Bắt tay vào sự nghiệp AI: Các khóa học trực tuyến cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng | BitPina

Trong bài viết của chúng tôi về 10 công việc liên quan đến AI được trả lương cao nhất trên toàn cầu, các nhà khoa học dữ liệu đứng thứ hai trong danh sách, với mức lương trung bình hàng năm là 170,000.00 USD.

Nhà khoa học dữ liệu là một chuyên gia sử dụng dữ liệu để giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định. Họ áp dụng các kỹ năng toán học, thống kê và lập trình để thu thập, phân tích và diễn giải một lượng lớn dữ liệu. Họ cũng sử dụng các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu để trình bày những phát hiện và hiểu biết của mình một cách rõ ràng và hấp dẫn.

(Đọc thêm: Cách kiếm tiền với ChatGPT – Những cách đã được chứng minh để tạo thu nhập trực tuyến)

Vai trò và tầm quan trọng của các nhà khoa học dữ liệu trong ngành AI

Về cơ bản, khoa học dữ liệu là lĩnh vực sử dụng thuật toán, quy trình và quy trình để kiểm tra lượng lớn dữ liệu nhằm có thể phát hiện các mẫu, tạo ra thông tin chi tiết và đưa ra quyết định bằng cách sử dụng toán học và thống kê, lập trình, phân tích, AI và thậm chí cả học máy.

Cuối cùng, khoa học dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong ngành AI vì nó hỗ trợ xử lý, phân tích và giải thích lượng lớn dữ liệu, cũng như chọn dữ liệu có liên quan và mang tính thông tin cần thiết. Nó cũng có thể được sử dụng để tìm và trích xuất dữ liệu từ các nguồn hợp pháp và giúp cải thiện quá trình học tập của các công cụ AI được tích hợp vào các trang web và ứng dụng. 

Bạn có tin rằng mình sở hữu những kỹ năng cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu trong tương lai không?

(Đọc thêm: 10 công việc AI được trả lương cao nhất: Hướng dẫn toàn diện)

Bắt tay vào hành trình sự nghiệp AI: Các khóa học trực tuyến và lộ trình học tập hàng đầu dành cho các nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng

Nền tảng trực tuyến hàng đầu cung cấp các khóa học về khoa học dữ liệu

Trong số các nền tảng trực tuyến hiện có ngày nay, Coursera cung cấp các khóa học trực tuyến mà qua đó người dùng có thể lấy được bằng cấp hoặc chứng chỉ chuyên môn về khoa học dữ liệu.

Ngoài ra, Coursera còn cung cấp “Chứng chỉ chuyên môn khoa học dữ liệu của IBM" khóa học. Khóa học này dự kiến ​​sẽ giúp người học bắt đầu sự nghiệp của họ trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và học máy bằng cách dạy họ Python, SQL, phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và học máy bằng cách sử dụng Đám mây IBM và các bộ dữ liệu trong thế giới thực. Mặc dù nó không miễn phí nhưng hỗ trợ tài chính luôn sẵn có cho những người không đủ khả năng chi trả.

(Đọc thêm: 6 khóa học miễn phí hàng đầu về AI: Hướng dẫn nâng cao kỹ năng của bạn vào năm 2023)

Cuối cùng, Udemy cung cấp nhiều khóa học và mô-đun trực tuyến liên quan đến khoa học dữ liệu trên nhiều lĩnh vực khác nhau, với mức giá dao động từ ₱700.00 đến ₱4000.00.

Dự án Philippines thông minh hơn thông qua Phân tích dữ liệu, R&D, đào tạo và áp dụng (SPARTA) cũng có lộ trình học tập để trở thành nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu.

Dự án được hỗ trợ bởi Học viện Phát triển Philippines, Bộ Khoa học và Công nghệ, DOST-PCIEERD và Hiệp hội Phân tích Philippines.

Lộ trình học tập toàn diện để trở thành nhà khoa học dữ liệu

Thông thường, những công việc lương cao đòi hỏi nhân viên chất lượng cao; do đó, để có thể đủ sức cạnh tranh và trở thành nhà khoa học dữ liệu “hàng đầu” trong ngành này, tốt hơn hết là:

Học các ngôn ngữ lập trình. Cần phải thành thạo một hoặc nhiều ngôn ngữ lập trình thường được sử dụng cho AI và khoa học dữ liệu, chẳng hạn như Python, R, Java và C++. Bạn cũng cần làm quen với các thư viện và khung hỗ trợ các tác vụ khoa học dữ liệu và AI, chẳng hạn như TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas và NumPy.

Tiếp thu kiến ​​thức về thống kê, toán học và giải quyết vấn đề. Thống kê là một trong những nền tảng của khoa học dữ liệu, vì nó giúp các công ty hiểu dữ liệu, thực hiện kiểm tra giả thuyết, rút ​​ra suy luận và đưa ra dự đoán. Bạn cần học các khái niệm toán học cơ bản và phương pháp thống kê, chẳng hạn như thống kê mô tả, xác suất, phân phối, lấy mẫu, khoảng tin cậy, kiểm tra giả thuyết và hồi quy để có thể áp dụng chúng vào việc giải quyết dữ liệu trong thế giới thực. 

(Đọc thêm: Làm thế nào để trở thành một kỹ sư nhanh chóng và làm chủ các cuộc trò chuyện về AI)

Tìm hiểu về việc thu thập và làm sạch dữ liệu. Sau khi thu thập dữ liệu, bạn phải hiểu cách làm sạch và lưu trữ dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Làm sạch dữ liệu là quá trình chuẩn bị dữ liệu để phân tích bằng cách loại bỏ các lỗi, sự không nhất quán, các giá trị ngoại lệ, giá trị bị thiếu và thậm chí là trùng lặp. 

Tìm hiểu quản lý cơ sở dữ liệu. Sau khi làm sạch dữ liệu, bạn nên biết cách sử dụng các thư viện Python như Pandas và NumPy để thao tác, chuyển đổi và làm sạch dữ liệu. Bạn cũng có thể sử dụng các công cụ có khả năng xử lý cơ sở dữ liệu lớn. 

Phát triển chuyên môn về học máy và học sâu. Học máy và học sâu là các nhánh của khoa học dữ liệu liên quan đến việc xây dựng và đào tạo các mô hình có thể học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Bạn cần làm quen với các nguyên tắc và phương pháp của các nhánh này, chẳng hạn như học có giám sát, học không giám sát, học tăng cường, mạng nơ-ron, mạng nơ-ron tích chập, mạng nơ-ron tái diễn, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính.

(Đọc thêm: Làm thế nào để trở thành một kỹ sư nhanh chóng và làm chủ các cuộc trò chuyện về AI)

Trực quan hóa dữ liệu chính. Bạn phải có khả năng truyền đạt những phát hiện và hiểu biết sâu sắc của mình từ phân tích dữ liệu bằng các công cụ và kỹ thuật trực quan. Bạn cũng cần có khả năng tạo bảng điều khiển và biểu đồ tương tác bằng các công cụ như Tableau, Matplotlib, Seaborn và Plotly.

Tương tác với cộng đồng. Khoa học dữ liệu trong AI là một ngành có nhịp độ phát triển nhanh. Do đó, kết nối với các nhà khoa học dữ liệu khác trong cộng đồng là một tình huống đôi bên cùng có lợi để luôn cập nhật những phát triển mới nhất. Bạn cũng có thể học hỏi kinh nghiệm của họ, nhận các mẹo và lời khuyên cũng như kết nối với những người bạn có thể làm việc cùng. 

Khi bạn đã thực hiện gần như tất cả các mẹo này, bạn có thể tự tin và chắc chắn tự gọi mình là “nhà khoa học dữ liệu hàng đầu”.

Triển vọng việc làm tương lai cho các nhà khoa học dữ liệu trong AI

Ứng dụng khoa học dữ liệu trong ngành AI thực sự rất mạnh mẽ và hữu ích. Trên thực tế, ngày nay nhiều nhà khoa học dữ liệu được biết đến là người xây dựng và đổi mới các công cụ AI, bao gồm Andrew Ng, người sáng lập deeplearning.ai; Fei-Fei Li, người sáng lập phong trào AI4ALL; Andrej Karpathy, giám đốc cấp cao về AI tại Tesla; và Yann LeCun, nhà khoa học AI trưởng tại Facebook. 

Lĩnh vực này cũng rất linh hoạt; các nhà khoa học dữ liệu có thể là người làm việc tự do, nhà tư vấn, nhà phân tích, nhà nghiên cứu và thậm chí là người giám sát quá trình phát triển sản phẩm.

(Đọc thêm: Năm ứng dụng web AI phải dùng thử cho người mới bắt đầu và những người đam mê)

Thật vậy, nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu đang rất cao và lĩnh vực này dự kiến ​​sẽ tiếp tục phát triển trong những năm tới. Khi các doanh nghiệp và tổ chức thu thập ngày càng nhiều dữ liệu, họ sẽ cần các nhà khoa học dữ liệu để giúp họ hiểu được tất cả.

Nếu bạn đam mê khoa học dữ liệu và sẵn sàng dấn thân vào công việc thì bạn có thể có một sự nghiệp thành công trong lĩnh vực này. Các nhà khoa học dữ liệu đang tạo ra tác động thực sự đến thế giới và bạn có thể là một phần trong đó.

Bạn có mong muốn sử dụng dữ liệu để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực không? Bạn có nền tảng vững chắc về toán, thống kê và lập trình không? Nếu vậy, nghề nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu có thể hoàn toàn phù hợp với bạn.

Bài viết này được xuất bản trên BitPinas: Bắt tay vào sự nghiệp AI: Các khóa học trực tuyến cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng

Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Các bài báo của BitPinas và nội dung bên ngoài của nó không phải là lời khuyên tài chính. Nhóm phục vụ cung cấp tin tức độc lập, không thiên vị để cung cấp thông tin cho tiền điện tử Philippine và hơn thế nữa.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://bitpinas.com/ai/unlock-career-ai-online-courses-data-scientist/