Datele reprezintă noua resursă esențială, iar inteligența artificială (Machine Learning) este motorul acestei schimbări. Controlul acestor două elemente va însemna controlul lumii.
Această afirmație nu este o replică dintr-un roman distopic, ci o realitate incontestabilă.
Noua ordine globală se bazează pe colectarea unor volume imense de date relevante, care sunt apoi transformate în acțiuni concrete – o capacitate pe care omenirea nu a avut-o până acum. Această tehnologie oferă avantajul competitiv necesar pentru ca o țară să depășească celelalte și, în cele din urmă, să conducă lumea.
Din acest motiv, națiunile avansate acordă o atenție sporită acestui domeniu.
O direcție profesională de succes
Dincolo de strategiile geopolitice, știința datelor și învățarea automată constituie un sector emergent, plin de oportunități. Cererea de specialiști este uriașă, iar numărul celor calificați este insuficient, chiar și la un nivel mediu.
Situația este similară cu descoperirea unor noi planete locuibile, unde numărul de potențiali coloniști este limitat. Deși aș putea continua să subliniez această problemă, consider că următorul infografic ilustrează cel mai bine situația actuală:
Sursa: insidebigdata.com
După cum se poate observa, salariile de început depășesc 50.000 USD, iar pentru manageri pot ajunge chiar și la peste 250.000 USD.
Mai mult decât atât, o persoană medie generează aproximativ 1,7 MB de date în fiecare secundă, adică peste 3.500 TB de date pe parcursul vieții. Este o cantitate de informații pe care încă nu o putem gestiona și, cu atât mai puțin, analiza. A descrie viitorul ca fiind „promițător” ar fi o subestimare a potențialului acestui domeniu nou.
Cât de dificile sunt știința datelor și învățarea automată?
O întrebare pertinentă!
Din experiența mea, răspunsul este complex: „și da, și nu”.
Inteligența artificială, și prin extensie învățarea automată, reprezintă un domeniu extrem de dificil dacă scopul este cercetarea și depășirea limitelor. Pentru o astfel de abordare, chiar și un doctorat în informatică și matematică nu este suficient. Totuși, majoritatea oamenilor nu au nici ambiția, nici timpul necesar pentru o asemenea direcție.
La celălalt capăt se află știința datelor aplicată și învățarea automată aplicată.
Aceasta implică utilizarea instrumentelor, tehnicilor și algoritmilor existenți pentru a rezolva probleme reale. Această latură necesită dedicare, atenție la detalii, gândire creativă și cunoașterea unor concepte matematice de bază, care pot fi învățate rapid. Din punct de vedere al cunoștințelor tehnice, este mult mai accesibilă decât ingineria software.
În concluzie, nu este un domeniu ușor, dar raportul efort-recompensă îl transformă într-una dintre cele mai bune investiții.
Acum, că v-am convins să deveniți un specialist în date sau un inginer specializat în învățarea automată, haideți să explorăm cele mai bune resurse disponibile.
Învățare automată (Google)
Nu mulți știu, dar Google oferă un program extins, practic și gratuit despre învățarea automată. Conform companiei, acest demers reflectă angajamentul lor de a promova tehnologiile AI/ML și de a pune cunoștințele la dispoziția tuturor.
Un aspect pozitiv al acestui curs este că nu necesită cunoștințe preliminare. Totuși, este recomandat să alocați timp suplimentar pentru a aprofunda conceptele de statistică.
Deși nu este obligatoriu, explicațiile din cadrul cursului ar putea fi insuficiente dacă nu aveți cunoștințe avansate de statistică. Un alt aspect important este că acest curs prezintă învățarea automată folosind TensorFlow, o platformă dezvoltată de Google pentru implementarea tehnicilor de ML. Astfel, Google promovează indirect propriile API-uri pentru învățarea automată, dar ținând cont de valoarea oferită de acest curs, considerăm că acest aspect nu reprezintă un impediment major.
În orice caz, TensorFlow este o platformă ușor de utilizat pentru a intra în lumea ML și se bucură de o popularitate considerabilă.
Știința datelor
Numele Harvard inspiră respect, iar acest curs nu face excepție.
În primul rând, nu este un curs rapid în care veți învăța elementele de bază ale învățării automate prin scrierea unor fragmente de cod. Acest curs reprezintă o experiență intensă, care presupune muncă asiduă și un consum considerabil de timp.
Cursul include videoclipuri gratuite, cod (disponibil pe GitHub) și soluții pentru exercițiile de laborator, astfel că nimic nu vă împiedică să îl parcurgeți.
Cui se adresează?
Oricui este interesat.
Aș spune că este ideal pentru profesioniștii care au o educație solidă în matematică, chiar dacă nu mai sunt pasionați de acest domeniu. Capacitatea de a face inferențe și de a construi raționamente solide este esențială. Vă avertizez că acest curs poate fi dificil, iar problemele practice vă pot provoca frustrări, dar aceasta ar putea fi exact provocarea de care aveți nevoie.
Învățare automată
Întrebați într-un grup de specialiști în date cine este Andrew Ng și veți primi un răspuns entuziast.
În comunitatea științei datelor și a învățării automate, Andrew Ng a devenit o personalitate marcantă, datorită cursului său de excepție de pe platforma Coursera – Învățarea automată.
Pentru a evidenția autoritatea lui Andrew Ng, iată câteva informații relevante:
Acesta este un curs plătit, fiind inclus în planul tarifar Coursera. Însă, investiția financiară și dedicarea nu sunt singurele cerințe prealabile. Cursul este aprofundat, Andrew explicând matematica din spatele învățării automate și analizând algoritmi populari. Totuși, cursul este complet și oferă îndrumare pas cu pas pe parcursul acestei călătorii.
Recomand acest curs, mai ales că prezentarea certificatului de absolvire a devenit un lucru apreciat în acest domeniu!
Știința datelor aplicată
Specializările de pe Coursera constau dintr-o serie de cursuri menite să vă ducă de la zero la un nivel înalt de competență într-un anumit domeniu. Dacă sunteți în căutarea unui curs complet, serios și accesibil despre știința datelor și învățarea automată folosind Python, această specializare este ideală.
La finalul cursului veți obține un certificat.
DataCamp
DataCamp oferă o gamă largă de cursuri de știința datelor, incluzând diverse abilități și direcții de carieră. De la manipularea datelor la învățarea automată, veți dobândi competențe în Python și R, esențiale pentru succesul în domeniul științei datelor.
Prin intermediul lecțiilor scurte oferite de DataCamp, puteți învăța în ritmul propriu. Aceste cursuri oferă o experiență practică prin care vă veți dezvolta abilitățile de știința datelor.
Puteți începe cu versiunea gratuită pentru a evalua cursul, analizând primul capitol.
edX
Învățați de la MITx, Harvardx, IBM, RICEx, UCSanDiegox și GTx pe platforma edX.
Toate programele au o curriculă extinsă, care vă ajută să stăpâniți abilitățile de știință a datelor. Aceste programe sunt ideale pentru cei care au studii în statistică sau informatică.
Dacă nu sunteți interesat de un program complet, puteți alege cursuri individuale. Pe edX veți găsi peste 200 de cursuri legate de știința datelor, care acoperă Python, R, Excel, probabilitate, statistică, învățare automată, vizualizarea datelor și multe altele.
Codecademy
Codecademy este o altă platformă excelentă pentru a învăța programare. Ei pun accent pe metoda „Învățați prin practică” și oferă numeroase proiecte practice și teste.
The curs de știința datelor oferit de Codecademy include SQL, Python 3, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn și multe alte biblioteci.
Întreaga cale de carieră conține 26 de cursuri, mai mult decât suficiente pentru a deveni un specialist de succes în domeniul științei datelor.
Acest curs de date:
- Vă oferă cunoștințe aprofundate despre știința datelor.
- Oferă o structură de învățare ușor de urmat.
- Vă pregătește pentru piața muncii, oferindu-vă experiență practică semnificativă.
Udemy
Udemy nu mai are nevoie de nicio prezentare.
Bootcamp-ul Python pentru știința datelor și învățarea automată de pe Udemy este unul dintre cele mai populare cursuri, cu peste 85.000 de evaluări de 4,6 și a fost urmat de peste 370.000 de studenți din întreaga lume.
Mai jos sunt subiectele abordate în acest curs:
Mai jos sunt caracteristicile acestui curs:
- 25 de ore de videoclipuri la cerere
- Acces complet pe viață
- 13 articole și cinci resurse descărcabile
- Acces pe mobil și TV
- Certificat de finalizare
- Garanție de rambursare a banilor în 30 de zile
Astfel, dacă preferați un curs accesibil, acesta este un punct de pornire excelent.
Google AI
V-ar interesa să învățați despre învățarea automată de la specialiștii Google?
În acest caz, trebuie să explorați cursurile Google AI.
Această platformă oferă cursuri și conținut despre învățarea automată și știința datelor pentru studenți, ingineri software, specialiști în date și chiar cercetători. Aceste cursuri sunt gratuite.
Pentru început, Cursul de învățare automată de pe Google AI ar trebui să fie punctul de pornire. Acesta este un curs intens, cu o introducere practică folosind API-urile TensorFlow. Mai jos sunt detaliile acestui curs:
Această platformă oferă și cursuri specifice pe subiecte importante din domeniul învățării automate, precum clusterizarea, sistemele de recomandare, testarea și depanarea învățării automate, prelucrarea datelor și ingineria caracteristicilor în învățarea automată. Dacă cunoașteți deja elementele de bază ale învățării automate, aceste cursuri reprezintă un plus semnificativ.
Udacity
Udacity este o altă platformă populară de e-learning, care oferă numeroase cursuri despre tehnologiile actuale. Aceasta oferă programe de top, concepute și recunoscute de companii de renume din întreaga lume, precum AT&T, AWS, Google, IBM.
Unul dintre programele oferite de Udacity este în domeniul științei datelor – Școala de știința datelor. Acest program vă ajută să obțineți roluri precum analist de date, cercetător de date, inginer de date și analist de business. Un curs important în cadrul acestui program este cel dedicat specialistului în date, care acoperă concepte despre învățarea automată, învățarea profundă și ingineria software. Pentru a urma acest curs, este necesar să aveți cunoștințe de bază despre învățarea automată.
Dacă sunteți familiarizați cu programarea în Python, dar sunteți la început în domeniul învățării automate, Udacity oferă și un alt program – Școala de Inteligență Artificială. Acest program include cursuri care încep de la elementele de bază ale învățării automate.
Învățare profundă
Acest curs este extrem de util și reprezintă cea mai bună recomandare din această listă pentru programatori.
Voi repeta: este ideal pentru programatori.
Motivul este că acest curs nu alocă timp pentru a vă învăța elementele de bază ale programării. Descrierea cursului menționează acest aspect foarte clar (sublinierile sunt adăugate):
Se presupune că toți cei care urmează acest curs au cel puțin un an de experiență în programare. Cursul folosește limbajul Python pentru instruire. Prin urmare, dacă nu sunteți familiarizat cu Python, se presupune că veți aloca timp pentru a învăța. Pentru un programator cu experiență, Python ar trebui să fie ușor de învățat.
Așadar, dacă cunoașteți deja Python (sau dacă sunteți pregătit să îl învățați rapid – începeți aici), acesta este cursul perfect pentru cei care doresc să creeze sisteme reale și funcționale fără a se preocupa prea mult de bazele teoretice ale algoritmilor.
Aș spune chiar că este ideal pentru persoanele nerăbdătoare care urăsc formalitățile și monotonia.
Am menționat că este 100% gratuit și are o comunitate extraordinară?
Concluzie
Uf!
A fost dificil să alcătuiesc această listă. Nu pentru că nu ar exista resurse valoroase, ci pentru că sunt prea multe.
Învățarea automată este un domeniu care a cunoscut o dezvoltare rapidă și rezolvă probleme complexe într-un mod elegant. Există sute de cursuri online, gratuite și plătite, majoritatea de înaltă calitate. Însă, acest lucru poate duce și la confuzie, motiv pentru care am încercat să restrâng această listă la unsprezece opțiuni, adresate diferitelor tipuri de cursanți, în funcție de nivelul lor de experiență.
Sper că această selecție v-a fost de ajutor!