Машинное обучение и наука о данных являются двумя наиболее популярными подобластями технологии искусственного интеллекта. Во всем мире работодатели ищут людей с надежными знаниями и навыками в обеих этих областях. Более того, большинство бизнес-операций так или иначе зависят от этих интеллектуальных технологий. Например, бизнесу необходимо извлекать ценные данные, относящиеся к его бизнес-операциям, чтобы принимать более эффективные рабочие решения.

Таким образом, планирование карьеры в области науки о данных и машинного обучения может помочь вам получить перспективную профессию. Однако сначала вам необходимо получить лучший сертификат по науке о данных или сертификат по машинному обучению. Кроме того, благодаря распространению Интернета и платформ электронного обучения поиск надежных курсов стал намного более доступным для любого обычного пользователя Интернета. Но помимо сертификатов вам также необходимо спланировать надлежащую дорожную карту, чтобы ускорить вашу успешную карьеру в любой из этих областей.

Итак, давайте узнаем, как вы можете построить дорожную карту для машинного обучения и науки о данных.

Выберите язык программирования

Самый первый шаг к построению вашей дорожной карты в области науки о данных и машинного обучения — это выбор правильного языка программирования. Хотя существует ряд языков программирования, которые эксперты считают важными в техническом секторе, наиболее применимые языки включают R и Python. На самом деле вы обнаружите, что большинство ваших курсов по машинному обучению и онлайн-обучению по науке о данных преподаются только на языках R и Python.

Кроме того, Python — очень простой язык для изучения. Кроме того, он широко используется в различных отраслях, особенно для разработки моделей и приложений машинного обучения. На самом деле у машинного обучения есть собственная библиотека, написанная на Python, Sklearn.

Более того, Python упрощает пользователям переключение домена. Кроме того, вы можете использовать несколько известных фреймворков, включая Flask и Django, для серверной разработки.

Итак, ваша первая цель, которую нужно решить в этой дорожной карте, ясна. Однако, чтобы ускорить свое обучение, выберите онлайн-обучение по науке о данных или сертификационную программу по машинному обучению, которая направлена ​​на обучение этим двум языкам новичков наряду с курсовой работой.

Освойте линейную алгебру на уровне средней школы

Если вы хотите освоить науку о данных и технологию машинного обучения, вам необходимы знания в области линейной алгебры. Фактически, изучение линейной алгебры поможет вам максимально гибко синхронизировать ваши модели и приложения. Кроме того, это облегчит понимание того, как работают модели машинного обучения.

Здесь важно отметить одну важную вещь: вы должны параллельно изучать язык программирования и линейную алгебру. На самом деле, это популярная техника, известная как «техника параллельного завоевания» для ускорения обучения. Хотя вы можете получить многочисленные заметки по алгебре в виде PDF-файлов и других файлов в Интернете, попробуйте воспользоваться любым из лучших доступных онлайн-учебников, чтобы быстро понять концепцию. Кроме того, наличие четкой концепции сделает ваш путь к прохождению сертификата по науке о данных намного более плавным. Однако вы также можете использовать заметки в формате PDF для повторения своих знаний.

Получите знания о статистике и вероятности

Статистика и вероятность являются основой как науки о данных, так и машинного обучения. Следовательно, это указывает на то, что вы должны включить упражнения и главы, посвященные статистике и вероятности, в свою дорожную карту, чтобы освоить технологию DSML.

Получите глубокое понимание алгоритмов DSML

Если вы хотите освоить науку о данных и машинное обучение, решающее значение приобретает четкое понимание их алгоритмов. Здесь оба этих достижения используют специальные вычислительные методы для наблюдения и изучения закономерностей и информации из доступных данных без необходимости полагаться на предопределенную функцию в качестве модели. Более того, эти алгоритмы, как правило, работают лучше с большим количеством выборок, которые они получают.

Вот несколько вычислительных методов, которые часто используются при разработке алгоритмов DSML:

  • Обучение с подкреплением
  • Кластеризация
  • Градиентный спуск
  • Неконтролируемое и контролируемое обучение
  • Базовая линейная регрессия

Для изучения этих методов вы можете воспользоваться книгами по DS и ML, доступными в Интернете, или онлайн-платными/бесплатными учебными пособиями. В дополнение к этому вы можете ознакомиться с доступными программами онлайн-обучения по науке о данных школьного уровня, которые включают темы, упомянутые выше, в курсовую работу. В связи с растущим использованием науки о данных и технологий машинного обучения в различных отраслях, поиск всех уровней сертификата машинного обучения или сертификата науки о данных стал очень важным. чаще.

Изучите все основные библиотеки Python

Обычно специалисты предлагают ориентироваться на Python-библиотеки Numpy и Pandas. Изучение библиотек Python поможет вам отлаживать коды sklearn или Python. Следовательно, эти библиотеки станут важным фактором, помогающим бесперебойно работать вашим программам DSML.

Узнайте, как развертывать приложения DSML

Для успешного развертывания ваших приложений и моделей DSML вам потребуются обширные знания и навыки работы с фреймворками, включая Flask и Django. Таким образом, вы сможете обеспечить мощный бэкенд для своих моделей машинного обучения. Кроме того, вы можете использовать Kubernetes и Docker для более быстрой доставки и выполнения моделей DSML.

Выполнив все эти шаги в дорожной карте, вы сможете создавать собственные веб-приложения для наук о данных и машинного обучения. Кроме того, убедитесь, что вы постоянно проверяете наличие лучшего сертификата по науке о данных и регистрируетесь в программе, как только найдете место для приема. После того, как вы закончите обучение машинному обучению и онлайн-тренинг по науке о данных, вы сможете запросить подтвержденный сертификат для этих доменов. Кроме того, вы можете использовать свой сертификат, чтобы оставаться впереди конкурентов при подаче заявок на вакансии к желаемым работодателям.

Заключение

Преобладание технологий машинного обучения и науки о данных в технологическом секторе развивается с появлением каждого нового достижения. Сегодня большинство программного обеспечения и инструментов, связанных с бизнесом, используют алгоритмы DSML как вместе, так и по отдельности для выполнения своих повседневных рабочих операций. Следовательно, наличие опыта и сертификатов в этих областях принесет вам светлое будущее. Чтобы получить больше подобных материалов, посетите GLOBAL TECH COUNCIL.

Первоначально опубликовано на https://www.globaltechcouncil.org 24 января 2022 г.