เริ่มต้นอาชีพ AI: หลักสูตรออนไลน์ที่จำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการ | บิทพินาส

ในบทความของเราเกี่ยวกับ 10 ตำแหน่งงานที่เกี่ยวข้องกับ AI ที่มีรายได้สูงที่สุดทั่วโลก นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลอยู่ในอันดับที่สองในรายการ โดยมีเงินเดือนประจำปีเฉลี่ยอยู่ที่ 170,000.00 ดอลลาร์สหรัฐฯ

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือมืออาชีพที่ใช้ข้อมูลเพื่อช่วยธุรกิจในการตัดสินใจ พวกเขาใช้ทักษะทางคณิตศาสตร์ สถิติ และการเขียนโปรแกรมเพื่อรวบรวม วิเคราะห์ และตีความข้อมูลจำนวนมาก พวกเขายังใช้เทคนิคการสร้างภาพข้อมูลเพื่อนำเสนอสิ่งที่ค้นพบและข้อมูลเชิงลึกด้วยวิธีที่ชัดเจนและน่าสนใจ

(อ่านเพิ่มเติม: วิธีสร้างรายได้ด้วย ChatGPT – วิธีที่พิสูจน์แล้วในการสร้างรายได้ออนไลน์)

บทบาทและความสำคัญของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอุตสาหกรรม AI

โดยพื้นฐานแล้ว วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่ใช้อัลกอริธึม ขั้นตอน และกระบวนการในการตรวจสอบข้อมูลจำนวนมากเพื่อให้สามารถตรวจจับรูปแบบ สร้างข้อมูลเชิงลึก และสร้างการตัดสินใจโดยใช้คณิตศาสตร์และสถิติ การเขียนโปรแกรม การวิเคราะห์ AI และแม้แต่การเรียนรู้ของเครื่อง

ท้ายที่สุดแล้ว วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในอุตสาหกรรม AI เนื่องจากช่วยในการประมวลผล วิเคราะห์ และตีความข้อมูลจำนวนมาก ตลอดจนเลือกข้อมูลที่เกี่ยวข้องและเป็นข้อมูลที่จำเป็น นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อค้นหาและดึงข้อมูลจากแหล่งที่ถูกต้องและช่วยปรับปรุงกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องมือ AI ที่รวมอยู่ในเว็บไซต์และแอปพลิเคชัน 

คุณเชื่อว่าคุณมีทักษะที่จำเป็นในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอนาคตหรือไม่ เพราะเหตุใด

(อ่านเพิ่มเติม: 10 งาน AI ที่จ่ายสูงสุด: คู่มือฉบับสมบูรณ์)

เริ่มต้นเส้นทางอาชีพ AI: หลักสูตรออนไลน์ยอดนิยมและเส้นทางการเรียนรู้สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการ

แพลตฟอร์มออนไลน์ชั้นนำที่เปิดสอนหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ในบรรดาแพลตฟอร์มออนไลน์ที่มีอยู่ในปัจจุบัน Coursera เปิดสอนหลักสูตรออนไลน์ที่ผู้ใช้สามารถรับปริญญาหรือประกาศนียบัตรวิชาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นอกจากนี้ Coursera ยังเสนอ “ใบรับรองผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลของ IBM Data" คอร์ส. หลักสูตรนี้คาดว่าจะช่วยให้ผู้เรียนเริ่มต้นอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องโดยการสอน Python, SQL, การวิเคราะห์ข้อมูล, การสร้างภาพข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ IBM Cloud และชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง แม้ว่าจะไม่ฟรี แต่ก็มีความช่วยเหลือทางการเงินสำหรับผู้ที่ไม่สามารถจ่ายได้

(อ่านเพิ่มเติม: หลักสูตรฟรี 6 อันดับแรกเกี่ยวกับ AI: คู่มือการยกระดับทักษะในปี 2023)

สุดท้าย Udemy มีหลักสูตรและโมดูลออนไลน์มากมายที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลในสาขาต่างๆ โดยมีราคาตั้งแต่ 700.00 เยน ถึง 4000.00 เยน

โครงการอย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้นในฟิลิปปินส์ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูล การวิจัยและพัฒนา การฝึกอบรม และการยอมรับ (SPARTA) ยังมีเส้นทางการเรียนรู้สู่การเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอีกด้วย

โครงการนี้ได้รับการสนับสนุนจาก Development Academy of the Philippines, Department of Science and Technology, DOST-PCIEERD และ Analytics Association of the Philippines

เส้นทางการเรียนรู้ที่ครอบคลุมเพื่อเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

โดยทั่วไปแล้ว งานที่มีรายได้สูงจำเป็นต้องมีพนักงานคุณภาพสูง ดังนั้นเพื่อให้สามารถแข่งขันได้เพียงพอและเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล "ระดับแนวหน้า" ในอุตสาหกรรมนี้ จะเป็นการดีกว่าที่จะ:

เรียนรู้ภาษาการเขียนโปรแกรม ความเชี่ยวชาญในภาษาการเขียนโปรแกรมอย่างน้อยหนึ่งภาษาที่ใช้กันทั่วไปสำหรับ AI และวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น Python, R, Java และ C++ เป็นสิ่งจำเป็น คุณต้องทำความคุ้นเคยกับไลบรารีและเฟรมเวิร์กที่รองรับงาน AI และวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas และ NumPy

ได้รับความรู้ทางสถิติ คณิตศาสตร์ และการแก้ปัญหา สถิติเป็นหนึ่งในรากฐานของวิทยาการข้อมูล เนื่องจากช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจข้อมูล ทำการทดสอบสมมติฐาน อนุมาน และคาดการณ์ได้ คุณต้องเรียนรู้แนวคิดทางคณิตศาสตร์พื้นฐานและวิธีการทางสถิติ เช่น สถิติเชิงพรรณนา ความน่าจะเป็น การแจกแจง การสุ่มตัวอย่าง ช่วงความเชื่อมั่น การทดสอบสมมติฐาน และการถดถอย เพื่อให้สามารถนำไปใช้กับการแก้ไขข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงได้ 

(อ่านเพิ่มเติม: วิธีที่จะเป็น Prompt Engineer และ Master AI Conversation)

เรียนรู้เกี่ยวกับการเก็บรวบรวมและการทำความสะอาดข้อมูล หลังจากการรวบรวมข้อมูล คุณต้องเข้าใจวิธีทำความสะอาดและจัดเก็บข้อมูลที่รวบรวมจากแหล่งต่างๆ การล้างข้อมูลเป็นกระบวนการเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์โดยการลบข้อผิดพลาด ความไม่สอดคล้อง ค่าผิดปกติ ค่าที่หายไป และแม้แต่การซ้ำซ้อน 

เรียนรู้การจัดการฐานข้อมูล หลังจากการล้างข้อมูล คุณควรรู้วิธีใช้ไลบรารี Python เช่น Pandas และ NumPy เพื่อจัดการ แปลง และล้างข้อมูล คุณยังสามารถใช้เครื่องมือที่สามารถจัดการฐานข้อมูลขนาดใหญ่ได้ 

พัฒนาความเชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกเป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการข้อมูลที่จัดการกับโมเดลการสร้างและการฝึกอบรมที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและคาดการณ์หรือตัดสินใจได้ คุณต้องคุ้นเคยกับหลักการและวิธีการของสาขาเหล่านี้ เช่น การเรียนรู้แบบมีผู้สอน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง โครงข่ายประสาทเทียม โครงข่ายประสาทเทียมแบบม้วน โครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการมองเห็นของคอมพิวเตอร์

(อ่านเพิ่มเติม: วิธีที่จะเป็น Prompt Engineer และ Master AI Conversation)

การสร้างภาพข้อมูลหลัก คุณควรจะสามารถสื่อสารสิ่งที่คุณค้นพบและข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้เครื่องมือและเทคนิคที่เป็นภาพ คุณต้องสามารถสร้างแดชบอร์ดและแผนภูมิเชิงโต้ตอบโดยใช้เครื่องมือเช่น Tableau, Matplotlib, Seaborn และ Plotly

มีส่วนร่วมกับชุมชน วิทยาศาสตร์ข้อมูลใน AI เป็นอุตสาหกรรมที่เติบโตอย่างรวดเร็ว ดังนั้นการเชื่อมต่อกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคนอื่นๆ ในชุมชนจึงเป็นสถานการณ์ที่ได้ประโยชน์ทั้งสองฝ่าย เพื่อรับข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับการพัฒนาล่าสุด คุณยังสามารถเรียนรู้จากประสบการณ์ของพวกเขา รับเคล็ดลับและคำแนะนำ และเชื่อมต่อกับคนที่คุณร่วมงานด้วยได้ 

เมื่อคุณทำตามเคล็ดลับเหล่านี้เกือบทั้งหมดแล้ว คุณจะมั่นใจและเรียกตัวเองว่าเป็น "นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับแนวหน้า" ได้เลย

อนาคตงานในอนาคตสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใน AI

การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในอุตสาหกรรม AI มีประสิทธิภาพและมีประโยชน์อย่างแท้จริง ในความเป็นจริง นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจำนวนมากเป็นที่รู้จักในปัจจุบันว่าเป็นผู้สร้างและผู้ริเริ่มเครื่องมือ AI รวมถึง Andrew Ng ผู้ก่อตั้ง deeplearning.ai; Fei-Fei Li ผู้ก่อตั้งขบวนการ AI4ALL; Andrej Karpathy ผู้อำนวยการอาวุโสฝ่าย AI ของ Tesla; และ Yann LeCun หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ AI ของ Facebook 

สนามนี้ยังมีความหลากหลาย นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจเป็นฟรีแลนซ์ ที่ปรึกษา นักวิเคราะห์ นักวิจัย และแม้แต่ผู้ดูแลกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์

(อ่านเพิ่มเติม: ห้าแอพเว็บ AI ที่ต้องลองสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้ที่ชื่นชอบ)

แท้จริงแล้ว นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลเป็นที่ต้องการอย่างมาก และคาดว่าสาขานี้จะยังคงเติบโตต่อไปในปีต่อๆ ไป เนื่องจากธุรกิจและองค์กรต่างๆ รวบรวมข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ พวกเขาจึงต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อช่วยให้พวกเขาเข้าใจทุกอย่างได้

หากคุณหลงใหลในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเต็มใจที่จะทำงาน คุณก็สามารถประสบความสำเร็จในอาชีพการงานในสาขานี้ได้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังสร้างผลกระทบที่แท้จริงต่อโลก และคุณสามารถเป็นส่วนหนึ่งของสิ่งนั้นได้

คุณกระตือรือร้นที่จะใช้ข้อมูลเพื่อแก้ไขปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงหรือไม่? คุณมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งในด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และการเขียนโปรแกรมหรือไม่? หากเป็นเช่นนั้น อาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจเหมาะกับคุณที่สุด

บทความนี้เผยแพร่บน BitPinas: เริ่มต้นอาชีพ AI: หลักสูตรออนไลน์ที่จำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการ

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: บทความ BitPinas และเนื้อหาภายนอกไม่ใช่คำแนะนำทางการเงิน ทีมงานทำหน้าที่ส่งข่าวที่เป็นอิสระและเป็นกลางเพื่อให้ข้อมูลสำหรับสกุลเงินดิจิทัลของฟิลิปปินส์และอื่น ๆ

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. ยานยนต์ / EVs, คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• BlockOffsets การปรับปรุงการเป็นเจ้าของออฟเซ็ตด้านสิ่งแวดล้อมให้ทันสมัย เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://bitpinas.com/ai/unlock-career-ai-online-courses-data-scientist/