[Перевод] Data Science: курсы для продолжающих обучение
Как говорил Бьерн Страуструп: «Наша цивилизация в значительной степени зависит от программного обеспечения. Мы должны совершенствовать наши системы и для этого должны расти профессионально.» Продолжая мысль Бьерна, можно сказать, что для профессионального роста, мы не можем бросать учиться — у более опытных коллег, а также сами, используя для этого различные инструменты, например, массовые открытые онлайн-курсы. О них и пойдет речь в статье.
Бенджамин Оби Тайо (известный физик, преподаватель Data Science, писатель) в одном из своих постов про массовые открытые онлайн-курсы (МООК) написал: Большинство массовых открытых онлайн курсов носят характер вводных. Они хороши для тех, кто имеет солидный опыт в смежных областях (физика, компьютерные науки, математика, инженерия, бухгалтерское дело) и пытается вникнуть в Data Science.
И он прав. Множество вводных курсов конкурируют между собой за тех, кто только начинает изучать Data Science. Это хорошо, когда вы ищете именно это. Но что, если вы уже достаточно продвинулись вперед? Какие у вас есть варианты. Существуют ли вообще МООК для продолжающих?
Первая причина: есть предположение о том, что каждый, кто проходит курс Data Science, не имеет абсолютно никакого предшествующего опыта или образования, и связанное с этим предположение: люди считают, что могут стать Data Scientist всего за 4 недели.
Вторая причина: существует убеждение, что огромное количество людей проходят курс исключительно для того, чтобы получить соответствующие сертификаты, и связанное с этим предположение: люди верят, что такие сертификаты неизбежно приведут к успеху в Data Science.
Если вы игнорируете эти предположения, то можете рассматривать МООК как возможность обучения и инструмент приобретения навыков. Учитывая, что многие МООК составляются преподавателями мирового уровня и институтами, есть хороший шанс почерпнуть из них нечто ценное.
С этой мыслью я писал пост, который вы читаете. Посмотрим на несколько продвинутых курсов Data Science для тех, у кого есть четкое представление о фундаментальных навыках в Data Science. Что значит продвинутых? Договоримся, что это субъективно. Но я делаю всё возможное, чтобы подобрать релевантные курсы. Что значит фундаментальные навыки Data Science? Это тоже субъективное понятие и оно может меняться в зависимости от конкретного курса. Чтобы сузить широкий спектр предложений, я придумал критерии отбора:
- Курс находится на платформе массовых открытых онлайн курсов со свободным доступом к материалам курса и получением платного сертификата при желании.
- Курс предлагается университетом, учебным заведением или аффилированным ими лицом (а не создан кем-либо)
- Это отдельные курсы в наборе из нескольких.
Примечательно, что первый пункт отсеивает Udacity и смежные платные платформы. Второй пункт отсеивает подобные Udemy платформы, где создать курс может каждый. Третий пункт в теории разрешает цепочки, чтобы с течением времени выстраивать углубленное понимание.
Среди основных платформ эти критерии оставляют нам Coursera и edX. Можно придумать другие критерии, но это подборка предназначена, чтобы дать некоторые идеи, а не быть исчерпывающей. Итак, если вам знакомы основы науки о данных, но вы не знаете, как продолжить обучение, посмотрите этот список.
Специализация «Продвинутое машинное обучение» от НИУ ВШЭ на Coursera по целому ряду тем машинного обучения.
Эта специализация — введение в глубокое обучение, обучение с подкреплением, понимание естественного языка, компьютерное зрение и байесовские методы. Лучшие практики машинного обучения Kaggle и ученые ЦЕРНа поделятся своим опытом решения реальных проблем и помогут заполнить пробелы между теорией и практикой. По окончании семи курсов вы сможете применять современные методы машинного обучения на предприятии и понимать подводные камни реальных данных и настроек.
Курсы этой специализации включают:
- Введение в глубокое обучение.
- Как выиграть соревнование в науке о данных: учитесь у лучших на Kaggle.
- Байесовские методы машинного обучения.
- Обучение с подкреплением на практике.
- Глубокое обучение в области компьютерного зрения.
- Обработка естественного языка.
- Решение проблем Большого Адронного Коллайдера с помощью машинного обучения.
Специализация «Вероятностное графическое моделирование» это три курса от профессора Стенфорда Дафны Коллер на Coursera.
Вероятностные графические модели представляют собой богатую структуру для кодирования распределений вероятности в сложных областях: совместных (многомерных) распределениях по большому числу случайных, взаимодействующих друг с другом величин. Представления находятся на стыке статистики и информатики, опираясь на концепции теории вероятностей, графовых алгоритмов, машинного обучения и многого другого. Они являются основой для самых современных методов в широком спектре областей: медицинской диагностике, понимании изображений, распознавании речи, обработке естественного языка и многих, многих других. Они также являются основополагающим инструментом в формулировании многих проблем машинного обучения.
Специализация состоит из этих курсов:
- Вероятностные графические модели. Представление
- Вероятностные графические модели. Вывод
- Вероятностные графические модели. Обучение
Программа MicroMasters в области искусственного интеллекта из Колумбийского университета и edX состоит из 4 курсов и дает глубокое погружение в искусственный интеллект.
Приобретите опыт в одной из самых увлекательных и быстрорастущих областей информатики с помощью инновационной онлайн-программы, которая охватывает захватывающие темы в области искусственного интеллекта и его приложений. Эта программа от Колумбийского университета даст строгую, продвинутую, профессиональную, аспирантскую основу в области искусственного интеллекта. Программа представляет собой 25% курсовой работы по направлению к магистерской степени в области компьютерных наук в Колумбийском университете.
Вот 4 курса, которые составляют программу:
- Искусственный интеллект
- Машинное обучение
- Робототехника
- Анимация и движение CGI
Специализация по обучению с подкреплением из Университета Альберты на Coursera представляет собой сборник из 4 курсов, охватывающих использование подкрепляющего обучения для решения реальных проблем.
Использование всего потенциала искусственного интеллекта требует адаптивных систем обучения. Реализуя систему обучения с подкреплением от начала до конца, узнайте, как обучение с подкреплением помогает решать реальные проблемы через взаимодействия методом проб и ошибок. К концу этой специализации учащиеся поймут основы большей части современного вероятностного искусственного интеллекта и будут готовы пройти более продвинутые курсы или применить инструменты и идеи ИИ к реальным проблемам. Содержание сосредоточено на проблемах небольшого масштаба так, чтобы понимать основы обучения с подкреплением. Преподают всемирно известные эксперты факультета естественных наук Университета Альберты.
Курсы включают:
- Основы обучения с подкреплением
- Основанные на выборках методы обучения
- Прогнозирование и управление с помощью приближения функций
- Завершенная система обучения с подкреплением (финальный проект)
Это всё на сегодня. Надеемся, что подборка будет вам полезной.
Ну и конечно начать свои шаги в Data Science, или повысить уже имеющуюся квалификацию вы можете на одном из наших курсов.
Почитать еще про дополнительное образование можно в этих материалах:
