Embarque em uma carreira em IA: cursos on-line essenciais para aspirantes a cientistas de dados | BitPinas

Em nosso artigo sobre os 10 empregos relacionados à IA mais bem pagos em todo o mundo, os cientistas de dados ficaram em segundo lugar na lista, com um salário médio anual de US$ 170,000.00.

Um cientista de dados é um profissional que usa dados para ajudar as empresas a tomar decisões. Eles aplicam habilidades matemáticas, estatísticas e de programação para coletar, analisar e interpretar grandes quantidades de dados. Eles também usam técnicas de visualização de dados para apresentar suas descobertas e percepções de maneira clara e convincente.

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O papel e a importância dos cientistas de dados na indústria de IA

Basicamente, a ciência de dados é um campo que usa algoritmos, procedimentos e processos para examinar grandes quantidades de dados para poder detectar padrões, gerar insights e tomar decisões usando matemática e estatística, programação, análise, IA e até aprendizado de máquina.

Por fim, a ciência de dados desempenha um papel significativo na indústria de IA, pois auxilia no processamento, análise e interpretação de grandes quantidades de dados, além de selecionar os dados relevantes e informativos necessários. Também pode ser usado para encontrar e extrair dados de fontes legítimas e ajudar a melhorar o processo de aprendizado de ferramentas de IA integradas a sites e aplicativos. 

Você acredita possuir as habilidades necessárias para se tornar um cientista de dados no futuro?

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Embarque em uma jornada de carreira em IA: os principais cursos on-line e caminhos de aprendizado para aspirantes a cientistas de dados

Principais plataformas on-line que oferecem cursos de ciência de dados

Entre as plataformas online disponíveis hoje, Coursera fornece cursos on-line por meio dos quais os usuários podem obter um diploma ou certificado profissional em ciência de dados.

Além disso, Coursera oferece o “Certificado IBM Data Science Professional" curso. Espera-se que o curso ajude seus alunos a iniciar suas carreiras em ciência de dados e aprendizado de máquina, ensinando-lhes Python, SQL, análise de dados, visualização de dados e aprendizado de máquina usando o IBM Cloud e conjuntos de dados do mundo real. Embora não seja gratuito, a ajuda financeira está disponível para aqueles que não podem pagar.

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Por último, Udemy oferece vários cursos e módulos online relacionados à ciência de dados em vários campos, com preços que variam de ₱ 700.00 a ₱ 4000.00.

Projeto Filipinas mais inteligentes por meio de análise de dados, P&D, treinamento e adoção (SPARTA) também tem caminhos de aprendizado para se tornar um analista de dados e cientista de dados.

O projeto é apoiado pela Development Academy das Filipinas, Departamento de Ciência e Tecnologia, DOST-PCIEERD e Analytics Association das Filipinas.

Caminhos de aprendizado abrangentes para se tornar um cientista de dados

Normalmente, empregos bem remunerados exigem funcionários de alta qualidade; assim, para poder ser competitivo o suficiente e ser o cientista de dados “de primeira linha” nesse setor, é melhor:

Aprenda linguagens de programação. A proficiência em uma ou mais linguagens de programação comumente usadas para IA e ciência de dados, como Python, R, Java e C++, é essencial. Você também precisa estar familiarizado com as bibliotecas e estruturas que oferecem suporte a tarefas de IA e ciência de dados, como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas e NumPy.

Adquira conhecimento em estatística, matemática e resolução de problemas. A estatística é um dos fundamentos da ciência de dados, pois ajuda as empresas a entender os dados, realizar testes de hipóteses, fazer inferências e fazer previsões. Você precisa aprender os conceitos matemáticos básicos e métodos de estatística, como estatística descritiva, probabilidade, distribuições, amostragem, intervalos de confiança, teste de hipóteses e regressão, para poder aplicá-los à resolução de dados do mundo real. 

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Saiba mais sobre coleta e limpeza de dados. Após a coleta de dados, você deve entender como limpar e armazenar os dados coletados de várias fontes. A limpeza de dados é o processo de preparação dos dados para análise, removendo erros, inconsistências, valores discrepantes, valores ausentes e até duplicações. 

Aprenda gerenciamento de banco de dados. Após a limpeza dos dados, você deve saber como usar as bibliotecas Python, como Pandas e NumPy, para manipular, transformar e limpar os dados. Você também pode usar ferramentas capazes de lidar com grandes bancos de dados. 

Desenvolva experiência em aprendizado de máquina e aprendizado profundo. O aprendizado de máquina e o aprendizado profundo são os ramos da ciência de dados que lidam com modelos de construção e treinamento que podem aprender com os dados e fazer previsões ou decisões. Você precisa estar familiarizado com os princípios e métodos dessas ramificações, como aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, aprendizado por reforço, redes neurais, redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes, processamento de linguagem natural e visão computacional.

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Visualização de dados mestre. Você deve ser capaz de comunicar suas descobertas e percepções da análise de dados usando ferramentas e técnicas visuais. Você também precisa ser capaz de criar painéis e gráficos interativos usando ferramentas como Tableau, Matplotlib, Seaborn e Plotly.

Envolva-se com a comunidade. Data Science em AI é uma indústria em ritmo acelerado. Portanto, conectar-se a outros cientistas de dados da comunidade é uma situação em que todos saem ganhando para se manter atualizado com os últimos desenvolvimentos. Você também pode aprender com as experiências deles, receber dicas e conselhos e se conectar com aqueles com quem pode trabalhar. 

Depois de seguir quase todas essas dicas, você pode ficar confiante e certamente se considerar um “cientista de dados de primeira linha”.

Perspectivas futuras de trabalho para cientistas de dados em IA

A aplicação da ciência de dados na indústria de IA é realmente poderosa e útil. Na verdade, muitos cientistas de dados são conhecidos hoje por serem criadores e inovadores de ferramentas de IA, incluindo Andrew Ng, fundador da deeplearning.ai; Fei-Fei Li, fundador do movimento AI4ALL; Andrej Karpathy, diretor sênior de IA da Tesla; e Yann LeCun, cientista-chefe de IA do Facebook. 

O campo também é versátil; os cientistas de dados podem ser freelancers, consultores, analistas, pesquisadores e até supervisores do processo de desenvolvimento de produtos.

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De fato, os cientistas de dados estão em alta demanda e espera-se que o campo continue crescendo nos próximos anos. À medida que empresas e organizações coletam mais e mais dados, elas precisarão de cientistas de dados para ajudá-los a entender tudo.

Se você é apaixonado por ciência de dados e está disposto a trabalhar, pode ter uma carreira de sucesso nesse campo. Os cientistas de dados estão causando um impacto real no mundo, e você pode fazer parte disso.

Você está ansioso para usar dados para resolver problemas do mundo real? Você tem uma base sólida em matemática, estatística e programação? Nesse caso, uma carreira em ciência de dados pode ser a opção perfeita para você.

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