با این ۵ روش یادگیری علم داده و هوش مصنوعی در حرفه خود موفق‌تر شوید

منتشر شده در analyticsinsight به تاریخ ۲۰ مارس ۲۰۲۲
لینک منبع 5 Ways Learning Data Science, AI can help You Succeed in Your Career

مجموعه‌ای از تکنولوژی‌های عصر جدید سه نیاز حیاتی کسب‌وکار را پشتیبانی می‌کنند: اتوماسیون فرآیندها، به دست آوردن بینش از طریق تجزیه و تحلیل داده‌ها، و مشارکت موثر با مشتریان. بهره‌برداری و حفظ ابزارها و نرم‌افزارهای هوش مصنوعی مستلزم مجموعه خاصی از مهارت‌ها، دانش و ویژگی‌هایی است که فارغ‌التحصیلان فاقد آن هستند. شکاف بین تقاضا و عرضه در زمینه‌های داده و هوش مصنوعی فرصتی برای تازه‌کارها و حرفه‌ای‌ها برای ارتقا مهارت و ایجاد یک شغل موفق است.

در اینجا به ۵ روش یادگیری علم داده می‌پردازیم، هوش مصنوعی می‌تواند به شما کمک کند در زندگی حرفه‌ای خود موفق شوید.

رشد تقاضا برای هوش مصنوعی و استعداد علم داده در صنایع

هوش مصنوعی و تکنولوژی‌های علم داده تقریبا توسط همه بخش‌ها برای نتایج بهتر پذیرفته می‌شوند. علی‌رغم اندازه آن‌ها، همه کسب‌و‌کارها به دنبال استفاده از داده برای افزایش کارایی هستند. بنابراین، آن‌ها به طور مداوم به دنبال استخدام افرادی هستند که بتوانند داده‌ها را جمع‌آوری، مطالعه و تجزیه و تحلیل کنند تا نتایج کسب‌وکار را بهبود بخشند. این فرصت‌های شغلی در سال جدید نیز به افزایش خود ادامه خواهند داد.

عرضه با تقاضا مطابقت ندارد

کسب‌و‌کارها در بخش‌های مختلف به دنبال به دست آوردن هوش مصنوعی و استعداد علم داده، حتی در طول رکود اقتصادی در حال پیشرفت هستند. از آنجا که این مخزن استعداد برای تقاضای فزاینده بسیار کوچک است، متخصصان ماهر به شدت مورد توجه قرار گرفته‌اند. برای پر کردن شکاف مهارتی، شرکت‌های بزرگ‌تر نیز مهارت‌هایی را در زمینه هوش مصنوعی و علوم داده و منابع آموزشی رایگان به کارمندان خود ارائه می‌کنند.

حاشیه امن خود را جابه‌جا کنید

با نگاه کردن به کدهای دیگران ممکن است احساس کنید که در حال تقلب هستید. اما اتفاقا خوب است که نگاهی به کدهای دیگران در کاگل بیندازیم. شما در ابتدا همه کدها را متوجه نخواهید شد و این کاملاً خوب و طبیعی است. اگر شما واقعا با تمام کدهای موجود در یک دفترچه راحت باشید، در واقع هیچ چیز جدیدی از آن دفترچه یاد نخواهید گرفت. منطقه امنتان را جابه‌جا کنید.

بر روی اصول تمرکز کنید

یادگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشینی پایه را آغاز کنید. به زودی به کاربردهای زیبا، ظریف و هیجان‌انگیز آن پی خواهید برد. اغلب اوقات، شما لزوما نیازی به نوشتن ریاضی یا فرمول نحوه کار یک الگوریتم یا مدل خاص ندارید. اما دانستن اینکه مدل چگونه کار می کند و استدلال پشت آن در حال حاضر کافی خواهد بود، البته مگر اینکه بخواهید به طور خاص در تحقیقات یادگیری ماشینی شرکت کنید.

مهارت‌های خود را به سطح بالاتر ببرید

شما در پایتون، R و SQL مهارت دارید. شما برای تجزیه و تحلیل تقریبا هر داده‌ای، بینش خود را توسعه داده‌اید. و شما می‌دانید که چگونه مدل‌های یادگیری ماشینی را اعمال کنید. حالا زمان آن است که مهارت‌های خود را به سطح بالاتر ببرید. آخرین چیزی که باید یاد بگیرید هنر کنار هم قرار دادن خط لوله داده‌ها، یکپارچه‌سازی با سرویس‌های ابری مانند AWS، Azure، IBM Cloud، Hadoop، SPark، برای نام‌گذاری چند مورد و سوق دادن آن به سمت تولید است. باز هم، منابع زیادی به صورت آنلاین وجود دارد. شما فقط باید به دنبال آن‌ها بگردید.

این متن با استفاده از ربات ترجمه مقالات علم داده ترجمه شده و به صورت محدود مورد بازبینی انسانی قرار گرفته است.در نتیجه می‌تواند دارای برخی اشکالات ترجمه باشد.

مقالات لینک‌شده در این متن می‌توانند به صورت رایگان با استفاده از مقاله‌خوان ترجمیار به فارسی مطالعه شوند.