Top 5 resurse pentru știința datelor și învățarea mașinilor

Datele sunt uleiul nou. Și Mașina de învățare este focul. Cine controlează aceste două va controla lumea.


Nu, cele de mai sus nu sunt niște fraze pompoase culese dintr-un roman distopic.

Este realitatea.

Noua ordine mondială se referă la colectarea unor cantități vaste de date relevante și procesarea acestora în perspective acționabile – ceva ce rasa umană nu a reușit să facă în istorie. Este genul de tehnologie care permite unei țări înaintează al celorlalți și, în cele din urmă, stăpânește lumea. În consecință, națiunile progresiste ale lumii sunt luate foarte, foarte în serios.

O alegere lucrativa in cariera

Intrigă internațională deoparte, știința datelor și învățarea mașinii este un domeniu fierbinte, cu o oportunitate incredibilă. Cererea este în afara graficelor (pentru a spune mai ușor), și nu există suficient de mulți oameni de știință de date în jur. Nici măcar cele mediocre.

Este ca și cum am descoperit brusc multe planete noi locuibile și nu există suficientă lume pentru a le muta. Aș putea continua și suna ca un record înregistrat, dar cred că această infografie face treaba mult mai bine:

Sursa: insidebigdata.com

Astfel, vedem că salariile încep de la 50.000 USD +, iar pentru manageri, pot înregistra cu mult peste 250.000 USD.

Și nu doar că, până în 2020, persoana medie de pe această planetă va genera 1,7 MB de date pe secundă. Aceasta este de peste 3.500 TB de date de-a lungul întregii vieți – mai multe date decât știm să gestionăm de acum, să nu mai vorbim de utilizare pentru analiză. A spune că viitorul este strălucitor ar face un serviciu pentru această minunată pășune nouă.

Știința datelor și învățarea automată sunt dificile?

Buna intrebare!

Din experiența mea, răspunsul este atât „da”, cât și „nu”.

Inteligența artificială (și prin extensie, învățarea automată) este cel mai greu de făcut dacă sunteți înclinat să intrați în cercetare și să împingeți plicul. Pentru o astfel de muncă, chiar și un doctorat. fiecare în informatică și matematică nu este suficient. Dar atunci, persoana obișnuită nu are nici ambiția, nici timpul pentru o astfel de urmărire.

Pe celălalt capăt este ceea ce am numit Știința datelor aplicate și învățarea mașinilor.

Adică, luați instrumentele, tehnicile și algoritmii existenți și le aplicați pentru a rezolva o problemă din lumea reală. Această parte necesită dăruire, percepție și gândire creativă (și cunoașterea unor concepte simple de matematică, care sunt învățate rapid), dar în ceea ce privește cunoștințele adevărate „tehnice”, este mult mai îndulgent decât ceea ce numește meseria de inginer software..

Cu alte cuvinte, acesta nu este o pasarelă, ci trece prin raport recompensă la efort, este una dintre cele mai bune investiții de acolo.

Acum că v-ați împietrit rezolvarea de a deveni un om de știință de date și inginer de învățare automată, începem să exploreze cele mai bune opțiuni.

Curs de accident de învățare automată (Google)

Nu mulți oameni sunt conștienți, dar Google are o aplicație extinsă, extrem de practică și curs gratuit despre învățarea mașinilor. Potrivit companiei, aceasta face parte din angajamentul lor de a avansa tehnologiile AI / ML și de a păstra cunoștințele în libertate.

Cel mai bun lucru despre acest curs este că nu există cerințe preliminare, dar pregătiți-vă pentru a petrece timp suplimentar explorând conceptele statistice de unul singur.

Adică, nu este nevoie, dar dacă aveți fundaluri zero în statistici avansate, este posibil ca explicațiile din acest curs să nu fie suficiente. O altă captură este că acest curs introduce Machine Learning prin intermediul TensorFlow, care este o implementare ML dezvoltată de Google. Deci, într-un fel, Google își propune să își promoveze API-urile pentru învățare automată, dar, având în vedere valoarea oferită de acest curs, nu văd cum ar trebui să fie un obstacol.

În orice caz, TensorFlow este una dintre modalitățile ușoare de a intra în ML și se bucură de o popularitate furibundă (pentru o comparație a cadrelor AI, a se vedea acest lucru).

CS109 Data Science (Universitatea Harvard)

Numele Harvard inspiră uimită, la fel și acest curs.

Primele lucruri în primul rând: nu este un curs rapid și simplu-murdar-rapid, unde te învârti în jurul învățării automate, scriind un fragment aici sau un script aici. Acest curs este un botez puternic la foc care necesită muncă grea și o investiție semnificativă de timp.

Cursul vine cu videoclipuri gratuite, cod (găzduit pe GitHub) și soluții pentru exerciții de laborator, deci practic, nu ești restricționat de nimic dacă vrei să îl iei.

Public ideal?

Tu … nu glumesc.

Aș spune că profesioniști care lucrează cu educație matematică decentă, chiar dacă s-ar putea să nu mai fie matematici (obiceiurile de inferență și dovada sunt cele mai necesare). Dar încă o dată, vă rugăm să fiți avertizați: s-ar putea să credeți că sunteți bine, dar acest curs va simți că are unghiile întărite la micul dejun – problemele de practică sunt destul de dificile pentru a vă face să plângeți, dar atunci, acesta ar putea fi exact lucrul pe care îl aveți ” caut!

Învățare automată (Andrew Ng)

Intrați într-un bar plin de oameni de știință de date și întrebați cine este Andrew Ng și veți primi o bătaie din viața voastră.

În cercurile de știință a datelor și de învățare automată, Andrew Ng a obținut un statut divin, datorită cursului său excepțional pe Coursera – Învățare automată.

Și dacă te îndoiești de credințele lui Andrew Ng, voi lăsa să vorbească de la sine:

Este un curs plătit, întrucât face parte din planul de prețuri al Coursera, dar angajamentul și determinarea financiară nu sunt singurele premise. Acesta este un curs lung, deoarece Andrew se aruncă în adâncime în matematica din spatele tuturor lucrurilor ML și disecționează algoritmii populari. Dar, din fericire, este un curs complet și vei fi ghidat pas cu pas în cele mai întunecate adânci și readus înapoi.

Foarte recomandat, în principal pentru că certarea finalizării acestui curs a devenit un lucru astăzi!

Știința datelor aplicate cu Python

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 știința datelor și învățarea mașinii cu Python, nu vă pot recomanda acest lucru specializare destul.

La sfârșitul cursului, obțineți un certificat.

Învățare profundă practică pentru coderi

Acest curs este o binecuvântare și este cea mai preferată recomandare a mea din această listă dacă ești codificator.

Am mai spune asta: dacă ești un codificator.

Acest lucru se datorează faptului că acest curs nu petrece timp pentru a vă învăța elementele de bază ale programării. Descrierea cursului o spune în termeni foarte clari (accentul este original):

Presupunem că toată lumea care face acest curs are cel puțin un an de experiență de codificare. Cursul folosește python ca limbă de predare, așa că dacă nu cunoașteți deja python, atunci presupunem că veți petrece timpul pentru a învăța – pentru un coder cu experiență, ar trebui să aflați că python este o limbă destul de ușor de învățat.

Deci, dacă știți deja Python (dacă nu) invata aici), sau se poate face confortabil rapid, acesta este cursul perfect pentru pragmatistii care doresc să construiască sisteme reale, utilizabile, fără a vă preocupa prea mult de bazele teoretice ale algoritmilor..

Aș putea spune chiar că este pentru ticăloșii nerăbdători (ca mine!) Care urăsc ceremonia și monotonia.

Și oh, am menționat că este 100% gratuit și are o comunitate grozavă?!

Concluzie

ptiu!

Aceasta a fost o listă dificilă de compilat. Nu pentru că nu au fost suficiente surse bune, ci pentru că erau prea multe!

Învățarea automată este un domeniu care a explodat literal și rezolvă probleme dificile într-adevăr elegant, așa că există sute de cursuri online, gratuit și plătit, majoritatea fiind cu adevărat, cu adevărat bune. Dar aceasta poate fi și o sursă de confuzie, motiv pentru care am încercat să o reduc cu cinci tipuri de studenți în funcție de nivelul lor de experiență.

Sper că te-a ajutat!

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map