Začnite kariero z umetno inteligenco: osnovni spletni tečaji za ambiciozne podatkovne znanstvenike | BitPinas

V našem članku o 10 najbolje plačanih delovnih mestih, povezanih z umetno inteligenco, po vsem svetu so se podatkovni znanstveniki uvrstili na drugo mesto s povprečno letno plačo 170,000.00 USD.

Podatkovni znanstvenik je strokovnjak, ki uporablja podatke za pomoč podjetjem pri sprejemanju odločitev. Uporabljajo matematične, statistične in programerske veščine za zbiranje, analizo in interpretacijo velikih količin podatkov. Uporabljajo tudi tehnike vizualizacije podatkov, da svoje ugotovitve in spoznanja predstavijo na jasen in prepričljiv način.

(Preberi več: Kako zaslužiti s ChatGPT – preverjeni načini za ustvarjanje dohodka na spletu)

Vloga in pomen podatkovnih znanstvenikov v industriji umetne inteligence

V bistvu je znanost o podatkih področje, ki uporablja algoritme, postopke in procese za preučevanje velikih količin podatkov, da bi lahko odkrili vzorce, ustvarili vpoglede in ustvarili odločitve z uporabo matematike in statistike, programiranja, analitike, umetne inteligence in celo strojnega učenja.

Konec koncev ima znanost o podatkih pomembno vlogo v industriji umetne inteligence, saj pomaga pri obdelavi, analizi in interpretaciji velikih količin podatkov ter pri izbiri ustreznih in potrebnih informativnih podatkov. Uporablja se lahko tudi za iskanje in pridobivanje podatkov iz zakonitih virov ter pomaga izboljšati učni proces orodij AI, integriranih v spletna mesta in aplikacije. 

Ali menite, da imate potrebna znanja, da v prihodnosti postanete podatkovni znanstvenik?

(Preberi več: 10 najbolje plačanih delovnih mest na področju umetne inteligence: obsežen vodnik)

Podajte se na karierno potovanje z umetno inteligenco: najboljši spletni tečaji in učne poti za ambiciozne podatkovne znanstvenike

Najbolj priljubljene spletne platforme, ki ponujajo tečaje znanosti o podatkih

Med spletnimi platformami, ki so danes na voljo, Coursera ponuja spletne tečaje, prek katerih lahko uporabniki pridobijo diplomo ali poklicni certifikat v podatkovni znanosti.

Poleg tega Coursera ponuja »Potrdilo IBM Data Science Professional” tečaj. Pričakuje se, da bo tečaj učencem pomagal začeti kariero na področju podatkovne znanosti in strojnega učenja, tako da jih bo naučil Pythona, SQL, analize podatkov, vizualizacije podatkov in strojnega učenja z uporabo IBM Cloud in nizov podatkov iz resničnega sveta. Čeprav ni brezplačna, je finančna pomoč na voljo tistim, ki si je ne morejo privoščiti.

(Preberi več: 6 najboljših brezplačnih tečajev o umetni inteligenci: vaš vodnik za izpopolnjevanje v letu 2023)

Končno, Udemy ponuja številne spletne tečaje in module, povezane s podatkovno znanostjo na različnih področjih, s cenami od 700.00 do 4000.00 ₱.

Projekt Smarter Philippines z analizo podatkov, raziskavami in razvojem, usposabljanjem in sprejetjem (SPARTA) ima tudi učne poti, da postane podatkovni analitik in podatkovni znanstvenik.

Projekt podpirata Razvojna akademija Filipinov, Oddelek za znanost in tehnologijo, DOST-PCIEERD in Filipinsko združenje analitikov.

Celovite učne poti, da postanete podatkovni znanstvenik

Običajno visoko plačana delovna mesta zahtevajo visokokakovostne zaposlene; da bi lahko bili dovolj konkurenčni in »najvišji« podatkovni znanstvenik v tej industriji, je bolje, da:

Naučite se programskih jezikov. Obvladanje enega ali več programskih jezikov, ki se običajno uporabljajo za AI in znanost o podatkih, kot so Python, R, Java in C++, je bistvenega pomena. Prav tako morate biti seznanjeni s knjižnicami in ogrodji, ki podpirajo naloge AI in znanosti o podatkih, kot so TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas in NumPy.

Pridobite znanje iz statistike, matematike in reševanja problemov. Statistika je eden od temeljev podatkovne znanosti, saj podjetjem pomaga razumeti podatke, izvajati testiranje hipotez, sklepati in napovedovati. Naučiti se morate osnovnih matematičnih konceptov in metod statistike, kot so deskriptivna statistika, verjetnost, porazdelitve, vzorčenje, intervali zaupanja, testiranje hipotez in regresija, da jih boste lahko uporabili pri reševanju podatkov iz resničnega sveta. 

(Preberi več: Kako biti hiter inženir in mojster pogovorov o AI)

Več o zbiranju in čiščenju podatkov. Po zbiranju podatkov morate razumeti, kako očistiti in shraniti podatke, zbrane iz različnih virov. Čiščenje podatkov je postopek priprave podatkov za analizo z odstranjevanjem napak, nedoslednosti, izstopajočih vrednosti, manjkajočih vrednosti in celo podvajanj. 

Naučite se upravljati z bazo podatkov. Po čiščenju podatkov bi morali vedeti, kako uporabljati knjižnice Python, kot sta Pandas in NumPy, za manipulacijo, preoblikovanje in čiščenje podatkov. Uporabite lahko tudi orodja, ki lahko obdelujejo velike baze podatkov. 

Razvijte strokovno znanje na področju strojnega in globokega učenja. Strojno učenje in poglobljeno učenje sta veji znanosti o podatkih, ki se ukvarjata z gradnjo in usposabljanjem modelov, ki se lahko učijo iz podatkov in dajejo napovedi ali odločitve. Morate biti seznanjeni z načeli in metodami teh vej, kot so nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje, učenje z okrepitvijo, nevronske mreže, konvolucijske nevronske mreže, ponavljajoče se nevronske mreže, obdelava naravnega jezika in računalniški vid.

(Preberi več: Kako biti hiter inženir in mojster pogovorov o AI)

Vizualizacija glavnih podatkov. Morali bi biti sposobni sporočiti svoje ugotovitve in vpoglede iz analize podatkov z uporabo vizualnih orodij in tehnik. Prav tako morate znati ustvariti interaktivne nadzorne plošče in grafikone z orodji, kot so Tableau, Matplotlib, Seaborn in Plotly.

Sodelujte s skupnostjo. Podatkovna znanost v AI je hitro razvijajoča se industrija. Tako je povezovanje z drugimi podatkovnimi znanstveniki v skupnosti koristna situacija, da ostanete na tekočem z najnovejšimi dogodki. Prav tako se lahko učite iz njihovih izkušenj, prejmete namige in nasvete ter se povežete s tistimi, s katerimi lahko sodelujete. 

Ko opravite skoraj vse te nasvete, ste lahko samozavestni in se zagotovo imenujete »vrhunski podatkovni znanstvenik«.

Prihodnje zaposlitvene možnosti za podatkovne znanstvenike v AI

Uporaba znanosti o podatkih v industriji umetne inteligence je res močna in uporabna. Pravzaprav so številni podatkovni znanstveniki danes znani kot graditelji in inovatorji orodij AI, vključno z Andrewom Ngom, ustanoviteljem deeplearning.ai; Fei-Fei Li, ustanovitelj gibanja AI4ALL; Andrej Karpathy, višji direktor za AI pri Tesli; in Yann LeCun, glavni znanstvenik za AI pri Facebooku. 

Področje je tudi vsestransko; podatkovni znanstveniki so lahko samostojni podjetniki, svetovalci, analitiki, raziskovalci in celo nadzorniki procesa razvoja izdelka.

(Preberi več: Pet spletnih aplikacij z umetno inteligenco, ki jih morate preizkusiti za začetnike in navdušence)

Dejansko je povpraševanje po podatkovnih znanstvenikih veliko in pričakuje se, da bo to področje v prihodnjih letih še naprej raslo. Ko podjetja in organizacije zbirajo vedno več podatkov, bodo potrebovali podatkovne znanstvenike, ki jim bodo pomagali razumeti vse.

Če ste navdušeni nad podatkovno znanostjo in ste pripravljeni vložiti delo, potem imate lahko uspešno kariero na tem področju. Podatkovni znanstveniki resnično vplivajo na svet in vi ste lahko del tega.

Ste željni uporabe podatkov za reševanje problemov iz resničnega sveta? Ali imate trdne temelje v matematiki, statistiki in programiranju? Če je tako, potem je kariera v podatkovni znanosti morda popolna za vas.

Ta članek je objavljen na BitPinasu: Začnite kariero z umetno inteligenco: osnovni spletni tečaji za ambiciozne podatkovne znanstvenike

Zavrnitev odgovornosti: Članki BitPinas in njegova zunanja vsebina niso finančni nasveti. Ekipa služi za zagotavljanje neodvisnih, nepristranskih novic za zagotavljanje informacij za Philippine-crypto in širše.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Avtomobili/EV, Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• BlockOffsets. Posodobitev okoljskega offset lastništva. Dostopite tukaj.
• vir: https://bitpinas.com/ai/unlock-career-ai-online-courses-data-scientist/