ایک AI کیریئر کا آغاز کریں: خواہشمند ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے ضروری آن لائن کورسز | بٹ پینس

دنیا بھر میں 10 سب سے زیادہ معاوضہ دینے والی AI سے متعلق ملازمتوں کے بارے میں ہمارے مضمون میں، ڈیٹا سائنسدانوں نے فہرست میں دوسرے نمبر پر رکھا، جس کی اوسط سالانہ تنخواہ $170,000.00 ہے۔

ڈیٹا سائنسدان ایک پیشہ ور ہے جو کاروباروں کو فیصلے کرنے میں مدد کے لیے ڈیٹا کا استعمال کرتا ہے۔ وہ بڑی مقدار میں ڈیٹا اکٹھا کرنے، تجزیہ کرنے اور تشریح کرنے کے لیے ریاضیاتی، شماریاتی اور پروگرامنگ کی مہارتوں کا اطلاق کرتے ہیں۔ وہ اپنے نتائج اور بصیرت کو واضح اور زبردست انداز میں پیش کرنے کے لیے ڈیٹا ویژولائزیشن تکنیک کا بھی استعمال کرتے ہیں۔

(مزید پڑھ: ChatGPT کے ساتھ پیسہ کیسے کمایا جائے - آن لائن آمدنی پیدا کرنے کے ثابت شدہ طریقے)

اے آئی انڈسٹری میں ڈیٹا سائنسدانوں کا کردار اور اہمیت

بنیادی طور پر، ڈیٹا سائنس ایک ایسا شعبہ ہے جو الگورتھم، طریقہ کار اور عمل کا استعمال کرتا ہے تاکہ اعداد و شمار کی بڑی مقدار کو جانچنے کے لیے پیٹرن کا پتہ لگانے، بصیرت پیدا کرنے، اور ریاضی اور اعدادوشمار، پروگرامنگ، تجزیات، AI، اور یہاں تک کہ مشین لرننگ کا استعمال کرتے ہوئے فیصلے تخلیق کیے جا سکیں۔

بالآخر، ڈیٹا سائنس AI صنعت میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے کیونکہ یہ بڑی مقدار میں ڈیٹا کی پروسیسنگ، تجزیہ اور تشریح کے ساتھ ساتھ درکار متعلقہ اور معلوماتی ڈیٹا کو منتخب کرنے میں مدد کرتا ہے۔ اس کا استعمال جائز ذرائع سے ڈیٹا تلاش کرنے اور نکالنے کے لیے بھی کیا جا سکتا ہے اور ویب سائٹس اور ایپلی کیشنز میں مربوط AI ٹولز کے سیکھنے کے عمل کو بہتر بنانے میں مدد کی جا سکتی ہے۔ 

کیا آپ کو یقین ہے کہ آپ مستقبل میں ڈیٹا سائنسدان بننے کے لیے ضروری مہارتوں کے مالک ہیں؟

(مزید پڑھ: 10 سب سے زیادہ معاوضہ دینے والی AI نوکریاں: ایک جامع گائیڈ)

ایک AI کیریئر کا سفر شروع کریں: ڈیٹا سائنسدانوں کے خواہشمندوں کے لیے سرفہرست آن لائن کورسز اور سیکھنے کے راستے

ڈیٹا سائنس کورسز پیش کرنے والے سرفہرست آن لائن پلیٹ فارم

آج دستیاب آن لائن پلیٹ فارمز میں سے، Coursera آن لائن کورسز فراہم کرتا ہے جس کے ذریعے صارفین ڈیٹا سائنس میں ڈگری یا پروفیشنل سرٹیفکیٹ حاصل کر سکتے ہیں۔

مزید برآں، Coursera پیش کرتا ہے "IBM ڈیٹا سائنس پروفیشنل سرٹیفکیٹ"کورس. اس کورس سے توقع کی جاتی ہے کہ اس کے سیکھنے والوں کو IBM کلاؤڈ اور حقیقی دنیا کے ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتے ہوئے Python، SQL، ڈیٹا کا تجزیہ، ڈیٹا ویژولائزیشن، اور مشین لرننگ سکھا کر ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ میں اپنے کیریئر کو شروع کرنے میں مدد ملے گی۔ اگرچہ یہ مفت نہیں ہے، لیکن مالی امداد ان لوگوں کے لیے دستیاب ہے جو اس کے متحمل نہیں ہیں۔

(مزید پڑھ: AI پر ٹاپ 6 مفت کورسز: 2023 میں اپ اسکلنگ کے لیے آپ کی گائیڈ)

آخر میں، Udemy مختلف شعبوں میں ڈیٹا سائنس سے متعلق متعدد آن لائن کورسز اور ماڈیولز پیش کرتا ہے، جن کی قیمتیں ₱700.00 سے ₱4000.00 تک ہیں۔

ڈیٹا اینالیٹکس، آر اینڈ ڈی، ٹریننگ اور اپنانے کے ذریعے پراجیکٹ ہوشیار فلپائن (سپارٹا) کے پاس ڈیٹا تجزیہ کار اور ڈیٹا سائنسدان بننے کے لیے سیکھنے کے راستے بھی ہیں۔

اس منصوبے کو فلپائن کی ڈویلپمنٹ اکیڈمی، سائنس اور ٹیکنالوجی کے شعبے، DOST-PCIEERD، اور فلپائن کی تجزیاتی ایسوسی ایشن کی مدد حاصل ہے۔

ڈیٹا سائنسدان بننے کے لیے جامع سیکھنے کے راستے

عام طور پر، زیادہ تنخواہ والی ملازمتوں کے لیے اعلیٰ معیار کے ملازمین کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس طرح، کافی مسابقتی ہونے اور اس صنعت میں "اعلی درجے کے" ڈیٹا سائنسدان بننے کے لیے، یہ بہتر ہے کہ:

پروگرامنگ زبانیں سیکھیں۔ ایک یا زیادہ پروگرامنگ زبانوں میں مہارت جو عام طور پر AI اور ڈیٹا سائنس کے لیے استعمال ہوتی ہے، جیسے Python، R، Java، اور C++، ضروری ہے۔ آپ کو لائبریریوں اور فریم ورکس سے بھی واقف ہونے کی ضرورت ہے جو AI اور ڈیٹا سائنس کے کاموں کو سپورٹ کرتے ہیں، جیسے TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn، Pandas، اور NumPy۔

شماریات، ریاضی، اور مسئلہ حل کرنے میں علم حاصل کریں۔ اعداد و شمار ڈیٹا سائنس کی بنیادوں میں سے ایک ہے، کیونکہ یہ فرموں کو ڈیٹا کو سمجھنے، مفروضے کی جانچ کرنے، تخمینہ لگانے اور پیشین گوئیاں کرنے میں مدد کرتا ہے۔ آپ کو اعدادوشمار کے بنیادی ریاضیاتی تصورات اور طریقوں کو سیکھنے کی ضرورت ہے، جیسا کہ وضاحتی اعدادوشمار، احتمال، تقسیم، نمونے لینے، اعتماد کے وقفے، مفروضے کی جانچ، اور رجعت، تاکہ ان کو حقیقی دنیا کے ڈیٹا حل کرنے میں لاگو کر سکیں۔ 

(مزید پڑھ: پرامپٹ انجینئر اور ماسٹر AI گفتگو کیسے بنیں۔)

ڈیٹا اکٹھا کرنے اور صفائی ستھرائی کے بارے میں جانیں۔ ڈیٹا اکٹھا کرنے کے بعد، آپ کو یہ سمجھنا چاہیے کہ مختلف ذرائع سے جمع کیے گئے ڈیٹا کو کیسے صاف اور ذخیرہ کرنا ہے۔ ڈیٹا کی صفائی غلطیوں، تضادات، آؤٹ لیرز، گمشدہ اقدار، اور یہاں تک کہ نقل کو ہٹا کر تجزیہ کے لیے ڈیٹا تیار کرنے کا عمل ہے۔ 

ڈیٹا بیس مینجمنٹ سیکھیں۔ ڈیٹا کی صفائی کے بعد، آپ کو پتہ ہونا چاہیے کہ Python لائبریریوں جیسے Pandas اور NumPy کو ڈیٹا میں ہیرا پھیری، تبدیلی اور صاف کرنے کے لیے کیسے استعمال کرنا ہے۔ آپ ایسے اوزار بھی استعمال کرسکتے ہیں جو بڑے ڈیٹا بیس کو سنبھال سکتے ہیں۔ 

مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ میں مہارت پیدا کریں۔ مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ ڈیٹا سائنس کی وہ شاخیں ہیں جو ان ماڈلز کی تعمیر اور تربیت سے متعلق ہیں جو ڈیٹا سے سیکھ سکتے ہیں اور پیشین گوئیاں یا فیصلے کر سکتے ہیں۔ آپ کو ان شاخوں کے اصولوں اور طریقوں سے واقف ہونے کی ضرورت ہے، جیسے کہ زیر نگرانی سیکھنے، غیر نگرانی شدہ سیکھنے، کمک سیکھنے، نیورل نیٹ ورکس، convolutional neural نیٹ ورکس، recurrent neural networks، قدرتی زبان کی پروسیسنگ، اور کمپیوٹر ویژن۔

(مزید پڑھ: پرامپٹ انجینئر اور ماسٹر AI گفتگو کیسے بنیں۔)

ماسٹر ڈیٹا ویژولائزیشن۔ آپ کو بصری ٹولز اور تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کے تجزیہ سے اپنے نتائج اور بصیرت تک پہنچانے کے قابل ہونا چاہیے۔ آپ کو Tableau، Matplotlib، Seaborn، اور Plotly جیسے ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے انٹرایکٹو ڈیش بورڈز اور چارٹس بنانے کے قابل ہونے کی بھی ضرورت ہے۔

کمیونٹی کے ساتھ مشغول ہوں۔ AI میں ڈیٹا سائنس ایک تیز رفتار صنعت ہے۔ اس طرح، کمیونٹی میں دیگر ڈیٹا سائنسدانوں سے جڑنا ایک جیت کی صورت حال ہے تاکہ تازہ ترین پیشرفت سے باخبر رہیں۔ آپ ان کے تجربات سے بھی سیکھ سکتے ہیں، تجاویز اور مشورے حاصل کر سکتے ہیں، اور ان لوگوں سے رابطہ کر سکتے ہیں جن کے ساتھ آپ کام کر سکتے ہیں۔ 

ایک بار جب آپ ان میں سے تقریباً تمام ٹپس کر لیتے ہیں، تو آپ پراعتماد ہو سکتے ہیں اور یقینی طور پر اپنے آپ کو "اعلی درجے کا ڈیٹا سائنسدان" کہہ سکتے ہیں۔

AI میں ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے مستقبل میں ملازمت کے امکانات

اے آئی انڈسٹری میں ڈیٹا سائنس کا اطلاق درحقیقت طاقتور اور مفید ہے۔ درحقیقت، بہت سے ڈیٹا سائنسدان آج AI ٹولز کے بنانے والے اور اختراع کرنے والے کے طور پر جانے جاتے ہیں، بشمول deeplearning.ai کے بانی اینڈریو این جی؛ فی-فی لی، AI4ALL تحریک کے بانی؛ ٹیسلا میں اے آئی کے سینئر ڈائریکٹر آندریج کارپاتھی؛ اور Yann LeCun، فیس بک کے چیف AI سائنسدان۔ 

میدان بھی ورسٹائل ہے؛ ڈیٹا سائنسدان فری لانسرز، کنسلٹنٹس، تجزیہ کار، محققین، اور یہاں تک کہ مصنوعات کی ترقی کے عمل کے نگران بھی ہو سکتے ہیں۔

(مزید پڑھ: ابتدائی اور شوقین افراد کے لیے پانچ AI ویب ایپس کو ضرور آزمانا چاہیے۔)

درحقیقت، ڈیٹا سائنسدانوں کی بہت زیادہ مانگ ہے، اور توقع ہے کہ آنے والے سالوں میں اس شعبے کی ترقی جاری رہے گی۔ چونکہ کاروبار اور تنظیمیں زیادہ سے زیادہ ڈیٹا اکٹھا کرتی ہیں، انہیں ڈیٹا سائنسدانوں کی ضرورت ہوگی تاکہ وہ اس سب کو سمجھنے میں ان کی مدد کریں۔

اگر آپ ڈیٹا سائنس کے بارے میں پرجوش ہیں اور کام کرنے کے لیے تیار ہیں، تو آپ اس شعبے میں ایک کامیاب کیریئر بنا سکتے ہیں۔ ڈیٹا سائنسدان دنیا پر ایک حقیقی اثر ڈال رہے ہیں، اور آپ اس کا حصہ بن سکتے ہیں۔

کیا آپ حقیقی دنیا کے مسائل کو حل کرنے کے لیے ڈیٹا استعمال کرنے کے خواہشمند ہیں؟ کیا آپ کے پاس ریاضی، شماریات اور پروگرامنگ میں مضبوط بنیاد ہے؟ اگر ایسا ہے تو، پھر ڈیٹا سائنس میں کیریئر آپ کے لیے بہترین فٹ ہو سکتا ہے۔

یہ مضمون BitPinas پر شائع ہوا ہے: اے آئی کیریئر کا آغاز کریں: ڈیٹا سائنسدانوں کے خواہشمندوں کے لیے ضروری آن لائن کورسز

اعلان دستبرداری: BitPinas کے مضامین اور اس کا بیرونی مواد مالی مشورہ نہیں ہے۔ ٹیم فلپائن-کرپٹو اور اس سے آگے کے لیے معلومات فراہم کرنے کے لیے آزاد، غیر جانبدارانہ خبریں فراہم کرتی ہے۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ آٹوموٹو / ای وی، کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• بلاک آفسیٹس۔ ماحولیاتی آفسیٹ ملکیت کو جدید بنانا۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://bitpinas.com/ai/unlock-career-ai-online-courses-data-scientist/