Intraprendi una carriera nell'IA: corsi online essenziali per aspiranti data scientist | BitPinas

Nel nostro articolo sui 10 lavori correlati all'IA più remunerativi in ​​tutto il mondo, i data scientist si sono classificati al secondo posto nell'elenco, con uno stipendio medio annuo di $ 170,000.00.

Un data scientist è un professionista che utilizza i dati per aiutare le aziende a prendere decisioni. Applicano abilità matematiche, statistiche e di programmazione per raccogliere, analizzare e interpretare grandi quantità di dati. Usano anche tecniche di visualizzazione dei dati per presentare le loro scoperte e intuizioni in modo chiaro e convincente.

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Il ruolo e l'importanza dei data scientist nel settore dell'intelligenza artificiale

Fondamentalmente, la scienza dei dati è un campo che utilizza algoritmi, procedure e processi per esaminare grandi quantità di dati per essere in grado di rilevare modelli, generare approfondimenti e prendere decisioni utilizzando matematica e statistica, programmazione, analisi, intelligenza artificiale e persino apprendimento automatico.

In definitiva, la scienza dei dati svolge un ruolo significativo nel settore dell'IA in quanto aiuta nell'elaborazione, nell'analisi e nell'interpretazione di grandi quantità di dati, nonché nella selezione dei dati pertinenti e informativi necessari. Può anche essere utilizzato per trovare ed estrarre dati da fonti legittime e contribuire a migliorare il processo di apprendimento degli strumenti di intelligenza artificiale integrati in siti Web e applicazioni. 

Ritieni di possedere le competenze necessarie per diventare un data scientist in futuro?

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Intraprendi un viaggio professionale nell'IA: i migliori corsi online e percorsi di apprendimento per aspiranti data scientist

Le migliori piattaforme online che offrono corsi di scienza dei dati

Tra le piattaforme online oggi disponibili, Coursera fornisce corsi online attraverso i quali gli utenti possono ottenere una laurea o un certificato professionale in scienza dei dati.

Inoltre, Coursera offre il "Certificato IBM Data Science Professional" corso. Il corso dovrebbe aiutare i suoi studenti a dare il via alla loro carriera nella scienza dei dati e nell'apprendimento automatico insegnando loro Python, SQL, analisi dei dati, visualizzazione dei dati e apprendimento automatico utilizzando IBM Cloud e set di dati del mondo reale. Sebbene non sia gratuito, è disponibile un aiuto finanziario per coloro che non possono permetterselo.

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Infine, Udemy offre numerosi corsi e moduli online relativi alla scienza dei dati in vari campi, con prezzi che vanno da ₱ 700.00 a ₱ 4000.00.

Project Smarter Philippines attraverso analisi dei dati, ricerca e sviluppo, formazione e adozione (SPARTA) ha anche percorsi di apprendimento per diventare un analista di dati e uno scienziato di dati.

Il progetto è supportato dalla Development Academy of the Philippines, Department of Science and Technology, DOST-PCIEERD e Analytics Association of the Philippines.

Percorsi di apprendimento completi per diventare un data scientist

In genere, i lavori ben pagati richiedono dipendenti di alta qualità; quindi, per essere sufficientemente competitivi ed essere il data scientist di "alto livello" in questo settore, è meglio:

Impara i linguaggi di programmazione. È essenziale la competenza in uno o più linguaggi di programmazione comunemente utilizzati per l'intelligenza artificiale e la scienza dei dati, come Python, R, Java e C++. Devi anche avere familiarità con le librerie e i framework che supportano le attività di intelligenza artificiale e data science, come TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas e NumPy.

Acquisire conoscenze in statistica, matematica e risoluzione di problemi. La statistica è uno dei fondamenti della scienza dei dati, poiché aiuta le aziende a comprendere i dati, eseguire test di ipotesi, trarre inferenze e fare previsioni. È necessario apprendere i concetti e i metodi matematici di base della statistica, come statistiche descrittive, probabilità, distribuzioni, campionamento, intervalli di confidenza, test di ipotesi e regressione, per poterli applicare alla risoluzione dei dati del mondo reale. 

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Ulteriori informazioni sulla raccolta e la pulizia dei dati. Dopo la raccolta dei dati, è necessario comprendere come pulire e archiviare i dati raccolti da varie fonti. La pulizia dei dati è il processo di preparazione dei dati per l'analisi rimuovendo errori, incoerenze, valori anomali, valori mancanti e persino duplicati. 

Impara la gestione del database. Dopo la pulizia dei dati, dovresti sapere come utilizzare le librerie Python come Pandas e NumPy per manipolare, trasformare e pulire i dati. Potresti anche utilizzare strumenti in grado di gestire database di grandi dimensioni. 

Sviluppa competenze in machine learning e deep learning. L'apprendimento automatico e il deep learning sono le branche della scienza dei dati che si occupano della creazione e dell'addestramento di modelli in grado di apprendere dai dati e fare previsioni o decisioni. Devi avere familiarità con i principi e i metodi di questi rami, come l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato, l'apprendimento per rinforzo, le reti neurali, le reti neurali convoluzionali, le reti neurali ricorrenti, l'elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale.

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Visualizzazione dei dati anagrafici. Dovresti essere in grado di comunicare le tue scoperte e intuizioni dall'analisi dei dati utilizzando strumenti e tecniche visivi. Devi anche essere in grado di creare dashboard e grafici interattivi utilizzando strumenti come Tableau, Matplotlib, Seaborn e Plotly.

Impegnarsi con la comunità. La scienza dei dati nell'IA è un settore frenetico. Pertanto, connettersi ad altri data scientist nella comunità è una situazione vantaggiosa per tutti per rimanere aggiornati con gli ultimi sviluppi. Puoi anche imparare dalle loro esperienze, ricevere suggerimenti e consigli e connetterti con coloro con cui puoi lavorare. 

Dopo aver seguito quasi tutti questi suggerimenti, puoi essere fiducioso e sicuramente definirti un "data scientist di alto livello".

Prospettive di lavoro future per i data scientist nell'IA

L'applicazione della scienza dei dati nel settore dell'IA è davvero potente e utile. In effetti, molti data scientist sono noti oggi per essere costruttori e innovatori di strumenti di intelligenza artificiale, tra cui Andrew Ng, il fondatore di deeplearning.ai; Fei-Fei Li, il fondatore del movimento AI4ALL; Andrej Karpathy, direttore senior per l'intelligenza artificiale di Tesla; e Yann LeCun, il capo scienziato AI di Facebook. 

Il campo è anche versatile; i data scientist potrebbero essere liberi professionisti, consulenti, analisti, ricercatori e persino supervisori del processo di sviluppo del prodotto.

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In effetti, i data scientist sono molto richiesti e si prevede che il settore continuerà la sua crescita nei prossimi anni. Man mano che le aziende e le organizzazioni raccolgono sempre più dati, avranno bisogno di data scientist per aiutarli a dare un senso a tutto ciò.

Se sei appassionato di scienza dei dati e sei disposto a metterti al lavoro, allora puoi avere una carriera di successo in questo campo. I data scientist stanno avendo un impatto reale sul mondo e tu puoi farne parte.

Sei ansioso di utilizzare i dati per risolvere i problemi del mondo reale? Hai una solida base in matematica, statistica e programmazione? Se è così, allora una carriera nella scienza dei dati potrebbe essere la soluzione perfetta per te.

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