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Knowledge Science ist schon seit einiger Zeit gefragt. Glücklicherweise hat die Demokratisierung der Bildung es relativ einfach gemacht, einen Fahrplan für das Erlernen grundlegender technischer Fähigkeiten zu erstellen.
Typischerweise umfasst der Lernpfad den Aufbau von Grundlagen aus linearer Algebra, Mathematik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik usw. sowie gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache wie Python.
Die Technik
Ausgestattet mit diesen Grundlagen machen sich die Lernenden mit den Grundlagen des maschinellen Lernens vertraut, verstehen wichtige Algorithmen – Entscheidungsbäume, Zufallswälder, Ensembles und Zeitreihen – und begreifen schließlich komplexe Deep-Studying-Algorithmen.
Auf diesem Weg müssen Sie sich auch mit Konzepten wie Bias-Varianz-Kompromissen, der Macht der Verallgemeinerung, Annahmen von Algorithmen und vielem mehr auskennen. Diese Liste ist keineswegs vollständig (und wird es auch nie sein), da der Bereich der Datenwissenschaft ein kontinuierliches Lernen erfordert – das geschieht meist durch praktische Anwendungen oder indem man lernt, wie Branchenexperten es machen.
In solchen Fällen bieten Plattformen wie Kaggle eine gute Plattform, um die komplexen Nuancen beim Erstellen eines leistungsstarken Modells zu verstehen. Darüber hinaus erweitert die Auseinandersetzung mit erfolgreichen Lösungen auf Kaggle nicht nur ihre Wissensbasis, sondern ermöglicht es den Lernenden auch, die Denkweise für die Entwicklung ihrer eigenen robusten Modelle zu entwickeln.
Über technische Fähigkeiten hinaus
So weit, so intestine. Aber ist Ihnen etwas aufgefallen?
Die Fähigkeiten und der Weg, die ich skizziert habe, sind kein Geheimnis; sie sind größtenteils öffentlich zugänglich. Jeder lernt den gleichen Ansatz zum Aufbau von Fähigkeiten, um seine Traumrolle im Bereich der Datenwissenschaft zu ergattern.
Dies ist der Second, in dem ein Realitätscheck notwendig ist.
Dabei geht es nicht nur um die verfügbaren KI-Talente, sondern auch um die Nachfrage nach solchen Fähigkeiten auf dem Markt. Die Fortschritte bei der KI schreiten rasant voran, insbesondere seit dem Beginn der Ära der generativen KI, die viele Unternehmen dazu veranlasst hat, ihre Belegschaft zu reduzieren. Sogar Nvidias CEO Jensen Huang teilte seine Ansichten zu zukünftigen Arbeitskräften und Fähigkeiten mit und betonte: „KI wird das Programmieren übernehmen und das Lernen elective machen. KI wird das Programmieren für alle zugänglich machen und die Artwork und Weise, wie wir Programmieren lernen, neu gestalten.“
Quelle: YT-Kanal der Immigration & Jobs Speak Present
Was du tun kannst?
Die sich verändernde Branchenlandschaft unterstreicht eine Wahrheit: Veränderte Zeiten erfordern veränderte Maßnahmen.
Angesichts der veränderten Anforderungen an die Fähigkeiten in der Branche sollten Sie sich beim Aufbau einer vielversprechenden Karriere im Bereich Knowledge Science auf Folgendes konzentrieren:
- Verfeinern Sie die oft übersehene Fähigkeit zur Entscheidungsfindung, die für das Treffen von Kompromissen beim Aufbau skalierbarer Systeme für maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung ist.
- Entwickeln Sie die Fähigkeit, fundierte Entscheidungen auch ohne vollständige Informationen zu treffen, und beweisen Sie dabei schnelles Denken und Anpassungsfähigkeit.
- Das Erstellen von ML-Modellen erfordert ein umfassendes Stakeholder-Administration, was zu potenziellen Reibungen führt. Meistern Sie die Kunst des Stakeholder-Managements, um potenzielle Konflikte zu meistern und Entscheidungen mit überzeugenden Argumenten zu treffen.
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- Die Arbeit mit funktionsübergreifenden Groups bedeutet auch, dass Ihr Publikum aus unterschiedlichsten Bereichen stammen kann. Daher ist der Aufbau einer maßgeschneiderten Kommunikation ein großer Vorteil.
- Die meisten KI-Projekte scheitern in der Proof-of-Idea-Section (PoC) und schaffen es nicht einmal in die Produktion, während die in der Produktion befindlichen Projekte Schwierigkeiten haben, Ergebnisse zu zeigen. Kurz gesagt, Unternehmen warten darauf, die Rendite ihrer KI-Investitionen zu sehen. Werden Sie additionally zu der Anlaufstelle, wenn es darum geht, Dinge zu erledigen und die Ergebnisse zu demonstrieren, während Sie Fortschritte machen.
- Stellen Sie sicher, dass Geschäftsprobleme mit statistischen ML-Lösungen in Einklang gebracht werden, um das jeweilige KI-Projekt zum Erfolg zu führen. Wenn dieser Schritt schief geht, ist alles Nachfolgende nutzlos.
- Innovation ist ein Muss – nicht nur für Unternehmen, sondern für uns alle. Denken Sie über den Tellerrand hinaus und entwickeln Sie progressive Lösungen. So bauen Sie sich garantiert einen Ruf als erfahrener Datenwissenschaftler auf.
Die Tender Abilities
Dinge spontan herauszufinden ist eine Kunst, die im Unterricht nur selten gelehrt wird. Doch die entscheidende Frage bleibt: Wie lernt man solche Fähigkeiten?
Es gibt keinen einheitlichen Weg zur Meisterschaft, aber hier sind einige Ausgangspunkte, um diese Sichtweise zu entwickeln:
- Haben Sie keine Angst vor dem Scheitern, sondern betrachten Sie Herausforderungen als Gelegenheiten, Neues zu lernen. Betrachten Sie jede Problemstellung als Tor zum Erlernen von etwas Neuem im Bereich KI. Es ist ähnlich wie ein Studium an der Universität, allerdings werden Sie dafür bezahlt, dass Sie lernen, Innovationen zum Leben zu erwecken, anstatt Studiengebühren zu zahlen. Knowledge Science ist „Wissenschaft“, die experimentell ist und mehrere Iterationen umfasst, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen (und manchmal überhaupt keinen Erfolg, sondern nur die Erkenntnisse). Diese Erkenntnisse sammeln sich im Laufe der Zeit an und helfen Ihnen beim Aufbau einer Wissensbank, die mit zunehmender Erfahrung zu Ihrem Differenzierungsmerkmal wird.
- Um Ängste zu überwinden, muss man auch Fragen stellen. Beginnen Sie beispielsweise immer mit dem „Warum?“ Warum bauen wir das? Warum sollte es unsere Kunden/Stakeholder interessieren? Warum jetzt?
- Sobald das „Warum“ hinter der Problemstellung klar ist, ergeben sich das „Was“ und „Wie“ von selbst, was den Prozess der Erstellung außergewöhnlicher KI-Produkte vereinfacht.
- Kurz gesagt: In dieser neuen Welt, in der „das Erstellen von KI-Produkten darauf hinausläuft, nur noch APIs aufzurufen“, kann die Auswahl der richtigen Probleme oder auch das Erfinden des richtigen Issues den Weg für eine äußerst lohnende Karriere ebnen.
Quelle: builder.io
Meistern Sie diese Fähigkeiten, um im Bewerbungsgespräch hervorzustechen und bemerkenswerte ML-Produkte zu entwickeln, auf die die Welt wartet.
Vidhi Chugh ist eine KI-Strategin und eine Führungspersönlichkeit im Bereich der digitalen Transformation, die an der Schnittstelle zwischen Produkt, Wissenschaft und Technik arbeitet, um skalierbare Systeme für maschinelles Lernen zu entwickeln. Sie ist eine preisgekrönte Innovationsführerin, Autorin und internationale Rednerin. Ihre Mission ist es, maschinelles Lernen zu demokratisieren und den Fachjargon zu überwinden, damit jeder Teil dieser Transformation sein kann.