Lancez-vous dans une carrière en intelligence artificielle : cours en ligne essentiels pour les aspirants scientifiques des données | BitPinas

Dans notre article sur les 10 emplois liés à l'IA les mieux rémunérés dans le monde, les scientifiques des données se sont classés au deuxième rang sur la liste, avec un salaire annuel moyen de 170,000.00 XNUMX $.

Un data scientist est un professionnel qui utilise les données pour aider les entreprises à prendre des décisions. Ils appliquent des compétences mathématiques, statistiques et de programmation pour collecter, analyser et interpréter de grandes quantités de données. Ils utilisent également des techniques de visualisation de données pour présenter leurs conclusions et leurs idées de manière claire et convaincante.

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Le rôle et l'importance des scientifiques des données dans l'industrie de l'IA

Fondamentalement, la science des données est un domaine qui utilise des algorithmes, des procédures et des processus pour examiner de grandes quantités de données afin de pouvoir détecter des modèles, générer des informations et prendre des décisions en utilisant les mathématiques et les statistiques, la programmation, l'analyse, l'IA et même l'apprentissage automatique.

En fin de compte, la science des données joue un rôle important dans l'industrie de l'IA car elle facilite le traitement, l'analyse et l'interprétation de grandes quantités de données, ainsi que la sélection des données pertinentes et informatives nécessaires. Il peut également être utilisé pour trouver et extraire des données de sources légitimes et contribuer à améliorer le processus d'apprentissage des outils d'IA intégrés aux sites Web et aux applications. 

Pensez-vous posséder les compétences nécessaires pour devenir un futur data scientist ?

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Embarquez pour une carrière dans l'IA : meilleurs cours en ligne et parcours d'apprentissage pour les aspirants scientifiques des données

Principales plateformes en ligne proposant des cours de science des données

Parmi les plateformes en ligne disponibles aujourd'hui, Coursera propose des cours en ligne grâce auxquels les utilisateurs peuvent obtenir un diplôme ou un certificat professionnel en science des données.

De plus, Coursera propose le "Certificat IBM Data Science Professional" cours. Le cours devrait aider ses apprenants à démarrer leur carrière dans la science des données et l'apprentissage automatique en leur enseignant Python, SQL, l'analyse de données, la visualisation de données et l'apprentissage automatique à l'aide d'IBM Cloud et d'ensembles de données du monde réel. Bien qu'elle ne soit pas gratuite, une aide financière est disponible pour ceux qui n'en ont pas les moyens.

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Enfin, le Udemy propose de nombreux cours et modules en ligne liés à la science des données dans divers domaines, avec des prix allant de 700.00 ₱ à 4000.00 ₱.

Project Smarter Philippines grâce à l'analyse de données, à la R&D, à la formation et à l'adoption (SPARTA) a également des parcours d'apprentissage pour devenir analyste de données et scientifique de données.

Le projet est soutenu par la Development Academy of the Philippines, Department of Science and Technology, DOST-PCIEERD et Analytics Association of the Philippines.

Parcours d'apprentissage complets pour devenir un scientifique des données

En règle générale, les emplois bien rémunérés nécessitent des employés de haute qualité; ainsi, pour pouvoir être suffisamment compétitif et être le data scientist « de premier plan » dans cette industrie, il vaut mieux :

Apprendre les langages de programmation. La maîtrise d'un ou plusieurs langages de programmation couramment utilisés pour l'IA et la science des données, tels que Python, R, Java et C++, est essentielle. Vous devez également connaître les bibliothèques et les frameworks qui prennent en charge les tâches d'IA et de science des données, telles que TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas et NumPy.

Acquérir des connaissances en statistiques, en mathématiques et en résolution de problèmes. Les statistiques sont l'un des fondements de la science des données, car elles aident les entreprises à comprendre les données, à effectuer des tests d'hypothèses, à tirer des conclusions et à faire des prédictions. Vous devez apprendre les concepts mathématiques de base et les méthodes statistiques, telles que les statistiques descriptives, les probabilités, les distributions, l'échantillonnage, les intervalles de confiance, les tests d'hypothèses et la régression, pour pouvoir les appliquer à la résolution de données réelles. 

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En savoir plus sur la collecte et le nettoyage des données. Après la collecte des données, vous devez comprendre comment nettoyer et stocker les données recueillies à partir de diverses sources. Le nettoyage des données est le processus de préparation des données pour l'analyse en supprimant les erreurs, les incohérences, les valeurs aberrantes, les valeurs manquantes et même les doublons. 

Apprendre la gestion de bases de données. Après le nettoyage des données, vous devez savoir comment utiliser les bibliothèques Python telles que Pandas et NumPy pour manipuler, transformer et nettoyer les données. Vous pouvez également utiliser des outils capables de gérer de grandes bases de données. 

Développer une expertise en machine learning et deep learning. L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont les branches de la science des données qui traitent de la construction et de la formation de modèles capables d'apprendre à partir des données et de faire des prédictions ou des décisions. Vous devez être familiarisé avec les principes et les méthodes de ces branches, telles que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage par renforcement, les réseaux de neurones, les réseaux de neurones convolutionnels, les réseaux de neurones récurrents, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur.

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Visualisation des données de base. Vous devez être capable de communiquer vos résultats et vos idées à partir de l'analyse de données à l'aide d'outils et de techniques visuels. Vous devez également être en mesure de créer des tableaux de bord et des graphiques interactifs à l'aide d'outils tels que Tableau, Matplotlib, Seaborn et Plotly.

S'engager avec la communauté. La science des données dans l'IA est une industrie en évolution rapide. Ainsi, se connecter à d'autres data scientists de la communauté est une situation gagnant-gagnant pour rester à jour avec les derniers développements. Vous pouvez également apprendre de leurs expériences, recevoir des astuces et des conseils et entrer en contact avec ceux avec qui vous pouvez travailler. 

Une fois que vous avez suivi la quasi-totalité de ces conseils, vous pouvez être confiant et vous appeler sûrement un "scientifique des données de premier plan".

Perspectives d'emploi futures pour les scientifiques des données en IA

L'application de la science des données dans l'industrie de l'IA est en effet puissante et utile. En fait, de nombreux scientifiques des données sont connus aujourd'hui pour être des créateurs et des innovateurs d'outils d'IA, notamment Andrew Ng, le fondateur de deeplearning.ai ; Fei-Fei Li, le fondateur du mouvement AI4ALL ; Andrej Karpathy, directeur principal de l'IA chez Tesla ; et Yann LeCun, scientifique en chef de l'IA chez Facebook. 

Le domaine est également polyvalent; Les scientifiques des données peuvent être des indépendants, des consultants, des analystes, des chercheurs et même des superviseurs du processus de développement de produits.

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En effet, les data scientists sont très demandés, et le domaine devrait poursuivre sa croissance dans les années à venir. Alors que les entreprises et les organisations collectent de plus en plus de données, elles auront besoin de data scientists pour les aider à comprendre tout cela.

Si vous êtes passionné par la science des données et que vous êtes prêt à vous mettre au travail, vous pouvez avoir une carrière réussie dans ce domaine. Les scientifiques des données ont un impact réel sur le monde, et vous pouvez en faire partie.

Êtes-vous impatient d'utiliser les données pour résoudre des problèmes réels ? Avez-vous de solides bases en mathématiques, en statistiques et en programmation ? Si tel est le cas, une carrière en science des données pourrait vous convenir parfaitement.

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