Кто Такой Machine Learning Engineer в 2022 году и Сколько он Зарабатывает? Обзор Профессии, Онлайн-Курсы.

Machine learning, ML (специалист по машинному обучению) — это специалист, работа которого связана с созданием ИИ (искусственного интеллекта). Его основная задача — научить программу делать логические выводы на основе анализа полученных данных. Необходимо креативное мышление для решения сложных задач, помогающих ИИ самообучаться и совершенствоваться.

Что делает специалист Machine Learning?

Специалист ML широко востребован в сфере создания нейросетей. Анализы и прогнозы, выдаваемые машиной, позволяют максимально автоматизировать труд человека. Благодаря программе машинного обучения созданы популярные голосовые помощники.

Профессиональный эксперт в сфере ML ориентирован на решение практических бизнес-задач с использованием алгоритмов машинного обучения. Главная цель специалиста — оптимальное выполнение поставленных задач с учетом рационального расхода ресурсов.

Эту профессию трудно освоить новичку, начинающему с нуля. От претендента на должность ML-программиста требуется хорошая подготовка:

  • Знание математики на высоком уровне (линейная алгебра, математический анализ, прикладная статистика, теория вероятностей);
  • Умение изучать статические гипотезы и разбираться в дисперсионном анализе;
  • Знание основ программирования хотя бы в пределах Python/R, Scala, С++, Java;
  • Умение пользоваться библиотеками ML, OpenCV, Eigen, Spacy;
  • Базовые навыки, необходимые для моделирования алгоритмов обучения и стратегии;
  • Владение английским языком не ниже уровня Intermediate, для работы за рубежом необходимо освоить следующую ступень — Upper Intermediate.

Заработок специалиста в сфере машинного обучения

Размер дохода специалиста по машинному обучению зависит от его профессионального уровня (опыта), стремления развиваться, совершенствовать знания, умения проявлять инициативу, работать в команде.

  • В Москве (при полной или частичной занятости) — от 150 до 385 тыс. рублей;
  • Удаленная работа — от 30 до 120 тыс. рублей;
  • Участие в проектах — от 80 до 200 тыс. рублей;
  • В регионах — от 65 до 180 тыс. рублей.

К сожалению, для многих соискателей вакансии устроиться на удаленку не так-то просто. Даже в условиях пандемии большинство работодателей приглашают специалистов ML для работы в офис на полный рабочий день.

Какие Навыки и Скиллы Должен Обладать Machine Learning?

Для получения этой специальности необходимо иметь запас знаний в следующих областях:

  • Основные направления прикладной математики;
  • Общие понятия в области человеческой психологии;
  • Базовые языки программирования;
  • Методология машинного обучения и Data Mining (нейросети, классификация, регрессия, кластеризация, древесные/линейные алгоритмы);
  • Английский язык в пределах промежуточного звена;
  • Преимущества/ограничения различных алгоритмов;
  • Методология разработки функций, подготовки/очистки данных;
  • Принципы валидации (оценки качества) создаваемых моделей с учетом используемых метрик.

Специалист по машинному обучению должен иметь навыки EDA и уметь пользоваться электронными библиотеками, необходимыми в работе с ИИ. Знание гибких методологий разработки проектов также приветствуется.

Лучшие Обучающие Курсы Machine Learning

Чтобы освоить прибыльную профессию, можно начать с бесплатных курсов (их свыше 30 штук, половина из них на английском языке). Однако есть и хорошие лекции на русском языке, поэтому изучаем материала.

1. «Машинное обучение и анализ данных»

Один из лучших платформ по изучению нейросетей

Сертификат: выдаётся

В данном курсе пользователи получат практические навыки в работе с аналитическими инструментами Python. В обучение входит 6 месяцев обучения бесплатного контента с возможностью выполнения домашних заданий.

  • Срок обучения: 210 дней.
  • Форма контента: лекции с возможностью выполнить задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: есть.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем начинающим пользователям.

Начинка курса:

  1. Математика и Python для анализа данных.
  2. Обучение на размеченных данных.
  3. Поиск структуры в данных.
  4. Построение выводов по данным.
  5. Прикладные задачи анализа данных.
  6. Анализ данных: финальный проект.

Полученные навыки после прохождения обучения:

  • Программировать на Python
  • Пользоваться современными аналитическими инструментами и адаптировать их под особенности конкретных задач
  • Работать с большим массивом данных
  • Строить рекомендательную систему, оценивать эмоциональную окраску текста, прогнозировать спрос на товар, оценивать вероятность клика по рекламе
  • Как создать собственную систему, которая будет решать актуальные бизнес-задачи

Эксперты онлайн-курса

Евгений Рябенко

  • Бывший доцент «Высшей школы экономики» и Московского физико-технического института
  • Имеет 10-летний опыт работы в области науки о данных
  • Преподавал прикладную статистику в МГУ, Школе анализа данных «Яндекса» и Harbour.Space University в Барселоне

Виктор Кантор

  • Эксперт по машинному обучению
  • Chief Data Scientist компании «МТС»
  • Победитель рейтинга Forbes «30 до 30» (2020)

Константин Воронцов

  • Профессор факультета компьютерных наук НИУ «ВШЭ»
  • Разработал один из наиболее популярных в России курсов по машинному обучению, который сейчас читает в Школе анализа данных «Яндекса»
  • Обучил в Coursera более 100 тысяч человек

Евгений Соколов

  • Ведущий специалист по обработке данных в «Яндекс.Дзен»
  • Старший преподаватель и заместитесь заведующего кафедрой больших данных и информационного поиска в НИУ «ВШЭ»
  • Обучил в Coursera более 250 тысяч человек

Эмили Драл

  • Главный специалист по обработке данных в Mechanica AI
  • Руководила исследовательской группой Yandex Data Factory
  • Обучила в Coursera более 140 тысяч человек

Антон Слесарев

  • Руководитель группы распознавания образов в «Яндексе»
  • Обучил в Coursera более 10 тысяч человек

2. «Введение в науку о данных»

Один из лучших курсов по машинному обучению

  • Срок обучения: 35 дней.
  • Форма контента: лекции с возможностью выполнить задания и тесты.
  • Связь с преподавателем:нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

С выдачей сертификата

Начинка обучения

  1. Введение.
  2. Математический инструментарий науки о данных.
  3. Программный инструментарий науки о данных.
  4. Машинное обучение: обучение с учителем.
  5. Машинное обучение: обучение без учителя.

Навыки после прохождения курса

  • Работать с массивами данных любого размера
  • Работать с большими данными с помощью новых принципов математического и вычислительного моделирования
  • Пользоваться инструментальной базой на практике
  • Основы предметной области через постановку и решение типичных задач

Эксперт курса

Санкт-Петербургский государственный университет

  • Старейший вуз России, основанный в 1724 году
  • Занимает 20 место среди 400 ведущих вузов мира в номинации «Взаимодействие с работодателями» рейтинга QS Graduate Employability 2018
  • Реализует 418 образовательных программ

3. «Введение в искусственный интеллект»

Коурсера - платформа для обучения машинному интеллекту

Сертификат: выдаётся с покупкой подписки

  • Срок обучения: 28 дней.
  • Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка курса

  1. Завлечение.
  2. О технологиях ИИ.
  3. Будущее уже рядом.

Навыки после учёбы

  • Ориентироваться в современных технологиях искусственного интеллекта

Эксперт обучающего курса

Роман Душкин

  • Эксперт в области систем искусственного интеллекта
  • Создатель действующей системы поддержки принятия решений в МЧС для реагирования на различные катастрофы
  • Состоит в Российской Ассоциации Искусственного Интеллекта
  • Автор 20 книг по искусственному интеллекту, математике, квантовым вычислениям и функциональному программированию
[/su_note]

Минутка профессии «🔥Курс Machine Learning и Deep Learning🔥»

Skillfactory - обучение машинному обучению

Курс включает в себя +10 модулей, более 500 упражнений на закрепление материала, обучение 10 алгоритмов машинного обучения, 2 хакатона на kaggle, чат с сообществом и поддержку менторов.

Начинка обучения:

  • Введение в машинное обучение
  • Методы предобработки данных
  • Регрессия
  • Кластеризация
  • Tree-based алгоритмы: введение в деревья
  • Tree-based алгоритмы: ансамбли
  • Оценка качества алгоритмов
  • Временные ряды в машинном обучении
  • Рекомендательные системы
  • Финальный хакатон
  • Введение в искусственные нейронные сети
  • Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
  • Сверточные нейронные сети
  • Оптимизация нейронной сети
  • Transfer learning & Fine-tuning
  • Сегментация изображений
  • Детектирование объектов
  • Введение в NLP и Word Embeddings
  • Рекуррентные нейронные сети
  • Reinforcement Learning (обучение с подкреплением)
  • What’s next?

Отзыв о программе курса

Предусмотрена выдача сертификата

Сертификат

Что по итогу получаем:

  • Сертификат о прохождении курса
  • Помощь с трудоустройством и стажировкой
  • Самостоятельное реализованные проекты в ваше резюме/портфолио
  • Тусовка специалистов и полезные знакомства
  • Курс основан на практике
  • Для обучения machine learning + deep learning вам понадобится знание Python.
  • Обучение на курсе — отработка практических навыков программирования глубоких нейронных сетей.
  • Курс даст понимание алгоритмов и знание необходимых библиотек при использовании Deep Learning.

4. «Введение в машинное обучение от «ВШЭ»»

Один из лучших курсов по машинному обучению

Сертификат: выдаётся

  • Срок обучения: 49 дней.
  • Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка учёбы

  1. Знакомство с анализом данных и машинным обучением. Логические методы классификации.
  2. Метрические и линейные методы классификации.
  3. Метод опорных векторов и логистическая регрессия. Метрики качества классификации.
  4. Линейная регрессия. Понижение размерности и метод главных компонент.
  5. Композиции алгоритмов. Нейронные сети.
  6. Кластеризация и визуализация. Частичное обучение.
  7. Машинное обучение в прикладных задачах.

Навыки после обучения

  • Программировать на Python на профессиональном уровне
  • Что такое машинное обучение и как его применять
  • Решать задачи с помощью машинного обучения
  • Что такое кластеризация и визуализация

Преимущества курса

  • Для полноценного изучения курса необходимы базовые навыки программирования и математики
  • Задания рассчитаны на использование Python и его библиотек NumPy, Pandas и Scikit-learn

Авторы курса

Константин Воронцов

  • Профессор факультета компьютерных наук НИУ «ВШЭ»
  • Разработал один из наиболее популярных в России курсов по машинному обучению, который сейчас читает в Школе анализа данных «Яндекса»
  • Обучил в Coursera более 100 тысяч человек

Евгений Соколов

  • Ведущий специалист по обработке данных в «Яндекс.Дзен»
  • Старший преподаватель и заместитесь заведующего кафедрой больших данных и информационного поиска в НИУ« ВШЭ»
  • Обучил в Coursera более 250 тысяч человек

5. «Глубокое обучение»

Курс обучения про нейронным сетям

Сертификат: выдаётся

  • Срок обучения: 150 дней.
  • Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка курса

  1. Нейронные сети и глубокое обучение.
  2. Совершенствование глубоких нейронных сетей: настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация.
  3. Структурирование проектов машинного обучения.
  4. Свёрточные нейронные сети.
  5. Модели последовательностей.

Навыки после учёбы

  • Создавать и обучать нейронные сети
  • Строить нейронные сети в TensorFlow
  • Создавать свёрточные нейронные сети и применять их
  • Создавать рекуррентные нейронные сети и обучать их

Преимущества обучения

  • Необходимы базовые навыки программирования на Python и знание основ линейной алгебры и машинного обучения
  • Несмотря на то, что видеоуроки на английском языке, все они сопровождаются русскими субтитрами, что делает их лёгкими к восприятию

6. «Нейронные сети»

С сертификатом

  • Срок обучения: 150 дней.
  • Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: есть.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка обучающего процесса

  1. Основы линейной алгебры.
  2. Перцептрон и градиентный спуск.
  3. Алгоритм обратного распространения ошибки.
  4. Мониторинг состояния сети.
  5. Сюрприз и заключение.

Навыки после курса

  • Основы линейной алгебры: векторы и матрицы
  • Что такое перцептрон и градиентный спуск
  • Алгоритмы, лежащие в основе обучения нейронных сетей

Платные курсы для обучения специалиста по машинному обучению

Наименование обученияОнлайн-ШколаПродолжительностьСтоимость
Machine Learning и Deep LearningSkillFactory5 мес.47900 руб.
Курс по машинному обучениюSkillFactory3 мес.30900 руб.
Машинное обучениеНетология6 мес.49000 руб.
Искусственный интеллект и Машинное обучениеUdemy1 мес.1490 руб.

В чём Фишка Платных Курсов?

На курсах рассмотрят:

  • Современные коммуникационные навыки (самостоятельная работа или в команде);
  • Умение грамотно выбирать задачи, модели;
  • Способность практически реализовать проекты для машинного обучения;
  • Навыки саморазвития и практическое применение знаний;
  • Способность критического мышления при глубоком погружении в проблему;
  • Умение структурировать незнакомые задачи, комплексно решать проблемы;
  • Основы принципов системного анализа;
  • Творческий подход и нестандартность мышления для генерации инновационных идей.

По окончанию учебы вы станете обладателем объемного портфолио. При устройстве на работу оно станет вашей визитной карточкой и весомым дополнением к резюме.

Заключение

Спрос на высокооплачиваемую профессию Machine Learning за последние годы возрос более, чем в 2 раза. Получив базовые навыки и знания в области передовых технологий, вы сможете претворять в жизнь самые сложные и интересные проекты.

Евгений Волик

Хэй! Занимаюсь написанием полезных статей на своём блоге. Выжимаю из темы максимум, поэтому оставайся со мной! Ведь тебя ждёт путешествие в мир онлайн-обучения, финансов и саморазвития.

Не забудь подписаться, для тебя есть подарок.

Оцените автора
( Пока оценок нет )
Evgenev.ru
Добавить комментарий