跨行业的大型企业、初创企业和高性能企业，越来越多地引进人工智能和高级分析，以做出更快、更有效、数据驱动的决策。企业存储的非结构化和结构化数据正在加速增长。
拥有AI技能的数据科学家和求职者，日益受到企业重视。然而，掌握这一技能通常需要投入大量的时间、精力和金钱。由于缺乏资源，企业很难成功地部署和管理AI项目。而有兴趣从事这一领域工作的员工，则要背上沉重的债务。不仅如此，他们其他个人规划都要押后完成。
尽管该领域的传统高等教育项目仍有价值，但许多在职人员正转向在线课程，以一种更快、更便宜的方式学习。
2017年，IBM预计到2020年，企业对AI技能的需求将增长28%。我们已经修正了这个预测，因为发现该领域的增长已经接近了45%。
在一个以人工智能为导向的世界里，越来越多的企业正在寻找新的角色:
数据科学家
聊天机器人开发人员
计算机视觉工程师
机器学习工程师
人工智能研究人员
人工智能架构师
然而，现有的IT专业人员如何才能建立特定的AI技能，保住自己的工作岗位呢？人工智能新手又如何建立必要的技能和思维，进入这个有利可图的行业，而不需要把之前的工作抛弃？看来，微学位是个完美的解决方案。
为什么越来越多的人选择专业的在线课程，以融入人工智能行业呢?以下是五点原因。
1. 微学位提供真实世界的实践经验
传统的课堂培训是基于理论的，由一位教授以研讨的方式，通过幻灯片演示教科书上的内容。相比之下，微学位项目使用真实的数据科学项目和机器学习模型，比如:
运行数据管道
开发推荐引擎
设计实验测试用例
利用行业领先的工具
数据分析贯穿AI项目的整个生命周期，从计划、设计到执行、获得结果，帮助初出茅庐的数据科学家和研究人员磨练了技能，更好地理解了AI和数据分析在解决商业挑战中可以发挥的战略作用。
在现实项目中使用真实的工具，可以帮助有抱负的数据科学家和人工智能开发人员，更深入地了解沃森这样的AI平台是如何处理数据，并从中获取结果的。许多知名人士为这些微学位项目贡献了专业知识和数据集，使得课程比“虚拟”数据更有吸引力。
2.从人工智能和数据科学的顶尖思想中学习
在线平台推出的微学位课程涵盖了人工智能或数据科学等许多技术领域，由活跃的行业思想领袖教授。IBM的亚当•马萨奇(Adam Massachi)、Airbnb的贝琳达•贝内特(Belinda Bennett)或Slack的斯蒂芬•莫顿(Stephen Morton)，这些有成就的数据科学家，为你提供指导的机会。这是非常难得的、强有力的，也是备受追捧的。这些“数据科学专家” 现场回答问题，不仅提供技术咨询，还提供职业指导。
在大规模开放在线课程(MOOC)服务模式下提供的微学位，让学生有机会向行业思想领袖学习，而成本仅为全额学位课程的一小部分。那些已经具备一定技术基础的人，可以按照自己适应的进度提高技能。
3. 开拓新机会，提升现有能力
数字时代的职业道路不是几十年前线性的道路。那时候，大学学位几乎可以保证学生在未来很多年里，都能从事一份工作。而今天，毕业生发现自己很难找到第一份工作，最终成为自由职业者或兼职人员，直到在自己的领域站稳脚跟。
那些在人工智能、数据科学、高级数据分析或相关领域获得微学位的人，相当于获得了继续深造的机会。对于已经有多年经验的开发人员、IT架构师和数据管理专业人员来说，这些课程可以培养技能，帮助他们在行业中获得更高的薪水，包括以下行业:
金融服务业
媒体和娱乐业
IT管理行业
汽车业
农业
政府机构
零售业
医疗保健业
4.适应数字化转型的时代
许多企业采用人工智能，改变或简化了业务流程，比如在呼叫中心使用虚拟客户服务聊天机器人，改进营销活动，并通过人工智能管理风险。
随着客户逐渐适应机器人，并学会从虚拟购物助手那里得到帮助，设计、构建和测试这些系统的需求也在成倍增长。许多公司都在通过数字技术改善流程，他们正在为受到AI影响的员工进行微学位培训。贝塔斯曼(Bertelsmann)等教育机构也向学生提供奖学金，帮助他们获得人工智能技能，以支持数字转型之旅。
5.以创新的步伐进行便捷的、个性化的教育
许多传统课程一开始可能是实用的、时髦的，但几年之后，学生一毕业，课程或许就落后于时代了。微学位课程通常只有6个月到1年，由专家现场在线教授，因此随着行业创新的出现，课程可以随时更新。
对于那些有全职工作并且还有其他任务的学员来说，微学位项目是首选，可以提高技能，解决当前公司正在面临的现实世界的挑战。他们可以边工作边学习，并立即应用所学的知识。导师们可以开展一些接地气的研讨会，多多分享自己在自然语言理解等方面的专业知识。而大专院校中，数学、统计学和计算机科学等专业的学生，则可以通过数据科学和人工智能微学位，充实现有的教育。
本文转自微信公众号“智能观”，作者Trips Reddy，来源IBM。原文链接。文章为作者独立观点，不代表芥末堆立场。
来源：智能观