Содержание
ТОП-20 курсов по Data Science
Лучшие курсы по Data Science
-46%
3.9
457
16 мес.
Data Scientist
Старт 31 января
Рассрочка
5 412 ₽/мес
Цена
116 910 ₽216 500 ₽
с промокодом 10SRAVNI
-52%
4.4
166
6 мес.
Курс: Data Scientist
Старт в любое время
Рассрочка
3 538 ₽/мес
Цена
76 421 ₽160 008 ₽
с промокодом SRAVNI
-50%
4.0
43
8 мес.
Профессия Data Scientist
Старт в любое время
Рассрочка
7 491 ₽/мес
Цена
87 203 ₽176 200 ₽
с промокодом SRAVNI
-44%
3.9
481
13. 5 мес.
Data Science
Старт 18 января
Рассрочка
3 690 ₽/мес
Цена
121 770 ₽221 400 ₽
с промокодом SRAVNI
Отзывы о онлайн-школах и курсах
SkillFactory
Хорошая структура
Прохожу курс Python — backend разработка. Последние 15 лет работаю в ИТ, но на м… Читать
Илья, г Санкт-Петербург
Синергия
Качественное образование в современном вузе
В прошлом году успешно защитился на менеджмент. До сих пор скучаю по вузу, где п… Читать
Сергей, г Ярославль, Ярославская область
Нетология
Контекстная рекламе
Проходила курс по контекстной рекламе от Нетологии-маркетинг с 0 до middle. Курс… Читать
Катя, г Москва
Skillbox
как я начал учебу в skillbox
Когда — то я был студентом университета, но жизнь так сложилась: нашел жену, род. .. Читать
Дмитрий, г Нижний Новгород, Нижегородская область
Interra
Мне понравилось обучение в школе Interra
прошла курс «куратор онлайн-школы». Хорошо структурировано обучение, понятные ем… Читать
Наталья, г Москва
Хекслет
Достиг поставленных целей
Проходил профессию Rails разработчика по индивидуальному плану. В прошлом уже бы… Читать
Григорий, г Уфа, Башкортостан
Talentsy
Интересно, познавательно и результативно
Именно так я могу охарактеризовать курсы Talentsy по дизайну интерьеров. Програм… Читать
Аноним, г Москва
ProductStar
Курсы ProductStar
Прошел свой путь от интерна до мидла с курсами от ProductStar и на каждом этапе… Читать
Артем, г Москва
Учи. Дома
Дети довольны, учителя — молодые, позитивные, школа — одна из лучших.
Двое детей,8 и 12 лет, занимались английским на протяжении старший ребенек 2меся… Читать
Величко Татьяна Алексеевна, г Москва
Geekbrains
Обучение в geekBrains
С чего все началось?Решил стать програмистом. Опыта не было в этой сфере никаког… Читать
Алексей, г Москва
Читать все отзывы
Часто задаваемые вопросы по курсам по Data Science
Чему я научусь?
- Работа с SQL;
- Использование Python и библиотек;
- Проверка данных и определение проблем;
- Создание модели машинного обучения;
- Применение математики для анализа данных;
- Лидирование DS-проекта.
Что такое Data Science?
Кому подойдут курсы?
Как проходит обучение?
Недостатки бесплатных курсов
Преимущества платных курсов
Сколько я смогу зарабатывать?
Сколько времени займет обучение?
Получу ли я диплом или сертификат?
Смогу ли я трудоустроиться после прохождения курсов?
ТОП лучших онлайн-курсов Data Science
1.
Курс «Data Scientist» от Нетология
Курс научит:
- Работать с SQL.
- Использовать Python и библиотеки.
- Проверять данные и определять проблемы.
- Строить модели машинного обучения.
- Применять математику.
- Лидировать DS-проекты.
Школа | Нетология3.9457 отзывов |
Начало курса | 31.01.2023 |
Длительность курса | 16 месяцев |
Стоимость курса | 129 900 ₽ |
Цена в рассрочку | 5 412 ₽/мес |
Программа трудоустройства | Есть |
Документ об окончании курса | Диплом о профессиональной переподготовке |
График прохождения курса | Свободный график |
Учебный процесс | Запись лекций или вебинары, Онлайн занятия с преподавателем |
Проекты в портфолио по итогам обучения | Развертывание и анализ базы данных об авиаперевозках, анализ уровня удовлетворенности сотрудников работой, поиск похожих пользователей на основе их оценок за фильм, построение нескольких ML-моделей и обучение нейронных сетей, классификация улова по снимкам с камеры на рыболовецком судне, классификация отзывов по тональности, построение модели машинного обучения для решения конкурсной задачи. |
2. Курс «Курс: Data Scientist» от ProductStar
Обучение работе с SQL, построению моделей машинного обучения, использованию Python, библиотеки анализа данных и сложной математики для Data Science.
Курс «Менеджмент AI- и BigData-продуктов» в подарок.
Школа | ProductStar4.4166 отзывов |
Длительность курса | 6 месяцев |
Стоимость курса | 84 912 ₽ |
Цена в рассрочку | 3 538 ₽/мес |
Программа трудоустройства | Есть |
Документ об окончании курса | Электронный сертификат |
График прохождения курса | Свободный график |
Учебный процесс | Запись лекций или вебинары |
Проекты в портфолио по итогам обучения | Дипломный проект |
3. Курс «Профессия Data Scientist» от Бруноям
Практический курс по Data Science: от основ Python, NumPy, SciPy, pandas до работы с нейронными сетями. Структурирование и анализ большого объёма данных, прогнозирование событий и поиск закономерностей с помощью машинного обучения, составление выводов, тестирование гипотез. Поддержка наставника в течение одного года после обучения.
Школа | Бруноям4.043 отзыва |
Длительность курса | 8 месяцев |
Стоимость курса | 89 900 ₽ |
Цена в рассрочку | 7 491 ₽/мес |
Программа трудоустройства | Есть |
Документ об окончании курса | Сертификат; удостоверение о повышении квалификации по запросу |
График прохождения курса | Свободный график |
Учебный процесс | Запись лекций или вебинары |
Проекты в портфолио по итогам обучения | Итоговый проект |
4. Курс «Data Science» от SkillFactory
Программирование на Python. Выгрузка баз данных с помощью SQL. Разведывательный анализ с помощью Pandas, Numpy. Machine Learning в production.
Школа | SkillFactory3.9481 отзыв |
Начало курса | 18.01.2023 |
Длительность курса | 13.5 месяцев |
Стоимость курса | 132 840 ₽ |
Цена в рассрочку | 3 690 ₽/мес |
Программа трудоустройства | Есть |
Документ об окончании курса | Сертификат, диплом о профессиональной переподготовке |
График прохождения курса | Свободный график |
Учебный процесс | Запись лекций или вебинары, Онлайн занятия с преподавателем |
Проекты в портфолио по итогам обучения | Дипломный проект |
5. Курс «Data Scientist» от Skillbox
Освоение Data Science с нуля. Изучение аналитики данных, машинного обучения, дата-инженерии с подробным изучением понравившегося направления. Практика на реальных проектах.
Школа | Skillbox4. 0543 отзыва |
Длительность курса | 12 месяцев |
Стоимость курса | 168 361 ₽ |
Цена в рассрочку | 5 431 ₽/мес |
Программа трудоустройства | Есть |
Документ об окончании курса | Сертификат |
График прохождения курса | Свободный график |
Учебный процесс | Запись лекций или вебинары, Онлайн занятия с преподавателем |
Проекты в портфолио по итогам обучения | Предсказание оттока в соцсети для музыкантов, анализ мобильного приложения, работа с данными сервиса аренды автомобилей, свободное исследование. |
6. Курс «Симулятор аналитика» от Karpov.Courses
Практика на реальных задачах с полным стеком технологий для анализа данных и настоящей инфраструктурой. Работа на удалённом сервере.
Школа | Karpov.Courses4.317 отзывов |
Начало курса | 20.01.2023 |
Длительность курса | 35 дней |
Стоимость курса | 35 000 ₽ |
Программа трудоустройства | Есть |
Документ об окончании курса | Сертификат |
График прохождения курса | Свободный график |
Учебный процесс | Запись лекций или вебинары |
Проекты в портфолио по итогам обучения | Система для детектирования аномалий в данных |
7.
Курс «Data Science в медицине» от Geekbrains
Освоение навыка решения задач в области медицины: обрабатывать данные по сердечно-сосудистым заболеваниям, онкологии, сигналам ЭЭГ, рентгеновским изображениям. Всё это с помощью нейросетей и машинного обучения.
Школа | Geekbrains3.51 079 отзывов |
Начало курса | 23.01.2023 |
Длительность курса | 24 месяца |
Стоимость курса | 214 524 ₽ |
Цена в рассрочку | 5 959 ₽/мес |
Программа трудоустройства | Есть |
Документ об окончании курса | Диплом о профессиональной переподготовке, удостоверение о повышении квалификации или свидетельство о прохождении обучения. |
График прохождения курса | Свободный график |
Учебный процесс | Запись лекций или вебинары, Онлайн занятия с преподавателем |
Проекты в портфолио по итогам обучения | Сайты, программы или приложения |
8.
Курс «Основы Data Science» от SF Education
В рамках курса:
- Получение ключевых знаний и навыков, необходимых для начала карьеры в Data Science.
- Работа с базами данных, программирование на Python и углубление в тему вычислительных финансов для решения прикладных задач.
- Освоение с нуля математического аппарата, необходимого для работы с моделями, машинного обучения и эффективного бизнес-анализа.
Школа | SF Education3.8134 отзыва |
Начало курса | 15.01.2023 |
Длительность курса | 5 месяцев |
Стоимость курса | 67 500 ₽ |
Цена в рассрочку | 3 125 ₽/мес |
Программа трудоустройства | Есть |
Документ об окончании курса | Диплом о профессиональной переподготовке/ удостоверение о повышении квалификации, Международный диплом от Financial Modeling Institute, Международный диплом от International Institute of Business Analysis. |
График прохождения курса | Свободный график |
Учебный процесс | Запись лекций или вебинары, Онлайн занятия с преподавателем |
9. Курс «Специалист по Data Science» от Яндекс.Практикум
Обучение анализу больших объёмов данных и построению моделей для принятия бизнес-решений, применению машинного обучения. Отработка знаний на практике в тренажёрах.
Школа | Яндекс.Практикум3.5699 отзывов |
Начало курса | 26.01.2023 |
Длительность курса | 8.5 месяцев |
Стоимость курса | 112 000 ₽ |
Цена в рассрочку | 5 761 ₽/мес |
Программа трудоустройства | Есть |
Документ об окончании курса | Диплом о профессиональной переподготовке / сертификат, справка об обучении |
График прохождения курса | Свободный график |
Учебный процесс | Запись лекций или вебинары, Онлайн занятия с преподавателем |
Проекты в портфолио по итогам обучения | Сравнение данных пользователей Яндекс. Музыки по городам и дням недели, анализ данных о клиентах банка, исследование архива объявлений о продаже недвижимости, оптимизация воронки продаж, нахождение закономерностей, определяющих успешность игры, разработка системы рекомендация тарифов для оператора мобильной связи, прогнозирование вероятности ухода клиента из банка, обучение модели, которая помогает определить новое место для добычи нефти, моделирование процесса плавления золотой руды, защита личной информации клиентов страховой компании, разработка модели для определения стоимости автомобиля с пробегом, построение модели и прогнозирование пиковых нагрузок в такси, ускорение модерации комментариев в сообществе, написание запросов к базе данных, построение модели для определения возраста человека, выпускной проект — построение модели, прогнозирующей отток клиентов из телекоммуникационной компании или модели, предсказывающей параметры технологического процесса на металлургическом комбинате (на выбор). |
10.
Курс «Data Scientist: с нуля до middle» от Нетология
Курс научит:
- работать с SQL;
- использовать Python и библиотеки;
- проверять данные и определять проблемы;
- обучать многослойные нейронные сети и строить модели машинного обучения;
- применять математику в алгоритмах;
- лидировать Data-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком.
Школа | Нетология3.9457 отзывов |
Начало курса | 27.01.2023 |
Длительность курса | 20 месяцев |
Стоимость курса | 169 800 ₽ |
Цена в рассрочку | 7 075 ₽/мес |
Программа трудоустройства | Есть |
Документ об окончании курса | Диплом о профессиональной переподготовке |
График прохождения курса | Свободный график |
Учебный процесс | Запись лекций или вебинары, Онлайн занятия с преподавателем |
Проекты в портфолио по итогам обучения | Разработка системы аналитики для учета и планирования отпусков; построение системы анализа домашней бухгалтерии; создание генератора лиц аниме на основе предложенного датасета и обучение нейросети для генерации покемонов; создание системы рекомендаций фильмов для онлайн-кинотеатра на оснований оценок пользователей; поиск пользователей на основе их оценок по косинусной метрике; классификация по тональности отзывов на банки; развертывание и анализ базы данных об авиаперевозках; анализ уровня удовлетворенности сотрудников работой и построение модели LDA, предсказывающей, уволится ли сотрудник; построение моделей и обучение нейронных сетей; классификация улова по снимкам с камеры на рыболовецком судне; групповой проект — построение модели машинного обучения для решения конкурсной задачи; итоговый проект — построение ML-модели для решения текущих профессиональных задач. |
Преимущества выбора курсов в Сравни
1. Агрегатор онлайн-курсов
- Освойте современную профессию
- Дата начала: 2023-01-01
- Дата окончания: 2023-12-31
- Большой выбор курсов
2. Рейтинги онлайн-школ
- ТОП школ по любому направлению
- Дата начала: 2023-01-01
- Дата окончания: 2023-12-31
- Рейтинги школ
3. Реальные отзывы учеников
- Выбирайте лучший курс по отзывам реальных учеников
- Дата начала: 2023-01-01
- Дата окончания: 2023-12-31
- Отзывы о школах
Магистр по наукам о данных — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа реализуется полностью в онлайн-формате
2 года
Очная форма обучения
Онлайн программа
63 платных мест
15 платных мест для иностранцев
Обучение ведётся полностью на английском языке
Важные объявления
индустриальный партнер
О чем программа «Магистр по наукам о данных»
Машинное обучение и анализ данных — крайне востребованное направление на сегодня. И в компаниях, и в науке появляется всё больше данных, и их можно использовать для извлечения экономической выгоды, получения новых знаний и результатов. Для этого нужны специалисты по работе с данными и построению сложных моделей на их основе.
Программа “Master of data science” рассчитана на подготовку специалистов по трём направлениям:
Программа создана для тех, кто хочет разобраться в data science, получить практический опыт решения большого количества реальных задач и заинтересован в начале карьеры в этом направлении.
Преимущества нашей магистратуры
- Полностью онлайн — можно заниматься из любой точки земного шара по удобному вам расписанию;
- Максимально приближенное к очным программам взаимодействие — преподаватели доступны для общения в чатах (Slack) и видеоконференциях (Zoom), регулярные вебинары, обсуждения и взаимодействие с однокурсниками, большое количество заданий, проверяемых преподавателями вручную;
- Большое количество практики — практически все курсы завершаются проектом, а также в программе предусмотрено три больших проектных курса, где по шагам решается сложная реальная задача из бизнеса от компаний-партнёров;
- Возможность пройти пробное собеседование в компаниях-партнёрах магистратуры для лучших студентов;
- Программа выстроена с учётом запросов и экспертизы от ведущих IT-компаний России;
- Программу при достаточном вложении времени могут успешно пройти люди без серьёзного бэкграунда в математике и/или программировании.
Во время обучения
С первого семестра студенты изучают программирование (Python, SQL), алгоритмы и структуры данных, математику для анализа данных. Завершается изучение курсов блока математики и программирования проектом по сбору и обработке больших массивов данных.
В середине второго семестра обучения студенты определяются с треком и далее изучают курсы в соответствии с выбранным направлением.
Помимо стандартных курсов, сочетающих теорию и практические задания, в программе предусмотрены еще два крупных проектных курса: по машинному обучению и финальный проект (выпускная квалификационная работа, которая может быть посвящена проектной или исследовательской задаче).
Для успешного освоения программы студентам необходимо набрать 120 кредитов.
Всё обучение на магистерской программе будет проходить полностью онлайн. Контроль за самостоятельностью выполнения заданий будет осуществляться стандартными для онлайн-программ средствами: еженедельное общение в формате форумов и вебинаров, проведение ключевых контрольных мероприятий с прокторингом, проведение защиты проектов и дипломной работы посредством видеоконференций.
После магистратуры
Выпускники программы могут начать карьеру по направлению анализа данных и машинного обучения, претендовать на позиции Junior Data Scientist или Junior Machine Learning Engineer. Также выпускники смогут начать академическую карьеру и заняться исследованиями в области data science в аспирантуре.
Новости
Митап 2. 0: продолжаем говорить о магистерском образовании
10–11 декабря пройдет митап для тех, кто рассматривает разные возможности для профессионального развития и планирует поступление в магистратуру Вышки. Участники вместе с экспертами обсудят, как при любых обстоятельствах сохранять устойчивость в профессии, познакомятся с многообразием магистерских программ и пообщаются с преподавателями и студентами вуза. Для участия необходима регистрация.
Поступающимприглашение к участиюмагистратураприемная кампания 2023
21 ноября, 2022 г.
Онлайн-программа НИУ ВШЭ Master of Data Science вышла в финал премии Digital Learning 2022
Магистратура Вышки Master of Data Science вышла в финал премии Digital Learning 2022 в номинации «Онлайн-программы», а также завоевала приз зрительских симпатий. НИУ ВШЭ — единственный университет, который дошел до финала. С первой в России англоязычной магистерской программой, обучение на которой реализовано полностью онлайн, соседствуют номинанты из бизнеса — проекты НЛМК и «Открытие Брокер».
Образованиедостиженияприглашение к участиюонлайн-образованиемагистратура
11 ноября, 2022 г.
«Сегодня данные нужно обрабатывать совершенно на другом уровне»
С 1 ноября стартует дополнительный набор на онлайн-программу «Магистр по наукам о данных». Даниил Копылов, студент 1-го курса англоязычной магистратуры, рассказал, зачем международному финансисту изучать Data Science.
Образованиеприглашение к участиюонлайн-образованиемагистратураdata science
28 октября, 2022 г.
Выпускники первой в РФ онлайн-программы «Магистр по наукам о данных» — об учебе в ВШЭ
Англоязычная магистратура Master of Data Science от факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, заручившись поддержкой индустриального партнера — компании «Яндекс», объединяет на платформе Вышки студентов более чем из 30 стран мира. Программа реализуется полностью в онлайн-формате. Среди выпускников второго набора программы — москвичка Любовь Шараборина и сингапурец Калвин Ти.
Поступающимидеи и опытвыпускникиприглашение к участиюонлайн-образованиемагистратураприемная кампания 2022
8 августа, 2022 г.
Еще новости
Другие магистерские программы
Ускоренный курс по науке о данных
Об этом курсе
31 547 недавних просмотров
К настоящему времени вы наверняка слышали о науке о данных и больших данных. На этом недельном курсе мы проведем ускоренный курс о том, что означают эти термины и как они играют роль в успешных организациях. Этот класс предназначен для всех, кто хочет узнать, что такое все действия по науке о данных, включая тех, кому в конечном итоге понадобится управлять учеными данных. Цель состоит в том, чтобы как можно быстрее освоить науку о данных без лишних хлопот. Мы разработали этот курс так, чтобы он был максимально удобным, не жертвуя при этом ни одним из основных элементов.
Гибкие сроки
Гибкие сроки
Сброс сроков в соответствии с вашим графиком.
Общий сертификат
Общий сертификат
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
100% онлайн
Начните сразу и учитесь по собственному графику.
Специализация
Курс 1 из 5 в
Специализация Executive Data Science
Начальный уровень
Начальный уровень
Часов для завершения
Прибл. 7 часов, чтобы закончить
Доступные языки
Английский
Субтитры: китайский (традиционный), арабский, французский, португальский (европейский), итальянский, вьетнамский, немецкий, урду, русский, турецкий, английский, испанский, хинди
Чему вы научитесь
Навыки, которые вы получит
- Наука о данных
- Анализ данных
- Машинное обучение
- Проект
Гибкие сроки
Гибкие сроки
Сброс сроков в соответствии с вашим графиком.
Общий сертификат
Общий сертификат
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
100% онлайн
Начните сразу и учитесь по собственному графику.
Специализация
Курс 1 из 5 в
Специализация Executive Data Science
Начальный уровень
Начальный уровень
Часов для завершения
Прибл. 7 часов на прохождение
Доступные языки
Английский
Субтитры: китайский (традиционный), арабский, французский, португальский (европейский), итальянский, вьетнамский, немецкий, урду, русский, турецкий, английский, испанский, хинди
Instructors
Jeff Leek, PhD
Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
1,520,292 Learners
32 Courses
Brian Caffo, PhD
Professor, Biostatistics
Bloomberg Школа общественного здравоохранения
1 507 556 Учащиеся
30 Курсы
Роджер Д.
Пэн, доктор философии
Доцент, биостатистика
Школа общественного здравоохранения Bloomberg по общественному здравоохранению
1 483 588 ученики
37 Курсы
, предлагаемые
Университет Джона Хопкинса. -долгое обучение, чтобы поощрять независимые и оригинальные исследования и приносить миру пользу от открытий.
Отзывы
4.5
Заполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звездаНаполовину заполненная звезда
1506 reviews
5 stars
62.54%
4 stars
28.91%
3 stars
6.45%
2 stars
1.25%
1 star
0,82%
ОСОБЕННОСТИ
«Базовый курс» в 76 отзывах
«Хорошее обучение» в 48 отзывах0004 от AO13 июня 2016 г.
Предоставлен хороший обзор очень высокого уровня. Я прошел аудит, поэтому я не проходил тесты, но все вопросы были общего характера. Мне понравилось, как они использовали некоторые примеры реальных исследований.
Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarStar
от AN 12 января 2016 г.
Этот курс является действительно хорошей отправной точкой для людей, плохо знакомых с наукой о данных. У меня есть опыт работы с хранилищами данных и историческим анализом, и я нашел этот курс полезным.
Заполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звезда
от EJ 31 декабря 2015 г.
Мне очень понравился этот урок. Он был краток, точен и удобоварим. Не говоря уже о том, что инструкторы поддерживали его живым, хотя вне курса. Спасибо за такой информативный курс.
Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarFilled Star
by YMS14 сентября 2017 г.
Отличное занятие, если вы хотите погрузиться в науку о данных или машинное обучение. Это необходимо сделать, если вы не имеете представления о статистике и науке о данных, а также о необходимости этого.
Просмотреть все отзывы
О специализации Executive Data Science
Соберите правильную команду, задавайте правильные вопросы и избегайте ошибок, которые срывают проекты по науке о данных.
Часто задаваемые вопросы
Еще вопросы? Посетите Справочный центр для учащихся.
Лучшие онлайн-курсы по машинному обучению [2023]
Курсы по машинному обучению сосредоточены на создании систем для использования и изучения больших наборов данных. Темы исследования включают алгоритмы прогнозирования, обработку естественного языка и распознавание статистических образов….
Анализ данных
Вероятность и статистика
Часто задаваемые вопросы о машинном обучении
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, целью которой является создание компьютерных систем, способных обучаться на основе данных без вмешательства человека. Эти мощные методы основаны на создании сложных аналитических моделей, которые «обучаются» распознавать шаблоны в определенном наборе данных, прежде чем применять эти шаблоны ко все большему количеству данных, постоянно повышая производительность без дополнительных указаний.
Например, машинное обучение делает возможными более точные алгоритмы распознавания изображений. Программисты-люди предоставляют относительно небольшой набор изображений, помеченных, например, как «автомобили» или «не автомобили», а затем предоставляют алгоритмам гораздо большее количество изображений для обучения. Хотя итерационные алгоритмы, обычно используемые в машинном обучении, не новы, мощность современных вычислительных систем позволила этому методу анализа данных стать более эффективным быстрее, чем когда-либо.
Машинное обучение в некотором роде представляет собой гибридную область, существующую на стыке информатики, науки о данных, алгоритмов и математической теории. Что касается компьютерных наук, инженеры по машинному обучению и другие специалисты в этой области обычно нуждаются в сильных навыках разработки программного обеспечения, от таких основ, как уверенное программирование и умение кодировать, до общего знакомства с принципами проектирования систем.
Также важно знать концепции науки о данных, особенно навыки моделирования и оценки данных, чтобы гарантировать, что алгоритмы работают хорошо и со временем становятся более, а не менее точными. А поскольку машинное обучение в значительной степени опирается на алгоритмы, а также на лежащие в их основе принципы статистики и вероятности, солидная теоретическая подготовка в области математики также может оказаться неоценимой.
Навыки машинного обучения могут открыть двери для широкого круга профессий, поскольку все больше и больше компаний стремятся использовать эти методы и искусственный интеллект (ИИ) для автоматизации растущего спектра процессов. Некоторые компании могут специально нанимать инженеров по машинному обучению, но навыки машинного обучения также могут быть важны для ученых, аналитиков данных и инженеров данных.
Для специалистов по машинному обучению также доступны более специализированные роли. Многие компании в финансовой отрасли могут нанимать аналитиков бизнес-аналитики и специалистов по принятию решений, которые могут использовать навыки машинного обучения для автоматизации систем для предоставления информации о рынке. А компании, создающие Интернет вещей (IoT), которые полагаются на распознавание голоса или другие действия человека, могут нанимать инженеров по обработке естественного языка или разработчиков машинного обучения, ориентированных на человека.
Как и в других областях компьютерных наук, у учащихся есть множество возможностей развить свои навыки машинного обучения с помощью онлайн-курсов. Coursera предлагает профессиональные сертификаты, сертификаты MasterTrack, специализации, управляемые проекты и курсы по машинному обучению от ведущих университетов, таких как Стэнфордский университет, Вашингтонский университет, и таких компаний, как Google, IBM и Deeplearning.ai. Популярные курсы включают основы машинного обучения, расширенное машинное обучение, прикладную науку о данных, сверточные нейронные сети, глубокое обучение, статистику, машинное обучение и многое другое.
Если вы хотите развить свои навыки машинного обучения в контексте программы получения степени, вы также можете сделать это онлайн! В настоящее время Coursera предлагает степени в области компьютерных наук и наук о данных от ведущих колледжей, таких как Университет Иллинойса, Имперский колледж Лондона, Мичиганский университет, Университет Колорадо в Боулдере и Университет Пенсильвании, каждый из которых дает возможность узнать о машинном обучении на высшем уровне. ранжированные университеты из любой точки мира.
Прежде чем приступить к изучению машинного обучения, навыки и опыт, которые вы, возможно, захотите уже иметь, могут включать понимание прикладной математики, статистики, моделирования данных и основ компьютерных наук. Вы также можете иметь навыки работы с языками программирования, используемыми в машинном обучении, такими как Python и другие. Эти навыки помогут вам узнать, как компьютерные алгоритмы используют статистику для поиска закономерностей в огромных объемах данных, включая числа, слова, изображения, видео и многое другое. Если вы уже знаете, как работают системы рекомендаций, например те, которые используются в ваших потоковых каналах и лентах социальных сетей, возможно, вы уже разбираетесь в машинном обучении.
Лучше всего для работы, связанной с машинным обучением, подходят специалисты по данным, инженеры по данным, математики и статистики. Эти специалисты являются хорошо оплачиваемыми работниками умственного труда, использующими свои навыки обработки чисел для поиска закономерностей в больших объемах данных, чтобы лучше автоматизировать определенные компьютерные процессы. Специалисты по машинному обучению могут работать на переднем крае технологий, и машинное обучение станет сильной областью для роста.
Возможно, вы знаете, подходит ли вам машинное обучение, если вы увлечены тем, как компьютерные системы быстро развиваются в использовании данных для определения предпочтений и потребностей пользователей. Возможно, вы хорошо понимаете, как работают данные и как они используются в клиентском опыте. Наличие сильных навыков решения проблем, хорошего аналитического мышления и критического понимания также может помочь вам понять, подходит ли вам переход к машинному обучению.
Темы, которые вы, возможно, захотите изучить, связанные с машинным обучением, включают нейронные сети. , логистическая регрессия, алгоритмы, качество данных, контролируемое и неконтролируемое обучение, глубокое обучение и принципы линейной регрессии. Это сложные области для изучения. Имея хорошие знания в области математики и информатики, вы сможете лучше понять эту захватывающую эпоху, когда компьютеры могут научиться принимать решения или делать прогнозы, используя накопленные данные.