Datele sunt noul ulei. Și Machine Learning este focul. Cine îi controlează pe acești doi va controla lumea.
Nu, cele de mai sus nu sunt o frază pompoasă preluată dintr-un roman distopic.
Este o realitate.
Noua ordine mondială se referă la colectarea unor cantități mari de date relevante și procesarea lor în perspective acționabile – ceva ce rasa umană nu a fost capabilă să facă în istorie. Este genul de tehnologie care permite unei țări să treacă înaintea celorlalte și, în cele din urmă, să conducă lumea.
Drept urmare, este luată foarte, foarte în serios de către națiunile progresiste ale lumii.
Cuprins
O alegere de carieră profitabilă
Lăsând la o parte intrigile internaționale, știința datelor și învățarea automată sunt un domeniu nou fierbinte, cu o oportunitate incredibilă. Cererea este în afara topurilor (pentru a spune ușor) și nu sunt destui oameni de știință în date. Nici măcar mediocre.
Este ca și cum am descoperit dintr-o dată multe planete noi locuibile și nu sunt destui oameni pe care să le mutăm. Aș putea continua și mai departe și să sune ca un record spart, dar cred că acest infografic face treaba mult mai bine:
Sursa: insidebigdata.com
Așa că vedem că salariile încep de la 50.000 USD+, iar pentru manageri, pot depăși cu mult peste 250.000 USD.
Și nu doar atât, o persoană medie de pe această planetă va genera 1,7 MB de date pe secundă. Adică peste 3.500 TB de date de-a lungul întregii vieți – mai multe date decât știm cum să gestionăm până acum, cu atât mai puțin să le folosim pentru analiză. A spune că viitorul este strălucitor ar face un deserviciu acestei noi pășuni magnifice.
Sunt dificile știința datelor și învățarea automată?
Buna intrebare!
Din experiența mea, răspunsul este atât „da”, cât și „nu”.
Inteligența artificială (și prin extensie, învățarea automată) este cel mai greu lucru de făcut dacă ești înclinat să intri în cercetare și să împingi limitele. Pentru o astfel de muncă, chiar și un doctorat. în informatică și matematică nu este suficient. Dar atunci, omul obișnuit nu are nici ambiția, nici timpul pentru o astfel de urmărire.
La celălalt capăt este ceea ce aș numi Applied Data Science și Machine Learning.
Adică, luați instrumentele, tehnicile și algoritmii existenți și le aplicați pentru a rezolva unele probleme din lumea reală. Această parte necesită dăruire, percepție și gândire creativă (și cunoașterea unor concepte matematice simple, care se învață rapid), dar în ceea ce privește cunoștințele „tehnice” adevărate, este mult mai îngăduitoare decât ceea ce numește meseria de inginer software.
Cu alte cuvinte, nu este un cakewalk, dar a merge după raportul recompensă la efort, este una dintre cele mai bune investiții de acolo.
Acum că v-ați întărit hotărârea de a deveni un om de știință a datelor și un inginer de învățare automată, să începem să explorăm cele mai bune opțiuni existente.
Învățare automată (Google)
Nu mulți oameni știu, dar Google are un program extins, extrem de practic și curs gratuit despre Machine Learning. Potrivit companiei, face parte din angajamentul lor de a promova tehnologiile AI/ML și de a păstra cunoștințele la vedere.
Cel mai bun lucru la acest curs este că nu există cerințe prealabile, dar pregătiți-vă pentru a petrece timp suplimentar explorând conceptele de statistică pe cont propriu.
Adică, nu este necesar, dar dacă nu ai background-uri în statistici avansate, explicațiile din acest curs s-ar putea să nu fie suficiente. O altă captură este că acest curs prezintă învățarea automată prin TensorFlow, care este o implementare ML dezvoltată de Google. Deci, într-un fel, Google își propune să-și promoveze API-urile pentru Machine Learning, dar având în vedere valoarea oferită de acest curs, nu văd cum ar trebui să fie o piatră de poticnire.
În orice caz, TensorFlow este una dintre modalitățile ușoare de a intra în ML și se bucură de o popularitate turbată (pentru o comparație a cadrelor AI, vezi asta).
Știința datelor
Numele Harvard inspiră uimire, la fel și acest curs.
Mai întâi de toate: nu este un curs rapid, în care să faci în vârful picioarelor învățarea automată scriind un fragment aici sau un script aici. Acest curs este un botez sever cu foc care necesită muncă asiduă și o investiție semnificativă de timp.
Cursul vine cu videoclipuri gratuite, cod (găzduit pe GitHub) și soluții pentru exerciții de laborator, așa că practic, nu ești reținut de nimic dacă vrei să-l iei.
Public ideal?
Tu… nu glumesc.
Aș spune profesioniști care lucrează cu educație decentă în matematică, chiar dacă s-ar putea să nu mai fie pasionați de matematică (obiceiurile de inferență și dovezi sunt cel mai necesar). Dar încă o dată, te rog să fii avertizat: s-ar putea să crezi că ești bun, dar acest curs vă va simți ca și cum ați avea unghiile întărite la micul dejun – problemele de practică sunt suficient de provocatoare încât să vă facă să plângeți, dar atunci, acesta ar putea fi exact lucrul pe care îl aveți. caut!
Învățare automată
Intrați într-un bar plin de oameni de știință ai datelor și întrebați cine este Andrew Ng și veți primi o bătaie de viață.
În cercurile științei datelor și învățării automate, Andrew Ng a atins un statut divin, datorită cursului său excepțional despre Coursera – Învățare automată.
Și dacă te îndoiești de acreditările lui Andrew Ng, voi lăsa asta să vorbească de la sine:
Este un curs plătit, în sensul că face parte din planul de prețuri al Coursera, dar angajamentul financiar și determinarea nu sunt singurele condiții prealabile. Acesta este un curs lung, deoarece Andrew se scufundă adânc în matematica din spatele tuturor lucrurilor ML și disecă algoritmi populari. Dar, din fericire, este un curs complet și vei fi ghidat pas cu pas în cele mai întunecate adâncimi și vei fi adus înapoi.
Recomand cu incredere, in principal pentru ca etalarea cu certificatul de absolvire a acestui curs a devenit un lucru astazi!
Știința datelor aplicate
Specializările pe Coursera constau într-o serie de cursuri care urmăresc să te ducă de la zero la competență într-un anumit concept. Dacă sunteți în căutarea unui curs complet, serios, dar prietenos despre Data Science și Machine Learning cu Python, nu vă pot recomanda acest lucru specializare suficient.
La sfârșitul cursului, obțineți un certificat.
DataCamp
DataCamp oferă o mulțime de cursuri de știință a datelor, care includ, de asemenea, mai multe abilități și piste de carieră. De la manipularea datelor până la învățarea automată, veți dobândi abilități de date în Python și R care vă vor ajuta să reușiți în domeniul științei datelor.
Cu conținutul de dimensiunea unui octet al DataCamp, puteți învăța în propriul ritm. Aceste cursuri vă oferă o experiență practică prin care vă veți dezvolta abilitățile de știință a datelor.
Puteți începe cu versiunea gratuită și puteți evalua cursul uitându-vă la primul capitol.
edX
Învățați de la MITx, Harvardx, IBM, RICEx, UCSanDiegox și GTx pe platforma edX.
Toate au un curriculum cuprinzător care vă ajută să dețineți abilități de știință a datelor. Aceste programe sunt cele mai potrivite pentru cei care au studii statistice sau informatică.
Dacă nu căutați un program, puteți alege un ala-carte. Pe edX, veți găsi peste 200 de cursuri legate de știința datelor, care acoperă Python, R, Excel, probabilitate, statistică, învățarea automată, vizualizarea datelor și multe altele.
Codecademy
Codecademy este o altă platformă care este unul dintre cele mai bune sisteme care vă ajută să învățați să codificați. Ei cred în „Învățați prin practică” și au o mulțime de proiecte de practică și teste pe platforma lor.
The curs de știință a 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, care sunt mai mult decât suficiente pentru a vă ajuta să deveniți un om de știință a datelor de succes.
Acest curs de date:
- Vă oferă cunoștințe aprofundate despre știința datelor
- Oferă o foaie de parcurs ușor de urmat
- Vă face pregătit pentru muncă, ajutându-vă să obțineți suficientă experiență practică
Udemy
Udemy nu are nevoie de nicio prezentare.
Bootcamp Python pentru Data Science și Machine Learning pe Udemy este unul dintre cele mai populare cursuri cu peste 85.000 de calificare 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/livrabilul 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
Deci, dacă preferați un curs cu buget, acesta ar fi cel mai potrivit pentru a începe.
Google AI
Ați fi interesat să învățați învățarea automată de la experții ML de la Google?
Ei bine, atunci trebuie să verificați cursurile Google AI.
Această platformă are cursuri și conținut de învățare automată și știință a datelor pentru studenți, ingineri software, oameni de știință a datelor și chiar cercetători. Aceste cursuri sunt gratuite.
A începe cu, Curs de învățare automată la Google AI ar trebui să fie cursul tău de bază. Acesta este un curs cu ritm rapid, cu o introducere practică folosind API-urile TensorFlow. Mai jos sunt detaliile acestui curs:
Această platformă are, de asemenea, cursuri specifice pe subiecte importante de învățare automată, cum ar fi gruparea, sisteme de recomandare, testare și depanare în învățarea automată, separarea datelor și ingineria caracteristicilor în învățarea automată. În cazul în care cunoașteți deja elementele de bază ale învățării automate, aceste cursuri vor fi de valoare adăugată.
Udacity
Udacity este, de asemenea, o platformă de e-learning foarte populară, care are o multitudine de cursuri despre tehnologiile în tendințe. Are mai multe programe de vârf construite și recunoscute de companii de top din întreaga lume, cum ar fi AT&T, AWS, Google, IBM.
Unul dintre programele de la Udacity este pentru Data Science – Scoala de Stiinta Datelor. Acest program vă ajută să obțineți locuri de muncă de analist de date, cercetător de date, inginer de date și analist de afaceri. Un curs despre Data Scientist în acest program este cel esențial care acoperă concepte despre învățarea automată, învățarea profundă și ingineria software. Trebuie să aveți cunoștințe de bază despre învățarea automată pentru a opta pentru acest curs.
În cazul în care cunoașteți programarea Python, dar nou în învățarea automată, există un alt program pe Udacity – Scoala de AI. Acest program are cursuri care pornesc de la elementele de bază ale învățării automate.
Invatare profunda
Acest curs este o binecuvântare și este cea mai preferată recomandare de pe această listă dacă ești un programator.
Aș spune asta din nou: dacă ești un programator.
Acest lucru se datorează faptului că acest curs nu petrece timp pentru a vă învăța elementele de bază ale programării. Descrierea cursului spune acest lucru în termeni foarte clari (sublinierea sunt originale):
Presupunem că toată lumea care urmează acest curs are cel puțin un an de experiență în codificare. Cursul folosește python ca limbaj de predare, așa că, dacă nu cunoașteți deja python, presupunem că veți petrece timpul pentru a învăța – pentru un programator experimentat ar trebui să descoperiți că python este un limbaj destul de ușor de învățat.
Deci, dacă cunoașteți deja Python (dacă nu invata aici), sau se pot simți confortabil rapid, acesta este cursul perfect pentru pragmaștii care doresc să construiască sisteme reale, utilizabile, fără a se îngrijora prea mult de bazele teoretice ale algoritmilor.
Aș putea spune chiar că este pentru nerăbdătorii (ca mine!) care urăsc ceremoniile și monotonia.
Și am menționat că este 100% gratuit și are o comunitate grozavă?!
Concluzie
Pf!
Aceasta a fost o listă greu de alcătuit. Nu pentru că nu erau suficiente surse bune, ci pentru că erau mult prea multe!
Învățarea automată este un domeniu care a explodat literalmente și rezolvă probleme grele cu adevărat elegant, așa că există sute de cursuri online, gratuite și plătite, majoritatea fiind foarte, foarte bune. Dar aceasta poate fi și o sursă de confuzie, motiv pentru care am încercat să reduc la unsprezece pentru diferite tipuri de cursanți în funcție de nivelul lor de experiență.
Sper că a ajutat!