Самая сексуальная работа 21 века.
Data is New Oil, вы всегда слышали эту фразу в рекламе на YouTube, когда слушали любимую песню или смотрели трейлеры к новым фильмам. Кто-то из вас уже делает свой шаг к этой нефтяной скважине, а кто-то планирует или ждет правильного движения.
Наши общества день ото дня все больше управляются данными, что побуждает нас находить новые возможности и создавать рабочие места, такие как специалист по данным, аналитик данных, инженер данных и т. д. и т. д. По данным IBM, к 2020 году количество рабочих мест, связанных с данными, в США увеличится на 2 720 000.
Существует большой разрыв между спросом и предложением квалифицированных специалистов в области науки о данных. По данным The Guardian, сотни тысяч человек потеряли работу во время этой пандемии.
И люди, которые работают из дома, также страдают, они также сталкиваются с такими проблемами, как Сокращение заработной платы, Отсутствие прибавок, Стресс и Тревога. Большинство из них разочаровываются и планируют перейти на лучшую работу. Если вы один из них, то наука о данных может стать вашим следующим подмигиванием.
Есть определенные преимущества работы по науке о данных.
Это пользуется спросом.
Изобилие положения.
Высокооплачиваемая карьера.
Наука о данных универсальна.
Наука о данных делает данные лучше.
Специалисты по данным очень престижны.
Нет больше скучной задачи.
Наука о данных делает продукт умнее.
Наука о данных может спасти жизни.
Наука о данных может сделать вас лучше.
Во время этой пандемии люди становятся ближе к науке о данных, чем когда-либо. Люди также устраиваются на работу в Data. Вы также можете создать свой собственный Стартап, используя свои новые знания.
Где вы можете приобрести эти новые навыки. Есть чему поучиться, и различные платформы предлагают хороший контент. Некоторые дают вам глубокие знания, а некоторые фокусируются на более практическом подходе к этой области. Нет ничего лучше, чем хороший или плохой курс, просто выберите его в соответствии со своим стилем обучения.
Некоторые из курсов, которые я считаю полезными, приведены ниже. Они перечислены от новичка до продвинутого.
Курс машинного обучения Стэнфордского университета (Coursera)
Курс машинного обучения от A до Z™: практические занятия Python и R в науке о данных (Udemy)
Курс машинного обучения (Стэнфордская инженерная школа)
Бесплатные курсы по машинному обучению (edX)
Бесплатный курс машинного обучения с R (DataCamp)
Курс глубокого обучения (deeplearning.ai)
Бесплатный вводный курс по машинному обучению (Udacity)
Бесплатный курс по машинному обучению (fast.ai)
Бесплатное машинное обучение — курс искусственного интеллекта (Колумбийский университет)
Бесплатный курс по машинному обучению и науке о данных (Гарвардский университет)
Эти курсы предлагают все необходимые навыки, необходимые для получения работы в области науки о данных и машинного обучения. Некоторые предлагают сертификаты, некоторые предлагают степень в области науки о данных на выбор в соответствии с вашими требованиями. Я предлагаю вам сначала Изучить язык Python, чтобы вы могли без труда понимать и применять изучаемые алгоритмы.
Комментарий Если вам нравятся эти курсы или у вас есть другие курсы получше.
