11 najlepszych zasobów dotyczących nauki o danych i uczenia maszynowego

Informacje to waluta przyszłości, a algorytmy uczenia maszynowego to narzędzia, które pozwalają tę walutę przetwarzać. Kto posiądzie umiejętność sprawnego zarządzania tymi dwoma elementami, zdobędzie kontrolę nad współczesnym światem.

To nie jest fraza rodem z powieści science fiction, ale fakt.

To właśnie dzieje się na naszych oczach.

Nowy ład globalny koncentruje się na zbieraniu olbrzymich zasobów istotnych danych i przekształcaniu ich w praktyczne wnioski. To zdolność, której ludzkość nigdy dotąd nie posiadała. Technologia ta daje państwom przewagę nad innymi i ostatecznie pozwala im dominować.

Z tego powodu przodujące państwa świata traktują tę kwestię z najwyższą powagą.

Atrakcyjna Ścieżka Kariery

Abstrahując od politycznych i międzynarodowych napięć, analityka danych i uczenie maszynowe to dynamicznie rozwijające się dziedziny, oferujące wyjątkowe możliwości. Zapotrzebowanie na specjalistów w tej branży jest ogromne, a liczba wykwalifikowanych ekspertów jest wciąż niewystarczająca.

Sytuacja przypomina nagłe odkrycie wielu nowych, zdatnych do zamieszkania planet, przy jednoczesnym braku wystarczającej liczby ludzi do ich zasiedlenia. Można to powtarzać w nieskończoność, lecz myślę, że poniższa infografika obrazuje sytuację lepiej:

Źródło: insidebigdata.com

Jak widać, początkowe zarobki oscylują wokół 50 000 dolarów rocznie, a na stanowiskach menedżerskich mogą przekroczyć nawet 250 000 dolarów.

Co więcej, statystyczny mieszkaniec Ziemi generuje około 1,7 MB danych w każdej sekundzie. W ciągu życia daje to ponad 3500 TB danych – więcej niż jesteśmy obecnie w stanie przetworzyć i wykorzystać. Powiedzenie, że przyszłość jawi się w jasnych barwach, byłoby niedocenieniem potencjału tej dynamicznie rozwijającej się dziedziny.

Czy Nauka o Danych i Uczenie Maszynowe są Trudne?

To bardzo dobre pytanie!

Z mojego doświadczenia wynika, że odpowiedź jest złożona, zarówno „tak”, jak i „nie”.

Sztuczna inteligencja, a co za tym idzie, uczenie maszynowe, stanowią ogromne wyzwanie, jeśli chcemy prowadzić badania i przesuwać granice obecnej wiedzy. W tym przypadku nawet doktorat z informatyki i matematyki może nie być wystarczający. Jednak przeciętny człowiek nie ma ani aspiracji, ani czasu na tak zaawansowane zgłębianie tematu.

Z drugiej strony, istnieje dziedzina, którą można nazwać stosowaną nauką o danych i uczeniem maszynowym.

Polega ona na wykorzystaniu istniejących narzędzi, metod i algorytmów do rozwiązywania konkretnych problemów. Ta część wymaga zaangażowania, spostrzegawczości i kreatywnego myślenia (oraz podstawowej wiedzy matematycznej, którą można szybko przyswoić). Jeśli chodzi o czysto „techniczną” wiedzę, jest ona znacznie mniej wymagająca niż praca programisty.

Innymi słowy, nie jest to łatwe zadanie, ale relacja między włożonym wysiłkiem a potencjalnymi korzyściami sprawia, że jest to jedna z najbardziej opłacalnych inwestycji w przyszłość.

Teraz, gdy Twoja determinacja, aby zostać specjalistą w dziedzinie danych i uczenia maszynowego jest silniejsza niż kiedykolwiek, przeanalizujmy najlepsze dostępne opcje edukacyjne.

Uczenie Maszynowe (Google)

Niewiele osób wie, że Google udostępnia bogaty, praktyczny i darmowy kurs poświęcony uczeniu maszynowemu. Jak deklaruje firma, jest to część ich zaangażowania w rozwój technologii AI/ML i udostępnianie wiedzy szerokiemu gronu odbiorców.

Największą zaletą tego kursu jest brak wymagań wstępnych. Należy jednak przygotować się na poświęcenie dodatkowego czasu na samodzielne zgłębienie zagadnień z zakresu statystyki.

Oczywiście, nie jest to konieczne, ale jeśli nie masz solidnych podstaw w zaawansowanej statystyce, wyjaśnienia zawarte w kursie mogą okazać się niewystarczające. Kolejnym aspektem jest fakt, że kurs wprowadza w świat uczenia maszynowego poprzez TensorFlow, czyli implementację ML opracowaną przez Google. W pewnym sensie Google promuje w ten sposób swoje API dla uczenia maszynowego, jednak wartość edukacyjna tego kursu jest na tyle duża, że nie powinno to stanowić przeszkody.

Ponadto, TensorFlow jest jednym z najprostszych sposobów na rozpoczęcie przygody z ML i cieszy się ogromną popularnością (porównanie frameworków AI znajdziesz tutaj).

Nauka o Danych

Nazwa Harvard wzbudza respekt, podobnie jak ten kurs.

Po pierwsze, nie jest to kurs w stylu „szybko pobrudźmy sobie ręce”, w którym pobieżnie przechodzimy przez zagadnienia uczenia maszynowego, pisząc tu i ówdzie fragment kodu. Ten kurs to prawdziwy chrzest bojowy, wymagający ciężkiej pracy i dużego nakładu czasu.

Kurs oferuje bezpłatne wykłady wideo, kod źródłowy (dostępny na GitHub) i rozwiązania zadań laboratoryjnych. Tak więc, nic nie stoi na przeszkodzie, abyś rozpoczął naukę.

Dla kogo jest ten kurs?

Dla Ciebie… I mówię to zupełnie serio.

Powiedziałbym, że jest on idealny dla pracujących profesjonalistów z solidnymi podstawami matematycznymi, nawet jeśli nie pałają oni szczególną miłością do tej dziedziny (najbardziej potrzebne są umiejętności logicznego rozumowania i dowodzenia). Ostrzegam jednak: możesz myśleć, że jesteś dobrze przygotowany, ale ten kurs może okazać się nie lada wyzwaniem. Zadania praktyczne są na tyle trudne, że mogą doprowadzić Cię do łez, ale z drugiej strony, może to być właśnie to, czego szukasz!

Uczenie Maszynowe

Wejdź do baru pełnego specjalistów od analizy danych i spytaj, kim jest Andrew Ng. Odpowiedź może cię zaskoczyć.

W środowisku nauki o danych i uczenia maszynowego Andrew Ng zyskał status guru dzięki swojemu wyjątkowemu kursowi na platformie Coursera – Uczenie Maszynowe.

Jeśli masz wątpliwości co do kompetencji Andrew Ng, niech fakty przemówią same za siebie:

Jest to kurs płatny, jako element oferty Coursera, ale zaangażowanie finansowe i determinacja to nie jedyne wymagania wstępne. Kurs jest obszerny, ponieważ Andrew Ng szczegółowo omawia matematyczne podstawy wszystkich zagadnień związanych z uczeniem maszynowym, analizując jednocześnie popularne algorytmy. Na szczęście jest to kompleksowe opracowanie, które krok po kroku poprowadzi Cię przez zawiłości tej dziedziny.

Gorąco polecam ten kurs, zwłaszcza, że certyfikat jego ukończenia stał się w pewnym sensie przepustką do kariery!

Stosowana Nauka o Danych

Specjalizacje na platformie Coursera to zbiory kursów, których celem jest przeprowadzenie użytkownika od początkującego do eksperta w wybranej dziedzinie. Jeśli poszukujesz całościowego, rzetelnego, ale jednocześnie przystępnego kursu z zakresu analizy danych i uczenia maszynowego w języku Python, nie mogę wystarczająco polecić tej specjalizacji.

Po ukończeniu kursu otrzymasz certyfikat.

DataCamp

DataCamp oferuje szeroki wachlarz kursów z zakresu analizy danych, obejmujących zarówno konkretne umiejętności, jak i ścieżki rozwoju kariery. Od manipulacji danymi po uczenie maszynowe, zdobędziesz umiejętności, które pozwolą Ci zbudować solidną karierę w dziedzinie nauki o danych w językach Python i R.

Dzięki modułowej strukturze treści DataCamp możesz uczyć się we własnym tempie. Kursy te zapewniają praktyczne doświadczenie, które pozwoli Ci rozwijać umiejętności analizy danych.

Możesz zacząć od bezpłatnej wersji, aby zapoznać się z pierwszym rozdziałem kursu.

edX

Ucz się od najlepszych – MITx, Harvardx, IBM, RICEx, UCSanDiegox i GTx – na platformie edX.

Wszystkie te instytucje oferują kompleksowe programy nauczania, które pomogą Ci opanować umiejętności analityka danych. Programy te są szczególnie polecane osobom z doświadczeniem w statystyce lub informatyce.

Jeśli nie jesteś zainteresowany programem studiów, możesz wybrać pojedyncze kursy. Na platformie edX znajdziesz ponad 200 kursów z zakresu nauki o danych, które obejmują tematy takie jak Python, R, Excel, rachunek prawdopodobieństwa, statystyka, uczenie maszynowe, wizualizacja danych i wiele innych.

Akademia Kodowania

Codecademy to kolejna platforma, która jest uważana za jedną z najlepszych w nauce programowania. Stawiają na „naukę poprzez działanie” i oferują wiele praktycznych projektów i testów.

Kurs z zakresu nauki o danych oferowany przez Codecademy obejmuje SQL, Python 3, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn i wiele innych bibliotek.

Cała ścieżka kariery składa się z 26 kursów, co w zupełności wystarczy, aby pomóc Ci zostać odnoszącym sukcesy analitykiem danych.

Ten kurs z zakresu nauki o danych:

  • Zapewnia dogłębną wiedzę z zakresu nauki o danych.
  • Oferuje łatwą do śledzenia mapę drogową.
  • Przygotowuje do pracy, oferując wystarczającą ilość praktycznego doświadczenia.

Udemy

Platformy Udemy nie trzeba przedstawiać.

Python dla Nauki o Danych i Uczenia Maszynowego Bootcamp na platformie Udemy jest jednym z najpopularniejszych kursów, z oceną 4.6 na podstawie ponad 85 tys. ocen i 370 tys. uczestników z całego świata.

Poniżej znajdują się zagadnienia poruszane w ramach kursu:

Kurs oferuje:

  • 25 godzin nagrań wideo na żądanie.
  • Pełny dożywotni dostęp.
  • 13 artykułów i 5 zasobów do pobrania.
  • Dostęp za pośrednictwem urządzeń mobilnych i telewizji.
  • Certyfikat ukończenia.
  • 30-dniową gwarancję zwrotu pieniędzy.

Jeśli szukasz niedrogiego kursu, ten będzie idealny na start.

Sztuczna Inteligencja Google

Czy jesteś zainteresowany nauką uczenia maszynowego od ekspertów z Google?

W takim razie koniecznie sprawdź kursy na platformie Sztuczna Inteligencja Google.

Platforma oferuje kursy i materiały edukacyjne z zakresu uczenia maszynowego i analizy danych dla studentów, inżynierów oprogramowania, specjalistów od analizy danych, a nawet badaczy. Kursy są bezpłatne.

Na początek Kurs Ekspresowy Uczenia Maszynowego na Google AI powinien być Twoim priorytetem. Jest to szybki kurs z praktycznym wprowadzeniem przy użyciu interfejsów API TensorFlow. Oto szczegóły tego kursu:

Platforma udostępnia również specjalistyczne kursy na ważne tematy związane z uczeniem maszynowym, takie jak klasteryzacja, systemy rekomendacji, testowanie i debugowanie w uczeniu maszynowym, przygotowanie danych i inżynieria cech w uczeniu maszynowym. Jeśli masz już podstawową wiedzę z zakresu uczenia maszynowego, te kursy będą dla Ciebie wartościowym dodatkiem.

Udacity

Udacity to również popularna platforma e-learningowa, która oferuje wiele kursów z zakresu najnowszych technologii. Oferuje programy opracowane i uznane przez wiodące firmy na świecie, takie jak AT&T, AWS, Google, IBM.

Jeden z programów na Udacity dotyczy Nauki o Danych – Szkoła Nauki o Danych. Program ten przygotowuje do pracy na stanowisku analityka danych, specjalisty od analizy danych, inżyniera danych i analityka biznesowego. Kurs „Data Scientist” w tym programie jest kluczowy, ponieważ obejmuje zagadnienia z zakresu uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się i inżynierii oprogramowania. Aby zapisać się na ten kurs, wymagana jest podstawowa wiedza z zakresu uczenia maszynowego.

Jeśli znasz język programowania Python, ale jesteś początkujący w uczeniu maszynowym, Udacity oferuje inny program – Szkoła AI. Program ten obejmuje kursy, które rozpoczynają się od podstaw uczenia maszynowego.

Głębokie Uczenie

Ten kurs to prawdziwe błogosławieństwo i moja ulubiona rekomendacja na tej liście, jeśli jesteś programistą.

Powtórzę to jeszcze raz: jeśli jesteś programistą.

Dzieje się tak dlatego, że ten kurs nie poświęca czasu na naukę podstaw programowania. Opis kursu mówi o tym jasno (podkreślenia są oryginalne):

Zakładamy, że każdy uczestnik kursu ma co najmniej roczne doświadczenie w programowaniu. Kurs korzysta z języka Python, więc jeśli jeszcze go nie znasz, oczekujemy, że poświęcisz czas na jego naukę – doświadczony programista szybko go opanuje.

Jeśli więc znasz już Pythona (a jeśli nie, naucz się go tutaj) lub szybko się z nim oswoisz, ten kurs jest idealny dla pragmatyków, którzy chcą budować realne, użyteczne systemy, nie przejmując się zbytnio teoretycznymi podstawami algorytmów.

Można wręcz powiedzieć, że jest to kurs dla niecierpliwych majsterkowiczów (takich jak ja!), którzy nie lubią zbędnych formalności i monotonii.

I czy wspomniałem, że jest on w 100% darmowy i ma wspaniałą społeczność?!

Podsumowanie

Uff!

To była długa lista do skompletowania. Nie dlatego, że brakowało dobrych źródeł, ale dlatego, że było ich aż za dużo!

Uczenie maszynowe to dziedzina, która dynamicznie się rozwija i skutecznie rozwiązuje trudne problemy. W sieci dostępne są setki kursów, zarówno bezpłatnych, jak i płatnych, z których większość jest naprawdę bardzo dobra. Może to jednak być źródłem zamieszania, dlatego starałem się zawęzić wybór do jedenastu opcji, odpowiednich dla różnych grup odbiorców, w zależności od ich poziomu doświadczenia.

Mam nadzieję, że pomogłem!