[Перевод - recovery mode ] Магистратура по Data Science: советы аспиранта Гарвардского университета
Перевод выполнен в рамках набора студентов в онлайн-магистратуру по Data Science с гос.дипломом МИСиС.
В этой статье я хотел бы поделиться своим опытом научной карьеры в области Data Science, накопленным за последние полтора года.
Это мой первый пост на Medium, поэтому я хотел бы рассказать о себе и о своем предыдущем опыте. Я — аспирант Гарвардского университета по специальности «Экологическая инженерия и вычислительная техника», а также подрабатываю консультантом по машинному обучению и блокчейну в британской консалтинговой фирме Critical Future, специализирующейся на искусственном интеллекте. Мои исследования сосредоточены на внедрении машинного обучения и искусственного интеллекта в науку об окружающей среде с использованием сенсорных систем, основанных на дронах, способных самостоятельно перемещаться для составления картины химического состава нижних слоев атмосферы, преимущественно в тропических лесах Амазонки (для тех, кто интересуется этим проектом, я опубликую отдельные статьи по этой теме в ближайшем будущем).
Я начал свой путь к PhD в Гарвардском университете осенью 2017 года, получив степень бакалавра и магистра в области машиностроения в Имперском колледже Лондона, а последний год обучения я закончил за границей в Национальном университете Сингапура. Во время учебы в бакалавриате я был мало знаком с Data Science и статистикой в целом, но при этом я много знал о программировании на Matlab, C и Visual Basic, а также имел сильную математическую базу.
До того, как я начал учиться в Гарварде, я никогда не программировал на Python, и даже не слышал об R. Я никогда не занимался параллельными вычислениями, не создавал кластеров, а машинное обучение и искусственный интеллект были вещами, о которых я обычно слышал только из антиутопических романов и фильмов.
Участие в программе Гарварда с акцентом на информатике и машинном обучении с таким скромным бекграундом было похоже на восхождение по отвесной скале (изнурительно и шатко). Впрочем, это Гарвард, так что вряд ли можно ожидать чего-то меньшего. Гарвардская программа PhD требует от прохождения 10 курсов, из которых обычно 8 — магистерского уровня. Их можно проходить в своем темпе, но вы должны закончить их до выпуска, что в среднем занимает 5 лет. Студентам рекомендуется заканчивать все курсы в течение первых двух лет, после чего они могут получить свою (формально бесплатно) магистерскую степень. В конце весеннего семестра 2019 года я выполню эти требования и получу диплом, после чего сосредоточусь исключительно на исследованиях.
Осенью 2018 года в Гарварде была создана первая в истории группа слушателей магистерской программы по Data Science. Это двухгодичная программа, состоящая из основных курсов по Data Science, этики, а также прикладной математики, Computer Science и факультативов по статистике/экономике. Приехав за год до всех этих студентов, я буду одним из первых, кто выполнил основные предварительные требования для этой программы, что дает мне уникальный опыт в плане эффективности получения степени в области Data Science.
За последние 18 месяцев я прошел целый ряд курсов. Одним из первых был CS205: Параллельные вычисления, где я впервые научился программировать под Linux и создал вычислительные кластеры, способные обеспечивать линейное ускорение матричных вычислений, и кульминацией этого курса стал финальный проект, включавший параллельные вычисления на Python с Dask на кластере Kubernetes.
Также я взял AM207: Продвинутые научные вычисления, который предлагает Гарвардская Extension School (а это значит, что этот курс может пройти любой желающий). Этот курс был посвящен байесовской статистике и ее внедрению в машинное обучение, и он включал в себя бесчисленные часы симуляций на основе методов Монте-Карло с цепями Маркова (MCMC), работу с теоремой Байеса и даже просмотр короткого видео о Супермене, который заставил время повернуться вспять, (чтобы продемонстрировать концепцию реверсивности времени в машинном обучении)
Также одним из основных курсов является AC209a, в котором основное внимание уделяется основам машинного обучения и Data Science. Я бы сказал, что этот курс включает в себя то, о чем большинство людей думают, когда кто-то произносит слова «Data Science» или «машинное обучение». Речь идёт о том, чтобы научиться проводить исследовательский анализ данных и запускать регрессоры и классификаторы с использованием sklearn. Большая часть занятий сосредоточена на понимании этих методов и на том, как лучше всего оптимизировать их для заданного набора данных (для этого нужно немного больше, чем просто использовать model.fit (X_train, y_train)…). Еще один курс — AC209b: Дополнительные разделы Data Science, который является расширением первого класса. По сути, это курс по Data Science на стероидах, в котором первые несколько лекций начинаются с обобщенных аддитивных моделей и создания красивых сплайнов для описания наборов данных. Тем не менее, все быстро перерастает в параллельный запуск 2500 моделей, использующих Dask на кластере Kubernetes, в попытке провести гиперпараметрическую оптимизацию на 100-слойной искусственной нейронной сети. При этом, на самом деле, это было даже не самое сложное из того, что мы делали — все это происходило всего лишь на третьей недели лекций, если говорить о курсе в целом.
Также я прошел и другие курсы, включая CS181: Машинное обучение, который охватывает математические основы регрессии, классификации, обучения с подкреплением и другие области с использованием как частотных, так и байесовских методов; AM205: Научные методы решения дифференциальных уравнений, а также AM225: Усовершенствованные методы решения дифференциальных уравнений в частных производных. Есть множество других курсов, которые я также мог бы пройти в течение оставшегося времени в Гарварде, чтобы углубить свои знания, такие как CS207: Разработка систем для вычислительных наук, AM231: Теория принятия решений, или AM221: Продвинутая оптимизация. Я также должен уточнить, что каждый из этих курсов имел финальный проект, который я смог добавить в свое портфолио.
Теперь перейдем к теме статьи — после всего этого времени, которое я потратил на обучение тому, как быть хорошим специалистом в Data Science, стоило ли оно того? Или я мог сделать все это сам? Точнее, стоит ли кому-то, кто хочет заниматься этим в качестве карьеры, инвестировать 1–2 года и более 100 000 долларов в получение степени в области Data Science?
Я не думаю, что всему, чему я научился за эти 18 месяцев курсов по Data Science, я мог бы научиться, читая книги, просматривая онлайн-видео и изучая документацию различных пакетов программного обеспечения. Тем не менее, я не сомневаюсь, что получение степени в Data Science может ускорить чью-либо карьеру, а также может дать ценный опыт работы с реальными проектами, которые можно было бы обсудить в ходе интервью и использовать в портфолио. Лично мне потребовались бы годы, чтобы понять, как оптимизировать 100-слойную нейронную сеть, работающую на параллельном кластере в Google Cloud, если бы я просто сидел дома и смотрел видео на Youtube — я даже представить себе не мог, как это сделать.
Любопытство к Data Science — это замечательно, и я хотел бы, чтобы больше людей интересовались этой темой. С момента информационного взрыва кажется, что в ближайшее десятилетие данные станут новой мировой религией, и поэтому неизбежно, что миру понадобится гораздо больше специалистов в Data Science. Тем не менее, любопытство может завести вас очень далеко, и наличие клочка бумаги, который показывает, что вы потратили время, инвестировали в приобретение навыков и хороших привычек и стали по-настоящему опытным ученым, занимающимся данными, выделит вас среди остальных. Data Science существует не только в виде соревнований от Kaggle, как некоторые, кажется, думают.
Мой совет для тех, кто хочет заниматься Data Science, заключается в том, чтобы получить хорошую основу базу в статистике и математике, также я советую приобрести некоторый опыт в программировании на таких языках, как Python и R, а также освоить разработку под Linux. Большинство студентов на занятиях по информатике, которых я видел, похоже, борются с такими аспектами, связанными с информатикой, как работа с контейнерами Docker и создание и управление распределенными кластерами, работающими на некоторой облачной инфраструктуре. Для того, чтобы стать опытным специалистом в области Data Science необходимо овладеть многими сложными навыками, и я уж точно я не могу назвать себя экспертом. Однако, накопив некоторый опыт, я чувствую себя достаточно уверенным в том, что смогу продолжать развивать свои собственные навыки в области Data Science и машинного обучения, а также применять их в проектах и исследованиях, связанных с промышленностью, не опасаясь заниматься «плохой наукой».
Если вы хотите узнать что из себя представляет курс по Data Science, я рекомендую взглянуть на онлайн-курсы, предлагаемые университетами, за прохождение которых можно часто получить зачетные единицы, необходимые для получения степени. Сейчас в Гарварде есть студент, который прошел 3 курса по информатике в Extension School, и теперь он имеет степень в области вычислительной техники и инженерии и является одним из ассистентов преподавателя в продвинутом курсе по Data Science. Все возможно!
Онлайн-курсы по Data Science с гос.дипломом МИСиС
НИТУ «МИСиС» и SkillFactory (онлайн-школа по Data Science), заключили соглашение о создании совместной онлайн-магистратуры «Наука о данных», где будут стажировки в реальных проектах, чатики с менторами, индивидуальный план обучения. Занятия будут вести профессора НИТУ «МИСиС» и практикующие специалисты из Mail.ru Group, Яндекса, банков Тинькофф и ВТБ, компаний Lamoda, BIOCAD, АльфаСтрахование и др.
Это первый в России случай партнерства частной образовательной компании с государственным вузом по модели OPM (Online Program Management). Индустриальным партнером программы будет Mail.ru Group. Программу также поддерживают NVidia, Ростелеком и Университет НТИ »20.35».
Поступить в магистратуру смогут выпускники бакалавриата любого направления по результатам онлайн-экзамена. Подать заявку можно прямо сейчас и до 10 августа.
