Хотите стать инженером по машинному обучению? Вот полное пошаговое руководство с ресурсами для изучения машинного обучения.

Привет, ребята, если вы хотите изучить машинное обучение в 2023 году и задаетесь вопросом, сколько времени потребуется, чтобы изучить машинное обучение и стать инженером по машинному обучению, то вы попали по адресу.

Ранее я делился лучшими бесплатными курсами по машинному обучению и книгами, а в этой статье я расскажу, сколько времени нужно на изучение машинного обучения и как можно быстро изучить основные концепции машинного обучения и стать инженером по машинному обучению в 2023 году. но перед этим давайте посмотрим, что такое машинное обучение? Машинное обучение — это наука, позволяющая машине предсказывать результат чего-либо на основе предыдущих данных.

Эта наука использует язык Python для создания модели машинного обучения, которая может совершенствоваться путем обучения. Чтобы стать инженером по машинному обучению, необходимо пройти долгий путь, и в этой статье будут описаны навыки, которые вам необходимо знать, и сколько времени это займет.

1. Сколько времени нужно, чтобы изучить машинное обучение?

Посмотрим правде в глаза: вы не можете ничего освоить в этом мире, но, чтобы стать новичком в машинном обучении, вам может потребоваться до шести месяцев, если вы уделяете обучению много часов в день, например, пять-шесть часов на изучение этого навыка, если вы уже иметь хотя бы некоторый опыт в области математических знаний, а также иметь некоторые аналитические навыки, если нет, то вам может потребоваться больше времени, чем шесть месяцев.

2. Можете ли вы изучить машинное обучение самостоятельно?

Быстрый ответ: да. Вы можете изучить машинное обучение самостоятельно дома, посещать онлайн-курсы, даже не заканчивая колледж, и тратить столько времени и денег.

Многие компании в наши дни, особенно в США, полагаются на ваши навыки больше, чем на ученую степень, поэтому, если вы сможете изучить машинное обучение и продемонстрировать свои проекты сотрудникам, вы, вероятно, получите работу.

3. Сколько времени потребуется на освоение каждого навыка?

Машинное обучение — это огромная индустрия, и ее освоение требует много времени и набора навыков, которые необходимо иметь при себе, чтобы получить зарплату новичка в технологической компании. Давайте рассмотрим некоторые основные навыки, которые вам необходимо понять, чтобы стать инженером по машинному обучению:

3.1. Язык Python: машинное обучение во многом зависит от этого языка, поэтому вам может потребоваться изучить Python, прежде чем переходить к алгоритмам машинного обучения и любым другим навыкам. Пройти онлайн-курс Python — отличный способ выучить этот язык.

Я порекомендую специализацию Python For Everything, прохождение которой займет около трех месяцев. У вас будет средний уровень разработчика Python.

3.2. Математика: изучение математики очень поможет вам на пути к карьере подходящего инженера по обучению. Было бы лучше изучить эту основу, прежде чем переходить к алгоритмам и разработке моделей машинного обучения. Вы можете пройти курс Математика для машинного обучения, прохождение которого займет около двух месяцев.

3.3. Статистика: невозможно быть инженером по машинному обучению и получить настоящую работу, не разобравшись хотя бы в основах этой науки. Вы можете считать статистику ядром и неотъемлемой частью системы машинного обучения/ИИ. Вы можете пройти этот курс Введение в статистику, чтобы изучить ее основы без каких-либо знаний, и его изучение займет от нескольких дней до недели.

3.4. R Language – еще один хороший язык для анализа данных, визуализации и Python. Вы можете выбрать один из этих двух языков, но знание обоих — огромное преимущество, позволяющее продемонстрировать свои способности сотруднику. Я порекомендую этот курс Программирование на R для изучения основ, который займет от нескольких дней до недели, если у вас есть некоторый опыт программирования.

3.6. Машинное обучение: вы можете пройти этот курс, если вы свободно владеете языком Python и знаете области математики и статистики. Этот курс под названием Машинное обучение поможет вам изучить алгоритмы машинного обучения с использованием Python. Его прохождение может занять месяц.

4. Рекомендации по курсам

Доступно множество курсов машинного обучения, которые научат вас этой области с использованием Python, и может быть сложно выбрать правильный курс, но позвольте мне помочь вам и предложить несколько курсов:

4.1. Машинное обучение IBM

В этом курсе вы можете изучить машинное обучение у эксперта IBM, но для этого вам потребуется знание языка программирования Python. Вы изучите анализ данных, контролируемое машинное обучение, неконтролируемое машинное обучение, глубокое обучение и многое другое.

4.2. Машинное обучение от А до Я

Это исключительный курс, который научит вас сначала предварительно обрабатывать данные с использованием двух языков Python/R, а затем вы глубоко погрузитесь в машинное обучение с использованием языка Python. Вы изучите такие вещи, как регрессия, классификация, кластеризация, обучение с подкреплением, НЛП и многое другое.

4.3. Стостраничная книга по машинному обучению

Эта книга поможет вам получить базовые алгоритмы машинного обучения для новичков и экспертов, которые хотят расширить свои знания в этой области с помощью языка Python.

Заключение

Вот и все, сколько времени потребуется, чтобы изучить машинное обучение и стать инженером по машинному обучению в 2023 году. Машинное обучение предполагает множество навыков, не только математических знаний и навыков аналитики, но и навыков программирования с использованием Python/R. языки, понимание структур данных, моделирование данных и многое другое, но это зависит от предложения о работе и от того, какие навыки они требуют от вас, поскольку никто не может выучить и освоить все, и не все компании используют один и тот же язык для машинного обучения.

Другие статьи, которые программистам и специалистам по обработке данных могут понравиться

Большое спасибо за то, что прочитали эту статью. Если вам понравилось это руководство, статья и ресурсы по машинному обучению, поделитесь ими со своими друзьями и коллегами. Если у вас есть какие-либо вопросы или отзывы, пожалуйста, оставьте сообщение.