Начните карьеру в области искусственного интеллекта: основные онлайн-курсы для начинающих специалистов по данным | Битпинас

В нашей статье о 10 самых высокооплачиваемых профессиях, связанных с ИИ, исследователи данных заняли второе место в списке со средней годовой зарплатой в 170,000.00 XNUMX долларов.

Специалист по данным — это профессионал, который использует данные, чтобы помочь компаниям принимать решения. Они применяют математические, статистические навыки и навыки программирования для сбора, анализа и интерпретации больших объемов данных. Они также используют методы визуализации данных, чтобы представить свои выводы и идеи в ясной и убедительной форме.

(Прочитайте больше: Как заработать с помощью ChatGPT — проверенные способы получения дохода в Интернете)

Роль и важность специалистов по данным в индустрии искусственного интеллекта

По сути, наука о данных — это область, которая использует алгоритмы, процедуры и процессы для изучения больших объемов данных, чтобы иметь возможность обнаруживать закономерности, генерировать идеи и принимать решения с использованием математики и статистики, программирования, аналитики, ИИ и даже машинного обучения.

В конечном счете, наука о данных играет важную роль в индустрии искусственного интеллекта, поскольку помогает в обработке, анализе и интерпретации больших объемов данных, а также в выборе нужных релевантных и информативных данных. Его также можно использовать для поиска и извлечения данных из законных источников, а также для улучшения процесса обучения инструментам искусственного интеллекта, интегрированным в веб-сайты и приложения. 

Считаете ли вы, что обладаете необходимыми навыками, чтобы в будущем стать специалистом по данным?

(Прочитайте больше: 10 самых высокооплачиваемых профессий ИИ: подробное руководство)

Начните карьеру в области искусственного интеллекта: лучшие онлайн-курсы и пути обучения для начинающих специалистов по данным

Лучшие онлайн-платформы, предлагающие курсы по науке о данных

Среди онлайн-платформ, доступных сегодня, Coursera предоставляет онлайн-курсы, с помощью которых пользователи могут получить степень или профессиональный сертификат в области науки о данных.

Кроме того, Coursera предлагает «Сертификат IBM Data Science Professional" курс. Ожидается, что курс поможет слушателям начать свою карьеру в области науки о данных и машинного обучения, обучая их Python, SQL, анализу данных, визуализации данных и машинному обучению с использованием IBM Cloud и реальных наборов данных. Хотя это не бесплатно, финансовая помощь доступна для тех, кто не может себе это позволить.

(Прочитайте больше: 6 лучших бесплатных курсов по искусственному интеллекту: ваш путеводитель по повышению квалификации в 2023 году)

Наконец, Udemy предлагает многочисленные онлайн-курсы и модули, связанные с наукой о данных в различных областях, по цене от 700.00 до 4000.00 фунтов стерлингов.

Project Smarter Филиппины с помощью анализа данных, исследований и разработок, обучения и внедрения (СПАРТА) также имеет пути обучения, чтобы стать аналитиком данных и специалистом по данным.

Проект поддерживается Академией развития Филиппин, Департаментом науки и технологий, DOST-PCIEERD и Аналитической ассоциацией Филиппин.

Комплексные пути обучения, чтобы стать специалистом по данным

Как правило, высокооплачиваемая работа требует качественных сотрудников; таким образом, чтобы иметь возможность быть достаточно конкурентоспособными и быть «первоклассным» специалистом по данным в этой отрасли, лучше:

Изучайте языки программирования. Владение одним или несколькими языками программирования, обычно используемыми для ИИ и науки о данных, такими как Python, R, Java и C++, обязательно. Вам также необходимо быть знакомым с библиотеками и фреймворками, которые поддерживают задачи ИИ и науки о данных, такими как TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas и NumPy.

Получите знания в области статистики, математики и решения задач. Статистика является одной из основ науки о данных, поскольку она помогает фирмам понимать данные, выполнять проверку гипотез, делать выводы и делать прогнозы. Вам необходимо изучить основные математические концепции и методы статистики, такие как описательная статистика, вероятность, распределения, выборка, доверительные интервалы, проверка гипотез и регрессия, чтобы иметь возможность применять их для решения реальных данных. 

(Прочитайте больше: Как стать быстрым инженером и освоить ИИ-разговоры)

Узнайте о сборе и очистке данных. После сбора данных вы должны понимать, как очищать и хранить данные, собранные из различных источников. Очистка данных — это процесс подготовки данных к анализу путем удаления ошибок, несоответствий, выбросов, отсутствующих значений и даже дублирования. 

Изучите управление базой данных. После очистки данных вы должны знать, как использовать библиотеки Python, такие как Pandas и NumPy, для управления, преобразования и очистки данных. Вы также можете использовать инструменты, способные обрабатывать большие базы данных. 

Развивайте опыт в области машинного обучения и глубокого обучения. Машинное обучение и глубокое обучение — это области науки о данных, которые занимаются построением и обучением моделей, которые могут учиться на данных и делать прогнозы или принимать решения. Вы должны быть знакомы с принципами и методами этих ветвей, таких как обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением, нейронные сети, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, обработка естественного языка и компьютерное зрение.

(Прочитайте больше: Как стать быстрым инженером и освоить ИИ-разговоры)

Визуализация основных данных. Вы должны быть в состоянии сообщить о своих выводах и выводах из анализа данных, используя визуальные инструменты и методы. Вам также необходимо уметь создавать интерактивные информационные панели и диаграммы с помощью таких инструментов, как Tableau, Matplotlib, Seaborn и Plotly.

Взаимодействуйте с сообществом. Наука о данных в ИИ — это быстро развивающаяся отрасль. Таким образом, подключение к другим специалистам по данным в сообществе — это беспроигрышная ситуация, позволяющая оставаться в курсе последних событий. Вы также можете учиться на их опыте, получать советы и рекомендации и общаться с теми, с кем вы можете работать. 

После того, как вы выполнили почти все эти советы, вы можете быть уверены и уверенно называть себя «ученым данных высшего уровня».

Будущие перспективы работы для специалистов по данным в области ИИ

Применение науки о данных в индустрии ИИ действительно мощное и полезное. На самом деле многие специалисты по данным известны сегодня как создатели и новаторы инструментов ИИ, в том числе Эндрю Нг, основатель deeplearning.ai; Фей-Фей Ли, основатель движения AI4ALL; Андрей Карпати, старший директор по ИИ в Tesla; и Янн ЛеКун, главный специалист по искусственному интеллекту в Facebook. 

Область также универсальна; специалисты по данным могут быть фрилансерами, консультантами, аналитиками, исследователями и даже наблюдателями за процессом разработки продукта.

(Прочитайте больше: Пять веб-приложений с искусственным интеллектом, которые обязательно нужно попробовать новичкам и энтузиастам)

Действительно, специалисты по данным пользуются большим спросом, и ожидается, что в ближайшие годы эта область продолжит свой рост. Поскольку предприятия и организации собирают все больше и больше данных, им потребуются специалисты по данным, которые помогут им разобраться во всем этом.

Если вы увлечены наукой о данных и готовы работать, вы можете сделать успешную карьеру в этой области. Ученые данных оказывают реальное влияние на мир, и вы можете быть частью этого.

Вы хотите использовать данные для решения реальных проблем? У вас есть прочная база в математике, статистике и программировании? Если да, то карьера в науке о данных может быть идеальной для вас.

Эта статья опубликована на BitPinas: Начните карьеру в области искусственного интеллекта: основные онлайн-курсы для начинающих специалистов по данным

Отказ от ответственности: статьи BitPinas и их внешний контент не являются финансовыми рекомендациями. Команда служит для предоставления независимых, непредвзятых новостей, чтобы предоставить информацию для филиппинской криптографии и за ее пределами.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Автомобили / электромобили, Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• Смещения блоков. Модернизация права собственности на экологические компенсации. Доступ здесь.
• Источник: https://bitpinas.com/ai/unlock-career-ai-online-courses-data-scientist/