در مطلب مشاغل حوزه علم داده و هوش مصنوعی مشاغلی معرفی شده‌اند که فرد می‌تواند تنها با داشتن کامپیوتر و مشاهده فیلم‌های آموزشی، کتاب‌های PDF و استفاده از وب‌سایت‌های تعاملی آموزشی آن‌ها را بیاموزد. همچنین، امکان اشتغال از طریق اینترنت و به صورت دورکاری نیز برای اغلب این مشاغل موجود است.

افرادی که بتوانند در حوزه مشاغل حوزه علم داده و هوش مصنوعی مهارت قابل توجهی کسب کنند، می‌توانند از وب‌سایت‌های بین‌المللی که در آن‌ها پروژه‌های مختلف تعریف می‌شوند یا درخواست استخدام نیروی کار وجود دارد، به کسب شغل و درآمد ارزی یا ارز دیجیتالی بپردازند. البته، در بسیاری از کسب و کارها نیز کارشناسان این حوزه‌ها به صورت حضوری و تمام وقت در محل مشغول به کار هستند، اما در مجموع امکان کار از راه دور در این زمینه‌ها نسبت به دیگر مشاغل سنتی فراهم است و در بسیاری از کسب و کارهای جهان نیز در حال حاضر و به طور خاص پس از وقوع کووید-۱۹، تمایل به استخدام کارشناسان زمینه‌های مختلف کامپیوتری به صورت دورکار بیش از پیش افزایش یافت.

معرفی مشاغل حوزه هوش مصنوعی و علم داده

در ادامه، مشاغل حوزه هوش مصنوعی و علم داده که در فهرست مشاغل با درآمد بالا و فرصت های شغلی متعدد در سال ۱۴۰۰ قرار دارند معرفی شده‌اند. در بسیاری از مواقع، کار کردن از طریق کامپیوتر تنها نیاز به یک سیستم شامل کامپیوتر شخصی و یا لپ‌تاپ و البته مهارت‌های سخت و نرم دارد. افراد به دلایل گوناگونی تمایل دارند به کسب درآمد از طریق کامپیوتر بپردازند. شیوع کووید-۱۹ و خانه‌نشینی اجباری بسیاری از افراد یا تغییر شکل بسیاری از کسب و کارها، دورکار شدن کارکنان زیاد و دیگر موارد، از اصلی‌ترین دلایل این موضوع است. از دیگر دلایل این موضوع می‌توان به محدودیت‌های جغرافیایی اشاره کرد که فرصت کسب درآمد در زمینه‌های تخصصی را از افرادی می‌رباید که امکان مهاجرت به شهرهایی را ندارند که استارتاپ‌ها و شرکت‌های فعال در حوزه فناوری در آن قرار دارند.

یکی از دلایل دیگری که افراد تمایل به کار در حوزه کامپیوتر دارند آن است که شاید فعالیت و یادگیری برخی از دیگر زمینه‌های علمی و مهارتی بدون گذراندن دوره‌های دانشگاهی و داشتن مدرک مربوطه، فراهم کردن ابزارهای متعدد و زیرساخت‌های متنوع و نظر به دیگر چالش‌ها برای آن‌ها امکان‌پذیر نباشد. در ادامه، مشاغلی معرفی می‌شوند که کاربر می‌تواند صرفا با داشتن یک کامپیوتر مهارت مربوط به آن‌ها را بیاموزد و در بسیاری از موارد، صرفا از طریق کامپیوتر و با دسترسی به اینترنت، به کار بپردازد. شایان توجه است که افراد بسیار ماهر در این زمینه‌ها، می‌توانند با دریافت پروژه‌های موجود در وب‌سایت‌های گوناگون و معتبر برون‌سپاری یا استخدام نیروی دورکار، حتی درآمد ارزی یا درآمد با ارزهای دیجیتال داشته باشند. در ادامه، انواع مشاغل حوزه هوش مصنوعی بیان شده‌اند:

• مهندس هوش مصنوعی
• مهندس یادگیری ماشین

در ادامه، انواع مشاغل حوزه علم داده بیان شده‌اند:

• دانشمند داده
• تحلیل‌گر داده
• مهندس داده
• مدیر داده
• معمار داده
• آماردان
• تحلیل‌گر هوش تجاری

معرفی فیلم‌های آموزشی برای علم داده و هوش مصنوعی

آموزش‌های معرفی شده در بخش‌های یادگیری ماشین و دانشمندان داده، برای تحلیلگران داده نیز کاربرد دارد. چنانکه آموزش‌های معرفی شده در این بخش نیز برای کارشناسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده کاربرد دارد. دلایل اصلی این امر میان‌رشته‌ای بودن آن‌ها و باریک بودن مرزهای بین روش‌ها و کاربردهای آن‌ها است. همچنین، مشاغل داده‌محور به طور کلی اشتراکات و نزدیکاتی دارند که خود دلیلی برای هم‌پوشانی بخش زیادی از مهارت‌های مورد نیاز برای هر یک از آن‌ها است.

فیلم های آموزش هوش مصنوعی فرادرس

مجموعه آموزش‌های هوش مصنوعی فرادرس شامل آموزش‌های متعدد و متنوع در حوزه هوش مصنوعی است. در حال حاضر، بیش از ۱۴۵۰۰ دقیقه آموزش در این مجموعه وجود دارد. برخی از عناوین آموزش‌های موجود در این مجموعه به همراه توضیحات اجمالی آن‌ها، در ادامه مطلب پردرآمدترین مشاغل فناوری اطلاعات بیان شده‌اند.

• آموزش هوش مصنوعی – مقدماتی (زمان: ۴ ساعت و ۳۴ دقیقه، مدرس: دکتر محمد صبری): برای افرادی مناسب است که قصد یادگیری مباحث هوش مصنوعی را از پایه دارند. برای مشاهده آموزش هوش مصنوعی – مقدماتی + کلیک کنید.
• آموزش هوش مصنوعی – تکمیلی (زمان: ۱۸ ساعت و ۵۵ دقیقه، مدرس: منوچهر بابایی): برای افرادی مناسب است که دوره مقدماتی هوش مصنوعی را گذرانده‌اند و درصدد فراگیری مباحث پیشرفته‌تر و تکمیلی هوش مصنوعی هستند. برای مشاهده آموزش هوش مصنوعی – تکمیلی  + کلیک کنید.
• آموزش کاربردی شبکه های عصبی مصنوعی (زمان: ۸ ساعت و ۳۸ دقیقه، مدرس: دکتر اسماعیل آتشپز گرگری): برای افرادی مناسب است که با مفاهیم پایه هوش مصنوعی آشنایی دارند و قصد یادگیری شبکه‌های عصبی را به طور کامل دارند. برای مشاهده آموزش کاربردی شبکه های عصبی مصنوعی + کلیک کنید.
• آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی در متلب (زمان: ۲۸ ساعت و ۲ دقیقه، مدرس: دکتر سید مصطفی کلامی هریس): برای افرادی مناسب است که با مفاهیم پایه هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی متلب آشنایی دارند و درصدد فراگیری هوش مصنوعی در متلب هستند. برای مشاهده آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی در متلب + کلیک کنید.
• آموزش مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning) (زمان: ۲ ساعت و ۵۵ دقیقه، مدرس: سعید محققی): برای علاقه‌مندان به فراگیری مباحث یادگیری عمیق مناسب است. برای مشاهده آموزش مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning) + کلیک کنید.
• آموزش برنامه نویسی یادگیری عمیق با پایتون (TensorFlow و Keras) (زمان: ۲ ساعت و ۵۷ دقیقه، مدرس: سعید محققی): برای علاقه‌مندان به فراگیری روش پیاده‌سازی یادگیری عمیق در پایتون مناسب است. برای مشاهده آموزش برنامه نویسی یادگیری عمیق با پایتون (TensorFlow و Keras) + کلیک کنید.
• آموزش یادگیری عمیق – شبکه‌های GAN با پایتون (زمان: ۵ ساعت و ۶ دقیقه، مدرس: دکتر عادل قاضی‌خانی): این آموزش برای افرادی مناسب است که با مفاهیم پایه هوش مصنوعی، شبکه‌های عصبی و زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنایی و قصد یادگیری شبکه‌های عصبی عمیق و به طور خاص، شبکه‌های مولد تخاصمی را دارند. برای مشاهده آموزش یادگیری عمیق – شبکه‌های GAN با پایتون + کلیک کنید.
• آموزش سیستم‌های فازی در متلب (زمان: ۲۰ ساعت و ۳۹ دقیقه، مدرس: دکتر سید مصطفی کلامی هریس): برای افرادی مناسب است که با مفاهیم اولیه هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی متلب آشنایی دارند و درصدد یادگیری سیستم‌های فازی و پیاده‌سازی آن در مطلب هستند. برای مشاهده آموزش سیستم‌های فازی در متلب + کلیک کنید.
• آموزش مبانی محاسبات تکاملی و بهینه‌سازی هوشمند (زمان: ۶ ساعت و ۱۲ دقیقه، مدرس: دکتر سید مصطفی کلامی هریس): این آموزش، در واقع درس شماره صفر همه دروس و مباحث بهینه‌سازی است و کلیه افرادی که قصد یادگیری مفاهیم و مباحث بهینه‌سازی یا یک الگوریتم خاص بهینه‌سازی را دارند، باید ابتدا این آموزش را مشاهده کنند. برای مشاهده آموزش مبانی محاسبات تکاملی و بهینه‌سازی هوشمند + کلیک کنید.
• آموزش بهینه‌سازی چند هدفه در متلب (زمان: ۱۸ ساعت و ۵۳ دقیقه، مدرس: دکتر سید مصطفی کلامی هریس): برای افرادی مناسب است که با زبان برنامه‌نویسی متلب آشنایی مقدماتی دارند. برای مشاهده آموزش بهینه‌سازی چند هدفه در متلب + کلیک کنید.
• آموزش تئوری و عملی الگوریتم ژنتیک (زمان: ۱۴ ساعت و ۲۳ دقیقه، مدرس: دکتر سید مصطفی کلامی هریس): برای افرادی مناسب است که درصدد فراگیری الگوریتم تکاملی ژنتیک به طور کامل هستند. برای مشاهده آموزش تئوری و عملی الگوریتم ژنتیک + کلیک کنید.
• آموزش طراحی خزشگر وب (Web Crawler) با پایتون (زمان: ۱۳ ساعت و ۴ دقیقه، مدرس: محمد آذری جعفری): برای افرادی مناسب است که با برنامه‌نویسی پایتون آشنایی دارند و درصدد گردآوری داده‌های وب با پایتون هستند. برای مشاهده آموزش طراحی خزشگر وب (Web Crawler) با پایتون + کلیک کنید.

فیلم های آموزش داده‌کاوی و یادگیری ماشین فرادرس

مجموعه آموزش‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین فرادرس شامل آموزش‌های متعدد و متنوع در حوزه علم داده و مباحث یادگیری ماشین است. در حال حاضر، بیش از ۱۴۸۱۱ دقیقه آموزش در این مجموعه وجود دارد. برخی از عناوین آموزش‌های موجود در این مجموعه به همراه توضیحات اجمالی آن‌ها، در ادامه مطلب پردرآمدترین مشاغل فناوری اطلاعات بیان شده‌اند.

• آموزش ​اصول و روش های داده کاوی (Data Mining) (زمان: ۲۵ ساعت و ۱ دقیقه، مدرس: دکتر امیرحسین کیهانی‌پور): این آموزش برای افرادی مناسب است که درصدد فراگیری مفاهیم پایه‌ای و روش‌های داده‌کاوی هستند. برای مشاهده آموزش ​اصول و روش های داده کاوی (Data Mining) + کلیک کنید.
• آموزش داده کاوی یا Data Mining در متلب (زمان: ۲۴ ساعت و ۲ دقیقه، مدرس: دکتر سید مصطفی کلامی هریس): این آموزش برای افرادی مناسب است که قصد دارند داده‌کاوی را به طور کامل و همراه با پیاده‌سازی و مثال‌های متعدد، همراه با جزئیات تئوری، بیاموزند. پیاده‌سازی‌ها در این آموزش با استفاده از زبان برنامه‌نویسی متلب انجام می‌شود و بنابراین داشتن آشنایی با مبانی متلب بسیار مفید خواهد بود؛ هرچند که عدم آشنایی با متلب نیز مانع فراگیری مباحث داده‌کاوی که در این آموزش به طور کامل و به خوبی بیان شده‌اند نخواهد شد. برای مشاهده آموزش داده کاوی یا Data Mining در متلب + کلیک کنید.
• آموزش داده کاوی در RapidMiner (زمان: ۲ ساعت و ۱۰ دقیقه، مدرس: نفیسه سلطانی): برای افرادی مناسب است که . برای مشاهده آموزش داده کاوی در RapidMiner + کلیک کنید.
• آموزش خوشه بندی با استفاده از الگوریتم های تکاملی و فراابتکاری (زمان: ۲ ساعت و ۴۶ دقیقه، مدرس: دکتر سید مصطفی کلامی هریس): برای افرادی مناسب است که . برای مشاهده آموزش خوشه بندی با استفاده از الگوریتم های تکاملی و فراابتکاری + کلیک کنید.
• آموزش خوشه‌بندی تفکیکی با نرم‌افزار R (زمان: ۲ ساعت و ۳ دقیقه، مدرس: دکتر آرمان ری‌بد): برای افرادی مناسب است که . برای مشاهده آموزش خوشه‌بندی تفکیکی با نرم‌افزار R + کلیک کنید.
• آموزش وب معنایی – تحلیل و پردازش اطلاعات با انواع ماشین (زمان: ۷ ساعت و ۴۲ دقیقه، مدرس: حامد صباغ گل): برای افرادی مناسب است که . برای مشاهده آموزش وب معنایی – تحلیل و پردازش اطلاعات با انواع ماشین + کلیک کنید.