Rozpocznij karierę w dziedzinie sztucznej inteligencji: podstawowe kursy online dla początkujących naukowców zajmujących się danymi | BitPinas

W naszym artykule na temat 10 najlepiej płatnych zawodów związanych z AI na całym świecie analitycy danych zajęli drugie miejsce na liście, ze średnią roczną pensją w wysokości 170,000.00 XNUMX USD.

Analityk danych to profesjonalista, który wykorzystuje dane, aby pomóc firmom w podejmowaniu decyzji. Stosują umiejętności matematyczne, statystyczne i programistyczne do gromadzenia, analizowania i interpretowania dużych ilości danych. Wykorzystują również techniki wizualizacji danych, aby przedstawić swoje ustalenia i spostrzeżenia w jasny i przekonujący sposób.

(Czytaj więcej: Jak zarabiać pieniądze z ChatGPT – sprawdzone sposoby generowania dochodu online)

Rola i znaczenie analityków danych w branży sztucznej inteligencji

Zasadniczo nauka o danych to dziedzina, która wykorzystuje algorytmy, procedury i procesy do badania dużych ilości danych, aby móc wykrywać wzorce, generować spostrzeżenia i podejmować decyzje przy użyciu matematyki i statystyki, programowania, analiz, sztucznej inteligencji, a nawet uczenia maszynowego.

Ostatecznie nauka o danych odgrywa znaczącą rolę w branży sztucznej inteligencji, ponieważ pomaga w przetwarzaniu, analizowaniu i interpretowaniu dużych ilości danych, a także wybieraniu odpowiednich i potrzebnych informacji. Może być również używany do znajdowania i wydobywania danych z legalnych źródeł oraz pomagania w ulepszaniu procesu uczenia się narzędzi AI zintegrowanych ze stronami internetowymi i aplikacjami. 

Czy uważasz, że posiadasz niezbędne umiejętności, aby w przyszłości zostać naukowcem danych?

(Czytaj więcej: 10 najlepiej płatnych zawodów AI: obszerny przewodnik)

Wyrusz w podróż kariery AI: najlepsze kursy online i ścieżki szkoleniowe dla początkujących naukowców zajmujących się danymi

Najlepsze platformy internetowe oferujące kursy Data Science

Wśród dostępnych obecnie platform internetowych Coursera zapewnia kursy online, dzięki którym użytkownicy mogą zdobyć stopień naukowy lub certyfikat zawodowy w dziedzinie nauki o danych.

Ponadto Coursera oferuje „Certyfikat IBM Data Science Professional" kurs. Oczekuje się, że kurs pomoże uczestnikom rozpocząć karierę w nauce o danych i uczeniu maszynowym, ucząc ich języka Python, SQL, analizy danych, wizualizacji danych i uczenia maszynowego przy użyciu chmury IBM Cloud i rzeczywistych zbiorów danych. Chociaż nie jest bezpłatny, pomoc finansowa jest dostępna dla tych, których na to nie stać.

(Czytaj więcej: 6 najlepszych bezpłatnych kursów na temat sztucznej inteligencji: Twój przewodnik po doskonaleniu umiejętności w 2023 r)

Wreszcie Udemy oferuje liczne kursy i moduły online związane z nauką o danych z różnych dziedzin, w cenach od 700.00 do 4000.00 jenów.

Projektuj mądrzej na Filipinach dzięki analizie danych, badaniom i rozwojowi, szkoleniom i wdrażaniu (SPARTA) ma również ścieżki uczenia się, aby zostać analitykiem danych i naukowcem danych.

Projekt jest wspierany przez Development Academy of the Philippines, Department of Science and Technology, DOST-PCIEERD oraz Analytics Association of the Philippines.

Kompleksowe ścieżki szkoleniowe, aby zostać naukowcem danych

Zazwyczaj dobrze płatne prace wymagają wysokiej jakości pracowników; dlatego, aby móc być wystarczająco konkurencyjnym i być „najwyższym” analitykiem danych w tej branży, lepiej:

Ucz się języków programowania. Niezbędna jest biegłość w jednym lub kilku językach programowania powszechnie używanych w sztucznej inteligencji i analizie danych, takich jak Python, R, Java i C++. Musisz także znać biblioteki i frameworki obsługujące zadania AI i data science, takie jak TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas i NumPy.

Zdobądź wiedzę z zakresu statystyki, matematyki i rozwiązywania problemów. Statystyka jest jednym z fundamentów nauki o danych, ponieważ pomaga firmom zrozumieć dane, przeprowadzać testowanie hipotez, wyciągać wnioski i przewidywać. Musisz nauczyć się podstawowych pojęć matematycznych i metod statystyki, takich jak statystyka opisowa, prawdopodobieństwo, rozkłady, próbkowanie, przedziały ufności, testowanie hipotez i regresja, aby móc zastosować je do rozwiązywania rzeczywistych danych. 

(Czytaj więcej: Jak zostać szybkim inżynierem i mistrzem konwersacji AI)

Dowiedz się więcej o gromadzeniu i czyszczeniu danych. Po zebraniu danych musisz zrozumieć, jak czyścić i przechowywać dane zebrane z różnych źródeł. Czyszczenie danych to proces przygotowania danych do analizy poprzez usuwanie błędów, niespójności, wartości odstających, brakujących wartości, a nawet duplikatów. 

Naucz się zarządzania bazą danych. Po oczyszczeniu danych powinieneś wiedzieć, jak używać bibliotek Pythona, takich jak Pandas i NumPy, do manipulowania, przekształcania i czyszczenia danych. Możesz także użyć narzędzi, które są w stanie obsłużyć duże bazy danych. 

Rozwijaj wiedzę specjalistyczną w zakresie uczenia maszynowego i uczenia głębokiego. Uczenie maszynowe i głębokie uczenie się to gałęzie nauki o danych, które zajmują się budowaniem i trenowaniem modeli, które mogą uczyć się na podstawie danych i podejmować prognozy lub podejmować decyzje. Musisz znać zasady i metody tych gałęzi, takich jak uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane, uczenie wzmacniające, sieci neuronowe, splotowe sieci neuronowe, rekurencyjne sieci neuronowe, przetwarzanie języka naturalnego i wizja komputerowa.

(Czytaj więcej: Jak zostać szybkim inżynierem i mistrzem konwersacji AI)

Wizualizacja danych podstawowych. Powinieneś być w stanie przekazać swoje ustalenia i spostrzeżenia z analizy danych za pomocą wizualnych narzędzi i technik. Musisz także umieć tworzyć interaktywne pulpity nawigacyjne i wykresy za pomocą narzędzi takich jak Tableau, Matplotlib, Seaborn i Plotly.

Angażuj się w społeczność. Data Science w AI to szybko rozwijająca się branża. W związku z tym łączenie się z innymi analitykami danych w społeczności to sytuacja korzystna dla wszystkich, aby być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami. Możesz także uczyć się na ich doświadczeniach, otrzymywać wskazówki i porady oraz kontaktować się z osobami, z którymi możesz pracować. 

Po wykonaniu prawie wszystkich tych wskazówek możesz być pewny siebie iz pewnością nazywać siebie „analitykiem danych najwyższej klasy”.

Perspektywy przyszłej pracy dla analityków danych w AI

Zastosowanie nauki o danych w branży sztucznej inteligencji jest rzeczywiście potężne i przydatne. W rzeczywistości wielu analityków danych jest dziś znanych z tego, że są twórcami i innowatorami narzędzi sztucznej inteligencji, w tym Andrew Ng, założyciel deeplearning.ai; Fei-Fei Li, założyciel ruchu AI4ALL; Andrej Karpathy, starszy dyrektor AI w Tesli; oraz Yann LeCun, główny naukowiec AI w Facebooku. 

Pole jest również wszechstronne; analitycy danych mogą być freelancerami, konsultantami, analitykami, badaczami, a nawet nadzorcami procesu rozwoju produktu.

(Czytaj więcej: Pięć aplikacji internetowych AI, które trzeba wypróbować dla początkujących i entuzjastów)

Rzeczywiście, analitycy danych są bardzo poszukiwani i oczekuje się, że dziedzina ta będzie się nadal rozwijać w nadchodzących latach. Ponieważ firmy i organizacje zbierają coraz więcej danych, będą potrzebować analityków danych, którzy pomogą im to wszystko zrozumieć.

Jeśli jesteś pasjonatem nauki o danych i chcesz poświęcić się pracy, możesz odnieść sukces w tej dziedzinie. Analitycy danych wywierają realny wpływ na świat, a Ty możesz być tego częścią.

Czy chcesz używać danych do rozwiązywania rzeczywistych problemów? Czy masz solidne podstawy w matematyce, statystyce i programowaniu? Jeśli tak, to kariera w data science może być dla Ciebie idealna.

Ten artykuł został opublikowany na BitPinas: Rozpocznij karierę w dziedzinie sztucznej inteligencji: niezbędne kursy online dla początkujących naukowców zajmujących się danymi

Zastrzeżenie: Artykuły BitPinas i ich zawartość zewnętrzna nie są poradami finansowymi. Zespół służy do dostarczania niezależnych, bezstronnych wiadomości w celu dostarczenia informacji dla filipińskiego krypto i nie tylko.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Motoryzacja / pojazdy elektryczne, Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Przesunięcia bloków. Modernizacja własności offsetu środowiskowego. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://bitpinas.com/ai/unlock-career-ai-online-courses-data-scientist/