Интернет-Профессия ML-разработчик (Machine Learning) — это востребованная специальность, в которой нужно работать с машинным обучением и искусственным интеллектом.
Что будет в статье
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
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»
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:
- Математика и Python для анализа данных.
- Обучение на размеченных данных.
- Поиск структуры в данных.
- Построение выводов по данным.
- Прикладные задачи анализа данных.
- 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»
- 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
- Введение.
- Математический инструментарий науки о данных.
- Программный инструментарий науки о данных.
- Машинное обучение: обучение с учителем.
- 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»
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
- Завлечение.
- О технологиях ИИ.
- 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🔥»
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
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»»
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
- Знакомство с анализом данных и машинным обучением. Логические методы классификации.
- Метрические и линейные методы классификации.
- Метод опорных векторов и логистическая регрессия. Метрики качества классификации.
- Линейная регрессия. Понижение размерности и метод главных компонент.
- Композиции алгоритмов. Нейронные сети.
- Кластеризация и визуализация. Частичное обучение.
- 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»
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
- Нейронные сети и глубокое обучение.
- Совершенствование глубоких нейронных сетей: настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация.
- Структурирование проектов машинного обучения.
- Свёрточные нейронные сети.
- 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
- Основы линейной алгебры.
- Перцептрон и градиентный спуск.
- Алгоритм обратного распространения ошибки.
- Мониторинг состояния сети.
- 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»
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:
- Математика и Python для анализа данных.
- Обучение на размеченных данных.
- Поиск структуры в данных.
- Построение выводов по данным.
- Прикладные задачи анализа данных.
- 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»
- 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
- Введение.
- Математический инструментарий науки о данных.
- Программный инструментарий науки о данных.
- Машинное обучение: обучение с учителем.
- 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»
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
- Завлечение.
- О технологиях ИИ.
- 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
