Как обучиться Machine Learning и стать ML-инженером с нуля

Юлия Пенкина Главный редактор УчисьОнлайн.ру

Здравствуйте! В статье расскажем, как обучиться на ML-инженера. Разберемся, кому подойдет профессия Machine Learning Engineer, как освоить ее с нуля и что должен знать специалист по машинному обучению.

Кому подходит профессия

Стать инженером машинного обучения сложно без знания математики или технического образования. Часто в профессию приходят специалисты из смежных отраслей – аналитики, финансисты и программисты. При желании изучить технологию Machine Learning могут даже гуманитарии, но в этом случае потребуется больше времени и усилий.

Перечислим основные качества, которые нужны ML-специалисту:

  • Интерес к математическим наукам – линейной алгебре, статистике, теории вероятности и матанализу.
  • Развитое аналитическое и логическое мышление, умение видеть закономерности и работать с большим объемом данных.
  • Инициативность, самостоятельность, способность принимать решения и нести ответственность за результат.
  • Целеустремленность, готовность к тому, что выдвинутая гипотеза не подтвердится, и придется начинать работу с начала.
  • Умение аргументировать и отстаивать свою точку зрения.

Где обучиться машинному обучению с нуля

Есть разные варианты, как получить профессию ML-инженера:

  • Поступить в технический университет и учиться несколько лет на дневном отделении.
  • Записаться на онлайн-курс и изучать машинное обучение с нуля в свободное от работы время.
  • Пытаться освоить все темы самостоятельно, например, по учебникам.

Расскажем подробнее, для каких случаев подходит каждый из перечисленных способов.

Подборка курсов Все онлайн-курсы по машинному обучению в 2021 году
Посмотреть подборку

В вузе

Обучение в вузе подойдет тем, кто получает первое высшее образование после 11 класса. В настоящий момент нет отдельной специальности "Machine Learning Engineer", но подойдут факультеты: "Математика в цифровой экономике", "Компьютерные системы и технологии", "Программное обеспечение и интеллектуальные системы" и др.

Среди учебных заведений, которые готовят дипломированных специалистов в области искусственного интеллекта, можно отметить московские МТУСИ, МФТИ, РГГУ.

В институтах и университетах студентам дают глубокие знания по математике, статистике, информатике и программированию.

Но такая форма обучения имеет и свои недостатки:

  1. Много теории. Учебная программа содержит не только профильные, но и второстепенные дисциплины (например, история или философия), которые не пригодятся в работе. По ним также нужно сдавать зачеты и писать курсовые.
  2. Мало практики. Чтобы получить реальные практические навыки, придется изучать современные инструменты ML самостоятельно или искать стажировку.
  3. Высокие требования для поступления. Необходимо иметь либо проходной балл за экзамены по ЕГЭ, либо оплатить 5 лет обучения. На престижных специальностях стоимость доходит до 1 млн за весь период.

На онлайн-курсах

Получить профессию ML-инженера можно дистанционно – в онлайн-школе. Учебная программа для начинающих состоит из нескольких этапов: математическая подготовка, знакомство с библиотеками Python, изучение принципов машинного обучения. На лекциях вам покажут основные направления ML: "с учителем", "без учителя", "с подкреплением".

На нашем сайте собраны лучшие курсы по Machine Learning на русском языке. Вы можете выбрать подходящий вариант по цене или продолжительности, сравнить условия обучающих программ и почитать отзывы учеников.

Записи всех уроков хранятся в личном кабинете, каждое видео можно смотреть неоднократно, поэтому вы не пропустите ни одной важной темы. В чате сможете общаться с куратором и преподавателями, задавая любые вопросы.

На онлайн-курсе у вас будет много практики в разных форматах: домашние задания, подготовка проектов, а также участие в хакатоне или соревнованиях по программированию на платформе Kaggle. По итогу у вас будет сертификат или диплом, а также первые кейсы в портфолио. Многие школы помогают студентам с трудоустройством. С помощью менеджера Центра карьеры вы сможете найти стажировку или работу в крупной компании.

Самостоятельно

Стать специалистом по Machine Learning самостоятельно можно в том случае, если у вас есть опыт в сфере аналитики данных или знание языков программирования. Машинное обучение – это не та отрасль, которую можно изучить только по учебникам и видео с Youtube.

Даже если вы сможете освоить азы без помощи наставника, без образования и практических навыков, полученных на реальных проектах, вас не примут на работу.

Что нужно, чтобы стать специалистом по Machine Learning

Расскажем подробнее, что нужно освоить, чтобы стать ML-инженером:

  1. Подтянуть знания по математике. Школьной программы будет недостаточно, ее необходимо знать на университетском уровне, разбираться в статистике и теории вероятности.
  2. Выучить один из языков программирования, которые используются в аналитике данных. Большинство ML-специалистов работают с Python, но также подойдет R, Java или C++.
  3. Изучить программы для визуализации данных. Можно пользоваться библиотекой Питон Matplotlib или Power BI.
  4. Познакомиться с принципами анализа и моделирования данных, узнать, как создаются модели машинного обучения.
  5. Получить практический опыт, например, построить свою рекомендательную систему или нейросеть.
Оцените статью
Ваша оценка 0 / 5
Мероприятия по теме
Все мероприятия
День открытых дверей: День открытых дверей курса "MLOps"
01декабрьдек
20:00 (моск. время)
Бесплатно
Вебинар: Интенсив "end2end Fraud Detection" День 1
14декабрьдек
15:00 (моск. время)
Бесплатно
Вебинар: Интенсив "end2end Fraud Detection" День 2
15декабрьдек
15:00 (моск. время)
Бесплатно
Юлия Пенкина Главный редактор УчисьОнлайн.ру

А как вы будете обучаться на специалиста по машинному обучению?

Комментарии

Комментариев пока нет. :(

Написать комментарий

Задайте интересующий вопрос или напишите комментарий.
Зачастую ученики и представители школ на них отвечают.

Только зарегистрированные пользователи могут оставлять комментарии. Зарегистрируйтесь или войдите в личный кабинет