Jak w 100 dni wszedł do branży AI i został Data Scientist od ZERA [AI w Biznesie #1]

Описание: Zapisz się na Darmowe Szkolenie:
Jak wejść do branży AI i tworzyć Sztuczną Inteligencję od ZERA?
https://bit.ly/3CzFoeh

⚠️ Chcesz być moim gościem w odcinku?
👉 Zajmujesz się AI?
👉 Jesteś pasjonatem Sztucznej Inteligencji?
👉 Edukujesz innych w tym temacie?
➡️ Napisz na [email protected]
➡️ Opisz, co robisz w temacie AI lub o czym chcesz pogadać w podcaście
➡️ Jeśli złapiemy wspólny język to nagramy razem odcinek

Summary
W podcaście "AI w biznesie" Adam Kamizelich i Maciej Sobczak rozmawiają z Kasjanem Śmigielskim, który dzieli się swoją inspirującą drogą do kariery w AI. Kasjan opowiada o swoim doświadczeniu w przemyśle, pierwszym zetknięciu z AI, oraz o tym, jak kursy i webinary pomogły mu w przebranżowieniu się. Podkreśla znaczenie wsparcia społeczności oraz praktycznych umiejętności, które zdobył podczas nauki. Kasjan dzieli się również swoimi doświadczeniami z rekrutacji i strategią, która pomogła mu znaleźć pracę jako Data Scientist. Rozmowa dotyczy dynamicznego rozwoju branży sztucznej inteligencji, osobistego rozwoju w tej dziedzinie oraz obaw związanych z rynkiem pracy. Uczestnicy podkreślają znaczenie ciągłego uczenia się, adaptacji do zmian oraz otwartości na nowe doświadczenia. Wskazują również na to, że AI stwarza nowe możliwości, a nie tylko zagrożenia dla pracowników.

Takeaways
Kasjan miał zerowe pojęcie o AI przed webinarem.
Kursy otworzyły mu nowe perspektywy rozwoju.
Wsparcie społeczności było kluczowe w nauce.
Praktyczne umiejętności są niezbędne w branży.
Rekrutacja wymaga cierpliwości i determinacji.
Odrzucenie nie powinno zniechęcać do dalszej nauki.
Organizacja procesu rekrutacji jest kluczowa.
Podejście kanbanowe pomogło w zarządzaniu aplikacjami.
Fascynacja tematem napędza rozwój kariery.
Każda rozmowa rekrutacyjna to cenna lekcja. W branży AI zmiany zachodzą bardzo szybko.
Osoby wchodzące do branży muszą być gotowe na ciągłe uczenie się.
AI to nie tylko narzędzie, ale technologia zmieniająca sposób myślenia.
Nie ma czasu na głupoty, trzeba działać od razu.
Samorozwój jest kluczowy w kontekście AI.
Obawy dotyczące rynku pracy są naturalne, ale nieuzasadnione.
Warto mieć otwartość na rozwój w każdym etapie życia.
Dekomponowanie zadań na mniejsze kroki ułatwia naukę.
Nie bój się pytać, to otwiera nowe perspektywy.
Nie bój się psuć swojego kodu, to część nauki.

Chapters
00:00 Wprowadzenie do podcastu i gościa
01:28 Historia Kasjana i jego doświadczenia w przemyśle
03:13 Pierwsze zetknięcie z AI i Data Science
06:55 Zachęta do nauki AI i Data Science
10:19 Różnice między kursami a doświadczeniami Kasjana
14:59 Moment przełomowy w nauce i aplikacje AI
18:41 Pewność siebie i gotowość do rekrutacji
19:23 Przemęczenie i nauka w procesie edukacji
21:45 Rekrutacja i strategia poszukiwania pracy
24:18 Podejście kanbanowe w organizacji aplikacji
28:13 Mindset i podejście do odrzucenia
33:49 Zmiany w życiu po rozpoczęciu pracy jako data scientist
36:02 Rewolucja w AI
42:54 Przyszłość w AI i osobisty rozwój
48:05 Praktyczne porady dla początkujących w AI
53:26 Wizualizacja zadań i efektywność
54:52 Dekompozycja zadań i zaangażowanie
55:50 Nie bój się pytać
57:45 Nie bój się psuć kodu
59:38 Człowieczeństwo w erze AI
01:01:15 Obawy początkujących w branży IT
01:03:59 Pasja i motywacja w nauce
01:08:08 Podsumowanie i zakończenie

Keywords
AI, Data Science, kursy, rekrutacja, sztuczna inteligencja, edukacja, rozwój kariery, bootcampy, wsparcie, społeczność, sztuczna inteligencja, rozwój kariery, nauka AI, rynek pracy, technologie, samorozwój, obawy, inspiracja