Перспективи кар’єри в машинному навчанні та можливості для навчання
Згідно з даними Indeed, середній річний оклад інженера з машинного навчання в Сполучених Штатах становить приблизно 152 466 доларів. Працюючи в таких відомих компаніях, як eBay, Snap Inc або Cruise, фахівці можуть заробляти понад 200 000 доларів на рік.
Якщо ви зацікавлені в роботі з даними, то шлях до машинного навчання може стати перспективною кар’єрою. Сучасний світ залежить від обробки великих обсягів інформації, що створює високий попит на фахівців з обробки даних і експертів з машинного навчання.
Цікавитеся, де можна навчитися машинного навчання? Пошук відповідних ресурсів і навчальних програм може бути непростим завданням. Велика кількість інформації в Google може заплутати.
Для ефективного опанування навичок машинного навчання важливо пройти добре структурований навчальний курс. Тому ми підготували список найкращих курсів, де ви зможете навчатися у провідних експертів.
Як максимально використовувати онлайн-курси?
Якщо ви вирішили навчатися онлайн, варто скористатися наступними порадами:
Самомотивація: Онлайн-навчання вимагає високого рівня самодисципліни. Щоб успішно завершити курс, необхідно залишатися відповідальним за свій прогрес. Діліться своїми досягненнями в соціальних мережах або розповідайте про них друзям, щоб підтримувати мотивацію.
Активна участь в обговореннях: Спілкуйтеся з іншими студентами, обмінюйтеся досвідом та задавайте питання. Це допоможе вам уникнути поширених помилок та швидше засвоїти матеріал.
Не соромтеся звертатися за допомогою: Багато онлайн-курсів пропонують сесії запитань та відповідей або можливість зв’язатися з викладачем. Не вагайтеся звертатися за допомогою, якщо у вас виникають труднощі з завданнями або концепціями.
Планування часу: Встановлюйте короткострокові цілі та визначте щоденний обсяг роботи. Це допоможе вам відстежувати прогрес і вчасно завершити навчання.
Отримайте необхідні навички та знання за допомогою цих онлайн-курсів з машинного навчання. Давайте розглянемо їх детальніше!
Спеціалізація з машинного навчання від Стенфордського університету
Ця спеціалізація від Стенфордського університету на Coursera пропонує міцну основу в галузі штучного інтелекту та практичні навички машинного навчання.
Курс викладає Ендрю Нґ, засновник DeepLearning.AI і співзасновник Coursera, а також професор Стенфордського університету. Його досвід говорить сам за себе.
Спеціалізація складається з трьох курсів. Перший курс знайомить з машинним навчанням з учителем, охоплюючи основні та похідні алгоритми. Другий курс присвячений більш складним алгоритмам, включаючи нейронні мережі. Останній курс розглядає навчання без учителя та кластеризацію, а також створення систем рекомендацій.
Чого ви навчитеся?
- Регресія
- Класифікація
- Розширені алгоритми машинного навчання
- Штучні нейронні мережі
- Системи рекомендацій
- Tensorflow
Машинне навчання з Python від IBM
Цей курс від IBM навчить вас застосовувати різні алгоритми машинного навчання, використовуючи мову Python.
Курс є частиною професійних програм сертифікації IBM з науки про дані, таких як IBM Data Science Professional та IBM AI Professional. Викладачами є Сахід Агабозоргі, старший науковий співробітник з даних в IBM, і Джозеф Сантарканджело, науковий співробітник IBM.
З рейтингом 4,7 з 5 на основі понад 13 тисяч відгуків, цей курс є популярним вибором серед ентузіастів даних та студентів.
Практичний проект, що включений до останнього модуля, дозволяє закріпити отримані знання.
Чого ви навчитеся?
- Машинне навчання
- Python
- SciPy та scikit-learn
- Регресія
- Класифікація
- Ієрархічна кластеризація
Вступ до машинного навчання від Udacity
Курс охоплює всі основні аспекти машинного навчання, що робить його ідеальним для початківців і фахівців з обробки даних.
Курс є частиною наноступеня Data Analyst від Udacity. Пройдіть цей безкоштовний курс, щоб визначити, чи підходить вам ця програма.
Курс охоплює повний життєвий цикл машинного навчання, від дослідження даних до оцінки продуктивності моделі. Особливістю курсу є акцент на практичних прикладах.
Чого ви навчитеся?
Машинне навчання у виробництві
Цей курс є першим у спеціалізації MLops, зосередженої на розгортанні моделей машинного навчання у виробничому середовищі.
Розуміння машинного навчання є важливим, але ефективне розгортання моделей дає конкурентну перевагу. Курс охоплює створення стратегічних моделей, які безперебійно працюють у виробництві.
Курс викладає Ендрю Нґ, той самий експерт, який викладає курс спеціалізації з машинного навчання.
Чого ви навчитеся?
- Життєвий цикл та розгортання ML
- Вибір моделі та стратегії навчання
- Оцінка моделі
- Концепція дрейфу
- Базова лінія моделі
- Проблеми розгортання
- Обсяг проєкту та дизайн
Python для Data Science і ML від Udemy
Udemy – популярна платформа електронного навчання з понад 50 мільйонами студентів.
Курс Python для Data Science та ML Bootcamp є одним з найпопулярніших на Udemy.
Курс триває 25 годин та розроблений Хосе Портільєю, керівником Data Science для Pierian Training. Серед його студентів є співробітники Salesforce, Starbucks та McKinsey.
Курс знайомить з програмуванням на Python, аналізом даних і візуалізацією, а також основними алгоритмами машинного навчання.
Чого ви навчитеся?
- Програмування на Python
- Pandas для аналізу даних
- Seaborn для візуалізації
- Реалізація алгоритмів ML
- НЛП
- Нейронні мережі
- Вступ до великих даних
Прискорений курс машинного навчання від Google
Цей курс від розробників Google пропонує інтенсивне вивчення машинного навчання.
Курс веде команда з 2-3 експертів Google, що дозволяє охопити різні аспекти машинного навчання. Курс триває 15 годин і складається з 25 уроків, понад 30 завдань та інтерактивних візуальних матеріалів.
Ви будете застосовувати машинне навчання в реальному часі, використовуючи різні тематичні дослідження та практичні завдання. Платформа також пропонує спеціалізовані курси з дерев рішень, кластеризації, систем рекомендацій, класифікації зображень тощо.
Чого ви навчитеся?
- Концепції ML
- Алгоритми ML
- Реальні приклади
- Інженерні методи ML
Машинне навчання CS229 від Стенфордського університету
Machine Learning CS229 – це 2-3-місячна інтенсивна академічна програма від Стенфордської школи інженерії.
Оскільки це курс з живим викладанням, вас навчать не лише базових концепцій, а й сучасних досліджень та реальних застосувань машинного навчання.
Викладачами є Тенгю Ма, доцент кафедри інформатики та статистики Стенфордського університету, та Крістофер Ре, доцент Стенфордської лабораторії ШІ.
Курс вимагає наявності ступеня бакалавра з високим середнім балом, знання Python та базове розуміння Numpy і Pandas. Також потрібне розуміння основних концепцій числення, алгебри та теорії ймовірностей.
Чого ви навчитеся?
- Навчання з учителем
- Кластеризація
- Статистичне розпізнавання образів
- Зменшення розмірності
- Нейронні мережі
- Реальні застосування ML
Основи машинного навчання від Університету Вашингтона
Цей курс складається з семи модулів, починаючи з вступу до машинного навчання, потім розглядає регресію, кластеризацію та завершує модулем з глибокого навчання.
Провідним інструктором є Емілі Фокс, професор машинного навчання Amazon у Вашингтонському університеті.
Наприкінці курсу ви зможете отримувати ознаки на рівні будинку, аналізувати настрої на основі відгуків клієнтів, створювати рекомендації щодо продуктів та багато іншого.
Складність може виникнути під час встановлення та роботи з Graphlab, а також через використання застарілої версії Python.
Чого ви навчитеся?
- Основи Python
- Концепції машинного навчання
- Глибоке навчання
- Кластеризація
- Системи рекомендацій
Наука про дані: машинне навчання від Гарвардського університету
Цей курс від Гарвардського університету навчає машинного навчання на прикладі створення системи рекомендацій фільмів. Курс є частиною професійної програми сертифікації Data Science в Гарварді.
Ви дізнаєтеся про тренувальні дані, побудову передбачуваних зв’язків, випадки перетренованості, перехресну перевірку та багато іншого. Це допоможе вам створювати системи рекомендацій для різних платформ.
Курс коштує приблизно 100 доларів США, але є також безкоштовна версія з обмеженим доступом до матеріалів.
Курс викладав Рафаель Ірізаррі, професор біостатистики Гарвардського університету.
Чого ви навчитеся?
- Алгоритми машинного навчання
- Аналіз головних компонент
- Регуляризація
- Система рекомендацій фільмів
- Перехресна перевірка
Заключні слова
Опанування машинного навчання може бути складним, але досяжним за допомогою цих курсів. Незалежно від вашого досвіду, цей список допоможе вам розширити свої знання та навички в цій галузі.
Для успішної кар’єри в машинному навчанні необхідно не лише завершувати курси, а й застосовувати отримані знання на практиці. Не забувайте слідкувати за останніми дослідженнями та технологіями.
Ви також можете ознайомитися з цими ресурсами PyTorch для подальшого розвитку своїх навичок обробки даних.