Предлагаем всем желающим рассмотреть популярную и востребованную на сегодня программу одного из ведущих вузов страны и крупнейшего вуза Урала (УрФУ), которая называется - "Инженерия машинного обучения".
Эта онлайн-магистратура - плод совместной работы УрФУ и онлайн-школы SkillFactory. И если о последней было много статей на нашем канале и подробный обзор, то про Уральский федеральный университет стоит сказать хотя-бы несколько слов отдельно.
УрФУ является одним из старейших и крупнейших вузов страны. Он готовит самых разных специалистов, в том числе инженеров и программистов для работы в востребованных IT-направлениях.
К тому же, в последние годы этот университет старается идти в ногу со временем и уделяет много внимания получению дистанционного образования для тех, кто по тем или иным причинам выбирает именно этот формат обучения.
Что такое машинное обучение
Это новый, научный подход, благодаря которому компьютеры самостоятельно могут анализировать различные данные и обучаться на их основе подобно человеческому мозгу.
Машинное обучение (сокращенно ML) считается одной из форм искусственного интеллекта. При машинном обучении с помощью алгоритмов выявляются закономерности в данных.
На основе этих закономерностей создается модель данных для последующего прогнозирования. Чем большее количество данных обрабатывает такая модель и чем дольше она используется, тем точнее результаты.
Машинное обучение уже достаточно широко используется в нашей повседневной жизни, но большинство людей даже не задумываются и не понимают, что сталкиваются именно с ним.
Например, на основе ML работают поисковые системы Яндекс, Гугл, Майл, машинное обучение применяется в работе так называемых умных колонок с голосовым помощником Алисой. ML также применяется в медицине, банковской сфере, а маркетинге.
Да даже в торговле! Яркий пример - магазины без касс и продавцов, в которых именно за счёт машинного обучения алгоритмы учатся соотносить каждого клиента с его виртуальной корзиной, оптимизировать предложения и цены и отслеживают перемещение товаров на полках. Все это происходит без прямого участия человека.
Задачи и методы машинного обучения
ML решает множество самых разноплановых задач стоящих перед современным бизнесом. Это может быть: аналитика данных, всевозможное прогнозирование, выбор оптимального варианта из имеющихся, поиск операций, принятие рациональных решений в разных сферах экономики и многое другое.
Все методы машинного обучения (ML) разделяются по типам решаемых задач. Они могут быть следующего типа:
- классификация;
- кластеризация;
- идентификация;
- регрессия;
- прогнозирование;
- понижение размерности;
- восстановление плотности распределения вероятности по набору данных;
- одноклассовая классификация и выявление новизны;
- построение ранговых зависимостей и т.д.
Так как ML бурно развивается продолжают возникать новые типы задач и даже целые новые дисциплины машинного обучения.
Один из ярких примеров, например, добыча данных (так называемый data mining).
Подписывайтесь на наш телеграмм, в котором мы публикуем анонсы новых курсов, новости, акции и скидки на обучении более чем 50 российских онлайн-школ и вы всегда будете в курсе того, что происходит на российском рынке онлайн-образования!
Как стать data- и ML-инженером с дипломом магистра УрФУ
Стать data- и ML-инженером (специалистом по машинному обучению) можно отучившись в Вузе очно или окончив онлайн-магистратуру. Ну с первым вариантом все понятно.
Это классический способ обучения и так учились еще наши бабушки/дедушки (правда другим профессиям), а вот второй случай получения этой профессии мы и разберем более подробно. Он все еще непривычный и многим непонятный до конца.
Что из себя представляет программа онлайн-магистратуры УрФУ "Инженерия машинного обучения"
Магистерская программа Уральского федерального университета позволяет получить всем желающим фундаментальные знания по инженерии машинного обучения и отработать полученные навыки на реальных проектах.
Срок обучения по ней составляет 2 года. В случае успешного окончания обучения вы будете иметь сразу 2 престижных диплома УрФУ государственного образца, ничем не отличающихся от дипломов тех, кто учился в этом же университете очно:
- Магистратура по направлению 09.04.01 Информатика и вычислительная техника.
- ДПО «Руководитель IT-проектов» (по желанию).
Эта программа отлично подойдет всем, кто хочет развивать технологии искусственного интеллекта и в будущем работать в этой сфере.
Программа онлайн-магистратуры УрФУ "Инженерия машинного обучения" позволяет:
- Стать data- и ML-инженером с престижным дипломом магистра УрФУ.
- Успешно решать задачи бизнеса с помощью нейросетей и классических методов Machine Learning.
Кому подойдет эта программа
Обычно эту программу выбирают следующие категории граждан:
- Бакалавры технических кафедр. Те, кто выбирает карьеру в Machine Learning и Data Science и хочет продолжить фундаментальное обучение в престижном вузе и иметь диплом государственного образца этого вуза.
- Всевозможные it-специалисты. Те, кто хочет получить опыт работы с ML-моделями и большими объемами данных, чтобы потом работать в этом направлении.
- Инженеры и технические специалисты желающие получить востребованную, современную профессию. Те, кто хочет делать карьеру и развиваться в IT и кто хочет прокачать навыки, чтобы потом внедрять технологии ML-инженерии в уже существующие проекты.
- Специалисты с высшим образованием, но без технического бэкграунда. Есть определенный процент людей, желающих кардинально поменять сферу деятельности, перейти в IT и найти работу в области ML-инженерии.
Как поступить на программу "Инженерия машинного обучения" от Уральского федерального университета
Для того, чтобы поступить на эту программу обязательно будет нужен диплом о высшем образовании. Жёстких требований по направлению УрФУ не предъявляет, но в идеале, ваша предыдущая профессия должна как то перекликаться с it или ваш предыдущий ВУЗ должен быть техническим.
В этом случае, учиться вам будет проще. Если кто то знает python, хотя бы на начальном уровне - еще лучше!
Для всех остальных дорога тоже открыта, но придется поднапрячься, так как профессия достаточно сложная.
Итак, как можно поступить на магистерскую программу "Инженерия машинного обучения" онлайн? На самом деле все достаточно просто, описываем по шагам:
- Шаг первый - нужно оставить заявку здесь! С вами свяжутся по телефону или электронной почте, подробно расскажут, что и когда нужно сделать, а также закрепят за вами личного менеджера, задача которого помогать вам во всех вопросах.
- Шаг второй - вам нужно будет зарегистрироваться в личном кабинете Уральского федерального университета (УрФУ) и подать документы. С этим вопросом вам как раз и будет помогать прикрепленный менеджер. Сразу после регистрации вы получите доступ к материалам, которые помогут вам успешно подготовиться к экзаменам.
- Успешно сдать экзамены. Сдаются они онлайн. Будет тест по 3 предметам: русскому языку, математике и информатике. Экзамены можно сдать в любой день до конца приемной кампании. О том когда она заканчивается вам скажет ваш менеджер.
- Дождаться результатов экзаменов. Информация о них появится в личном кабинете УрФУ. Обычно это происходит уже через несколько дней после отправки вашего теста на проверку. Если вы при регистрации указывали свою почту, то результат будет продублирован письмом на нее.
- Заключить договор, внести оплату за обучение. Все необходимые документы также отправят на вашу почту. Вам нужно будет их изучить, подписать и отправить сканы с подписью обратно.
- Дождаться начала обучения (обычно сентябрь) и начать учиться, используя технологии дистанционного обучения SkillFactory и учебную программу преподавательского состава УрФУ.
Как происходит обучение
Поступление, учеба в онлайн-магистратуре и сдача экзаменов - все дистанционно. Технология удаленного обучения давно опробована и обкатана, используется уже более 15 лет.
Учебная программа достаточно гибкая и составлена так, что большая часть материалов уже записана и доступна вам 24/7. На обучение понадобится примерно 15-20 часов в неделю.
Лекции и семинары также проходят онлайн. Вам не нужно будет тратить время на дорогу. Дома, в кафе, на дежурстве, на отдыхе или где то еще — вам решать, где заниматься.
Основа учебной программы - большое количество практики. Для этого есть тренажеры, kaggle-соревнования, хакатоны, мастер-классы. Есть все чтобы практиковаться, достигать целей и нарабатывать опыт!
Все нацелено на то, чтобы выпускать специалистов уже полностью готовых к работе, которых потом не надо доучивать или переучивать. В программе только те знания, навыки и практические задачи, с которыми вы столкнетесь в реальности.
Навыки, которые вы получите за 2 года и инструменты, которые вы научитесь использовать в своей работе.
Навыки:
- Вы научитесь исследовать различные гипотезы и автоматизировать решения проблем с использованием различных ML-моделей.
- Сможете самостоятельно разрабатывать архитектуру и ставить задачи для нейросетевых моделей.
- Научитесь участвовать в полном цикле разработки алгоритмов: от проверки гипотез и создания прототипов до написания кода.
- Научитесь обучать нейронные сети.
- Научитесь разрабатывать современные ML-модели на всех этапах разработки.
- Сможете работать с Big Data, самостоятельно разрабатывать архитектуру для хранения данных и настраивать ETL.
27 инструментов, которые вы освоите за время учебы:
- Linux - семейство операционных систем на базе ядра Linux.
- Seaborn - библиотека для визуализации данных в python.
- Kubernetes - платформа для автоматического управления контейнеризованными приложениями.
- Matplotlib - библиотека для визуализации данных в python.
- TensorFlow - открытая библиотека для машинного обучения от Гугл.
- Kaggle - сообщество специалистов по Data Science.
- Scikit-learn - библиотека для машинного обучения на python.
- PySpark - фреймворк с открытым исходным кодом для обработки неструктурированных данных.
- Hadoop - набор утилит, библиотек и фреймворк для разработки и выполнения распределенных программ, работающих на кластерах.
- Jupyter Nbook - интерактивный блокнот для записи, передачи и запуска кода.
- Streamlit - нужный фреймворк для python, позволяющий перенести ML-модель в Веб.
- Bash - командная оболочка для UNIX-подобных операционных систем.
- Django - популярный фреймворк для разработки на python.
- Docker - платформа для разработки, доставки и запуска контейнерных приложений.
- Python - язык программирования №1 в мире.
- Apache Airflow - открытое программное обеспечение для создания, выполнения, мониторинга потоков операций по обработке данных.
- Keras - открытая нейросетевая библиотека на python.
- SQL - язык запросов для работы с базами данных.
- NumPy - библиотека python для математических вычислений.
- Jenkins - программа на Java для непрерывной интеграции и доставке ПО.
- Anaconda - дистрибутив языков python и R. Включает в себя набор популярных библиотек для машинного обучения и науки о данных.
- FastAPI - высокопроизводительный фреймворк для создания API.
- ClearML - фреймворк для трекинга ML-экспериментов.
- Plotly - библиотека с открытых исходным кодом для визуализации данных.
- Pandas - продвинутая библиотека для обработки и анализа данных в python.
- PyTorch - фреймворк машинного обучения для языка python с открытым исходным кодом.
Все эти навыки и инструменты вы сможете указать в своем резюме.
Кем можно работать после получения диплома
Вы можете выбрать одно из следующих направлений для работы:
- Data Engineer. Он разрабатывает архитектуру баз данных: настраивает и оптимизирует процессы поставки данных, проектирует структуру их хранения.
- ML-инженер. Участвует во всех этапах создания современных ML-моделей. Начиная от анализа исходных данных и заканчивая подбором и реализацией нужных алгоритмов.
- Data Scientist. Он разрабатывает и улучшает алгоритмы машинного обучения. Также, обрабатывает большие данные и помогает бизнесу принимать эффективные решения — в маркетинге, планировании бюджета, кадровых вопросах и т.д.
- AI Product Owner. Отлично разбирается в специфике и технологиях ML-инженерии: может курировать любой AI-продукт на всех этапах его жизненного цикла, начиная от идеи и до разработки и выхода на рынок.
Что почитать по теме
Есть замечательная книга, которую можно приобрести на OZON, называется - "Инженерия машинного обучения". Автор - Бурков Андрей.
Это одна из лучших книг по прикладному ИИ. Она содержит множество рекомендаций и паттернов проектирования надежных и масштабируемых решений в области машинного обучения.
Автор (Андрей Бурков) - имеет степень доктора по искусственному интеллекту и возглавляет группу машинного обучения в известной компании Gartner.
Книга "Инженерия машинного обучения" основана на собственном многолетнем опыте Андрея в решении задач с помощью ИИ, а также на опубликованных работах лидеров этой индустрии.
Также, можете поискать книгу Артема Демиденко - "Машинное обучение. Погружение в технологию". Это практическое руководство, предназначенное для всех тех, кто хочет изучить машинное обучение или быстро освоить его основы.
Реклама. Информация о рекламодателях доступна по ссылкам в этой статье.
