एआई करियर शुरू करें: इच्छुक डेटा वैज्ञानिकों के लिए आवश्यक ऑनलाइन पाठ्यक्रम | बिटपिनास

दुनिया भर में 10 सबसे अधिक भुगतान वाली एआई-संबंधित नौकरियों के बारे में हमारे लेख में, डेटा वैज्ञानिक $170,000.00 के औसत वार्षिक वेतन के साथ सूची में दूसरे स्थान पर हैं।

डेटा वैज्ञानिक एक पेशेवर होता है जो व्यवसायों को निर्णय लेने में मदद करने के लिए डेटा का उपयोग करता है। वे बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करने, विश्लेषण करने और व्याख्या करने के लिए गणितीय, सांख्यिकीय और प्रोग्रामिंग कौशल लागू करते हैं। वे अपने निष्कर्षों और अंतर्दृष्टि को स्पष्ट और सम्मोहक तरीके से प्रस्तुत करने के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों का भी उपयोग करते हैं।

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एआई उद्योग में डेटा वैज्ञानिकों की भूमिका और महत्व

मूल रूप से, डेटा विज्ञान एक ऐसा क्षेत्र है जो पैटर्न का पता लगाने, अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने और गणित और सांख्यिकी, प्रोग्रामिंग, एनालिटिक्स, एआई और यहां तक ​​​​कि मशीन लर्निंग का उपयोग करके निर्णय लेने में सक्षम होने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की जांच करने के लिए एल्गोरिदम, प्रक्रियाओं और प्रक्रियाओं का उपयोग करता है।

अंततः, डेटा विज्ञान एआई उद्योग में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है क्योंकि यह बड़ी मात्रा में डेटा के प्रसंस्करण, विश्लेषण और व्याख्या के साथ-साथ आवश्यक प्रासंगिक और सूचनात्मक डेटा का चयन करने में सहायता करता है। इसका उपयोग वैध स्रोतों से डेटा खोजने और निकालने और वेबसाइटों और अनुप्रयोगों में एकीकृत एआई टूल की सीखने की प्रक्रिया को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए भी किया जा सकता है। 

क्या आप मानते हैं कि भविष्य में डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आपके पास आवश्यक कौशल हैं?

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एआई करियर यात्रा शुरू करें: इच्छुक डेटा वैज्ञानिकों के लिए शीर्ष ऑनलाइन पाठ्यक्रम और सीखने के रास्ते

डेटा साइंस पाठ्यक्रम पेश करने वाले शीर्ष ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म

आज उपलब्ध ऑनलाइन प्लेटफार्मों में से, Coursera ऑनलाइन पाठ्यक्रम प्रदान करता है जिसके माध्यम से उपयोगकर्ता डेटा विज्ञान में डिग्री या पेशेवर प्रमाणपत्र अर्जित कर सकते हैं।

इसके अतिरिक्त, कौरसेरा "की पेशकश करता हैआईबीएम डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट" अवधि। इस पाठ्यक्रम से अपने शिक्षार्थियों को आईबीएम क्लाउड और वास्तविक दुनिया डेटा सेट का उपयोग करके पायथन, एसक्यूएल, डेटा विश्लेषण, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और मशीन लर्निंग सिखाकर डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग में उनके करियर को शुरू करने में मदद करने की उम्मीद है। हालाँकि यह मुफ़्त नहीं है, वित्तीय सहायता उन लोगों के लिए उपलब्ध है जो इसे वहन नहीं कर सकते।

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अन्त में, Udemy विभिन्न क्षेत्रों में डेटा विज्ञान से संबंधित कई ऑनलाइन पाठ्यक्रम और मॉड्यूल प्रदान करता है, जिनकी कीमतें ₱700.00 से ₱4000.00 तक होती हैं।

डेटा एनालिटिक्स, आर एंड डी, प्रशिक्षण और अपनाने के माध्यम से प्रोजेक्ट स्मार्टर फिलीपींस (SPARTA) के पास डेटा विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए सीखने के रास्ते भी हैं।

यह परियोजना फिलीपींस की विकास अकादमी, विज्ञान और प्रौद्योगिकी विभाग, दोस्त-पीसीआईईआरडी, और फिलीपींस की एनालिटिक्स एसोसिएशन द्वारा समर्थित है।

डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए व्यापक शिक्षण पथ

आमतौर पर, उच्च वेतन वाली नौकरियों के लिए उच्च गुणवत्ता वाले कर्मचारियों की आवश्यकता होती है; इस प्रकार, पर्याप्त रूप से प्रतिस्पर्धी होने और इस उद्योग में "शीर्ष स्तरीय" डेटा वैज्ञानिक बनने में सक्षम होने के लिए, यह बेहतर है:

प्रोग्रामिंग भाषाएँ सीखें। एआई और डेटा विज्ञान के लिए आमतौर पर उपयोग की जाने वाली एक या अधिक प्रोग्रामिंग भाषाओं, जैसे पायथन, आर, जावा और सी++ में प्रवीणता आवश्यक है। आपको उन पुस्तकालयों और ढाँचों से भी परिचित होना चाहिए जो AI और डेटा विज्ञान कार्यों का समर्थन करते हैं, जैसे कि TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas, और NumPy।

सांख्यिकी, गणित और समस्या-समाधान में ज्ञान प्राप्त करें। सांख्यिकी डेटा विज्ञान की नींव में से एक है, क्योंकि यह कंपनियों को डेटा को समझने, परिकल्पना परीक्षण करने, निष्कर्ष निकालने और भविष्यवाणियां करने में मदद करती है। आपको वास्तविक दुनिया के डेटा समाधान में उन्हें लागू करने में सक्षम होने के लिए बुनियादी गणितीय अवधारणाओं और आंकड़ों की विधियों, जैसे वर्णनात्मक सांख्यिकी, संभाव्यता, वितरण, नमूनाकरण, आत्मविश्वास अंतराल, परिकल्पना परीक्षण और प्रतिगमन को सीखने की आवश्यकता है। 

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डेटा संग्रहण और सफ़ाई के बारे में जानें. डेटा संग्रह के बाद, आपको यह समझना होगा कि विभिन्न स्रोतों से एकत्र किए गए डेटा को कैसे साफ़ और संग्रहीत किया जाए। डेटा क्लीनिंग त्रुटियों, विसंगतियों, आउटलेर्स, लापता मानों और यहां तक ​​कि दोहराव को हटाकर विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करने की प्रक्रिया है। 

डेटाबेस प्रबंधन सीखें. डेटा सफाई के बाद, आपको पता होना चाहिए कि डेटा में हेरफेर करने, बदलने और साफ करने के लिए पांडा और न्यूमपी जैसे पायथन पुस्तकालयों का उपयोग कैसे करें। आप ऐसे टूल का भी उपयोग कर सकते हैं जो बड़े डेटाबेस को संभालने में सक्षम हैं। 

मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में विशेषज्ञता विकसित करें। मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग डेटा साइंस की शाखाएं हैं जो निर्माण और प्रशिक्षण मॉडल से संबंधित हैं जो डेटा से सीख सकते हैं और भविष्यवाणियां या निर्णय ले सकते हैं। आपको इन शाखाओं के सिद्धांतों और तरीकों से परिचित होने की आवश्यकता है, जैसे पर्यवेक्षित शिक्षण, अनुपयोगी शिक्षण, सुदृढीकरण शिक्षण, तंत्रिका नेटवर्क, दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क, आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और कंप्यूटर दृष्टि।

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मास्टर डेटा विज़ुअलाइज़ेशन. आपको विज़ुअल टूल और तकनीकों का उपयोग करके डेटा विश्लेषण से अपने निष्कर्षों और अंतर्दृष्टि को संप्रेषित करने में सक्षम होना चाहिए। आपको टेबल्यू, मैटप्लोटलिब, सीबॉर्न और प्लॉटली जैसे टूल का उपयोग करके इंटरैक्टिव डैशबोर्ड और चार्ट बनाने में भी सक्षम होना चाहिए।

समुदाय के साथ जुड़ें। एआई में डेटा साइंस एक तेज़ गति वाला उद्योग है। इस प्रकार, नवीनतम विकास से अपडेट रहने के लिए समुदाय में अन्य डेटा वैज्ञानिकों से जुड़ना एक जीत की स्थिति है। आप उनके अनुभवों से भी सीख सकते हैं, सुझाव और सलाह प्राप्त कर सकते हैं और उन लोगों से जुड़ सकते हैं जिनके साथ आप काम कर सकते हैं। 

एक बार जब आप इनमें से लगभग सभी युक्तियाँ अपना लेते हैं, तो आप आश्वस्त हो सकते हैं और निश्चित रूप से अपने आप को "शीर्ष स्तरीय डेटा वैज्ञानिक" कह सकते हैं।

एआई में डेटा वैज्ञानिकों के लिए भविष्य की नौकरी की संभावनाएं

एआई उद्योग में डेटा विज्ञान का अनुप्रयोग वास्तव में शक्तिशाली और उपयोगी है। वास्तव में, कई डेटा वैज्ञानिक आज एआई टूल के निर्माता और नवप्रवर्तक के रूप में जाने जाते हैं, जिनमें डीप लर्निंग.एआई के संस्थापक एंड्रयू एनजी भी शामिल हैं; फ़ेई-फ़ेई ली, AI4ALL आंदोलन के संस्थापक; टेस्ला में एआई के वरिष्ठ निदेशक आंद्रेज कारपैथी; और यान लेकुन, फेसबुक के मुख्य एआई वैज्ञानिक। 

यह क्षेत्र भी बहुमुखी है; डेटा वैज्ञानिक फ्रीलांसर, सलाहकार, विश्लेषक, शोधकर्ता और यहां तक ​​कि उत्पाद विकास प्रक्रिया के पर्यवेक्षक भी हो सकते हैं।

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दरअसल, डेटा वैज्ञानिकों की मांग बहुत अधिक है और आने वाले वर्षों में इस क्षेत्र की वृद्धि जारी रहने की उम्मीद है। जैसे-जैसे व्यवसाय और संगठन अधिक से अधिक डेटा एकत्र करते हैं, उन्हें इसे समझने में मदद करने के लिए डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता होगी।

यदि आप डेटा साइंस के प्रति जुनूनी हैं और काम करने के इच्छुक हैं, तो आप इस क्षेत्र में एक सफल करियर बना सकते हैं। डेटा वैज्ञानिक दुनिया पर वास्तविक प्रभाव डाल रहे हैं, और आप इसका हिस्सा बन सकते हैं।

क्या आप वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए डेटा का उपयोग करने के लिए उत्सुक हैं? क्या आपके पास गणित, सांख्यिकी और प्रोग्रामिंग में मजबूत आधार है? यदि हां, तो डेटा साइंस में करियर आपके लिए बिल्कुल उपयुक्त हो सकता है।

यह लेख बिटपिनस पर प्रकाशित हुआ है: एआई करियर शुरू करें: इच्छुक डेटा वैज्ञानिकों के लिए आवश्यक ऑनलाइन पाठ्यक्रम

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