Home » Loopbaan
06.06.2020 Category: Loopbaan
Data is die nuwe olie. En masjienleer is die vuur. Wie hierdie twee beheer, sal die wêreld beheer.
Nee, bogenoemde is nie 'n pompe frase wat uit 'n dystopiese roman opgeneem is nie.
Dit is die werklikheid.
Die nuwe wêreldorde gaan oor die versameling van groot hoeveelhede relevante gegewens en dit tot aksie insigte verwerk – iets wat die mensdom in die geskiedenis nog nie kon doen nie. Dit is die soort tegnologie waarmee 'n land dit kan doen kom voor van die ander, en uiteindelik die wêreld regeer. Gevolglik word dit baie ernstig opgeneem deur die vooruitstrewende lande van die wêreld.
0.1 'N winsgewende beroepskeuse
0.2 Is data-wetenskap en masjienleer moeilik?
1 Masjienleer-ineenstortingskursus (Google)
2 CS109 Data Science (Harvard University)
3 Masjienleer (Andrew Ng)
4 Toegepaste Data Science met Python
5 Praktiese diepleer vir kodes
'N winsgewende beroepskeuse
Internasionale intrige ter syde gestel, datawetenskap en masjienleer is 'n nuwe nuwe veld met 'n ongelooflike geleentheid. Die vraag is op die kaarte (om dit mildelik te sê), en daar is nie genoeg datawetenskaplikes nie. Nie eens middelmatige nie.
Dit is asof ons skielik baie nuwe bewoonbare planete ontdek het en dat daar nie genoeg mense is om dit na te skuif nie. Ek kon aanhou en klink soos 'n gebroke plaat, maar ek dink hierdie infografiek doen die werk baie beter:
Ons sien dus dat salarisse by $ 50,000 + begin, en dat dit vir bestuurders verby $ 250,000 kan styg.
En nie net dit nie, die gemiddelde persoon op hierdie planeet sal teen 2020 1,7 MB data per sekonde opwek. Dit is 3.500+ TB data oor die hele leeftyd – meer data as wat ons weet hoe om te hanteer, wat nog te sê vir ontleding. Om te sê dat die toekoms helder is, sal hierdie wonderlike nuwe weiding help.
Is data-wetenskap en masjienleer moeilik?
Uit my ervaring is die antwoord beide 'ja' en 'nee'.
Kunsmatige intelligensie (en by uitbreiding, masjienleer), is die moeilikste ding om te doen as u geneig is om navorsing te doen en die koevert te druk. Vir sulke werk is selfs 'n Ph.D. elk in rekenaarwetenskap en wiskunde is nie genoeg nie. Maar die gemiddelde persoon het ook nie die ambisie nie die tyd vir so 'n strewe.
Aan die ander kant noem ek Toegepaste Datawetenskap en Masjienleer.
Dit wil sê, u neem bestaande gereedskap, tegnieke en algoritmes aan, en pas dit toe om die werklike probleem op te los. Hierdie deel vereis toewyding, persepsie en kreatiewe denke (en kennis van enkele eenvoudige wiskundekonsepte wat vinnig aangeleer word), maar met betrekking tot ware 'tegniese' kennis is dit baie sagter as wat die taak van 'n sagteware-ingenieur noem..
Met ander woorde, dit is nie 'n bakkie nie, maar gaan deur die beloning tot inspanning verhouding, is een van die beste beleggings wat daar is.
Noudat u u besluit om 'n data-wetenskaplike en masjienleer-ingenieur te word, verhard het, begin ons die beste opsies daar verken.
Nie baie mense is bewus daarvan nie, maar Google het 'n uitgebreide, baie praktiese en gratis kursus in masjienleer. Volgens die maatskappy is dit deel van hul verbintenis tot die bevordering van AI / ML-tegnologieë en om die kennis in die openbaar te hou.
Die beste ding met hierdie kursus is dat daar geen voorvereistes is nie, maar maak gereed om ekstra tyd te spandeer om die statistiekbegrippe op u eie te ondersoek.
Ek bedoel, dit is nie nodig nie, maar as u 'n nul agtergrond het in gevorderde statistieke, is die verduidelikings in hierdie kursus miskien nie genoeg nie. 'N Verdere vangs is dat hierdie kursus Machine Learning via TensorFlow, wat 'n ML-implementering is wat deur Google ontwikkel is. Dus, op 'n manier, streef Google daarna om die API's vir masjienleer te bevorder, maar in ag genome die waarde wat hierdie kursus bied, sien ek nie hoe dit 'n struikelblok moet wees nie.
As daar iets is, is TensorFlow een van die maklike maniere om ML te betree en geniet dit hondsdol populariteit (sien 'n vergelyking van AI-raamwerke).
CS109 Data Science (Harvard University)
Die naam Harvard inspireer ontsag, en so ook hierdie kursus.
Eerste dinge eerste: dit is nie 'n vinnig-en-gou-vies-kursus waar u 'n bietjie leer oor Machine Learning deur 'n stuk hier of 'n teks hier te skryf nie. Hierdie kursus is 'n ernstige vuurdoop wat harde werk en 'n aansienlike tydsbelegging verg.
Die kursus kom met gratis video's, kode (aangebied op GitHub), en oplossings vir laboratoriumoefeninge, so prakties, word u nie deur iets beperk as u dit wil neem nie.
Jy… ek maak geen grap nie.
Ek sou sê professionele mense met ordentlike wiskunde-onderwys, selfs al is hulle miskien nie meer in wiskunde nie (die gewoontes van afleiding en bewys is die belangrikste ding). Maar weereens, wees gewaarsku: u dink miskien dat u goed is, maar hierdie kursus sal voel soos om naels vir die ontbyt geharde naels te hê – die oefenprobleme is uitdagend genoeg om u te laat huil, maar dit kan presies die ding wees waarvoor u ' weer op soek na!
Masjienleer (Andrew Ng)
Loop in 'n kroeg vol data-wetenskaplikes en vra wie Andrew Ng is, en jy sal jou lewe laat klop.
Andrew Ng het in die kringe van data-wetenskap en masjienleer 'n goddelike status behaal danksy sy besonderse kursus oor Coursera – Masjienleer.
En as u twyfel oor Andrew Ng se twyfel, laat ek dit vanself spreek:
Dit is 'n betaalde kursus omdat dit deel is van Coursera se prysbepaling, maar finansiële toewyding en vasberadenheid is nie die enigste voorvereistes nie. Dit is 'n lang kursus aangesien Andrew diep in die wiskunde agter alles ML delf en populêre algoritmes dissekteer. Maar gelukkig is dit 'n volledige kursus, en jy sal stap vir stap in die donkerste dieptes gelei word en teruggebring word.
Word sterk aanbeveel, veral omdat die afronding van die voltooiingsertifikaat van hierdie kursus vandag 'n ding geword het!
Toegepaste Data Science met Python
Spesialisasies in Coursera bestaan ​​uit 'n reeks kursusse wat daarop gemik is om u van nul tot vaardig in 'n spesifieke konsep te neem. As u op soek is na 'n volledige, ernstige dog vriendelike kursus in Data Science and Machine Learning met Python, kan ek dit nie aanbeveel nie spesialisasie genoeg.
Aan die einde van die kursus verdien u 'n sertifikaat.
Praktiese diepleer vir kodes
Hierdie kursus is 'n seën en is my gewildste aanbeveling op hierdie lys as u 'n kodeerder is.
Ek sou dit weer sê: as jy 'n kodeerder is.
Dit is omdat hierdie kursus geen tyd spandeer om u die basiese aspekte van programmering te leer nie. Die kursusbeskrywing sê dit in baie duidelike terme (klem is oorspronklik):
Ons neem aan dat almal wat hierdie kursus doen, wel ten minste een jaar koderingservaring. Die kursus gebruik python as onderrigtaal, dus as u nie reeds python ken nie, neem ons aan dat u die tyd sal spandeer om te leer – vir 'n ervare kodeerder moet u vind dat python 'n redelike maklike taal is om te leer.
As u dus al van Python weet (indien nie) leer hier), of vinnig gemaklik kan raak, dit is die perfekte kursus vir die pragmatici wat regte, bruikbare stelsels wil bou sonder om te veel te bekommer oor die teoretiese onderbou van die algoritmes.
Ek kan selfs sê dit is vir die ongeduldige skelmpies (soos ek!) Wat seremonie en eentonigheid haat.
En o, het ek genoem dat dit 100% gratis is en 'n wonderlike gemeenskap het??!
Dit was 'n moeilike lys om op te stel. Nie omdat daar nie genoeg goeie bronne was nie, maar omdat daar te veel was!
Masjienleer is 'n domein wat letterlik ontplof het en harde probleme regtig elegant oplos, en so is daar honderde kursusse aanlyn, gratis en betaal, waarvan die meeste regtig, regtig goed is. Maar dit kan ook 'n bron van verwarring wees, en daarom het ek probeer om dit tot vyf te kook vir verskillende soorte leerders volgens hul ervaringsvlak.