Beginnen Sie eine KI-Karriere: Grundlegende Online-Kurse für angehende Datenwissenschaftler | BitPinas

In unserem Artikel über die 10 bestbezahlten KI-bezogenen Jobs weltweit belegten Datenwissenschaftler mit einem durchschnittlichen Jahresgehalt von 170,000.00 US-Dollar den zweiten Platz auf der Liste.

Ein Datenwissenschaftler ist ein Fachmann, der Daten nutzt, um Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Sie wenden mathematische, statistische und Programmierkenntnisse an, um große Datenmengen zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren. Sie nutzen außerdem Datenvisualisierungstechniken, um ihre Ergebnisse und Erkenntnisse klar und überzeugend darzustellen.

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Die Rolle und Bedeutung von Datenwissenschaftlern in der KI-Branche

Grundsätzlich handelt es sich bei der Datenwissenschaft um einen Bereich, der mithilfe von Algorithmen, Verfahren und Prozessen große Datenmengen untersucht, um mithilfe von Mathematik und Statistik, Programmierung, Analyse, KI und sogar maschinellem Lernen Muster zu erkennen, Erkenntnisse zu generieren und Entscheidungen zu treffen.

Letztendlich spielt die Datenwissenschaft eine wichtige Rolle in der KI-Branche, da sie bei der Verarbeitung, Analyse und Interpretation großer Datenmengen sowie bei der Auswahl der benötigten relevanten und informativen Daten hilft. Es kann auch verwendet werden, um Daten aus legitimen Quellen zu finden und zu extrahieren und dabei zu helfen, den Lernprozess von KI-Tools zu verbessern, die in Websites und Anwendungen integriert sind. 

Glauben Sie, dass Sie über die notwendigen Fähigkeiten verfügen, um in Zukunft Datenwissenschaftler zu werden?

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Begeben Sie sich auf eine KI-Karrierereise: Top-Online-Kurse und Lernpfade für angehende Datenwissenschaftler

Top-Online-Plattformen, die Data-Science-Kurse anbieten

Zu den heute verfügbaren Online-Plattformen gehören Coursera bietet Online-Kurse an, mit denen Benutzer einen Abschluss oder ein Berufszertifikat in Datenwissenschaft erwerben können.

Darüber hinaus bietet Coursera das „IBM Data Science Professional-Zertifikat" Kurs. Der Kurs soll seinen Lernenden dabei helfen, ihre Karriere in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen anzukurbeln, indem er ihnen Python, SQL, Datenanalyse, Datenvisualisierung und maschinelles Lernen unter Verwendung der IBM Cloud und realer Datensätze beibringt. Obwohl es nicht kostenlos ist, gibt es finanzielle Unterstützung für diejenigen, die es sich nicht leisten können.

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Schließlich Udemy bietet zahlreiche Online-Kurse und Module zum Thema Datenwissenschaft in verschiedenen Bereichen mit Preisen zwischen 700.00 und 4000.00 ₱ an.

Projekt Smarter Philippines durch Datenanalyse, Forschung und Entwicklung, Schulung und Einführung (SPARTA) bietet auch Lernpfade zum Datenanalysten und Datenwissenschaftler an.

Das Projekt wird von der Development Academy of the Philippines, dem Department of Science and Technology, DOST-PCIEERD und der Analytics Association of the Philippines unterstützt.

Umfassende Lernpfade zum Data Scientist

Typischerweise erfordern hochbezahlte Jobs hochqualifizierte Mitarbeiter; Um also konkurrenzfähig genug zu sein und der „Top-Tier“-Datenwissenschaftler in dieser Branche zu sein, ist es besser:

Programmiersprachen lernen. Kenntnisse in einer oder mehreren Programmiersprachen, die üblicherweise für KI und Datenwissenschaft verwendet werden, wie Python, R, Java und C++, sind unerlässlich. Sie müssen außerdem mit den Bibliotheken und Frameworks vertraut sein, die KI- und Data-Science-Aufgaben unterstützen, wie z. B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas und NumPy.

Erwerben Sie Kenntnisse in Statistik, Mathematik und Problemlösung. Statistiken sind eine der Grundlagen der Datenwissenschaft, da sie Unternehmen dabei helfen, die Daten zu verstehen, Hypothesentests durchzuführen, Schlussfolgerungen zu ziehen und Vorhersagen zu treffen. Sie müssen die grundlegenden mathematischen Konzepte und Methoden der Statistik erlernen, wie z. B. deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeit, Verteilungen, Stichproben, Konfidenzintervalle, Hypothesentests und Regression, um sie auf die Lösung realer Daten anwenden zu können. 

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Erfahren Sie mehr über die Datenerfassung und -bereinigung. Nach der Datenerfassung müssen Sie verstehen, wie die aus verschiedenen Quellen gesammelten Daten bereinigt und gespeichert werden. Bei der Datenbereinigung werden die Daten für die Analyse vorbereitet, indem Fehler, Inkonsistenzen, Ausreißer, fehlende Werte und sogar Duplikate entfernt werden. 

Lernen Sie Datenbankmanagement. Nach der Datenbereinigung sollten Sie wissen, wie Sie Python-Bibliotheken wie Pandas und NumPy zum Bearbeiten, Transformieren und Bereinigen der Daten verwenden. Sie können auch Tools verwenden, die mit großen Datenbanken umgehen können. 

Entwickeln Sie Fachwissen im Bereich maschinelles Lernen und Deep Learning. Maschinelles Lernen und Deep Learning sind die Zweige der Datenwissenschaft, die sich mit der Erstellung und dem Training von Modellen befassen, die aus Daten lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können. Sie müssen mit den Prinzipien und Methoden dieser Zweige vertraut sein, wie z. B. überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, verstärkendes Lernen, neuronale Netze, Faltungs-Neuronale Netze, wiederkehrende neuronale Netze, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision.

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Stammdatenvisualisierung. Sie sollten in der Lage sein, Ihre Ergebnisse und Erkenntnisse aus der Datenanalyse mithilfe visueller Tools und Techniken zu kommunizieren. Sie müssen außerdem in der Lage sein, interaktive Dashboards und Diagramme mit Tools wie Tableau, Matplotlib, Seaborn und Plotly zu erstellen.

Engagieren Sie sich mit der Community. Data Science in AI ist eine schnelllebige Branche. Daher ist die Verbindung zu anderen Datenwissenschaftlern in der Community eine Win-Win-Situation, um über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben. Sie können auch aus ihren Erfahrungen lernen, Tipps und Ratschläge erhalten und mit Menschen in Kontakt treten, mit denen Sie zusammenarbeiten können. 

Wenn Sie fast alle dieser Tipps befolgt haben, können Sie zuversichtlich sein, sich selbst einen „erstklassigen Datenwissenschaftler“ zu nennen.

Zukünftige Berufsaussichten für Datenwissenschaftler in der KI

Die Anwendung der Datenwissenschaft in der KI-Branche ist in der Tat leistungsstark und nützlich. Tatsächlich sind viele Datenwissenschaftler heute als Entwickler und Innovatoren von KI-Tools bekannt, darunter Andrew Ng, der Gründer von deeplearning.ai; Fei-Fei Li, der Gründer der AI4ALL-Bewegung; Andrej Karpathy, Senior Director für KI bei Tesla; und Yann LeCun, der leitende KI-Wissenschaftler bei Facebook. 

Das Feld ist auch vielseitig; Datenwissenschaftler können Freiberufler, Berater, Analysten, Forscher und sogar Aufseher des Produktentwicklungsprozesses sein.

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Tatsächlich besteht eine hohe Nachfrage nach Datenwissenschaftlern, und es wird erwartet, dass dieser Bereich in den kommenden Jahren weiter wachsen wird. Da Unternehmen und Organisationen immer mehr Daten sammeln, benötigen sie Datenwissenschaftler, die ihnen dabei helfen, alles zu verstehen.

Wenn Sie sich für Datenwissenschaft begeistern und bereit sind, sich an die Arbeit zu machen, können Sie in diesem Bereich eine erfolgreiche Karriere machen. Datenwissenschaftler haben einen echten Einfluss auf die Welt, und Sie können ein Teil davon sein.

Möchten Sie Daten nutzen, um reale Probleme zu lösen? Verfügen Sie über fundierte Kenntnisse in Mathematik, Statistik und Programmierung? Dann könnte eine Karriere in der Datenwissenschaft genau das Richtige für Sie sein.

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• Quelle: https://bitpinas.com/ai/unlock-career-ai-online-courses-data-scientist/