Ξεκινήστε μια καριέρα AI: Βασικά διαδικτυακά μαθήματα για επίδοξους επιστήμονες δεδομένων | BitPinas

Στο άρθρο μας σχετικά με τις 10 πιο ακριβοπληρωμένες θέσεις εργασίας που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη σε όλο τον κόσμο, οι επιστήμονες δεδομένων κατέλαβαν τη δεύτερη θέση στη λίστα, με μέσο ετήσιο μισθό 170,000.00 $.

Ένας επιστήμονας δεδομένων είναι ένας επαγγελματίας που χρησιμοποιεί δεδομένα για να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να λάβουν αποφάσεις. Εφαρμόζουν μαθηματικές, στατιστικές και προγραμματιστικές δεξιότητες για τη συλλογή, ανάλυση και ερμηνεία μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων. Χρησιμοποιούν επίσης τεχνικές οπτικοποίησης δεδομένων για να παρουσιάσουν τα ευρήματά τους και τις ιδέες τους με σαφή και συναρπαστικό τρόπο.

(Διαβάστε περισσότερα: Πώς να κερδίσετε χρήματα με το ChatGPT – Αποδεδειγμένοι τρόποι για να δημιουργήσετε εισόδημα στο Διαδίκτυο)

Ο ρόλος και η σημασία των επιστημόνων δεδομένων στη βιομηχανία AI

Βασικά, η επιστήμη δεδομένων είναι ένας τομέας που χρησιμοποιεί αλγόριθμους, διαδικασίες και διεργασίες για την εξέταση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων ώστε να μπορεί να ανιχνεύει μοτίβα, να δημιουργεί πληροφορίες και να δημιουργεί αποφάσεις χρησιμοποιώντας μαθηματικά και στατιστικά, προγραμματισμό, ανάλυση, τεχνητή νοημοσύνη, ακόμη και μηχανική μάθηση.

Τελικά, η επιστήμη δεδομένων διαδραματίζει σημαντικό ρόλο στον κλάδο της τεχνητής νοημοσύνης καθώς βοηθά στην επεξεργασία, ανάλυση και ερμηνεία μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων, καθώς και στην επιλογή των σχετικών και ενημερωτικών δεδομένων που απαιτούνται. Μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για την εύρεση και εξαγωγή δεδομένων από νόμιμες πηγές και τη βελτίωση της διαδικασίας εκμάθησης των εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης που είναι ενσωματωμένα σε ιστότοπους και εφαρμογές. 

Πιστεύετε ότι κατέχετε τις απαραίτητες δεξιότητες για να γίνετε επιστήμονας δεδομένων στο μέλλον;

(Διαβάστε περισσότερα: 10 πιο ακριβοπληρωμένες εργασίες τεχνητής νοημοσύνης: Ένας ολοκληρωμένος οδηγός)

Ξεκινήστε ένα ταξίδι σταδιοδρομίας AI: Κορυφαία διαδικτυακά μαθήματα και μονοπάτια μάθησης για επίδοξους επιστήμονες δεδομένων

Κορυφαίες διαδικτυακές πλατφόρμες που προσφέρουν μαθήματα επιστήμης δεδομένων

Μεταξύ των διαδικτυακών πλατφορμών που είναι διαθέσιμες σήμερα, Coursera παρέχει διαδικτυακά μαθήματα μέσω των οποίων οι χρήστες μπορούν να αποκτήσουν πτυχίο ή επαγγελματικό πιστοποιητικό στην επιστήμη δεδομένων.

Επιπλέον, η Coursera προσφέρει το «Πιστοποιητικό IBM Data Science Professional" σειρά μαθημάτων. Το μάθημα αναμένεται να βοηθήσει τους μαθητές του να ξεκινήσουν τη σταδιοδρομία τους στην επιστήμη δεδομένων και τη μηχανική μάθηση διδάσκοντάς τους Python, SQL, ανάλυση δεδομένων, οπτικοποίηση δεδομένων και μηχανική μάθηση χρησιμοποιώντας το IBM Cloud και σύνολα δεδομένων πραγματικού κόσμου. Αν και δεν είναι δωρεάν, η οικονομική βοήθεια είναι διαθέσιμη για όσους δεν μπορούν να την αντέξουν οικονομικά.

(Διαβάστε περισσότερα: Κορυφαία 6 δωρεάν μαθήματα για την τεχνητή νοημοσύνη: Ο οδηγός σας για την αναβάθμιση δεξιοτήτων το 2023)

Τέλος, Udemy προσφέρει πολλά διαδικτυακά μαθήματα και ενότητες που σχετίζονται με την επιστήμη των δεδομένων σε διάφορους τομείς, με τιμές που κυμαίνονται από 700.00 ₱ έως 4000.00 ₱.

Project Smarter Philippines μέσω της ανάλυσης δεδομένων, της έρευνας και ανάπτυξης, της εκπαίδευσης και της υιοθέτησης (ΣΠΑΡΤΗ) έχει επίσης διαδρομές μάθησης για να γίνει αναλυτής δεδομένων και επιστήμονας δεδομένων.

Το έργο υποστηρίζεται από την Ακαδημία Ανάπτυξης των Φιλιππίνων, Τμήμα Επιστήμης και Τεχνολογίας, DOST-PCIEERD και Analytics Association of the Philippines.

Ολοκληρωμένες διαδρομές μάθησης για να γίνετε επιστήμονας δεδομένων

Συνήθως, οι θέσεις εργασίας με υψηλή αμοιβή απαιτούν υπαλλήλους υψηλής ποιότητας. Ως εκ τούτου, για να είστε σε θέση να είστε αρκετά ανταγωνιστικοί και να είστε ο «κορυφαίος» επιστήμονας δεδομένων σε αυτόν τον κλάδο, είναι καλύτερο να:

Μάθετε γλώσσες προγραμματισμού. Η επάρκεια σε μία ή περισσότερες γλώσσες προγραμματισμού που χρησιμοποιούνται συνήθως για την τεχνητή νοημοσύνη και την επιστήμη δεδομένων, όπως Python, R, Java και C++, είναι απαραίτητη. Πρέπει επίσης να είστε εξοικειωμένοι με τις βιβλιοθήκες και τα πλαίσια που υποστηρίζουν εργασίες τεχνητής νοημοσύνης και επιστήμης δεδομένων, όπως TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas και NumPy.

Αποκτήστε γνώσεις στα στατιστικά, μαθηματικά και επίλυση προβλημάτων. Η στατιστική είναι ένα από τα θεμέλια της επιστήμης δεδομένων, καθώς βοηθά τις εταιρείες να κατανοήσουν τα δεδομένα, να εκτελέσουν δοκιμές υποθέσεων, να εξάγουν συμπεράσματα και να κάνουν προβλέψεις. Πρέπει να μάθετε τις βασικές μαθηματικές έννοιες και μεθόδους στατιστικής, όπως περιγραφικές στατιστικές, πιθανότητες, κατανομές, δειγματοληψία, διαστήματα εμπιστοσύνης, έλεγχος υποθέσεων και παλινδρόμηση, για να μπορέσετε να τις εφαρμόσετε στην επίλυση δεδομένων πραγματικού κόσμου. 

(Διαβάστε περισσότερα: Πώς να γίνετε Μηχανικός και Μάστερ στις Συνομιλίες AI)

Μάθετε για τη συλλογή και τον καθαρισμό δεδομένων. Μετά τη συλλογή δεδομένων, πρέπει να κατανοήσετε πώς να καθαρίσετε και να αποθηκεύσετε τα δεδομένα που συλλέγονται από διάφορες πηγές. Ο καθαρισμός δεδομένων είναι η διαδικασία προετοιμασίας των δεδομένων για ανάλυση αφαιρώντας λάθη, ασυνέπειες, ακραίες τιμές, τιμές που λείπουν, ακόμη και διπλασιασμούς. 

Μάθετε τη διαχείριση βάσεων δεδομένων. Μετά τον καθαρισμό των δεδομένων, θα πρέπει να γνωρίζετε πώς να χρησιμοποιείτε βιβλιοθήκες Python, όπως οι Pandas και NumPy, για να χειριστείτε, να μετασχηματίσετε και να καθαρίσετε τα δεδομένα. Θα μπορούσατε επίσης να χρησιμοποιήσετε εργαλεία που μπορούν να χειριστούν μεγάλες βάσεις δεδομένων. 

Αναπτύξτε εξειδίκευση στη μηχανική μάθηση και τη βαθιά μάθηση. Η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση είναι οι κλάδοι της επιστήμης δεδομένων που ασχολούνται με την κατασκευή και την εκπαίδευση μοντέλων που μπορούν να μάθουν από δεδομένα και να κάνουν προβλέψεις ή αποφάσεις. Πρέπει να είστε εξοικειωμένοι με τις αρχές και τις μεθόδους αυτών των κλάδων, όπως η εποπτευόμενη μάθηση, η μάθηση χωρίς επίβλεψη, η ενισχυτική μάθηση, τα νευρωνικά δίκτυα, τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα, τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η όραση υπολογιστή.

(Διαβάστε περισσότερα: Πώς να γίνετε Μηχανικός και Μάστερ στις Συνομιλίες AI)

Κύρια οπτικοποίηση δεδομένων. Θα πρέπει να είστε σε θέση να μεταδώσετε τα ευρήματά σας και τις γνώσεις σας από την ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας οπτικά εργαλεία και τεχνικές. Πρέπει επίσης να είστε σε θέση να δημιουργείτε διαδραστικούς πίνακες εργαλείων και γραφήματα χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως τα Tableau, Matplotlib, Seaborn και Plotly.

Ασχοληθείτε με την κοινότητα. Η Επιστήμη Δεδομένων στην τεχνητή νοημοσύνη είναι μια βιομηχανία με γρήγορο ρυθμό. Έτσι, η σύνδεση με άλλους επιστήμονες δεδομένων στην κοινότητα είναι μια κατάσταση που κερδίζει κερδισμένος για να παραμένετε ενημερωμένοι με τις τελευταίες εξελίξεις. Μπορείτε επίσης να μάθετε από τις εμπειρίες τους, να λάβετε συμβουλές και συμβουλές και να συνδεθείτε με αυτούς με τους οποίους μπορείτε να συνεργαστείτε. 

Αφού ολοκληρώσετε σχεδόν όλες αυτές τις συμβουλές, μπορείτε να είστε σίγουροι και σίγουρα να αποκαλείτε τον εαυτό σας «επιστήμονα δεδομένων κορυφαίας βαθμίδας».

Μελλοντικές προοπτικές εργασίας για επιστήμονες δεδομένων στην τεχνητή νοημοσύνη

Η εφαρμογή της επιστήμης δεδομένων στον κλάδο της τεχνητής νοημοσύνης είναι πράγματι ισχυρή και χρήσιμη. Στην πραγματικότητα, πολλοί επιστήμονες δεδομένων είναι γνωστοί σήμερα ως κατασκευαστές και καινοτόμοι εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένου του Andrew Ng, του ιδρυτή του deeplearning.ai. Fei-Fei Li, ο ιδρυτής του κινήματος AI4ALL. Andrej Karpathy, ο ανώτερος διευθυντής AI στην Tesla. και ο Yann LeCun, ο επικεφαλής επιστήμονας AI στο Facebook. 

Το πεδίο είναι επίσης ευέλικτο. Οι επιστήμονες δεδομένων θα μπορούσαν να είναι ελεύθεροι επαγγελματίες, σύμβουλοι, αναλυτές, ερευνητές, ακόμη και επόπτες της διαδικασίας ανάπτυξης προϊόντων.

(Διαβάστε περισσότερα: Πέντε εφαρμογές Ιστού AI που πρέπει να δοκιμάσετε για αρχάριους και λάτρεις)

Πράγματι, οι επιστήμονες δεδομένων έχουν μεγάλη ζήτηση και ο τομέας αναμένεται να συνεχίσει την ανάπτυξή του τα επόμενα χρόνια. Καθώς οι επιχειρήσεις και οι οργανισμοί συλλέγουν όλο και περισσότερα δεδομένα, θα χρειαστούν επιστήμονες δεδομένων για να τους βοηθήσουν να κατανοήσουν όλα αυτά.

Εάν είστε παθιασμένοι με την επιστήμη των δεδομένων και είστε πρόθυμοι να εργαστείτε, τότε μπορείτε να έχετε μια επιτυχημένη καριέρα σε αυτόν τον τομέα. Οι επιστήμονες δεδομένων έχουν πραγματικό αντίκτυπο στον κόσμο και μπορείτε να γίνετε μέρος αυτού.

Είστε πρόθυμοι να χρησιμοποιήσετε δεδομένα για την επίλυση προβλημάτων του πραγματικού κόσμου; Έχετε μια ισχυρή βάση στα μαθηματικά, τη στατιστική και τον προγραμματισμό; Αν ναι, τότε μια καριέρα στην επιστήμη των δεδομένων μπορεί να είναι η ιδανική για εσάς.

Αυτό το άρθρο δημοσιεύεται στο BitPinas: Ξεκινήστε μια καριέρα AI: Βασικά διαδικτυακά μαθήματα για επίδοξους επιστήμονες δεδομένων

Αποποίηση ευθύνης: Τα άρθρα του BitPinas και το εξωτερικό του περιεχόμενο δεν αποτελούν οικονομικές συμβουλές. Η ομάδα χρησιμεύει για την παροχή ανεξάρτητων, αμερόληπτων ειδήσεων για την παροχή πληροφοριών για την κρυπτογράφηση των Φιλιππίνων και όχι μόνο.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Αυτοκίνητο / EVs, Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• BlockOffsets. Εκσυγχρονισμός της περιβαλλοντικής αντιστάθμισης ιδιοκτησίας. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://bitpinas.com/ai/unlock-career-ai-online-courses-data-scientist/