Кто такой ML-разработчик в 2022 году и сколько он зарабатывает?

Интернет-Профессия ML-разработчик (Machine Learning) — это востребованная специальность, в которой нужно работать с машинным обучением и искусственным интеллектом.

Что делает ML разработчик?

Обязанности на примере одной из вакансий:

  • Применение ML для анализа данных и принятия решений;
  • Разработка новых функций на основе ИИ для основных релизов новых и существующих приложений;
  • Проведение экспериментов по машинному обучению;
  • Валидация прогнозов модели для обеспечения точности;
  • Написание хорошо продуманного, тестируемого и эффективного кода;
  • Предоставление документации по коду и других материалов для технической документации;
  • Непрерывное совершенствование путем изучения альтернатив и новых технологий и представления их на рассмотрение архитекторам;
  • Разработка эффективных библиотек, использующих память/ЦПУ;
  • Устранение проблем, решение специфических проблем безопасности

Что должен знать и уметь ML разработчик? 

Требования к ML разработчикам:

  • Unix
  • Python
  • Опыт работы с продакшном
  • Знание базового ML
  • Docker
  • Git
  • и других схожих инструментов.

Зарплаты в сфере Machine Learning

ML-разработчик - его зарплата

Количество вакансий с указанной зарплатой ML разработчика по всей России:

  • от 100 000 руб. – 195
  • от 200 000 руб. – 142
  • от 300 000 руб. – 88
  • от 405 000 руб. – 46
  • от 505 000 руб. – 19

Как стать ML-разработчиком и где учиться?

Варианты обучения для ML разработчика с нуля:

  • Самостоятельное обучение – всевозможные видео на YouTube, книги, форумы, самоучители и т.д. Плюсы – дешево или очень недорого.
  • Онлайн-обучение. Пройти курс можно на одной из образовательных платформ. Такие курсы рассчитаны на людей без особой подготовки, поэтому подойдут большинству людей.

ТОП-9 Лучших обучающих Курсов по изучению искусственного интеллекта

Которые помогут начинающему специалисту понимать основы машинного обучения.

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

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

7. «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

8. «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

9. «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
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