Scienis — ученый, специалист в науке.
ТОП-7 синонимов:
1. Академик — ученый, имеющий высшее ученое звание и работающий в академии наук. Пример: Академик Иванов провел эксперимент и получил важные результаты.
2. Исследователь — человек, занимающийся изучением чего-либо, проводящий научные исследования. Пример: Исследователь Григорьев в течение года изучал поведение животных в естественной среде.
3. Эксперт — специалист, обладающий глубокими знаниями в определенной области. Пример: Эксперт по космической технике, Иван Петров, выступил на конференции с докладом.
4. Ученый-теоретик — человек, занимающийся теоретическим изучением какой-либо области науки. Пример: Ученый-теоретик Андрей Сидоров разработал новую математическую модель.
5. Специалист — человек, обладающий профессиональными знаниями и навыками в конкретной области. Пример: Специалист по биологии, Наталья Козлова, работает в лаборатории.
6. Инноватор — человек, который разрабатывает или применяет новые научные идеи и технологии. Пример: Инноватор Игорь Смирнов создал новый метод лечения заболеваний.
7. Научный работник — человек, который занимается научной работой в какой-либо области. Пример: Научный работник Сергей Иванов изучает бактерии, вызывающие гастрит.
Еще 20 вариантов: ученый-исследователь, профессор, научный эксперт, научный сотрудник, инженер-исследователь, математик, химик, биолог, животновод, зоолог, ботаник, физик, астроном, геолог, криптолог, эксперт-аналитик, генетик, палеонтолог, технолог, психолог.
📸 Видео
Дверь в мир ОГРОМНЫХ ЗАРПЛАТ и IT! Все про Data Science.Скачать
#1 Успешное собеседование Data Scientist | Оффер 350кСкачать
Data Scientist — профессия будущего! План развития с 0 до первой зарплаты. Спикер — Никита ВаргановСкачать
Типичное собеседование #1. Позиция Junior Data Scientist. Accepted!Скачать
Как стать Data Scientist с нуля? Основы Python для Data Science. Интенсив по программированиюСкачать
Big data, дополненная реальность и компьютерное зрение / Интервью с Data ScientistСкачать
Разбор резюме Data Scientist в прямом эфиреСкачать
Кто такой Data Scientist? Анализ данных в Data ScienceСкачать
THINK ABOUT IT: хто такий data scientistСкачать
Влад Грозин о рекомендательных системах и Data Science | Интервью | karpov.coursesСкачать
Тренировки по ML. Лекция 1: Вводная по ML + knnСкачать
Обучение по работе с порталом MotivityСкачать
Александр Фонарев - Data science с точки зрения бизнеса - DataStart.ruСкачать
Нейчев Р.Г. - Введение в глубокое обучение - 6. Автоэнкодеры и векторные представления слоевСкачать
Data Mining #9 / Задача кластеризации [Технострим]Скачать
CLR via C#. Глава 6. Основные сведения о типах и полях C#Скачать
[ML Trainings]: Artificial Intelligence Journey 2019Скачать
Обзор востребованных профессий в программировании. Как стать разработчиком и почему это перспективноСкачать
287 Улучшаем поиск на маркетплейсе — The Art Of Programming [ ML ]Скачать
Как применять подход векторного представления слов в NLP? // «Natural Language Processing (NLP)»Скачать