Le 5 principali risorse per la scienza dei dati e l’apprendimento automatico

I dati sono il nuovo olio. E l’apprendimento automatico è il fuoco. Chiunque controlli questi due controllerà il mondo.


No, quanto sopra non è una frase pomposa raccolta da un romanzo distopico.

È la realtà.

Il nuovo ordine mondiale è incentrato sulla raccolta di grandi quantità di dati rilevanti e sulla loro elaborazione in approfondimenti attuabili, cosa che la razza umana non è stata in grado di fare nella storia. È il tipo di tecnologia che consente a un Paese di farlo vai avanti degli altri, e infine, governano il mondo. Di conseguenza, viene preso molto, molto seriamente dalle nazioni progressiste del mondo.

Una scelta di carriera redditizia

A parte l’intrigo internazionale, la scienza dei dati e l’apprendimento automatico è un nuovo campo caldo con un’opportunità incredibile. La domanda è fuori dagli schemi (per dirla in parole povere) e non ci sono abbastanza data scientist in giro. Neanche quelli mediocri.

È come se avessimo scoperto improvvisamente molti nuovi pianeti abitabili e non ci siano abbastanza persone per trasferirli. Potrei continuare all’infinito e sembrare un disco rotto, ma penso che questa infografica faccia il lavoro molto meglio:

Fonte: insidebigdata.com

Quindi vediamo che gli stipendi partono da $ 50.000 + e, per i manager, possono sparare ben oltre $ 250.000.

E non solo, entro il 2020 la persona media su questo pianeta genererà 1,7 MB di dati al secondo. Si tratta di oltre 3.500 TB di dati per tutta la vita – più dati di quelli che sappiamo come gestire al momento, figuriamoci usare per l’analisi. Dire che il futuro è luminoso sarebbe un disservizio per questo magnifico nuovo pascolo.

La scienza dei dati e l’apprendimento automatico sono difficili?

Buona domanda!

Dalla mia esperienza, la risposta è sia “sì” che “no”.

L’intelligenza artificiale (e, per estensione, l’apprendimento automatico), è la cosa più difficile da fare se sei propenso a dedicarti alla ricerca e a spingerti oltre. Per tale lavoro, anche un dottorato di ricerca. ciascuno in informatica e matematica non è abbastanza. Ma poi, la persona media non ha né l’ambizione né il tempo per un simile perseguimento.

Dall’altro lato c’è quello che definirei Applied Data Science e Machine Learning.

Cioè, prendi strumenti, tecniche e algoritmi esistenti e li applichi per risolvere alcuni problemi del mondo reale. Questa parte richiede dedizione, percezione e pensiero creativo (e conoscenza di alcuni semplici concetti matematici, che vengono rapidamente appresi), ma per quanto riguarda la vera conoscenza “tecnica”, è molto più indulgente di ciò che il lavoro di un ingegnere del software chiama.

In altre parole, non è un gioco da ragazzi, ma passa per il rapporto ricompensa per sforzo, è uno dei migliori investimenti là fuori.

Ora che hai rafforzato la tua determinazione a diventare uno scienziato di dati e un ingegnere di machine learning, iniziamo a esplorare le migliori opzioni là fuori.

Corso di apprendimento automatico (Google)

Non molte persone sono a conoscenza, ma Google ha un vasto, molto pratico e corso gratuito di Machine Learning. Secondo l’azienda, fa parte del loro impegno nel far progredire le tecnologie AI / ML e mantenere le conoscenze aperte.

La cosa migliore di questo corso è che non ci sono prerequisiti, ma preparati a passare del tempo extra esplorando i concetti statistici da solo.

Voglio dire, non è necessario, ma se hai zero sfondi nelle statistiche avanzate, le spiegazioni in questo corso potrebbero non essere sufficienti. Un altro problema è che questo corso introduce l’apprendimento automatico tramite tensorflow, che è un’implementazione ML sviluppata da Google. Quindi, in un certo senso, Google mira a promuovere le sue API per l’apprendimento automatico, ma considerando il valore offerto da questo corso, non vedo come dovrebbe essere un ostacolo.

Semmai, TensorFlow è uno dei modi più semplici per entrare in ML e gode di una rabbiosa popolarità (per un confronto dei framework AI, vedi questo).

CS109 Data Science (Università di Harvard)

Il nome Harvard ispira soggezione, e così fa questo corso.

Per prima cosa: non è un corso di preparazione rapida in cui ti avvicini in punta di piedi a Machine Learning scrivendo uno snippet qui o uno script qui. Questo corso è un severo battesimo di fuoco che richiede un duro lavoro e un significativo investimento di tempo.

Il corso viene fornito con video gratuiti, codice (ospitato su GitHub) e soluzioni per esercitazioni di laboratorio, quindi praticamente non sei trattenuto da nulla se vuoi prenderlo.

Pubblico ideale?

Tu … non sto scherzando.

Direi professionisti che lavorano con un’educazione matematica decente, anche se potrebbero non essere più in matematica (le abitudini di inferenza e prova sono la cosa più necessaria). Ma ancora una volta, ti preghiamo di essere avvisato: potresti pensare di essere bravo, ma questo corso ti sembrerà di avere le unghie indurite per colazione – i problemi di pratica sono abbastanza impegnativi da farti piangere, ma poi, potrebbe essere esattamente quello che stai cercando!

Apprendimento automatico (Andrew Ng)

Entra in un bar pieno di data scientist e chiedi chi è Andrew Ng e otterrai un pestaggio della tua vita.

Nei circoli della scienza dei dati e dell’apprendimento automatico, Andrew Ng ha raggiunto uno status divino, grazie al suo eccezionale corso su Coursera – Apprendimento automatico.

E se dubiti delle credenziali di Andrew Ng, lascerò che questo parli da solo:

È un corso a pagamento, in quanto fa parte del piano tariffario di Coursera, ma l’impegno e la determinazione finanziaria non sono gli unici prerequisiti. Questo è un lungo corso mentre Andrew si tuffa in profondità nella matematica dietro tutto ciò che riguarda ML e analizza algoritmi popolari. Ma per fortuna, è un corso completo e verrai guidato passo dopo passo nelle profondità più buie e riportato indietro.

Altamente raccomandato, principalmente perché ostentare il certificato di completamento di questo corso è diventato una cosa oggi!

Data Science applicata con Python

Le specializzazioni su Coursera consistono in una serie di corsi che mirano a portarti da zero a competente in un concetto particolare. Se stai cercando un corso completo, serio ma amichevole su Data Science e Machine Learning con Python, non posso raccomandarlo specializzazione abbastanza.

Alla fine del corso, guadagni un certificato.

Apprendimento profondo pratico per programmatori

Questo corso è una benedizione ed è la mia raccomandazione preferita in questo elenco se sei un programmatore.

Lo ripeto: se sei un programmatore.

Questo perché questo corso non passa il tempo a insegnarti le basi della programmazione. La descrizione del corso lo dice in termini molto chiari (l’enfasi è originale):

Partiamo dal presupposto che tutti hanno seguito questo corso almeno un anno di esperienza nella programmazione. Il corso utilizza python come linguaggio di insegnamento, quindi se non conosci già python, supponiamo che trascorrerai il tempo ad imparare – per un programmatore esperto dovresti scoprire che python è una lingua abbastanza facile da imparare.

Quindi se conosci già Python (in caso contrario impara qui), o può sentirsi a proprio agio rapidamente, questo è il corso perfetto per i pragmatici che vogliono costruire sistemi reali e utilizzabili senza preoccuparsi troppo delle basi teoriche degli algoritmi.

Potrei anche dire che è per gli armeggi impazienti (come me!) Che odiano la cerimonia e la monotonia.

E oh, ho già detto che è gratuito al 100% e ha una grande comunità?!

Conclusione

Uff!

Questa era una lista difficile da compilare. Non perché non ci fossero abbastanza buone fonti, ma perché ce n’erano troppe!

L’apprendimento automatico è un dominio che è letteralmente esploso e sta risolvendo problemi difficili in modo davvero elegante, e così ci sono centinaia di corsi online, gratis e pagati, molti di loro sono davvero buoni. Ma questa può anche essere fonte di confusione, motivo per cui ho cercato di ridurla a cinque per diversi tipi di studenti in base al loro livello di esperienza.

Spero che abbia aiutato!

Jeffrey Wilson Administrator
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