Kezdjen MI-karrierbe: Alapvető online tanfolyamok feltörekvő adattudósok számára | BitPinas

A világ 10 legjobban fizető mesterséges intelligenciával kapcsolatos állásáról szóló cikkünkben az adatkutatók a második helyen álltak a listán 170,000.00 XNUMX dolláros átlagos éves fizetéssel.

Az adattudós olyan szakember, aki az adatok segítségével segíti a vállalkozásokat döntéshozatalban. Matematikai, statisztikai és programozási ismereteket alkalmaznak nagy mennyiségű adat összegyűjtésére, elemzésére és értelmezésére. Adatvizualizációs technikákat is használnak, hogy világosan és meggyőzően mutassák be megállapításaikat és meglátásaikat.

(Olvass tovább: Pénzkeresés a ChatGPT-vel – Bevált módszerek online bevételszerzésre)

Az adattudósok szerepe és jelentősége az AI-iparban

Alapvetően az adattudomány egy olyan terület, amely algoritmusokat, eljárásokat és folyamatokat használ nagy mennyiségű adat vizsgálatára, hogy képes legyen a minták kimutatására, betekintést generálni, és döntéseket hozzon matematika és statisztika, programozás, elemzés, mesterséges intelligencia, sőt gépi tanulás segítségével.

Végső soron az adattudomány jelentős szerepet játszik az AI-iparban, mivel segíti a nagy mennyiségű adat feldolgozását, elemzését és értelmezését, valamint a szükséges releváns és informatív adatok kiválasztását. Használható továbbá adatok keresésére és kinyerésére legitim forrásokból, valamint segít javítani a webhelyekbe és alkalmazásokba integrált AI-eszközök tanulási folyamatát. 

Úgy gondolja, hogy rendelkezik a szükséges készségekkel ahhoz, hogy a jövőben adattudós lehessen?

(Olvass tovább: 10 legjobban fizető mesterséges intelligencia állás: Átfogó útmutató)

Induljon el egy mesterséges intelligencia karrierútjára: A legjobb online tanfolyamok és tanulási utak a törekvő adattudósok számára

Adattudományi kurzusokat kínáló legjobb online platformok

A ma elérhető online platformok közül Coursera online tanfolyamokat biztosít, amelyeken keresztül a felhasználók adattudományi diplomát vagy szakmai bizonyítványt szerezhetnek.

Ezenkívül a Coursera a "IBM Data Science Professional tanúsítvány" tanfolyam. A kurzus várhatóan segít a tanulóknak abban, hogy beindítsák pályafutásukat az adattudomány és a gépi tanulás terén azáltal, hogy Pythont, SQL-t, adatelemzést, adatvizualizációt és gépi tanulást tanítanak nekik az IBM Cloud és a valós adatkészletek használatával. Bár nem ingyenes, de a pénzbeli támogatás elérhető azok számára, akik nem engedhetik meg maguknak.

(Olvass tovább: A legjobb 6 ingyenes AI tanfolyam: Útmutató a készségfejlesztéshez 2023-ban)

Végül, Udemy számos online tanfolyamot és modult kínál az adattudományhoz különféle területeken, ára 700.00 és 4000.00 ₱ között mozog.

Intelligensebb Fülöp-szigetek tervezése adatelemzésen, kutatás-fejlesztésen, képzésen és örökbefogadáson keresztül (SPÁRTA) is megvan a tanulási útja ahhoz, hogy adatelemzővé és adattudóssá váljon.

A projektet a Fülöp-szigeteki Fejlesztési Akadémia, a Tudományos és Technológiai Tanszék, a DOST-PCIEERD és a Fülöp-szigeteki Analytics Szövetség támogatja.

Átfogó tanulási utak adattudóssá váláshoz

A jól fizetett munkákhoz jellemzően jó minőségű alkalmazottak szükségesek; így ahhoz, hogy elég versenyképesek legyünk, és a „legfelső szintű” adattudósok legyünk ebben az iparágban, jobb, ha:

Tanuljon programozási nyelveket. Elengedhetetlen egy vagy több, a mesterséges intelligencia és az adattudomány számára általánosan használt programozási nyelvek (például Python, R, Java és C++) ismerete. Ismernie kell az AI és adattudományi feladatokat támogató könyvtárakat és keretrendszereket is, mint például a TensorFlow, a PyTorch, a Scikit-learn, a Pandas és a NumPy.

Sajátítson el ismereteket a statisztika, a matematika és a problémamegoldás területén. A statisztika az adattudomány egyik alapja, mivel segít a cégeknek megérteni az adatokat, hipotézisvizsgálatot végezni, következtetéseket levonni és előrejelzéseket tenni. Meg kell tanulnia a statisztika alapvető matematikai fogalmait és módszereit, mint például a leíró statisztika, a valószínűség, az eloszlások, a mintavétel, a konfidenciaintervallumok, a hipotézisvizsgálat és a regresszió, hogy ezeket a valós adatmegoldásban alkalmazni tudja. 

(Olvass tovább: Hogyan legyünk gyors mérnökök és mesteri AI-beszélgetések)

Ismerje meg az adatgyűjtést és a tisztítást. Az adatgyűjtés után meg kell értenie, hogyan tisztíthatja és tárolhatja a különböző forrásokból gyűjtött adatokat. Az adattisztítás az adatok elemzésre való előkészítésének folyamata a hibák, következetlenségek, kiugró értékek, hiányzó értékek és akár ismétlődések eltávolításával. 

Tanulja meg az adatbáziskezelést. Az adatok tisztítása után tudnia kell, hogyan használhatja a Python-könyvtárakat, például a Pandas-t és a NumPy-t az adatok manipulálására, átalakítására és tisztítására. Használhat olyan eszközöket is, amelyek képesek nagy adatbázisok kezelésére. 

Fejleszteni kell a gépi tanulással és a mély tanulással kapcsolatos szakértelmet. A gépi tanulás és a mély tanulás az adattudomány azon ágai, amelyek olyan modellek felépítésével és betanításával foglalkoznak, amelyek képesek tanulni az adatokból, és előrejelzéseket vagy döntéseket hozhatnak. Ismernie kell ezen ágak alapelveit és módszereit, mint például a felügyelt tanulás, a felügyelet nélküli tanulás, a megerősített tanulás, a neurális hálózatok, a konvolúciós neurális hálózatok, a visszatérő neurális hálózatok, a természetes nyelvi feldolgozás és a számítógépes látás.

(Olvass tovább: Hogyan legyünk gyors mérnökök és mesteri AI-beszélgetések)

Törzsadatok megjelenítése. Képesnek kell lennie arra, hogy vizuális eszközök és technikák segítségével közölje az adatok elemzéséből származó megállapításait és meglátásait. Ezenkívül képesnek kell lennie interaktív irányítópultok és diagramok létrehozására olyan eszközökkel, mint a Tableau, Matplotlib, Seaborn és Plotly.

Vegyen részt a közösséggel. A mesterséges intelligencia adattudománya egy gyors ütemű iparág. Így a közösség más adattudósaival való kapcsolatfelvétel mindenki számára előnyös, ha mindig naprakész marad a legújabb fejleményekről. Tanulhat a tapasztalataikból, tippeket és tanácsokat kaphat, és kapcsolatba léphet azokkal, akikkel együtt dolgozhat. 

Ha ezeknek a tippeknek majdnem mindegyikét megtette, magabiztos lehet, és minden bizonnyal „első szintű adattudósnak” nevezheti magát.

A mesterséges intelligencia területén dolgozó adattudósok jövőbeli álláslehetőségei

Az adattudomány alkalmazása az AI-iparban valóban hatékony és hasznos. Valójában ma sok adattudósról ismert, hogy mesterséges intelligencia eszközök építői és megújítói, köztük Andrew Ng, a deeplearning.ai alapítója; Fei-Fei Li, az AI4ALL mozgalom alapítója; Andrej Karpathy, a Tesla mesterséges intelligenciáért felelős vezető igazgatója; és Yann LeCun, a Facebook vezető mesterséges intelligencia tudósa. 

A terület is sokoldalú; Az adattudósok lehetnek szabadúszók, tanácsadók, elemzők, kutatók és akár a termékfejlesztési folyamat felügyelői is.

(Olvass tovább: Öt kihagyhatatlan AI webalkalmazás kezdőknek és rajongóknak)

Az adatkutatókra valóban nagy a kereslet, és a terület várhatóan tovább fog növekedni a következő években. Ahogy a vállalkozások és szervezetek egyre több adatot gyűjtenek, adattudósokra lesz szükségük, hogy segítsenek nekik megérteni mindezt.

Ha szenvedélyesen rajong az adattudományért, és hajlandó belefektetni a munkába, akkor sikeres karriert futhat be ezen a területen. Az adattudósok valódi hatást gyakorolnak a világra, és te is részese lehetsz ennek.

Szívesen használja az adatokat a valós problémák megoldására? Erős alapokkal rendelkezik a matematika, a statisztika és a programozás terén? Ha igen, akkor az adattudományi karrier tökéletes lehet az Ön számára.

Ez a cikk a BitPinas webhelyen jelent meg: Kezdjen MI-karrierbe: Alapvető online tanfolyamok törekvő adattudósok számára

Jogi nyilatkozat: A BitPinas cikkei és külső tartalmai nem pénzügyi tanácsok. A csapat független, elfogulatlan híreket közvetít, hogy információkat nyújtson a Fülöp-szigeteki titkosításhoz és azon túl.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Autóipar / elektromos járművek, Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• BlockOffsets. A környezetvédelmi ellentételezési tulajdon korszerűsítése. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://bitpinas.com/ai/unlock-career-ai-online-courses-data-scientist/