సన్నిహితంగా పని చేస్తూ చేస్తూ చేస్తూ చేస్తూ చేస్తూ చేస్తూ చేస్తూ చేస్తూ చేస్తూ చేస్తూ చేస్తూ చేస్తూ చేస్తూ చేస్తూ చేస్తూ చేస్తూ చేస్తూ సోషల్ మీడియా పోస్ట్పోస్ట్ టేనర్టేనర్ టేనర్టేనర్ వేగంగా అంచనా వేయడానికి సహజ భాషా భాషా ప్రాసెసింగ్ అల్గారిథమ్అల్గారిథమ్లను ప్రభావితం చేయవచ్చు చేయవచ్చు.
ఇది, పౌర వ్యవహారాలు మరియు మానసిక కార్యకలాపాల ఆస్తులు వంటి నాన్నాన్లెటల్ ఎఫెక్ట్ఎఫెక్ట్లను ఎక్కడ ఏర్పాటు చేయాలనేది చేయాలనేది కమాండర్కమాండర్కు నిర్ణయించడంలో సహాయపడుతుంది. ప్రత్యేక దళాల అభ్యర్థులుగా ఏ వార్వార్ఫైటర్లు ఎక్కువగా విజయం సాధించగలరో ప్రిడిక్టివ్ ప్రిడిక్టివ్ మోడల్మోడల్లు గుర్తించగలవు. ఇప్పటికే ఉన్న ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ శిక్షణ కోసం దరఖాస్తు చేసుకోవాలని భావించని సంభావ్య సంభావ్య దరఖాస్తుదారుల యొక్క విస్తరించిన పూల్ నుండి నుండి డ్రా చేయడానికి నాయకత్వాన్ని అనుమతిస్తుంది.
విజయం సాధించే అవకాశం ఉన్న అభ్యర్థుల కోసం రిక్రూట్రిక్రూట్మెంట్మెంట్ను ఆప్టిమైజ్ చేయడం చేయడం ద్వారా ద్వారా ద్వారా ద్వారా ద్వారా ద్వారా ద్వారా ద్వారా ద్వారా స్పెషల్ ఆపరేటర్ఆపరేటర్ ఆపరేటర్ నాణ్యతను కొనసాగిస్తూనే కొనసాగిస్తూనే కొనసాగిస్తూనే కొనసాగిస్తూనే కొనసాగిస్తూనే సేవ వ్యక్తులు వాష్ అవుట్ అయ్యే అయ్యే వారి సంఖ్యను తగ్గించవచ్చు.
సైన్యం మీ సాంకేతిక వృత్తిని సైబర్ సోల్జర్సోల్జర్గా పెంచుకోవడానికి అనేక విభిన్న కోర్సులను కోర్సులను అందిస్తుంది అందిస్తుంది అందిస్తుంది అందిస్తుంది అందిస్తుంది అందిస్తుంది అందిస్తుంది ఆర్మీ చెల్లింపు మరియు ప్రయోజనాలను స్వీకరించేటప్పుడు మీరు వీటిని తీసుకుంటారు. మీ కెరీర్ స్పెషాలిటీ మరియు నమోదు చేయబడిన సోల్జర్ సోల్జర్ ఆఫీసర్ లేదా వారెంట్ వారెంట్ ఆఫీసర్ఆఫీసర్గా మీ స్థితిని బట్టి కోర్సులు మారుతూ ఉంటాయి ఉంటాయి.
పెంటగాన్పెంటగాన్లో ఇప్పటికే చైనా వంటి ప్రత్యర్థులతో పోటీని విజయవంతంగా నిర్వహించడానికి అవసరమైన అవసరమైన సబ్జెక్ట్ నిపుణులు మరియు అంకితమైన సిబ్బంది సిబ్బంది ఉన్నారు. వారి ప్రయత్నాలను వేగవంతం చేయడానికి మరియు పెంచడానికి డిపార్ట్డిపార్ట్ వారికి ఇప్పటికే ఇప్పటికే ఉన్న ఆటోమేటెడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ లెర్నింగ్ టూల్స్ ఇవ్వాలి. ఆటోమేటెడ్ మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్లాట్ప్లాట్ఫారమ్ఫారమ్ఫారమ్ డేటా సైన్స్సైన్స్ను ప్రజాస్వామ్యం చేస్తాయి మరియు మరియు గణితంలో ప్రావీణ్యం లేని లేని వ్యక్తులను ప్రిడిక్టివ్ అల్గారిథమ్అల్గారిథమ్లను అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తాయి.
నాన్-టెక్నికల్ సబ్జెక్ట్ నిపుణులు నిపుణులు గతంలో స్టాటిస్టిక్స్ నెలల్లో నెలల్లో నెలల్లో తీసుకునే సమస్యలను ఇప్పుడు మధ్యాహ్నం మధ్యాహ్నం పూట పరిష్కరించగలరు. రిక్రూట్రిక్రూట్మెంట్మెంట్ను మెరుగుపరచడం వంటి క్లిష్టమైన ప్రయత్నాలను చేపట్టేందుకు నాన్-టెక్నికల్ సిబ్బందికి అధికారం ఉంటుంది. సైబర్ బెదిరింపులను ఎదుర్కోవడానికి తర్వాతి తరం తరం తరం ని అభివృద్ధి చేయడం వంటి వంటి మరింత క్లిష్టమైన సమస్యలను సమస్యలను పరిష్కరించడానికి వారి సమయాన్ని వెచ్చించేందుకు సిబ్బంది తక్కువగా ఉన్న రక్షణ రక్షణ శాఖ గణాంకవేత్తలకు స్వయంచాలక యంత్ర యంత్ర అభ్యాసం ఉత్పాదకతను పెంచుతుంది.
మొదటి దశగా, ఆర్మీ టాలెంట్ మేనేజ్మేనేజ్మెంట్ టాస్క్ ఫోర్స్ మరియు నేషనల్ నేషనల్ సెక్యూరిటీ కమీషన్ ఆన్ ఆర్టిఫిషియల్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పూర్తి- డేటా సైంటిస్టులు సైంటిస్టులు మరియు అనలిటిక్స్ అనలిటిక్స్ ట్రాన్స్ట్రాన్స్లేటర్లేటర్లేటర్లేటర్లేటర్ అభివృద్ధి చేయడంలో సాధ్యతను అంచనా వేయాలని వేయాలని మేము సిఫార్సు చేస్తున్నాము చేస్తున్నాము. కొత్త జాబ్ ఫంక్షన్ఫంక్షన్ను సృష్టించడం (అంటే, mos), ప్రస్తుత జాబ్ ఫంక్షన్ఫంక్షన్ని విస్తరించడం లేదా జాబ్ ఫంక్షన్ఫంక్షన్తో సంబంధం లేకుండా లేకుండా లేకుండా లేకుండా లేకుండా లేకుండా లేకుండా లేకుండా లేకుండా లేకుండా లేకుండా లేకుండా లేకుండా లేకుండా లేకుండా లేకుండా లేకుండా (asi ద్వారా) సామర్థ్యంతో సైనికులను గుర్తించడానికి కొత్త మార్గాన్ని సృష్టించడం వంటి ఎంపికలు ఎంపికలు ఉంటాయి.
ఈ పరిష్కారాలలో ఏదైనా ఒక క్లిష్టమైన టాలెంట్ పూల్ పూల్పూల్ పెంపొందించడానికి మరియు ప్రపంచంలోని ప్రధాన ప్రధాన పోరాట శక్తిగా దాని హోదాను హోదాను కొనసాగించడానికి సైన్యాన్ని సైన్యాన్ని ఎనేబుల్ చేయడానికి సరైన దిశలో దిశలో కీలకమైన దశ.
army data scientist mos, us army data analytics, opm data scientist 1560, army data platform, army data science, army data analytics, data scientist job description, army data management program
0 Comments