AI のキャリアに乗り出す: 意欲的なデータ サイエンティストのための必須オンライン コース | ビットピナス

世界中で最も給与の高い AI 関連の仕事トップ 10 に関する記事では、データ サイエンティストがリストの 170,000.00 位にランクされ、平均年収は XNUMX ドルでした。

データ サイエンティストは、データを使用して企業の意思決定を支援する専門家です。 彼らは、数学的、統計的、およびプログラミングのスキルを応用して、大量のデータを収集、分析、解釈します。 また、データ視覚化技術を使用して、調査結果と洞察を明確かつ説得力のある方法で提示します。

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AI 業界におけるデータサイエンティストの役割と重要性

基本的に、データ サイエンスは、アルゴリズム、手順、プロセスを使用して大量のデータを検査し、数学と統計、プログラミング、分析、AI、さらには機械学習を使用してパターンを検出し、洞察を生成し、意思決定を行うことができる分野です。

最終的に、データ サイエンスは、大量のデータの処理、分析、解釈、および必要な関連性のある有益なデータの選択を支援するため、AI 業界で重要な役割を果たします。 また、正規のソースからデータを検索して抽出するためにも使用でき、Web サイトやアプリケーションに統合された AI ツールの学習プロセスの改善に役立ちます。 

将来データサイエンティストになるために必要なスキルを自分が持っていると思いますか?

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AI キャリアの旅に乗り出しましょう: 意欲的なデータ サイエンティスト向けのトップ オンライン コースと学習パス

データサイエンスコースを提供するトップオンラインプラットフォーム

現在利用可能なオンラインプラットフォームの中には、 Coursera ユーザーがデータ サイエンスの学位や専門資格を取得できるオンライン コースを提供します。

さらに、Coursera は「IBM Data Science Professional証明書" コース。 このコースは、Python、SQL、データ分析、データ視覚化、IBM Cloud と現実世界のデータセットを使用した機械学習を教えることで、学習者がデータサイエンスと機械学習のキャリアをスタートさせるのに役立つことが期待されています。 無料ではありませんが、経済的余裕がない人には財政援助が受けられます。

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最後に、 Udemy は、さまざまな分野のデータ サイエンスに関連する多数のオンライン コースとモジュールを提供しており、価格は ₱700.00 ～ ₱4000.00 です。

データ分析、研究開発、トレーニング、採用を通じてフィリピンをよりスマートにプロジェクト (スパルタ）には、データ アナリストおよびデータ サイエンティストになるための学習パスもあります。

このプロジェクトは、フィリピン開発アカデミー、科学技術省、DOST-PCIERD、およびフィリピン分析協会によって支援されています。

データサイエンティストになるための包括的な学習パス

通常、高収入の仕事には質の高い従業員が必要です。 したがって、十分な競争力を持ち、この業界で「一流」のデータ サイエンティストになるには、次のことを行う方が良いでしょう。

プログラミング言語を学びましょう。 Python、R、Java、C++ など、AI やデータ サイエンスに一般的に使用される XNUMX つ以上のプログラミング言語の熟練度が必須です。 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、Pandas、NumPy など、AI およびデータ サイエンスのタスクをサポートするライブラリとフレームワークにも精通している必要があります。

統計、数学、問題解決の知識を習得します。 統計はデータ サイエンスの基礎の XNUMX つであり、企業がデータを理解し、仮説検証を実行し、推論を導き出し、予測を行うのに役立ちます。 現実世界のデータ解決に適用できるようにするには、記述統計、確率、分布、サンプリング、信頼区間、仮説検定、回帰などの統計の基本的な数学的概念と手法を学ぶ必要があります。 

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データの収集とクリーニングについて学びます。 データ収集後は、さまざまなソースから収集したデータをクリーンアップして保存する方法を理解する必要があります。 データ クリーニングは、エラー、不一致、外れ値、欠損値、さらには重複を削除して、分析用にデータを準備するプロセスです。 

データベース管理を学びます。 データ クリーニング後は、Pandas や NumPy などの Python ライブラリを使用してデータを操作、変換、クリーニングする方法を理解する必要があります。 大規模なデータベースを処理できるツールを使用することもできます。 

機械学習と深層学習の専門知識を開発します。 機械学習と深層学習は、データから学習して予測や意思決定を行うことができるモデルの構築とトレーニングを扱うデータ サイエンスの分野です。 教師あり学習、教師なし学習、強化学習、ニューラル ネットワーク、畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク、自然言語処理、コンピューター ビジョンなど、これらの分野の原理と手法に精通している必要があります。

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マスターデータの視覚化。 視覚的なツールや手法を使用して、データ分析から得た発見や洞察を伝えることができなければなりません。 また、Tableau、Matplotlib、Seaborn、Plotly などのツールを使用して、インタラクティブなダッシュボードやグラフを作成できる必要もあります。

コミュニティに参加します。 AI におけるデータ サイエンスはペースの速い業界です。 したがって、コミュニティ内の他のデータ サイエンティストとつながることは、最新の開発情報を常に入手できる双方にとって有利な状況となります。 また、彼らの経験から学び、ヒントやアドバイスを受け取り、一緒に働くことができる人々とつながることもできます。 

これらのヒントをほぼすべて実行すれば、自信を持って自分を「一流のデータ サイエンティスト」と呼べるでしょう。

AI分野のデータサイエンティストの将来の仕事の見通し

AI 業界におけるデータ サイエンスの応用は確かに強力で有用です。 実際、今日では多くのデータ サイエンティストが AI ツールの構築者および革新者として知られています。 AI4ALL 運動の創設者、フェイフェイ・リー氏。 Tesla の AI 担当シニア ディレクター、Andrej Karpathy 氏。 そしてFacebookのチーフAIサイエンティスト、ヤン・ルカン氏。 

この分野も多岐にわたります。 データ サイエンティストは、フリーランサー、コンサルタント、アナリスト、研究者、さらには製品開発プロセスの監督者になることもできます。

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実際、データサイエンティストの需要は高く、この分野は今後数年間で成長が続くと予想されています。 企業や組織が収集するデータが増えるにつれ、データをすべて理解できるよう支援するデータ サイエンティストが必要になります。

データ サイエンスに情熱を持ち、喜んで取り組む意欲があれば、この分野で成功するキャリアを築くことができます。 データ サイエンティストは世界に大きな影響を与えており、あなたもその一員になることができます。

データを使用して現実世界の問題を解決したいと考えていますか? 数学、統計、プログラミングの強力な基礎はありますか? もしそうなら、データサイエンスのキャリアがあなたにぴったりかもしれません。

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