Сьогодні інформація – це новий ресурс, а машинне навчання – інструмент її обробки. Контроль над обома цими елементами може надати значну перевагу в сучасному світі.
Це не просто слова з фантастичного роману. Це відображення дійсності.
Сучасний світовий порядок будується на зборі великих обсягів потрібних даних та їхній обробці для отримання практичної інформації. Це стало можливим завдяки технологічному прогресу і дозволяє країнам випереджати конкурентів та відігравати провідну роль на світовій арені.
Тому передові країни світу приділяють цьому аспекту особливу увагу.
Привабливі кар’єрні перспективи у сфері Data Science
Окрім геополітичних інтересів, наука про дані та машинне навчання стають все більш затребуваними, відкриваючи безліч кар’єрних можливостей. Попит на фахівців у цій галузі стрімко зростає, і кваліфікованих кадрів катастрофічно не вистачає.
Ситуація нагадує відкриття нових планет, де бракує колоністів. Зарплати в цій сфері вражають: від $50 000 і вище, а керівники можуть заробляти понад $250 000.
До того ж, кожна людина на планеті генерує близько 1.7 МБ даних за секунду. Це понад 3500 ТБ за все життя – обсяг, який наразі важко обробити та проаналізувати. Майбутнє цієї галузі є надзвичайно перспективним.
Чи важко опанувати Data Science та машинне навчання?
Це слушне питання!
З мого досвіду, відповідь залежить від вашої мети.
Якщо вас цікавить дослідницька діяльність та розширення меж можливостей штучного інтелекту, це справді складно. Для такої роботи навіть докторського ступеня в галузі інформатики та математики може бути недостатньо. Але більшість людей не мають амбіцій та часу для такого глибокого занурення.
Якщо ж вас цікавить застосування наявних інструментів, методів та алгоритмів для вирішення реальних проблем, то це цілком реально. Потрібна лише відданість, аналітичне мислення, творчий підхід та базові знання математики. Це значно простіше, ніж робота інженера-програміста.
Іншими словами, це не легка прогулянка, але враховуючи співвідношення зусиль та винагороди, це одна з найкращих інвестицій у своє майбутнє.
Тепер, коли ви переконані, що хочете стати спеціалістом з обробки даних або інженером з машинного навчання, розгляньмо найкращі можливості для навчання.
Можливості навчання машинному навчанню та Data Science
Машинне навчання від Google
Google пропонує широкий спектр безкоштовних курсів з машинного навчання. Компанія заявляє, що це їх внесок у розвиток технологій штучного інтелекту та поширення знань.
Перевагою цього курсу є відсутність вимог щодо попередньої підготовки. Проте, бажано приділити час самостійному вивченню основ статистики.
Курс базується на TensorFlow, розробці Google для машинного навчання. Таким чином, Google просуває свої API, але враховуючи цінність курсу, це не має стати перешкодою. TensorFlow – це популярний і простий спосіб почати працювати з машинним навчанням.
Data Science від Гарварду
Навчання в Гарварді – це престижно, і цей курс не є винятком.
Це не легкий курс, де ви поверхнево вивчаєте машинне навчання. Це серйозне навчання, яке вимагає багато зусиль та часу.
Курс надає безкоштовні відео, код (розміщений на GitHub) та рішення до лабораторних робіт.
Цей курс ідеально підходить для професіоналів з хорошим математичним підґрунтям, навіть якщо вони вже не займаються математикою активно. Курс ставить перед вами складні практичні завдання, які змусять вас попрацювати, але результат того вартий.
Машинне навчання від Ендрю Нґ
Ендрю Нґ – відомий фахівець в галузі Data Science та машинного навчання. Його курс на Coursera вважається одним із найкращих.
Курс платний, оскільки є частиною тарифного плану Coursera. Він глибоко занурюється в математичні основи машинного навчання та детально розглядає популярні алгоритми. Це повний курс, який крок за кроком проведе вас через усі складнощі. Сертифікат про закінчення цього курсу високо цінується в цій галузі.
Прикладна наука про дані на Coursera
Спеціалізації на Coursera – це набір курсів, що дозволяють опанувати певну концепцію. Якщо вас цікавить повний, серйозний та практичний курс з Data Science та машинного навчання з Python, то цей курс буде хорошим вибором.
Після закінчення курсу ви отримаєте відповідний сертифікат.
DataCamp
DataCamp пропонує широкий вибір курсів з науки про дані, які включають в себе різні навички та кар’єрні шляхи. Ви зможете опанувати аналіз даних, машинне навчання, програмування на Python та R.
DataCamp дозволяє навчатися у власному темпі. Ці курси надають практичний досвід, який допоможе вам вдосконалити ваші навички в обробці даних.
Ви можете почати з безкоштовної версії, щоб ознайомитися з матеріалом.
edX
На платформі edX представлені курси від провідних університетів світу, таких як MITx, Harvardx, IBM, RICEx, UCSanDiegox і GTx.
Всі вони мають комплексну програму навчання, яка допоможе вам оволодіти навичками обробки даних. Ці програми підходять для тих, хто має досвід у статистиці або інформатиці.
На edX ви знайдете понад 200 курсів, пов’язаних з наукою про дані, що охоплюють Python, R, Excel, теорію ймовірностей, статистику, машинне навчання, візуалізацію даних та інші теми.
Codecademy
Codecademy – це ще одна платформа, яка допоможе вам навчитися кодувати. Вона робить акцент на практичне навчання та пропонує багато проєктів і тестів.
Курс Data Science від Codecademy включає SQL, Python 3, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn та багато інших бібліотек.
Повний кар’єрний шлях містить 26 курсів, чого достатньо, щоб стати фахівцем з обробки даних. Курс надає глибокі знання, чіткий план навчання та практичний досвід.
Udemy
Udemy не потребує представлення.
Курс Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp на Udemy є дуже популярним, має рейтинг 4.6 та 370 тисяч студентів.
Курс охоплює широкий спектр тем:
Курс включає 25 годин відео, довічний доступ, 13 статей та 5 ресурсів для завантаження, доступ на мобільних пристроях та телевізорі, сертифікат про закінчення та 30-денну гарантію повернення грошей. Це чудовий варіант для тих, хто шукає бюджетний курс.
Google AI
Хочете вчитися машинному навчанню у експертів Google?
Тоді перевірте курси на Google AI.
На цій платформі ви знайдете безкоштовні курси з машинного навчання та науки про дані для різних рівнів підготовки. Прискорений курс машинного навчання від Google AI – це швидкий вступ до теми з використанням TensorFlow API.
Платформа також пропонує курси з важливих тем машинного навчання, таких як кластеризація, рекомендаційні системи, тестування та налагодження, підготовка даних. Ці курси будуть корисними для тих, хто вже знає основи машинного навчання.
Udacity
Udacity – це популярна платформа для онлайн-навчання, яка пропонує курси з різних технологічних напрямків. Udacity співпрацює з такими компаніями як AT&T, AWS, Google, IBM.
Одна з програм Udacity – це Школа Data Science, яка допоможе вам працювати аналітиком, науковцем з даних, інженером з обробки даних або бізнес-аналітиком. Курс Data Scientist в рамках цієї програми охоплює концепції машинного навчання, глибокого навчання та розробки програмного забезпечення. Для проходження цього курсу потрібні базові знання з машинного навчання.
Якщо ви знайомі з Python, але не з машинним навчанням, вам підійде інша програма – Школа ШІ. В цій програмі є курси, що починаються з основ машинного навчання.
Глибоке навчання
Цей курс – чудовий вибір для програмістів.
Курс не витрачає час на основи програмування. У його описі чітко зазначено, що учасники повинні мати досвід програмування не менше одного року, бажано на Python. Якщо ви знаєте Python, цей курс ідеально підходить для тих, хто хоче будувати реальні системи, не заглиблюючись в теоретичні основи алгоритмів.
Курс є безкоштовним та має активну спільноту.
Висновок
Складання цього списку було непростим завданням. Існує безліч хороших ресурсів для вивчення машинного навчання, як платних, так і безкоштовних. Цей список включає одинадцять найкращих варіантів для різних типів студентів, залежно від їхнього досвіду та цілей.
Сподіваюся, ця інформація стане вам у пригоді!