Онлайн-микромастеры, которые помогут вашей карьере в области науки о данных

«Образованию нет конца. Дело не в том, что вы читаете книгу, сдаете экзамен и заканчиваете образование. Вся жизнь, с момента вашего рождения до момента вашей смерти, - это процесс обучения ». - Джидду Кришнамурти

Актуальность цитаты для практикующих ОД многократно возрастает. В связи с огромным всплеском данных на рынке постоянно растет потребность в кандидатах, которые могут интерпретировать и предлагать решения для принятия решений, добывая огромные данные.

Такие динамические требования вызывают необходимость постоянно быть в курсе новых достижений в области науки о данных (DS). Хотя для одних это унылая задача, для других - чистая радость.

Если вы относитесь к последней категории и всегда ищете возможность изучить новую концепцию или пересмотреть концепции в качестве простого обновления и подтверждения вашего текущего понимания, то этот пост для вас.

С приходом демократизации образования обучение никогда не было таким простым. Онлайн-обучение является новой нормой, поскольку вся система образования претерпевает смену парадигмы в условиях пандемии.

К счастью (или нет), существует множество MooC по Data Science, чтобы подготовить участников к тому, чтобы начать карьеру DS или продвинуться по служебной лестнице.

Недавно я закончил 3 курса Программы Micromasters по статистике и науке о данных от MIT (edX) и хотел бы поделиться своим богатым опытом. Как правило, когда мы смотрим на критерии выбора конкретного курса, мы проверяем широту и глубину тем, охватываемых курсом, какова окупаемость вложений времени и денег, насколько это полезно с точки зрения развития интуиции. Эта программа в большей степени соответствует всем этим требованиям.

Учебная программа MIT Micromasters тщательно разработана для создания прочных основ науки о данных, машинного обучения и статистики.

Программа Micromasters - это серия курсов, разработанных для обеспечения более глубокого концептуального понимания конкретных областей карьеры. Позднее участники могут подать заявку на ускоренную и менее дорогостоящую степень магистра в университете после завершения курса Micromasters.

Завершение MIT Micromasters также дает право стать членом ассоциации выпускников MIT, что дает различные преимущества, такие как:

  • Доступ к онлайн-каталогу коллег-обладателей сертификатов Micromasters и журналам библиотеки
  • Приглашения на некоторые мероприятия Ассоциации выпускников MIT, дающие право на скидки на все публикации в прессе MIT и на курсы MIT, проводимые на edx

Программа рассчитана на исчисление на уровне колледжа и комфорт с математическими рассуждениями и программированием на Python.

Курсы, входящие в программу:

Он состоит из 4 интенсивных онлайн-курсов (и одного заключительного), о которых можно судить по тому факту, что каждый курс рассчитан на 12–14 часов в неделю и длится 13–16 недель.

  • Вероятность: классический курс вероятности, который читается в кампусе Массачусетского технологического института в течение нескольких лет, который охватывает дискретные или непрерывные случайные величины, байесовские методы вывода, случайные процессы (процессы Пуассона и цепи Маркова).
  • Анализ данных в социальных науках: причинно-следственная связь, анализ рандомизированных экспериментов и непараметрическая регрессия
  • Основы статистики: оценка параметров, проверка гипотез, выбор модели с использованием критерия согласия.
  • Машинное обучение с Python: линейные и нелинейные классификаторы, нейронные сети, обучение без учителя, обучение с подкреплением, SGD, рекомендательные задачи, совместная фильтрация, генеративные модели, смеси, алгоритм EM
  • Заключительный экзамен: экзамен с виртуальным контролем для получения сертификата Micromasters.

Заключительное слово:

Это одна из самых изнурительных программ по науке о данных, через которые я прошел, но с не менее высокой отдачей с точки зрения интернализации концепций. Включение таких курсов, как "Вероятность" и "Статистика", делает ее очень всеобъемлющей программой по науке о данных.

Вы сможете кодировать реализации различных моделей машинного обучения, от линейных моделей до глубокого обучения и обучения с подкреплением.

Даже если вы до сих пор изучали основы машинного обучения - статистику и вероятность в своем путешествии по науке о данных, я все равно предлагаю записаться на эту программу. У вас будет что-то новое, чему можно научиться - развитие интуиции, лежащей в основе Алгоритмы машинного обучения или как освежить основы машинного обучения.

Я надеюсь, что этот пост даст вам достаточно мотивации, чтобы проверить учебный план программы и погрузиться в мир обучения !!!

Отказ от ответственности: это не предназначено для маркетинга программы. Единственная причина написать этот пост - рассказать, насколько эффективно он укрепил основы машинного обучения в моей карьере. и что я хочу поделиться этими знаниями со всем сообществом ML / DS.