AI 경력 시작: 야심 찬 데이터 과학자를 위한 필수 온라인 과정 | 비트피나스

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타임 스탬프 : 18 년 2023 월 6 일 오전 00:XNUMX
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전 세계에서 가장 높은 급여를 받는 10가지 AI 관련 직업에 대한 기사에서 데이터 과학자는 평균 연봉이 $170,000.00로 목록에서 XNUMX위를 차지했습니다.

데이터 과학자는 데이터를 사용하여 기업의 의사 결정을 돕는 전문가입니다. 수학, 통계 및 프로그래밍 기술을 적용하여 대량의 데이터를 수집, 분석 및 해석합니다. 또한 데이터 시각화 기술을 사용하여 결과와 통찰력을 명확하고 설득력 있는 방식으로 제시합니다.

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AI 산업에서 데이터 사이언티스트의 역할과 중요성

기본적으로 데이터 과학은 수학 및 통계, 프로그래밍, 분석, AI 및 기계 학습을 사용하여 패턴을 감지하고 통찰력을 생성하며 의사 결정을 내릴 수 있도록 알고리즘, 절차 및 프로세스를 사용하여 대량의 데이터를 검사하는 분야입니다.

궁극적으로 데이터 과학은 많은 양의 데이터를 처리, 분석 및 해석하고 필요한 관련성 있고 유익한 데이터를 선택하는 데 도움을 주기 때문에 AI 산업에서 중요한 역할을 합니다. 또한 합법적인 소스에서 데이터를 찾아 추출하고 웹 사이트 및 애플리케이션에 통합된 AI 도구의 학습 프로세스를 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 

미래에 데이터 과학자가 되기 위해 필요한 기술을 보유하고 있다고 생각하십니까?

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AI 경력 여정 시작: 야심 찬 데이터 과학자를 위한 최고의 온라인 과정 및 학습 경로

데이터 과학 과정을 제공하는 최고의 온라인 플랫폼

현재 사용 가능한 온라인 플랫폼 중, Coursera 사용자가 데이터 사이언스에서 학위 또는 전문 자격증을 취득할 수 있는 온라인 과정을 제공합니다.

데이터 과학 과정 IBM Coursera

또한 Coursera는 "IBM Data Science Professional 인증서" 강의. 이 과정은 학습자가 IBM Cloud 및 실제 데이터 세트를 사용하여 Python, SQL, 데이터 분석, 데이터 시각화 및 머신 러닝을 교육함으로써 데이터 과학 및 머신 러닝 분야에서 경력을 시작하는 데 도움이 될 것으로 예상됩니다. 무료는 아니지만 재정적 여유가 없는 사람들을 위해 재정 지원이 가능합니다.

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IBM Data Science Professional 인증서

마지막으로, Udemy ₱700.00 ~ ₱4000.00의 가격으로 다양한 분야의 데이터 과학과 관련된 수많은 온라인 과정 및 모듈을 제공합니다.

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데이터 분석, R&D, 교육 및 채택을 통한 Project Smarter Philippines(SPARTA) 또한 데이터 분석가 및 데이터 과학자가 되기 위한 학습 경로가 있습니다.

이 프로젝트는 필리핀 개발 아카데미, 과학 기술부, DOST-PCIEERD 및 필리핀 분석 협회에서 지원합니다.

프로젝트 스파르타 필리핀

데이터 과학자가 되기 위한 포괄적인 학습 경로

일반적으로 고임금 직업에는 우수한 직원이 필요합니다. 따라서 충분히 경쟁력을 갖추고 이 업계에서 "최상위" 데이터 과학자가 되려면 다음을 수행하는 것이 좋습니다.

프로그래밍 언어를 배우십시오. Python, R, Java 및 C++와 같이 AI 및 데이터 과학에 일반적으로 사용되는 하나 이상의 프로그래밍 언어에 대한 숙련도가 필수적입니다. 또한 TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas 및 NumPy와 같은 AI 및 데이터 과학 작업을 지원하는 라이브러리 및 프레임워크에 익숙해야 합니다.

통계, 수학 및 문제 해결에 대한 지식을 습득합니다. 통계는 기업이 데이터를 이해하고, 가설 테스트를 수행하고, 추론하고, 예측하는 데 도움을 주기 때문에 데이터 과학의 기초 중 하나입니다. 기술통계, 확률, 분포, 표본추출, 신뢰구간, 가설검증, 회귀 등 통계의 기본 수학적 개념과 방법을 익혀 실제 데이터 해결에 적용할 수 있어야 합니다. 

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데이터 수집 및 정리에 대해 알아보세요. 데이터 수집 후에는 다양한 소스에서 수집한 데이터를 정리하고 저장하는 방법을 이해해야 합니다. 데이터 정리는 오류, 불일치, 이상값, 누락된 값 및 중복을 제거하여 분석할 데이터를 준비하는 프로세스입니다. 

데이터베이스 관리를 배우십시오. 데이터 정리 후에는 Pandas 및 NumPy와 같은 Python 라이브러리를 사용하여 데이터를 조작, 변환 및 정리하는 방법을 알아야 합니다. 대규모 데이터베이스를 처리할 수 있는 도구를 사용할 수도 있습니다. 

기계 학습 및 딥 러닝에 대한 전문성을 개발합니다. 기계 학습 및 딥 러닝은 데이터에서 학습하고 예측 또는 결정을 내릴 수 있는 모델 구축 및 교육을 다루는 데이터 과학의 한 분야입니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 신경망, 컨볼루션 신경망, 순환 신경망, 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 같은 이러한 가지의 원리와 방법에 익숙해야 합니다.

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마스터 데이터 시각화. 시각적 도구와 기술을 사용하여 데이터 분석에서 얻은 결과와 통찰력을 전달할 수 있어야 합니다. 또한 Tableau, Matplotlib, Seaborn 및 Plotly와 같은 도구를 사용하여 대화형 대시보드 및 차트를 만들 수 있어야 합니다.

커뮤니티에 참여하세요. AI의 데이터 과학은 빠르게 변화하는 산업입니다. 따라서 커뮤니티의 다른 데이터 과학자와 연결하는 것은 최신 개발 정보를 계속 업데이트할 수 있는 윈-윈 상황입니다. 또한 그들의 경험에서 배우고, 팁과 조언을 받고, 함께 일할 수 있는 사람들과 연결할 수 있습니다. 

이러한 팁을 거의 모두 수행한 후에는 자신감을 갖고 자신을 "최고 수준의 데이터 과학자"라고 부를 수 있습니다.

AI 데이터 과학자의 미래 직업 전망

AI 산업에서 데이터 과학의 적용은 실제로 강력하고 유용합니다. 사실 오늘날 deeplearning.ai의 설립자인 Andrew Ng를 포함하여 많은 데이터 과학자들이 AI 도구의 구축자이자 혁신가로 알려져 있습니다. AI4ALL 운동의 창시자 Fei-Fei Li; Tesla의 AI 수석 이사인 Andrej Karpathy; Facebook의 수석 AI 과학자 Yann LeCun. 

이 분야도 다재다능합니다. 데이터 과학자는 프리랜서, 컨설턴트, 분석가, 연구원, 심지어 제품 개발 프로세스의 감독자가 될 수 있습니다.

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실제로 데이터 과학자에 대한 수요가 높으며 이 분야는 향후 몇 년 동안 계속 성장할 것으로 예상됩니다. 기업과 조직이 점점 더 많은 데이터를 수집함에 따라 모든 것을 이해하는 데 도움이 되는 데이터 과학자가 필요합니다.

데이터 과학에 대한 열정이 있고 작업에 참여할 의향이 있다면 이 분야에서 성공적인 경력을 쌓을 수 있습니다. 데이터 과학자는 세상에 실질적인 영향을 미치고 있으며 여러분도 그 일부가 될 수 있습니다.

실제 문제를 해결하기 위해 데이터를 사용하고 싶습니까? 수학, 통계 및 프로그래밍에 대한 탄탄한 기초가 있습니까? 그렇다면 데이터 과학 분야의 경력이 귀하에게 가장 적합할 수 있습니다.

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