Машинное обучение и анализ данных
Одним из наиболее популярных образовательных ИТ-направлений сегодня являются курсы по машинному обучению и анализу данных. В этой статье мы поговорим, какие знания на них даются, сколько обычно продолжается обучение, на кого оно рассчитано, какими навыками нужно обладать, что входит в программу.
Почему Machine learning становится всё популярнее?
Data scientist (DS) и Machine learning (ML) — весьма популярные и перспективные направления. Такие специалисты сегодня востребованы в фундаментальных науках, научно-исследовательской деятельности, а самое главное — в сфере информационных технологий. По статистике Яндекса более половины всех российских ИТ-компаний со штатом от полутысячи человек имеют среди персонала аналитиков данных.
Работа таких специалистов хорошо оплачивается. Московский дата-инженер может получать порядка 350 тыс. рублей, хотя средняя ставка в Москве находится в пределах 150 тысяч. Также многие аналитики уверены, что в течение ближайшего десятилетия DS и ML станут ещё более востребованными. Но вряд ли это для вас секрет, если вы систематически изучаете новости из сферы информационных технологий, ведь практически каждый день мы сталкиваемся с сообщениями о тех или иных достижениях, связанных с и искусственным интеллектом, обучением моделей, нейронными сетями и т. д. и т. п.
В связи с вышеописанным положением вещей нет ничего удивительного в том, что образовательных курсов на эту тематику становится всё больше. Когда растёт спрос, растёт и количество предложений.
Для кого подойдёт машинное обучение?
Обучение рассчитано на людей преимущественно технических и инженерных специальностей, которые желают получить востребованную и высокооплачиваемую профессию. Однако нередко обучение успешно проходят выпускники и студенты научно-естественных факультетов, которые ранее никогда не обучались анализу данных.
Кроме студентов и выпускников, только окончивших институт, такие курсы могут заинтересовать: — профессиональных системных аналитиков, желающих оптимизировать решения существующих инженерных задач и научиться решать новые; — руководителей высшего звена, которые мыслят стратегически и понимают важность анализа данных для развития предприятия (они подходят к курсам как к возможности обучить своих сотрудников в целях повышения эффективности работы персонала); — разработчиков, тестировщиков и представителей других ИТ-специальностей, желающих получить нужные знания, чтобы сменить профессию; — научных и педагогических работников, которые так или иначе связаны со сферой обработки больших данных (Big Data).
Каков минимальный порог вхождения?
Для успешного обучения вам потребуется хотя бы базовая матподготовка на уровне первых курсов технического университета. Для решения практических задач пригодятся знания в области статистики и математического анализа. Также желательно: — уметь вычислять производные сложных функций; — знать линейную алгебру, матрицы, векторы; — понимать теорию вероятностей (термины дисперсии, математического ожидания и нормального закона распределения не должны вводить вас в ступор).
Ещё вы должны иметь навыки Python-программирования (желательно уметь писать собственные функции).
Но тут многое зависит и от программы. Есть вводные курсы для начинающих — на них знания по математике вам освежат, а Python-программирование вы сможете подтянуть в процессе. Есть и более сложные уроки для продвинутых — залогом успешного обучения на них станет крепкая база знаний, о которых мы рассказали выше.
Стоит упомянуть и такие виды курсов, как специализация по машинному обучению — подобные программы есть и в Яндекс, и в OTUS. На них поэтапно даются как базовые, так и продвинутые знания. Такие курсы представляют собой несколько курсов в одном и могут длиться до 10 месяцев (для сравнения: продолжительность обычного курса в OTUS составляет около 5 месяцев, в МФТИ — 20 недель). Зато в случае со специализацией вы получаете возможность освоить новую профессию от А до Я.
Вот как это реализовано в OTUS: — специализация ML «Light»; — специализация ML «Dark»; — основной курс ML.
Кто учит?
Обучением занимаются опытные преподаватели. Это ведущие аналитики, руководители, учёные, практикующие эксперты и инженеры из IT-компаний, ведущие преподаватели известных вузов и прочие специалисты. Это действительно квалифицированные люди, хорошо знающие свою сферу деятельности. В том же OTUS вы можете увидеть, что курс по машинному обучению преподают преимущественно эксперты с квалификацией Senior Data Scientist и Lead Data Scientist. Некоторые из них известны в профессиональном сообществе и работают в брендовых компаниях.
Если же говорить об образовательном рынке, то похожим образом обстоит ситуация и на других платформах (Coursera, Яндекс, МФТИ, Kadenze, Stepic, GeekBrains, Skillbox и пр.). Это значит, что в большинстве случаев вы будете иметь дело с опытными преподавателями и экспертами, которым есть, что вам рассказать. Плюс обучение всегда основывается на программе, с подробностями которой можно ознакомиться заранее. О ней тоже стоит сказать пару слов.
Что входит в программу?
В рамках программы по ML вы освоите темы, нужные для работы с большими объёмами данных. Это и поиск структуры в данных, и построение выводов, и методы классификации и регрессии, и рекомендательные системы, и нейронные сети, и способы анализа текстовых данных, временных рядов, графов... Также будут прикладные задачи, а в конце курса — итоговый выпускной проект. Скучно точно не будет.
Программы в общих чертах схожи у многих поставщиков данных услуг, будь-то МФТИ, Yandex или Coursera. Что касается OTUS, то ознакомиться с нашей learn программой и записаться на обучение вы можете по ссылке.
