Yapay Zeka Kariyerine Başlayın: Hevesli Veri Bilimcileri için Temel Çevrimiçi Kurslar | BitPinas

Dünya çapında yapay zeka ile ilgili en yüksek ücretli 10 iş hakkındaki makalemizde, veri bilimcileri yıllık ortalama 170,000.00 ABD doları maaşla listede ikinci sırada yer aldı.

Veri bilimcisi, işletmelerin karar vermesine yardımcı olmak için verileri kullanan bir profesyoneldir. Büyük miktarda veri toplamak, analiz etmek ve yorumlamak için matematiksel, istatistiksel ve programlama becerilerini uygularlar. Bulgularını ve içgörülerini açık ve çekici bir şekilde sunmak için veri görselleştirme tekniklerini de kullanırlar.

(Devamını oku: ChatGPT ile Nasıl Para Kazanılır – Çevrimiçi Gelir Elde Etmenin Kanıtlanmış Yolları)

Yapay Zeka Endüstrisinde Veri Bilimcilerinin Rolü ve Önemi

Temel olarak veri bilimi, matematik ve istatistik, programlama, analitik, yapay zeka ve hatta makine öğrenimini kullanarak kalıpları tespit edebilmek, içgörüler üretebilmek ve kararlar oluşturabilmek için büyük miktarda veriyi incelemek üzere algoritmalar, prosedürler ve süreçler kullanan bir alandır.

Sonuç olarak, veri bilimi, büyük miktarda verinin işlenmesine, analiz edilmesine ve yorumlanmasına ve ayrıca ihtiyaç duyulan ilgili ve bilgilendirici verilerin seçilmesine yardımcı olduğu için yapay zeka endüstrisinde önemli bir rol oynar. Ayrıca meşru kaynaklardan veri bulup ayıklamak ve web sitelerine ve uygulamalara entegre edilmiş yapay zeka araçlarının öğrenme sürecini iyileştirmeye yardımcı olmak için de kullanılabilir. 

Gelecekte bir veri bilimcisi olmak için gerekli becerilere sahip olduğunuza inanıyor musunuz?

(Devamını oku: En Çok Kazandıran 10 Yapay Zeka İşi: Kapsamlı Bir Kılavuz)

Yapay Zeka Kariyer Yolculuğuna Çıkın: Hevesli Veri Bilimcileri İçin En İyi Çevrimiçi Kurslar ve Öğrenme Yolları

Veri Bilimi Kursları Sunan En İyi Çevrimiçi Platformlar

Bugün mevcut olan çevrimiçi platformlar arasında, Coursera kullanıcıların veri biliminde bir derece veya profesyonel sertifika kazanabilecekleri çevrimiçi kurslar sağlar.

Ek olarak, Coursera “IBM Data Science Profesyonel Sertifikası" kurs. Kursun, öğrencilerine IBM Cloud ve gerçek dünya veri kümelerini kullanarak Python, SQL, veri analizi, veri görselleştirme ve makine öğrenimi öğreterek veri bilimi ve makine öğrenimi alanındaki kariyerlerine başlamalarına yardımcı olması bekleniyor. Ücretsiz olmasa da, maddi durumu karşılayamayanlar için mali yardım mevcuttur.

(Devamını oku: Yapay Zeka Konusunda En İyi 6 Ücretsiz Kurs: 2023'te Beceri Geliştirme Rehberiniz)

Son olarak, Udemy çeşitli alanlarda veri bilimi ile ilgili çok sayıda çevrimiçi kurs ve modül sunar ve fiyatları ₱700.00 ile ₱4000.00 arasında değişir.

Veri Analitiği, Ar-Ge, Eğitim ve Benimseme Yoluyla Daha Akıllı Filipinler Projesi (SPARTA) ayrıca bir veri analisti ve veri bilimcisi olmak için öğrenme yollarına sahiptir.

Proje Filipinler Kalkınma Akademisi, Bilim ve Teknoloji Departmanı, DOST-PCIEERD ve Filipinler Analitik Derneği tarafından desteklenmektedir.

Veri Bilimcisi Olmak İçin Kapsamlı Öğrenme Yolları

Tipik olarak, yüksek maaşlı işler, yüksek kaliteli çalışanlar gerektirir; bu nedenle, yeterince rekabetçi olabilmek ve bu sektörde "en üst düzey" veri bilimcisi olabilmek için şunları yapmak daha iyidir:

Programlama dillerini öğrenin. Yapay zeka ve veri bilimi için yaygın olarak kullanılan Python, R, Java ve C++ gibi bir veya daha fazla programlama dilinde uzmanlık önemlidir. Ayrıca TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas ve NumPy gibi yapay zeka ve veri bilimi görevlerini destekleyen kitaplıklara ve çerçevelere aşina olmanız gerekir.

İstatistik, matematik ve problem çözme konularında bilgi edinin. İstatistik, firmaların verileri anlamasına, hipotez testi yapmasına, çıkarımlar yapmasına ve tahminler yapmasına yardımcı olduğu için veri biliminin temellerinden biridir. Tanımlayıcı istatistikler, olasılık, dağılımlar, örnekleme, güven aralıkları, hipotez testi ve regresyon gibi istatistiklerin temel matematiksel kavramlarını ve yöntemlerini gerçek dünyadaki veri çözmeye uygulayabilmeniz için öğrenmeniz gerekir. 

(Devamını oku: Nasıl Hızlı Mühendis Olunur ve Yapay Zeka Konuşmalarında Ustalaşılır)

Veri toplama ve temizleme hakkında bilgi edinin. Veri topladıktan sonra, çeşitli kaynaklardan toplanan verilerin nasıl temizleneceğini ve saklanacağını anlamalısınız. Veri temizleme, hataları, tutarsızlıkları, aykırı değerleri, eksik değerleri ve hatta tekrarları ortadan kaldırarak verileri analize hazırlama sürecidir. 

Veritabanı yönetimini öğrenin. Veri temizliğinden sonra, verileri işlemek, dönüştürmek ve temizlemek için Pandas ve NumPy gibi Python kitaplıklarını nasıl kullanacağınızı bilmelisiniz. Büyük veritabanlarını işleyebilen araçları da kullanabilirsiniz. 

Makine öğrenimi ve derin öğrenmede uzmanlık geliştirin. Makine öğrenimi ve derin öğrenme, verilerden öğrenebilen ve tahminler veya kararlar verebilen modeller oluşturma ve eğitme ile ilgilenen veri biliminin dallarıdır. Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, pekiştirmeli öğrenme, sinir ağları, evrişimli sinir ağları, tekrarlayan sinir ağları, doğal dil işleme ve bilgisayarla görme gibi bu dalların ilke ve yöntemlerine aşina olmanız gerekir.

(Devamını oku: Nasıl Hızlı Mühendis Olunur ve Yapay Zeka Konuşmalarında Ustalaşılır)

Ana veri görselleştirme. Görsel araçlar ve teknikler kullanarak veri analizinden elde ettiğiniz bulguları ve içgörüleri iletebilmeniz gerekir. Ayrıca Tableau, Matplotlib, Seaborn ve Plotly gibi araçları kullanarak etkileşimli panolar ve grafikler oluşturabilmeniz gerekir.

Toplulukla etkileşim kurun. AI'da Veri Bilimi, hızlı tempolu bir endüstridir. Bu nedenle, topluluktaki diğer veri bilimcilerle bağlantı kurmak, en son gelişmelerden haberdar olmak için bir kazan-kazan durumudur. Ayrıca onların deneyimlerinden öğrenebilir, ipuçları ve tavsiyeler alabilir ve birlikte çalışabileceğiniz kişilerle bağlantı kurabilirsiniz. 

Bu ipuçlarının neredeyse tamamını yaptıktan sonra kendinize güvenebilir ve kesinlikle kendinize "en üst düzey veri bilimcisi" diyebilirsiniz.

Yapay Zekadaki Veri Bilimcileri için Gelecekteki İş Beklentileri

Yapay zeka endüstrisinde veri biliminin uygulanması gerçekten güçlü ve kullanışlıdır. Aslında, deeplearning.ai'nin kurucusu Andrew Ng; AI4ALL hareketinin kurucusu Fei-Fei Li; Tesla'da AI kıdemli direktörü Andrej Karpathy; ve Facebook'un yapay zeka baş bilimcisi Yann LeCun. 

Alan aynı zamanda çok yönlüdür; veri bilimcileri serbest çalışanlar, danışmanlar, analistler, araştırmacılar ve hatta ürün geliştirme sürecinin gözetmenleri olabilir.

(Devamını oku: Yeni Başlayanlar ve Meraklılar İçin Denemesi Gereken Beş Yapay Zeka Web Uygulaması)

Gerçekten de, veri bilimcilere yüksek talep var ve alanın önümüzdeki yıllarda büyümesini sürdürmesi bekleniyor. İşletmeler ve kuruluşlar gittikçe daha fazla veri topladıkça, her şeyi anlamalarına yardımcı olacak veri bilimcilerine ihtiyaç duyacaklar.

Veri bilimi konusunda tutkuluysanız ve işe koyulmaya istekliyseniz, bu alanda başarılı bir kariyere sahip olabilirsiniz. Veri bilimcileri dünya üzerinde gerçek bir etki yaratıyor ve siz de bunun bir parçası olabilirsiniz.

Gerçek dünyadaki sorunları çözmek için verileri kullanmaya istekli misiniz? Matematik, istatistik ve programlamada güçlü bir temeliniz var mı? Öyleyse, veri biliminde bir kariyer sizin için mükemmel bir seçim olabilir.

Bu makale BitPinas'ta yayınlanmıştır: Yapay Zeka Kariyerine Başlayın: Hevesli Veri Bilimcileri için Temel Çevrimiçi Kurslar

Sorumluluk Reddi: BitPinas makaleleri ve harici içeriği finansal tavsiye değildir. Ekip, Filipin-kripto ve ötesi için bilgi sağlamak için bağımsız, tarafsız haberler sunmaya hizmet ediyor.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://bitpinas.com/ai/unlock-career-ai-online-courses-data-scientist/