Область науки о данных и машинного обучения трансформирует отрасли по всему миру, поэтому сейчас самое время начать учиться. Однако при изобилии доступных ресурсов и технологий может быть сложно понять, с чего начать. Вот почему я разработал дорожную карту самообучения, разделенную на достижимые сегменты для каждого месяца. Придерживаясь этой дорожной карты, вы сможете стать квалифицированным специалистом по данным или инженером по машинному обучению.

Это то, что вы можете предвидеть:

  1. Создайте прочную основу в программировании, статистике и линейной алгебре.
  2. Исследуйте и анализируйте данные с помощью таких инструментов, как Python и SQL.
  3. Получите знания об контролируемых и неконтролируемых алгоритмах машинного обучения.
  4. Изучайте глубокое обучение и нейронные сети.
  5. Применяйте методы машинного обучения к реальным проблемам.
  6. Сосредоточьтесь на конкретной области знаний или продолжайте обучение с помощью дополнительных курсов и ресурсов.
  7. Следите за последними разработками и передовым опытом, подписывайтесь на известных блоггеров, участвуйте в онлайн-сообществах и продолжайте обучение.

МЕСЯЦ 1: Основы

Чтобы иметь возможность создавать модели и анализировать данные, важно иметь четкое представление об основах. Вот некоторые ключевые области, на которых следует сосредоточиться в течение первого месяца:

  1. Программирование: необходимо чувствовать себя комфортно хотя бы с одним языком программирования, чтобы преуспеть в науке о данных или машинном обучении. Python является широко используемым языком в этих областях, поэтому он может быть хорошим местом для начала. Тем, кто плохо знаком с программированием, рекомендуются такие ресурсы, как Codeacademy или документация по Python.
  2. Примечание для читателя: стоит отметить, что Python — лишь один из многих языков программирования, которые используются в науке о данных и машинном обучении. Другие популярные альтернативы включают R и Julia.
  3. Статистика. Хорошее понимание статистики имеет решающее значение для науки о данных и машинного обучения. Некоторые ключевые области, на которых следует сосредоточиться, — это вероятность, распределения, проверка гипотез и регрессия. Отправной точкой являются такие онлайн-курсы, как «Введение в статистику» Академии Хана или «Статистика со специализацией R» от Coursera.
  4. Линейная алгебра. Еще одним важным предметом для науки о данных и машинного обучения является линейная алгебра. Понимание таких понятий, как векторы, матрицы и собственные значения, необходимо для успеха в этих областях. Учебник «Линейная алгебра и ее приложения» Гилберта Стрэнга — отличный ресурс для изучения линейной алгебры.

МЕСЯЦ 2: Исследование и визуализация данных

Получив прочную основу в программировании, статистике и линейной алгебре, пришло время работать с реальными данными. В течение этого месяца основное внимание следует уделить изучению того, как исследовать и визуализировать данные. Вот несколько ключевых моментов, о которых следует помнить:

  1. Манипуляции с данными. Чтобы манипулировать данными и очищать их, вам необходимо владеть такими инструментами, как Pandas и SQL. Для начала подумайте о том, чтобы пройти онлайн-курс, например «Введение в манипулирование данными с помощью Pandas» от DataCamp.

2. Визуализация данных. Очень важно уметь визуализировать данные, чтобы стать успешным специалистом по данным или инженером по машинному обучению. Чтобы создавать информативные и привлекательные графики, вы можете изучить такие инструменты, как Matplotlib и Seaborn. Введение DataCamp в визуализацию данных с помощью Matplotlib — отличное место для начала.

МЕСЯЦ 3: Основы машинного обучения

После приобретения навыков программирования, статистики и исследования данных пришло время отправиться в путь машинного обучения.

В течение этого месяца сосредоточьтесь на понимании основ машинного обучения, которые включают:

  1. Контролируемое обучение: эта категория машинного обучения включает использование помеченных данных для прогнозирования определенного результата. Вы получите знания о различных видах алгоритмов обучения с учителем, таких как деревья решений и машины опорных векторов, а также об их применении в реальных жизненных ситуациях. Курс машинного обучения от Coursera с Эндрю Нг — отличная платформа для изучения контролируемого обучения.
  2. Неконтролируемое обучение: эта категория машинного обучения включает анализ неразмеченных данных для обнаружения закономерностей и корреляций. Вы узнаете о таких методах, как кластеризация и уменьшение размерности, и о том, как их применять для решения практических задач. Неконтролируемое обучение на Python от DataCamp — отличный ресурс для получения знаний о неконтролируемом обучении.

МЕСЯЦ 4: Глубокое обучение

  1. Глубокое обучение, тип машинного обучения, приобрело огромную популярность в последние годы. Он включает в себя обучение искусственных нейронных сетей на обширных наборах данных для выполнения сложных задач, таких как распознавание изображений и речи.
  2. В этом месяце основное внимание следует уделить изучению глубокого обучения и его практического применения. Важные вещи, которые следует учитывать, заключаются в следующем:
  • Нейронные сети: понимание состава и функциональности искусственных нейронных сетей, их создание и обучение с использованием таких инструментов, как Tensorflow. Для изучения нейронных сетей ценным ресурсом является учебник «Глубокое обучение» Яна Гудфеллоу, Йошуа Бенджио и Аарона Курвилля.
  • Сверточные нейронные сети. Эти нейронные сети специально разработаны для задач распознавания изображений. Изучение их структуры, функциональности, а также их создание и обучение с использованием таких инструментов, как TensorFlow, очень важно. Практическое глубокое обучение Fast.ai для программистов — отличный ресурс для изучения сверточных нейронных сетей.

МЕСЯЦ 5: Прикладное машинное обучение

Получив четкое представление о машинном обучении и глубоком обучении, пришло время проверить свои навыки, решая реальные проблемы.

В течение этого месяца сосредоточьтесь на поиске способов решения типичных проблем машинного обучения, таких как классификация, регрессия и кластеризация. Кроме того, начните работать над своими проектами, используя подлинные наборы данных и применяя изученные методы.

Примечание для читателя. Практика с реальными наборами данных и работа над проектами — неотъемлемая часть процесса обучения. Не бойтесь экспериментировать и делать ошибки, ведь все это часть пути.

Kaggle, платформа, которая предлагает доступ к конкурсам по машинному обучению и участие в них, а также курс DataCamp по прикладному машинному обучению — вот некоторые из ресурсов, которые могут помочь вам узнать о прикладном машинном обучении.

МЕСЯЦ 6 и далее: Специализированные темы и непрерывное образование

Отличная работа! На этом этапе вы должны хорошо разбираться в науке о данных и машинном обучении и быть на пути к тому, чтобы стать опытным экспертом.

Однако процесс обучения продолжается. Всегда есть новые технологии и методы, которые нужно открывать, и очень важно быть в курсе последних событий в этой области.

Вы можете специализироваться в определенной области, такой как обработка естественного языка или компьютерное зрение, или продолжить свое образование с помощью более продвинутых курсов и ресурсов. Магистерская программа по науке о данных в Университете Джона Хопкинса и специализация Advanced Machine Learning, предлагаемая на Coursera, — отличные варианты для продолжения образования.

Кроме того, разумным решением является присоединение к онлайн-сообществам, таким как форумы и группы в социальных сетях, где вы можете общаться с другими учеными по данным и инженерами по машинному обучению. Это даст вам доступ к ценным ресурсам и идеям, а также позволит вам быть в курсе последних тенденций и передового опыта в этой области.

Заключение

Чтобы стать специалистом в области науки о данных и машинного обучения посредством самообучения, вам необходимо сначала заложить прочную основу в программировании, статистике и линейной алгебре. Затем вы сможете постепенно улучшать свои навыки в области исследования данных, машинного обучения, глубокого обучения и прикладного машинного обучения. При самоотверженности и настойчивости вы сможете преуспеть в этих динамичных и быстро развивающихся областях. Желаем удачи в обучении!

Если вы готовы отправиться в это захватывающее путешествие, начните свой путь к тому, чтобы стать опытным специалистом в области науки о данных и машинного обучения, следуя моему блогу на Medium.