Legg ut på en AI-karriere: Viktige nettkurs for ambisiøse dataforskere | BitPinas

I vår artikkel om de 10 best betalte AI-relaterte jobbene rundt om i verden, rangerte dataforskere på andreplass på listen, med en gjennomsnittlig årslønn på $170,000.00 XNUMX.

En dataforsker er en profesjonell som bruker data for å hjelpe bedrifter med å ta beslutninger. De bruker matematiske, statistiske og programmeringsferdigheter for å samle inn, analysere og tolke store mengder data. De bruker også datavisualiseringsteknikker for å presentere sine funn og innsikt på en klar og overbevisende måte.

(Les mer: Hvordan tjene penger med ChatGPT – velprøvde måter å generere inntekt på nettet)

Rollen og betydningen av dataforskere i AI-industrien

I utgangspunktet er datavitenskap et felt som bruker algoritmer, prosedyrer og prosesser for å undersøke store mengder data for å kunne oppdage mønstre, generere innsikt og ta beslutninger ved hjelp av matematikk og statistikk, programmering, analyser, AI og til og med maskinlæring.

Til syvende og sist spiller datavitenskap en betydelig rolle i AI-industrien ettersom den hjelper til med prosessering, analyse og tolkning av store datamengder, samt valg av relevante og informative data som trengs. Den kan også brukes til å finne og trekke ut data fra legitime kilder og bidra til å forbedre læringsprosessen til AI-verktøy integrert i nettsteder og applikasjoner. 

Tror du at du har de nødvendige ferdighetene for å bli dataforsker i fremtiden?

(Les mer: 10 høyest betalte AI-jobber: En omfattende guide)

Legg ut på en AI-karrierereise: Topp nettkurs og læringsveier for aspirerende dataforskere

Topp nettplattformer som tilbyr kurs i datavitenskap

Blant de nettbaserte plattformene som er tilgjengelige i dag, Coursera tilbyr nettbaserte kurs der brukere kan oppnå en grad eller profesjonssertifikat i datavitenskap.

I tillegg tilbyr Coursera "IBM Data Science Professional Certificate" kurs. Kurset forventes å hjelpe elevene til å kickstarte karrieren innen datavitenskap og maskinlæring ved å lære dem Python, SQL, dataanalyse, datavisualisering og maskinlæring ved å bruke IBM Cloud og virkelige datasett. Selv om det ikke er gratis, er økonomisk støtte tilgjengelig for de som ikke har råd til det.

(Les mer: Topp 6 gratis kurs om AI: Din guide til opplæring i 2023)

Til slutt, Udemy tilbyr en rekke nettbaserte kurs og moduler relatert til datavitenskap på tvers av ulike felt, med priser som varierer fra ₱700.00 til ₱4000.00.

Project Smarter Philippines gjennom dataanalyse, FoU, opplæring og adopsjon (SPARTA) har også læringsveier for å bli dataanalytiker og dataforsker.

Prosjektet er støttet av Development Academy of the Philippines, Department of Science and Technology, DOST-PCIEERD og Analytics Association of the Philippines.

Omfattende læringsveier for å bli en dataforsker

Vanligvis krever godt betalte jobber ansatte av høy kvalitet; For å være i stand til å være konkurransedyktig nok og være dataforskeren på toppnivå i denne bransjen, er det bedre å:

Lær programmeringsspråk. Ferdigheter i ett eller flere programmeringsspråk som vanligvis brukes for AI og datavitenskap, som Python, R, Java og C++, er avgjørende. Du må også være kjent med bibliotekene og rammeverkene som støtter AI og datavitenskapelige oppgaver, som TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas og NumPy.

Skaff deg kunnskap innen statistikk, matematikk og problemløsning. Statistikk er et av grunnlaget for datavitenskap, da det hjelper bedrifter å forstå dataene, utføre hypotesetesting, trekke slutninger og komme med spådommer. Du må lære de grunnleggende matematiske konseptene og metodene for statistikk, for eksempel beskrivende statistikk, sannsynlighet, fordelinger, sampling, konfidensintervaller, hypotesetesting og regresjon, for å kunne bruke dem til dataløsning i den virkelige verden. 

(Les mer: Hvordan være en rask ingeniør og mestre AI-samtaler)

Lær om datainnsamling og rengjøring. Etter datainnsamlingen må du forstå hvordan du renser og lagrer dataene som er samlet inn fra ulike kilder. Datarensing er prosessen med å forberede dataene for analyse ved å fjerne feil, inkonsekvenser, uteliggere, manglende verdier og til og med dupliseringer. 

Lær databasebehandling. Etter datarensing bør du vite hvordan du bruker Python-biblioteker som Pandas og NumPy for å manipulere, transformere og rense dataene. Du kan også bruke verktøy som er i stand til å håndtere store databaser. 

Utvikle kompetanse innen maskinlæring og dyp læring. Maskinlæring og dyp læring er grenene innen datavitenskap som omhandler bygging og opplæring av modeller som kan lære av data og ta spådommer eller beslutninger. Du må være kjent med prinsippene og metodene for disse grenene, for eksempel overvåket læring, uovervåket læring, forsterkende læring, nevrale nettverk, konvolusjonelle nevrale nettverk, tilbakevendende nevrale nettverk, naturlig språkbehandling og datasyn.

(Les mer: Hvordan være en rask ingeniør og mestre AI-samtaler)

Masterdatavisualisering. Du bør være i stand til å kommunisere dine funn og innsikt fra dataanalyse ved hjelp av visuelle verktøy og teknikker. Du må også være i stand til å lage interaktive instrumentbord og diagrammer ved hjelp av verktøy som Tableau, Matplotlib, Seaborn og Plotly.

Engasjer deg i samfunnet. Data Science in AI er en fartsfylt bransje. Å koble til andre dataforskere i samfunnet er derfor en vinn-vinn-situasjon for å holde deg oppdatert med den siste utviklingen. Du kan også lære av deres erfaringer, motta tips og råd og få kontakt med de du kan jobbe med. 

Når du har gjort nesten alle disse tipsene, kan du være trygg og sikkert kalle deg selv en "dataforsker på toppnivå."

Fremtidige jobbutsikter for dataforskere innen AI

Anvendelsen av datavitenskap i AI-industrien er virkelig kraftig og nyttig. Faktisk er mange dataforskere kjent i dag for å være byggere og innovatører av AI-verktøy, inkludert Andrew Ng, grunnleggeren av deeplearning.ai; Fei-Fei Li, grunnleggeren av AI4ALL-bevegelsen; Andrej Karpathy, seniordirektør for AI hos Tesla; og Yann LeCun, sjef for AI-forsker ved Facebook. 

Feltet er også allsidig; dataforskere kan være frilansere, konsulenter, analytikere, forskere og til og med overvåkere av produktutviklingsprosessen.

(Les mer: Fem må-prøve AI-nettapper for nybegynnere og entusiaster)

Faktisk er dataforskere etterspurt, og feltet forventes å fortsette veksten i de kommende årene. Etter hvert som bedrifter og organisasjoner samler inn mer og mer data, vil de trenge dataforskere for å hjelpe dem med å forstå det hele.

Hvis du brenner for datavitenskap og er villig til å legge ned arbeidet, kan du ha en vellykket karriere innen dette feltet. Dataforskere gjør en reell innvirkning på verden, og du kan være en del av det.

Er du ivrig etter å bruke data til å løse problemer i den virkelige verden? Har du et sterkt grunnlag innen matematikk, statistikk og programmering? I så fall kan en karriere innen datavitenskap passe perfekt for deg.

Denne artikkelen er publisert på BitPinas: Legg ut på en AI-karriere: Essential Online Courses for Aspiring Data Scientists

Ansvarsfraskrivelse: BitPinas-artikler og dets eksterne innhold er ikke økonomisk råd. Teamet tjener til å levere uavhengige, objektive nyheter for å gi informasjon for filippinsk krypto og utover.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Bil / elbiler, Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• BlockOffsets. Modernisering av eierskap for miljøkompensasjon. Tilgang her.
• kilde: https://bitpinas.com/ai/unlock-career-ai-online-courses-data-scientist/