شروع به کار در هوش مصنوعی: دوره های آنلاین ضروری برای دانشمندان مشتاق داده | BitPinas

در مقاله ما در مورد 10 شغل مرتبط با هوش مصنوعی در سراسر جهان، دانشمندان داده با میانگین حقوق سالانه 170,000.00 دلار در رتبه دوم لیست قرار گرفتند.

دانشمند داده حرفه ای است که از داده ها برای کمک به کسب و کارها در تصمیم گیری استفاده می کند. آنها از مهارت های ریاضی، آماری و برنامه نویسی برای جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی داده استفاده می کنند. آنها همچنین از تکنیک های تجسم داده ها برای ارائه یافته ها و بینش خود به شیوه ای واضح و قانع کننده استفاده می کنند.

(بیشتر بخوانید: چگونه با ChatGPT درآمد کسب کنیم - راه های اثبات شده برای ایجاد درآمد آنلاین)

نقش و اهمیت دانشمندان داده در صنعت هوش مصنوعی

اساساً علم داده رشته‌ای است که از الگوریتم‌ها، رویه‌ها و فرآیندها برای بررسی مقادیر زیادی داده استفاده می‌کند تا بتواند الگوها را شناسایی کند، بینش ایجاد کند و با استفاده از ریاضیات و آمار، برنامه‌نویسی، تجزیه و تحلیل، هوش مصنوعی و حتی یادگیری ماشین تصمیم‌گیری کند.

در نهایت، علم داده نقش مهمی در صنعت هوش مصنوعی ایفا می کند زیرا به پردازش، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده ها و همچنین انتخاب داده های مرتبط و آموزنده مورد نیاز کمک می کند. همچنین می توان از آن برای یافتن و استخراج داده ها از منابع قانونی استفاده کرد و به بهبود فرآیند یادگیری ابزارهای هوش مصنوعی ادغام شده در وب سایت ها و برنامه ها کمک کرد. 

آیا فکر می کنید که مهارت های لازم برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده در آینده را دارید؟

(بیشتر بخوانید: 10 شغل پردرآمد با هوش مصنوعی: راهنمای جامع)

شروع یک سفر شغلی هوش مصنوعی: دوره های آنلاین برتر و مسیرهای یادگیری برای دانشمندان مشتاق داده

پلتفرم های آنلاین برتر ارائه دهنده دوره های علوم داده

در میان پلتفرم های آنلاین موجود امروز، Coursera دوره های آنلاین را ارائه می دهد که از طریق آن کاربران می توانند مدرک یا گواهینامه حرفه ای در علم داده کسب کنند.

علاوه بر این، Coursera ارائه می دهد "گواهینامه حرفه ای IBM Data Science" دوره. انتظار می‌رود این دوره با آموزش پایتون، SQL، تجزیه و تحلیل داده‌ها، تجسم داده‌ها و یادگیری ماشینی با استفاده از IBM Cloud و مجموعه داده‌های دنیای واقعی، به زبان‌آموزان کمک کند تا حرفه خود را در علم داده و یادگیری ماشین شروع کنند. اگرچه رایگان نیست، اما کمک های مالی برای کسانی که توانایی پرداخت آن را ندارند در دسترس است.

(بیشتر بخوانید: 6 دوره رایگان برتر در زمینه هوش مصنوعی: راهنمای شما برای ارتقاء مهارت در سال 2023)

در نهایت، Udemy دوره‌ها و ماژول‌های آنلاین متعدد مرتبط با علم داده در زمینه‌های مختلف را با قیمت‌های 700.00 تا 4000.00 پوند ارائه می‌دهد.

پروژه هوشمندتر فیلیپین از طریق تجزیه و تحلیل داده، تحقیق و توسعه، آموزش و پذیرش (اسپارتا) همچنین دارای مسیرهای یادگیری برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده و دانشمند داده است.

این پروژه توسط آکادمی توسعه فیلیپین، دپارتمان علم و فناوری، DOST-PCIEERD و انجمن تجزیه و تحلیل فیلیپین پشتیبانی می شود.

مسیرهای یادگیری جامع برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده

به طور معمول، مشاغل پردرآمد به کارکنان با کیفیت بالا نیاز دارند. بنابراین، برای اینکه بتوانید به اندازه کافی رقابتی باشید و دانشمند داده "بالاترین" در این صنعت باشید، بهتر است:

زبان های برنامه نویسی را یاد بگیرید. تسلط به یک یا چند زبان برنامه نویسی که معمولاً برای هوش مصنوعی و علوم داده استفاده می شود، مانند پایتون، R، جاوا و C++ ضروری است. همچنین باید با کتابخانه ها و چارچوب هایی که از وظایف هوش مصنوعی و علوم داده پشتیبانی می کنند، مانند TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn، Pandas و NumPy آشنا باشید.

کسب دانش در آمار، ریاضی و حل مسئله. آمار یکی از پایه‌های علم داده است، زیرا به شرکت‌ها کمک می‌کند تا داده‌ها را درک کنند، آزمایش فرضیه‌ها را انجام دهند، استنتاج کنند و پیش‌بینی کنند. شما باید مفاهیم و روش های ریاضی اولیه آمار مانند آمار توصیفی، احتمال، توزیع، نمونه گیری، فواصل اطمینان، آزمون فرضیه و رگرسیون را بیاموزید تا بتوانید آنها را در حل داده های دنیای واقعی به کار ببرید. 

(بیشتر بخوانید: چگونه یک مهندس سریع و استاد مکالمات هوش مصنوعی باشیم)

درباره جمع آوری و تمیز کردن داده ها بیاموزید. پس از جمع آوری داده ها، باید نحوه پاکسازی و ذخیره داده های جمع آوری شده از منابع مختلف را بدانید. پاکسازی داده‌ها فرآیند آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل با حذف خطاها، ناسازگاری‌ها، نقاط پرت، مقادیر از دست رفته و حتی موارد تکراری است. 

مدیریت پایگاه داده را یاد بگیرید پس از پاکسازی داده ها، باید بدانید که چگونه از کتابخانه های پایتون مانند Pandas و NumPy برای دستکاری، تبدیل و پاکسازی داده ها استفاده کنید. همچنین می توانید از ابزارهایی استفاده کنید که قادر به مدیریت پایگاه داده های بزرگ هستند. 

توسعه تخصص در یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق. یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق شاخه‌هایی از علم داده هستند که با ساخت و آموزش مدل‌هایی سروکار دارند که می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و پیش‌بینی یا تصمیم بگیرند. شما باید با اصول و روش های این شاخه ها مانند یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری تقویتی، شبکه های عصبی، شبکه های عصبی کانولوشنال، شبکه های عصبی تکراری، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتری آشنا باشید.

(بیشتر بخوانید: چگونه یک مهندس سریع و استاد مکالمات هوش مصنوعی باشیم)

استاد تجسم داده ها شما باید بتوانید یافته ها و بینش خود را از تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از ابزارها و تکنیک های بصری به اشتراک بگذارید. همچنین باید بتوانید داشبوردها و نمودارهای تعاملی را با استفاده از ابزارهایی مانند Tableau، Matplotlib، Seaborn و Plotly ایجاد کنید.

با جامعه درگیر شوید. علم داده در هوش مصنوعی یک صنعت سریع است. بنابراین، اتصال به سایر دانشمندان داده در جامعه یک موقعیت برد-برد برای به‌روز ماندن از آخرین پیشرفت‌ها است. شما همچنین می توانید از تجربیات آنها بیاموزید، نکات و توصیه ها را دریافت کنید و با کسانی که می توانید با آنها کار کنید ارتباط برقرار کنید. 

هنگامی که تقریباً همه این نکات را انجام دادید، می توانید اعتماد به نفس داشته باشید و مطمئناً خود را یک "دانشمند داده سطح بالا" بنامید.

چشم انداز شغلی آینده برای دانشمندان داده در هوش مصنوعی

کاربرد علم داده در صنعت هوش مصنوعی واقعا قدرتمند و مفید است. در واقع، امروزه بسیاری از دانشمندان داده به عنوان سازنده و مبتکر ابزارهای هوش مصنوعی شناخته می شوند، از جمله اندرو نگ، بنیانگذار deeplearning.ai. Fei-Fei Li، بنیانگذار جنبش AI4ALL؛ آندری کارپاتی، مدیر ارشد هوش مصنوعی در تسلا؛ و Yann LeCun، دانشمند ارشد هوش مصنوعی در فیس بوک. 

این زمینه نیز همه کاره است. دانشمندان داده می توانند فریلنسرها، مشاوران، تحلیلگران، محققین و حتی ناظران فرآیند توسعه محصول باشند.

(بیشتر بخوانید: پنج برنامه وب هوش مصنوعی که باید برای مبتدیان و علاقه مندان امتحان شود)

در واقع، دانشمندان داده تقاضای زیادی دارند و انتظار می‌رود این رشته در سال‌های آینده به رشد خود ادامه دهد. از آنجایی که کسب‌وکارها و سازمان‌ها داده‌های بیشتری را جمع‌آوری می‌کنند، به دانشمندان داده نیاز خواهند داشت تا به آنها کمک کنند تا همه آن را درک کنند.

اگر به علم داده علاقه دارید و مایل به کار هستید، می توانید در این زمینه شغلی موفق داشته باشید. دانشمندان داده در حال ایجاد تأثیر واقعی بر جهان هستند و شما می توانید بخشی از آن باشید.

آیا مشتاق استفاده از داده ها برای حل مشکلات دنیای واقعی هستید؟ آیا پایه محکمی در ریاضیات، آمار و برنامه نویسی دارید؟ اگر چنین است، پس حرفه ای در علم داده ممکن است برای شما مناسب باشد.

این مقاله در BitPinas منتشر شده است: شروع به کار در هوش مصنوعی: دوره های آنلاین ضروری برای دانشمندان مشتاق داده

سلب مسئولیت: مقالات BitPinas و محتوای خارجی آن توصیه مالی نیستند. این تیم در خدمت ارائه اخبار مستقل و بی طرفانه برای ارائه اطلاعات برای فیلیپین-کریپتو و فراتر از آن است.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. خودرو / خودروهای الکتریکی، کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• BlockOffsets. نوسازی مالکیت افست زیست محیطی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://bitpinas.com/ai/unlock-career-ai-online-courses-data-scientist/