Fishlake-scripts.ru

Образование и уроки
1 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Data scientist обучение

Как стать экспертом в Data Science: пошаговый план обучения

Мало кто может предсказывать события до ста процентов верно. Но дата-сайнтисты научились. А мы нашли последние тренды Data Science и составили план для тех, кто хочет глубоко изучить эту область.

Выбор языка

Сейчас в науке о данных используются два основных языка: Python и R. Язык R применяется для сложных финансовых анализов и научных исследований, потому его глубокое изучение можно отложить на потом.

На начальном этапе можно остановиться на изучении основ:

  • нюансы работы RStudio;
  • библиотеки Rcmdr, rattle и Deducer;
  • типы данных контейнеров, векторы и первичные типы данных;
  • factors, структуры и матрицы.

Быстро разобраться в теории языка R поможет сайт Quick-R.

Python популярен больше: на нём проще научиться писать код и для него написано множество пакетов визуализации данных, машинного обучения, обработки естественного языка и сложного анализа данных.

Что важно освоить в Python:

  • функции, классы, объекты;
  • структуры данных;
  • базовые алгоритмы и библиотеки;
  • качественную отладку и тестирование кода;
  • Jupyter Notebook;
  • Git.

Чтобы освоить базовые понятия Python, у вас уйдёт примерно 4-6 недель при условии, что вы будете тратить на изучение 2-3 часа в день.

Где можно освоить: в Skillfactory.

Библиотеки для Python

NumPy

NumPy — библиотека научных вычислений. От неё зависит почти каждый пакет Python для Data Science или Machine Learning: SciPy (Scientific Python), Matplotlib, Scikit-learn.

NumPy помогает выполнять математические и логические операции: например, в ней содержатся полезные функции для n-массивов и матриц. А ещё библиотека поддерживает многомерные массивы и высокоуровневые математические функции для работы с ними.

Зачем нужно знать математику? Почему компьютер не может сам всё посчитать?

Часто методы машинного обучения используют матрицы для хранения и обработки входных данных. Матрицы, векторные пространства и линейные уравнения — всё это линейная алгебра.

Чтобы понимать, как работают методы машинного обучения, нужно хорошо знать математику. Поэтому будет лучше пройти весь курс алгебры целиком: самостоятельно или с наставниками.

Кроме того, математика и математический анализ важны для оптимизации процессов. Зная их, проще улучшать быстроту и точность работы моделей машинного обучения.

Что важно освоить:

  • основу линейной алгебры: линейные комбинации, зависимость и независимость, векторные точки и векторное произведение, матричные преобразования, матричное умножение,
  • обратные функции;
  • массивы;
  • обработку математических выражений и статических данных;
    визуализации через Matplotlib, Seaborn или Plotly.

Где можно подтянуть знания по NumPy: официальная документация.

Где можно подтянуть знания по алгебре: Calculus (глава 11), курс по математике для Data Science.

Pandas

Pandas — библиотека с открытым исходным кодом, построенная на NumPy. Она позволяет выполнять быстрый анализ, очистку и подготовку данных. Такой своеобразный Excel для Python.
Библиотека хорошо умеет работать с данными из разных источников: листов Excel, файлов CSV, SQL, веб-страниц.

Что важно освоить:

  • чтение и запись множества различных форматов данных;
  • выбор подмножеств данных;
  • поиск и заполнение недостающих данных;
  • применение операций к независимым группам в данных;
  • преобразование данных в разные формы;
  • объединение нескольких наборов данных вместе;
  • расширенную функциональность временных рядов.

Где можно подтянуть знания по Pandas: Pydata.

Базы данных и сбор информации

Если вы уже знакомы с Python, Pandas и NumPy, можете приступать к изучению работы с базами данных и парсингу информации.

Несмотря на то, что NoSQL и Hadoop уже пустили корни в науку о данных, важно уметь писать и выполнять сложные запросы на SQL.

Часто необработанные данные — от электронных медицинских карт до истории транзакций клиентов — находятся в организованных коллекциях таблиц, которые называются реляционными базами данных. Чтобы быть хорошим специалистом по данным, нужно знать, как обрабатывать и извлекать данные из этих баз данных.

  • добавлять, удалять и извлекать данные из баз данных;
  • выполнять аналитические функции и преобразовывать структуры баз данных;
  • PostgreSQL;
  • MySQL;
  • SQL Server.

Хорошо структурированный курс по работе с SQL можно пройти здесь: SkillFactory.

Парсинг информации

  • уметь использовать методы find и find_all в парсинге страниц с помощью Beautiful Soup;
  • понять, как работает перебор элементов и сохранение переменных в Python;
  • работать с get-запросами и взаимодействовать с API.

Алгоритмы

Быть программистом без знания алгоритмов страшно, а Data Scientist’ом — опасно. Так что если вы уже освоили Python, Pandas, NumPy, SQL и API, пора учиться применять эти технологии для исследований.

Скорость работы хорошего специалиста часто зависит от трёх факторов: от поставленного вопроса, объёма данных и выбранного алгоритма.

Потому на этом этапе важно понять алгоритмы и структуры данных Беллмана-Форда, Дейкстры, двоичного поиска (и двоичные деревья как инструмент), поиска в глубину и ширину.

Машинное обучение и нейронные сети

Пора применять полученные навыки к решению реальных задач. До этого этапа важно знать математику: поиск, очистку и подготовку данных, построение моделей с точки зрения математики и статистики, их оптимизацию средствами матанализа — вот это всё.

Реальные задачи чаще всего решаются с помощью серьёзных библиотек вроде TensorFlow и Keras.

  • предобработку данных,
  • линейную и логистическую регрессию,
  • кластеризацию и обучение без учителей,
  • анализ временных рядов,
  • деревья принятия решений,
  • рекомендательные системы.

Дополнительно закрепить знания о машинном обучении можно здесь: Машинное обучение от Эндрю Ына.

Заключение

Стать экспертом в Data Science непросто: приходится изучать множество инструментов и быть гибким, чтобы вовремя узнавать о трендах.

Хорошая стратегия — получить базу по Data Science на фундаментальном курсе, а новые инструменты и технологии изучать, решая практические задачи на работе.

Специалист по Data Science

программа профессиональной переподготовки

«Специалист по Data Science» — это программа по анализу данных и машинному обучению, которая охватывает все разделы современного анализа данных, в том числе глубинное обучение и его применения.

Программа начинается с самых основ — изучения программирования и базовых разделов математики — и переходит к разделам по машинному обучению, прикладной статистике и обработке данных, работе с большими данными, глубинному обучению, его применениям к изображениям, текстам и сигналам. При разработке программы мы сделали акцент на практическую работу и проектную деятельность.

По итогам программы вы получите самые актуальные знания в одной из самых востребованных областей 21 века, проекты в портфолио и диплом о профессиональной переподготовке установленного НИУ ВШЭ образца.

В декабре 2019 г. программа «Специалист по Data Science» стала сертифицированной программой нацпроекта «Цифровая экономика» и победила в номинации «Подготовка профессионалов цифровой индустрии».

академических часа, в том числе 440 часов лекций и семинаров.

Общий срок обучения — 17 месяцев.

Оплату можно разбить на 8 частей.

Для студентов, выпускников и слушателей основных и дополнительных программ НИУ ВШЭ предусмотрены скидки.

По итогам программы выдается Диплом о профессиональной переподготовке установленного НИУ ВШЭ образца.

Старт — 13 мая 2020 г.

Два раза в неделю, по средам с 19:00 по 22:00 и субботам с 15:30 по 18:30, очно

Каникулы в августе, перерыв на майские праздники.

Содержание программы

  • Введение в язык Python. Знакомство со средой программирования. Базовые операции. Интерпретация ошибок.
  • Строки и списки в Python.
  • Понятие управляющих конструкций. Условные операторы.
  • Циклы for и while.
  • Устройство функций в Python. Поиск ошибок в коде и отладка.
  • Итераторы, генераторы, генераторы списков. Рекурсия.
  • Работа с файлами. Продвинутая работа со словарями.
  • Библиотеки для хранения и работы с данными в табличном формате: pandas.
  • Сбор данных: web-scraping с BeautifulSoup.
  • Сбор данных: Selenium, работа с сервисами через API.
  • Объектно-ориентированное программирование. Классы.
  • Введение в numpy.
  • Введение в pandas.
  • Работы с пропущенными данными.
  • Визуализация для презентации данных: matplotlib. Основные виды графиков. Основные ошибки при создании визуализаций.
  • Создание интерактивных визуализаций: plotly.
  • Разведывательный анализ данных. Особенности исследования текста.
  • Асимптотический анализ.
  • Базовые структуры данных.
  • Сортировки.
  • Бинарные деревья поиска.
  • Хеш-таблицы.
  • Алгоритмы на графах.
  • Алгоритмы на строках.
  • Динамическое программирование.
Читать еще:  Обучение ювелирному мастерству

Дискретная математика:

  • Множества и логика.
  • Комбинаторика и вероятность.
  • Неориентированные графы.
  • Ориентированные графы и алгоритмы на графах.

Математический анализ:

  • Функции одной переменной, пределы, производные.
  • Касательные, критические точки, поиск минимумов и максимумов.
  • Интегралы, введение в вычисление интегралов.
  • Функции нескольких переменных, градиент, производная по направлению, линии уровня, касательная плоскости, критические точки, поиск минимумов и максимумов.
  • Оптимизационные задачи, лагранжиан и его геометрический смысл, нахождение минимума или максимума с заданными ограничениями.

Линейная алгебра:

  • Системы линейных уравнений, матрицы, обратимость и невырожденность.
  • Определитель, обратная матрица.
  • Векторные пространства и подпространства, размерности, ранги матриц.
  • Линейные отображения и их матричное описание. Собственные значения и векторы, связь со спектром.
  • Билинейные и квадратичные формы. Скалярные произведения, углы и расстояния. Ортогонализация и QR-разложение. Линейные многообразия и линейные классификаторы, отступы.
  • Операторы в евклидовых пространствах. Сингулярное разложение (SVD).

Теория вероятностей:

  • Пространство элементарных исходов. События. Вероятность и её свойства. Условная вероятность. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
  • Дискретные случайные величины и их распределения. Независимость случайных величин. Распределение функции от дискретной случайной величины. Математическое ожидание и дисперсия.
  • Случайные величины, имеющие плотности. Математическое ожидание случайной величины, имеющей плотность. Равномерное, экспоненциальное, нормальное распределения.
  • Функция распределения. Распределение функции от случайной величины, имеющей плотность. Многомерные случайные величины. Ковариация и корреляция.
  • Неравенства концентрации (неравенства Маркова и Чебышёва). Распределение суммы случайных величин. Закон больших чисел. Центральная предельная теорема.

Data Science: что это такое и как стать специалистом за 1 год

Многие слышали словосочетание Data Science, но понятия не имеют, что оно собой представляет. Сразу нужно отметить, что это не просто два умных иностранных слова, которые употребляются, где надо и нет. Data Science – это наука о работе с данными, которая в ближайшем будущем должна сделать революцию в мире программирования и бизнеса. И процесс изменения уже запущен, чему свидетельствует увеличение количества стартапов в сфере больших данных и искусственного интеллекта.

реклама

Стоит более детально разобраться в том, что собой представляет Data Science. Это наука о способах эффективного извлечения полезной информации из общего массива данных, которая тесно взаимосвязана с машинными обучением, наукой о мышлении и технологиями обработки больших данных или Big Data. При правильном обращении из них можно получить массу полезной информации, которая появилась за последние десятилетия.

реклама

реклама

Помощь нейросети в самообучении оказывают специалисты в области Data Science. Их профессия называется Data Scientist. Человек, который освоил её, является экспертом по аналитическим данным. Для этого не обязательно быть продвинутым программистом, а достаточно иметь базовые знания Python и способность к анализу.

реклама

Как стать Data Scientist

реклама

Второй способ прекрасно подходит зрелым людям, которые хотят оперативно поменять направление деятельности. Курсы по Data Science проводят многие компании, и у всех они могут отличаться. Но есть базовые моменты, с которыми студент точно ознакомиться:

  • работа в Google Colab;
  • базовые знания языка Python;
  • построение нейросетей;
  • создание аналитических моделей.

По завершению курса успешным студентам предоставляется возможность стажировки в компания-партнёрах. Профессия Data Scientist является весьма высокооплачиваемой и одной из самых востребованных в мире. По данным аналитиков IncRussia, заработная плата специалистов по машинному обучению в России составляет от 130 000 рублей до 300 000 рублей в зависимости от квалификации. В зарубежных компаниях специалистам платят 90 000 долларов в среднем ежегодно. Сейчас стажёры нужны таким компаниям, как «Яндекс», «Сбербанк», «Северсталь» и МТС.

Как быстро пройти курсы Data Science

Несмотря на то, что практически все образовательные учреждения предлагают почти один и тот же набор курсов, есть школы, которые выгодно отличаются от своих конкурентов. Одной из таких является SkillFactory. Она предлагает пройти курс длительностью 1 год. Обучение происходит онлайн, поэтому его можно проходить из любой точки мира.

Специализация Date Science даёт возможность лишь за 12 месяцев освоить профессию Junior Data Scientist. Программа разработана с акцентом на практическое применения умений, поэтому лишь 20% курса будет занимать теория. По завершению обучения у всех студентов будет Git-репозиторий с решёнными задачами, которыми можно похвастаться перед работодателем. Специализация Data Science в онлайн-школе SkillFactory включает шесть курсов:

  • Python;
  • Math & Stat;
  • Machine Learning;
  • Deep Learning;
  • Data Engineering
  • «Менеджмент для Data Science».

Двухмесячный курс Python позволит научиться быстро обрабатывать большие файлы и создавать отчёты, познакомит с распространёнными инструментами для быстрых вычислений и работы с API. Программа предусматривает 16 модулей, которые делятся на вводные и продвинутый уровни. В рамках обучения студенты получают доступ к теоретическому материалу, задачам, вебинарам и системе Slack, а также решают свыше 500 примеров по разным тематикам.

В рамках курса Math & Stat длиной два месяца студенты изучают базу по математике и статистике, которая будет полезной при освоении машинного обучения. Цель обучения заключается не в том, чтобы стать новым Ломоносовым, а в получении базиса знаний, необходимых для работы в Data Science. Курс включает множество практических занятий, в рамках которых будут решаться реальные задачи, а не примеры с учебника.

Курс Machine Learning длится два месяца и состоит из девяти модулей, которые включают свыше 500 упражнений. Студенты изучают методы предварительной обработки данных, регрессию, кластеризацию, временные ряды, а на десятом модуле применяют все методы для повышения точности предсказаний модели на Kaggle.

Курс по нейронным сетям Deep Learning обеспечивает комплексное изучение глубокого обучения для начинающих. Он длится 3 месяца, а партнёром выступает компания NVIDIA. В рамках курса студенты знакомятся с ключевыми библиотеками TensorFlow и Keras. Обучение разделено на одиннадцать модулей, а преподавателями являются сотрудники «Яндекса» и NVIDIA.

Data Engineering позволит освоить всё самое важное для инженера данных за два месяца. Обучение состоит из восьми модулей и предполагает практическое применение инструментов и технологий.

Наконец, «Менеджмент для Data Science» включает оценку эффективности моделей в реальных задачах, управление проектом и командой, а также коммуникацию с заказчиком. Курс разделён на четыре модуля и длится месяц.

Преимущества специализации Data Science

Курс Data Science в онлайн-школе SkillFactory – прекрасная возможность для новичков дать старт своей карьере. Студенты могут стажироваться в крупных компаниях-партнёрах с последующим закрытием вакансии после окончания обучения.

Все выпускники получают сертификат о прохождении шести курсов. При желании сертификат может быть и на английском языке.

Оплата и скидки

Стоимость обучения в SkillFactory может меняться, т.к. школа постоянно проводит акции. Но в любом случае вы можете вернуть деньги, если курс не подойдёт вам. Заплатить можно всю сумму сразу или в рассрочку через одного из партнёров:

«Тинькофф Банк» и «Альфа-Банк» предоставляют кредит сроком до двух лет без переплат с возможностью оформления без первоначального взноса. Без переплаты оформить рассрочку позволяет «Почта Банк». С помощью «Яндекс.Кассы» оплатить обучение можно в течение четырёх месяцев без переплаты или в течение года с 1,9%-3,9% в месяц.

В SkillFactory предусмотрена программа лояльности и несколько других способов получить скидку. При полной оплате курса сразу можно сэкономить 10%-20% от стоимости. Идентичная скидка предусмотрена за приглашение друзей. Также дополнительные скидки можно получить за репост ссылки на курс в социальные сети и внесение предоплаты в размере 5000 рублей.

Читать еще:  Обучение по сео продвижению

По промокоду Overclockers можно воспользоваться скидкой 25%. «Секретное слово» нужно назвать менеджеру при оформлении заявки на обучение. Предложение действует до 24 февраля 2020 года и не может использоваться вместе с другими акциями.

Как работать в Data Science без ученой степени

Размышления и рекомендации от Data Scientist Джейсона Юнга

Введение

Привет, я хочу рассказать вам, как стать Data Scientist, не имея диплома (или просто бесплатно). По иронии судьбы, у меня есть диплом, и он даже имеет отношение к Data Science (Магистерская программа в Северо-Западном университете). Но до этого я работал бухгалтером в Deloitte. Странно, да? Я был далек от Data Science и всего технического. Мне приходилось много изучать онлайн самостоятельно после работы и даже во время магистратуры, чтобы догнать однокурсников, так как я пришел не из технической сферы. Как человек, прошедший через все это, могу с уверенностью сказать, что обучение в университете очень помогает, но совсем не обязательно. Мне кажется, раз я побывал по обе стороны — и диплом получил, и онлайн учился — я смогу дать вам особый взгляд. Получение магистерской степени в Data Science — хороший и быстрый способ попасть в эту сферу, но, к счастью, вовсе не единственный, особенно, если вы не хотите тратить $60–90 тысяч на обучение. Однако от вас потребуется строгая самодисциплина.

Если кто-то спросит меня, как попасть в Data Science, этот пост будет для них. Надеюсь, что мои советы будут актуальны и полезны; во время моего обучения мне очень помогали эти ресурсы. Прежде, чем мы углубимся в детали, давайте разберемся, что такое Data Science.

Чем занимается Data Scientist?

Пропустите этот пункт, если вы это уже знаете.

Ну, исходя из моего опыта работы Data Scientist в нескольких компаниях вроде GoDaddy, HERE, и GoGo, Data Scientist решает задачи с помощью машинного обучения в Big Data. Несколько примеров: предсказать вероятность отказа клиента от подписки, выявить ошибки в данных, вычислительный специальный анализ гигабайт и терабайт данных, кластеризация клиентов по смысловым группам, аналитика текста при определении тем в расшифровках чатов онлайн поддержки, расчет предполагаемых доходов, и так далее до бесконечности.

Как Data Scientist вам придется продираться через множество разных проблем. Чтобы быть компетентным, нужно иметь хорошее знание математики, статистики и программирования. Вам нужно знать, когда и какие именно техники и алгоритмы использовать в зависимости от проблемы и имеющихся данных. Ну и наконец, вам часто придется представлять результаты использования соответствующих методов руководителям и другим людям, не связанным с этой сферой.

Кроме того, как Data Scientist вам нужно будет постоянно учиться и подстраиваться. Так как эта сфера очень быстро развивается, важно всегда держать руку на пульсе и быть в курсе новых методик. Даже сейчас я трачу много времени на обучение.

Что нужно, чтобы стать data scientist (без траты средств)

Бесплатные онлайн-ресурсы.

Тебя привлекает работа в Data Science? Замечательно. Мы живем в прекрасное время, когда все можно изучать бесплатно. Я пытался сосредоточиться на бесплатных или дешевых вариантах — кто не любит бесплатные штуки? Просто это требует усидчивости и упорства. Я разделю весь процесс на три этапа.

Не забывайте, что есть и другие прекрасные ресурсы помимо тех, что я упомяну ниже. Но сам я пользовался именно этими.

1 этап: детство

Чтобы быть хорошим Data Scientist, нужно разбираться в программировании, статистике и математике. Я советую посмотреть как минимум это:

  • Университетский курс введения в computer science (в моем случае это был С++).
  • Менее сложные университетские курсы по математике: такие как многовариантные исчисления, дифференциальные уравнения, линеарная алгебра. Это очень поможет вам понимать элементарные математические процессы в глубинном обучении, например, обратное распространение и матричные операции.
  • Университетский курс введения в статистику и вероятности поможет разобраться с R.

Прелесть в том, что проходить их можно не только в университете. Чтобы прокачать эти скилы онлайн, я рекомендую:

  • Математика: Многовариантные исчисления, дифференциальные уравнения, линейная алгебра от Khan Academy.
  • Статистика: Статистика в R и введение в Data Science: Специализация по Data Science от Университета Джонса Хопкинса на Coursera.
  • Python: CodeAcademy.com для общего программирования в Python.

Примеры того, на что способны Data Science, можно посмотреть на Kaggle.com, где ребята изучают и соревнуются в Data Science-проектах. Кроме того, на DataCamp.com есть практические пособия по множеству тем в Data Science — и на R, и на Python.

К концу 1 этапа вы должны хорошо разбираться в простых техниках машинного обучения вроде логистической/линеарной регрессии, деревьев решений на R или на Python. Вообще, я советую выучить и R, и Python. Конечно, в большинстве случаев я использую Python, но знать полезно оба, чтобы применять их в зависимости от проблемы, которую нужно решить.

2 этап: отрочество

Сейчас вы уже должны лучше разбираться в Data Science и статистических методах. На 2 этапе вам уже хочется пойти дальше и получше разобраться с машинным обучением. Я понял, что онлайн-ресурсы типа Coursera обычно не охватывают тему так же глубоко, как курсы университетского уровня. К счастью, Stanford’s AI Lab выкладывает много классных онлайн-курсов. Так что вы можете смотреть лекции мирового уровня, комментарии к ним и еще много материалов по теме абсолютно бесплатно. Поэтому советую по возможности смотреть курсы на Coursera и Стэндфордские лекции одновременно. Например, DeepLearning.ai на Coursera очень хорош для понимания практической стороны глубинного обучения, а курс Stanford’s CS231n Computer Vision
— рассматривает все гораздо глубже.

На этом этапе пройдите курсы:

  • Машинное обучение: Andrew Ng’s Machine Learning Course на Coursera. Я прошел этот курс, но не стал платить за сертификат, потому что домашняя работа не подразумевала использование Python или R. Но он все равно очень полезен для понимания основ машинного обучения.
  • Машинное обучение: Stanford CS229 Machine Learning Course. Это старые, но все еще очень актуальные лекции Эндрю Ына.
  • Текстовая аналитика: Прикладной анализ текстов с Python на Coursera. Я не проходил этот курс, но как Data Scientist вам очень желательно обладать навыками текстовой аналитики и обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP).
  • PySpark: Введение в PySpark от DataCamp. PySpark это Python-версия Spark фреймворка для распределенной обработки данных. Проще говоря, он позволяет вам использовать Python с Very Large Data Bases (VLDB). Я пользуюсь им как минимум раз в неделю.
  • Deep Learning: Курс DeepLearning.ai от Andrew Ng на Coursera. Я оплатил сертификат, потому что там очень хорошая домашка. Это не очень дорого, так что я бы рекомендовал заплатить.
  • Компьютерное зрение: Курс Стэндфорда CS231n: Сверточные нейронные сети для визуального распознавания.
  • Обработка естественного языка (NLP): Курс Стэндфорда CS224n: Глубокое Обучение в Обработке Естественного Языка.

Повторюсь, есть и другие ресурсы типа DataCamp, Udacity, edX, and fast.ai, на которых можно найти информацию по множеству тем.

3 этап: юность

На этом этапе вам нужно готовиться к собеседованиям и продолжать изучать новые и углубляться в уже знакомые темы. Если вы чувствуете себя уверенно со всеми темами 2 этапа, то, думаю, вы уже готовы для подачи заявления на невысокие должности. Хотя есть еще несколько моментов, чрезвычайно важных для успешного прохождения собеседования.

Во-первых, личные проекты. Если вы учитесь на программе Data Science, большая часть курсов посвящена выполнению проектов по машинному обучению — они хороши и для практики навыков, и для иллюстрации ваших способностей работодателю. Поэтому я очень советую попробовать себя в сторонних проектах. Самый простой путь — Kaggle. Еще, даже если этого нет в требованиях, не помешает иметь на Github примеры ваших кодов и проектов, чтобы показать их вашему будущему начальству.

Читать еще:  Обучение работы с деревом

Во-вторых, скорее всего вам будут задавать вопросы по SQL. Когда я только начинал работать в GoDaddy, я мало что знал о SQL. К собеседованию я немного полистал W3Schools.com, CodeAcademy и погуглил частые вопросы на собеседованиях по SQL. Зависит от компании но, знания по машинному обучению и программированию в любом случае ценятся больше, чем SQL. Этому довольно легко научиться на работе. Здесь Leetcode.com можно потренироваться в SQL и программировании.

Ну и наконец, к завершению этого этапа вы должны обладать необходимыми знаниями, чтобы разбираться в самых разных темах машинного обучения. На чем именно сосредоточиться — будь это RNN, CNN, NLP или что угодно еще — только ваше дело. Что касается меня, сейчас я пытаюсь разобраться в обучении с подкреплением (reinforcement learning).

Заключение

Это был мой первый пост на Medium и я очень надеюсь, что он был вам полезен. Я постарался сосредоточиться на курсах, которые можно пройти, а не на конкретных инструментах или Python/R библиотеках, которые нужно знать, потому что в этих курсах о них так или иначе расскажут.

Если вы хотите посмотреть примеры кодов в машинном обучении, зайдите на мой репозиторий Github, в который я регулярно выкладываю все новое, что узнаю. Я планирую и дальше выкладывать новости о проектах, над которыми работаю, и вообще рандомные мысли на Medium!

Как стать Data Scientist — 10 лучших онлайн-курсов для начинающих

Руководители крупных и успешных компаний уделяют большое внимание сбору информации и ее анализу. Объективные данные позволяют привлекать максимум целевых клиентов, создавать более совершенные продукты, повышать качество услуг. Отсюда высокий спрос на специалистов в области Data Science. На рынке труда не хватает специалистов в этой сфере программирования и работы с нейронными сетями.

Курс «Профессия Data Scientist» от SkillBox

Данный курс позволяет овладеть профессией с нуля. В числе преподавателей ведущие специалисты в области разработки ПО, Deep Learning инженеры, эксперты в области нейронных сетей. Во время обучения они предлагают реальные ситуации, данные и задачи, решение которых станет важнейшим опытом работы с большим массивом данных.

Курс разбит на три уровня. На начальном этапе обучающиеся научатся работать с XLSX, CSV, XML, получат навыки применения Python и освоят различные модели машинного обучения. Далее будет предложена более узкая специализация (на выбор), после освоения которой необходимо будет написать дипломную работу для реального проекта — онлайн-кинотеатра ivi. По итогам обучения вы напишете курсовую и защитите дипломную работу. Преподаватели помогут подготовиться к собеседованиям у 3-х компаний-партнеров.

Профессия Data Scientist: анализ данных

Более узкий курс от Skillbox. Программа идеально подойдет новичкам и даже тем, кто не имеет представления о статистике и теории вероятности. Преподают курс ведущие специалисты в области IT и машинного обучения. Программа разделена на три этапа, которые позволят последовательно и подробно изучить все аспекты данной специальности.

На начальном уровне вы познакомитесь с Python, изучите библиотеки Numpy и Pandas и работу с данными различных фарматов. Далее вы перейдете в блок статистики и теории вероятности, а в завершение овладеете языком программирования R, и т. д. Подробная программа на сайте курса. Вы самостоятельно выбираете сроки выполнения домашнего задания, после сдачи которого преподаватель подробно разбирает ошибки и помогает исправить их.

Профессия Data Scientist: машинное обучение

Курс по машинному обучению от Skillbox. Преподаватели — лидеры digital-рынка, программисты, инженеры и разработчики ПО. Обучение разбито на несколько блоков, каждый из которых подробно знакомит с базами данных, математическим анализом, статистикой и основными концепциями машинного обучения. Завершающий блок направлен на практическую работу с нейронными сетями.

После просмотра видеоуроков и общения с наставником вы сможете приобрести одну из самых востребованных профессий современности. Курс поможет освоить аналитику, научит работать с матрицами и статистикой. По результатам дипломной работы вы получите специальность «специалист по машинному обучению» и подтверждающий сертификат.

Курс обучения Data Science от GeekBrains

Обучение рассчитано на 1,5 года и разбито на четыре этапа. Своими знаниями с учащимися делятся ведущие специалисты IT-сегмента, разработчики ПО, практикующие эксперты. По окончании курса вы получаете навыки программирования Python, работы с нейронными сетями и машинного обучения.

Кроме теории большое внимание уделяется реальным практическим проектам. В завершающей четверти специалисты компании «МагаФон» проведут практический курс по машинному обучению. Они предоставят свои массивы данных и практические кейсы из собственной практики.

Курс Data Science с нуля от SkillFactory

Программа разработана для обучения людей, не имеющих глубоких знаний в программировании и аналитике. За каждым обучающемся закрепляют личного ментора. Он помогает разобраться в возникающих вопросах, решать практические задачи, быстро включиться в процесс освоения профессии.

На курсе вы научитесь проектировать алгоритмы при помощи Python, освоите визуализацию данных при помощи Seaborne, Pandas и Matplotlib, работать с хранилищами данных, создавать промышленные модели для задач Data Science при помощи нейронных сетей и машинного обучения, обрабатывать данные с помощью методов статистики, математического анализа и теории вероятности. По окончании слушатель может добавить до 10 самостоятельных проектов в портфолио и получить сертификат, подтверждающий специализацию.

Обучение аналитике данных на Python от SkillBox

Программа специально разработана для аналитиков и руководителей компаний. Она направлена на быстрое решение задач по анализу, сбору и сортировке данных. Уникальный контент и видеоуроки по темам предоставляют ведущие эксперты крупных компаний. Курс рассчитан на четыре месяца. По завершении обучающийся защищает дипломную работу, написанную на основе данных реального заказчика.

На первом этапе происходит знакомство с языком программирования Python и основными аналитическими библиотеками. Вы научитесь проводить глубокий конкурентный анализ на основе реальных данных существующих социальных сетей и бизнес-структур, визуализировать данные при помощи библиотек Seaborn и Matplotlib, и т. д.

Курс Data Scientist от Нетологии

С обучающимися работают ведущие специалисты IT-сегмента и аналитики-разработчики. Программа включает в себя вебинары и личное общение с экспертами. Во время прохождения курса студенты создают несколько проектов, основанных на данных реальных предприятий, сайтов и компаний. Всего предусмотрено 10 блоков.

Каждый этап обучения направлен на освоение и практическое применение ключевых навыков, которые требует профессия data scientist. Вы научитесь применять машинное обучение для сбора и анализа данных, создавать эффективные ml-проекты и нейронные сети, рекомендательные системы. Сможете свободно работать с Pandas и анализировать полученную информацию в Python.

Обучение Python для работы с данными от Нетологии

Курс предусматривает удаленный вариант обучения. Теория выдается в виде вебинаров, которые записываются и сохраняются в личном кабинете учащегося. Так он сможет в любое время вернуться к нужной теме. Программа направлена на освоение и уверенное использование основного инструмента для современного аналитика — Python. Преобладающее количество вакансий с высоким вознаграждением требуют именно знаний этого языка.

Во время обучения эксперты в области разработки, анализа и IT открывают для обучающихся доступ к реальным дата-сетам. Вы научитесь работать в сырыми данными, систематизировать их для грамотного анализа, применять математические модели и автоматизировать трудоемкие процессы. Работать с библиотеками numpy, scipy, pandas, seaborn, plotly, matplotlib. Кроме сертификата о прохождении курса, вы получите карьерное консультирование и возможность трудоустройства в компаниях-партнерах.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector