Сегодняшняя статья будет интересна тем, кто хочет получить полезные навыки и углубить свои знания в области прикладного анализа данных и машинного обучения.
Онлайн-магистратура - идеальный вариант, чтобы выйти на новый профессиональный уровень и придать своей карьере новый импульс! Курсы курсами, но серьезные компании готовы брать на работу только ML-инженеров с дипломом ВУЗа и желательно престижного. Диплом магистра МИФИ - в данном случае, то что надо!
Что такое машинное обучение
Давайте разберем что такое Machine learning, в чем заключается его основная идея и чем машинное обучение отличается от Data Science?
ML -это одно из направлений в IT: специалисты по ML-разработке создают алгоритмы и модели, которые позволяют компьютеру учиться и решать задачи на основе загруженных данных.
Это не так сложно как многие думают. Настоятельно рекомендуем посмотреть это видео от первого лица и у вас отпадут практически все вопросы и сомнения. Девушка простым и доступным языком рассказывает о том, что такое ML, сложно ли ей было учиться, какие у нее были сомнения и страхи.
Что входит в машинное обучение?
Классическое ML бывает двух видов:
- С учителем — когда нужно найти зависимость ответа от исходных данных и создать алгоритм, который на основе описания объекта выдает результат. Примеры: задачи классификации, регрессии, ранжирования и прогнозирования.
- Без учителя - когда ответы не задаются и нужно искать зависимости между объектами. Примеры: задачи кластеризации и заполнения пропущенных значений.
Есть и другие ML-методы. Например, обучение с подкреплением. Так готовят автономных роботов и компьютерные шахматные программы.
В чем заключается основная идея машинного обучения?
В отличие от традиционных методов обработки данных, которые используют готовые алгоритмы, машинное обучение позволяет оптимально настроить модели под решение определенных задач, порой достаточно сложных.
Обученные таким образом алгоритмы можно использовать для решения новых задач тех же классов.
Чем машинное обучение отличается от Data Science?
Data Science — это достаточно широкая область научных исследований, которая занимается анализом, интерпретацией и извлечением полезной информации из данных. Она помогает бизнесу принимать информированные решения на основе данных.
Машинное обучение — это мощный инструмент в области анализа данных и искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет компьютерным системам извлекать паттерны и закономерности из больших объемов данных без явного программирования.
Примеры применения ML в жизни
В наше время машинное обучение активно используется и применяется практически во всех сферах экономики. Для наглядности, рассмотрим несколько примеров из жизни.
Медицина. Сфера нашей жизни с которой рано или поздно сталкивается любой человек. Так вот, в медицине машинное обучение может применяться для улучшение клиентского сервиса, при диагностике сложных заболеваний, С помощью ML можно даже проводить сложнейшие роботизированные операции, полностью исключив при этом человеческий фактор.
Маркетинг и торговля. Здесь при помощи машинного обучения можно, например, cпрогнозировать различные действия покупателей, построить персонализированные предложения для целевой аудитории и организовать рекламу, не боясь, что рекламный бюджет сольется в ноль, контролировать товарные остатки.
Производство. Machine learning поможет создать систему управления производством, оптимизирует отдельные этапы, сократит расходы на производство, поможет отслеживанию состояния дорогостоящего оборудования и автоматизирует отдельные процессы.
И таких примеров можно привести сотни. Они есть практически в каждой сфере современной экономики!
Как стать ML-инженером с дипломом НИЯУ МИФИ
Поступить в онлайн-магистратуру на факультет "Прикладной анализ и машинное обучение" можно оставив заявку здесь!
По окончанию обучения (2 года) вы получите диплом магистра государственного образца НИЯУ МИФИ по направлению 01.04.02 "Прикладная математика и информатика".
После того как вы оставите свои данные перейдя по ссылке, вам нужно будет дождаться звонка менеджера, который объяснит вам ваши дальнейшие шаги (как зарегистрироваться в личном кабинете, как подать документы и т.д.).
Для тех, кто чувствует, что его знаний по математике или программированию на python недостаточно, существует возможность тут же, подтянуть их на адаптационных модулях.
Кому оптимально подходит эта программа магистратуры
- Действующим IT-специалистам, которым интересно это направление. Они смогут получить опыт работы с большими данными и моделями Machine Learning, повысить свою ценность на рынке труда и поменять профессию.
- Инженерам и техническим специалистам (проще говоря, технарям). Они смогут начать развиваться в IT, где совсем другие возможности по зарплате, льготам от государства и карьере. За 2 года они научатся внедрять ML-технологии в существующие проекты или смогут перейти работать в MLOps.
- Выпускникам ВУЗов технических направлений. Они смогут продолжить фундаментальное обучение в престижном ВУЗе (МИФИ), погрузиться в машинное обучение и в процессе учебы решить для себя, как развивать карьеру.
Можно ли прийти в machine learning из других направлений и освоить профессию ML Engineer с нуля? Такие случаи тоже были, но их единицы.
Вообще без базы, вам будет нереально сложно, так как уже в первом семестре будут базовые курсы по математике и программированию. Если вы вообще не представляете что такое программирование на python и у вас слабые знания математики, то скорее всего вы сразу же очень сильно отстанете.
Как правило, такие студенты в итоге забрасывают учебу и просят вернуть деньги, но полную сумму вернуть уже не получится, а если вы брали образовательный кредит на получение высшего образования, то вернуть не получиться вообще!
Поэтому отнеситесь к обучению серьезно и заранее оцените свои возможности. Если они слабы, то разумнее подтянуть их при помощи тех или иных онлайн-курсов и поступать в магистратуру уже на следующий год.
НИЯУ МИФИ - несколько строк об этом университете
Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ (Московский инженерно-физический институт) — один из первых двух национальных исследовательских университетов России.
Это крупнейшее и очень престижное учебное заведение в России, дипломы которого котируются среди всех работодателей страны! Историю свою институт берет аж с 1942 года. Тогда он был основан как Московский механический институт боеприпасов и занимался соответствующими исследованиями и задачами.
В 1945 году институт был переименован в Московский механический институт, а уже в 1953 году — в Московский инженерно-физический институт (МИФИ). С 1993 года — Московский государственный инженерно-физический институт, а с 2003 года - МИФИ. Чуть позже, в 2009 году к названию института добавилась аббревиатура НИЯУ (Национальный исследовательский ядерный университет) и с тех пор мы имеем привычное название - НИЯУ МИФИ.
На сегодня, это высшее учебное заведение одно из лучших исследовательских университетов страны, в котором готовят действительно высококлассных специалистов самых передовых направлений: атомной сферы, науки и IT. А сотрудников с дипломом МИФИ многие работодатели просто мечтают видеть у себя и всячески этому способствуют.
Интересный факт! По уровню зарплат выпускники НИЯУ МИФИ в рейтинге SuperJob занимаю почетное третье место. Им не только рады большинство российских компаний, но и готовы хорошо оплачивать их труд!
А сам университет, занял четвертое место в рейтинге лучших университетов России RAEX-100 в 2023 году!
Кем можно работать после окончания обучения
После получения диплома НИЯУ МИФИ у вас будет несколько вариантов, по какой дорожке пойти и придать своей карьере хороший импульс. Вы сможете выбрать направление в котором наиболее сильны и хотите развиваться. У вас будет целых 3 варианта:
- Вариант №1 - развиваться как ML-инженер. То есть, работать в области разработки и внедрения алгоритмов машинного обучения. ML-инженер занимается: созданием интеллектуальных систем для анализа данных, прогнозирования и принятия решений, выбирает модели Machine Learning под конкретную задачу, обучает их и внедряет в продакшен, а также развивает ML-продукты в разнообразных направлениях: от IT и финансов и до науки и медицины.
- Вариант №2 - развиваться как Data Scientist. То есть, обрабатывать большие объемы информации, находить закономерности и составлять на их основе прогнозы для бизнеса. Ключевые навыки любого дата сайентиста: он должен уметь использовать нейросетевые продукты для решения бизнес-задач, уметь грамотно оптимизировать процесс принятия решений с помощью дашбордов и применять промпт-инжиниринг для создания эффективных запросов к языковым моделям.
- Вариант №3 - стать MLOps-инженером. То есть, стать специалистом, который отвечает за слаженную работу операционных команд и всех разработчиков, следит за эффективностью и надежностью ML-моделей. MLOps-инженер умеет: разрабатывать и поддерживать соответствующую инфраструктуру для тренировок, тестирования, развертывания и мониторинга моделей, автоматизировать любые процессы машинного обучения и ускорять разработку алгоритмов, использовать все доступные современные технологии для безопасности и масштабирования ML-проектов.
Сколько получает ML-инженер
Не будем гадать, а сразу идем на самый популярный сайт вакансий и смотрим. У большинства вакансий в объявлении не стоит заработная плата. Это нормальная практика и з/п обсуждается по результатам собеседования. На ее величину будет влиять не только ваш диплом о высшем образовании, но и ваш уровень знаний, стаж работы и другие факторы.
Из тех объявлений, в которых прописана заработная плата ML-инженера можно выделить следующие. Разделим их на три категории:
- Без опыта.
- С минимальным опытом от 1 года.
- С опытом от 3 лет и более.
Вакансии для ML-инженеров без опыта есть и их не мало. В основном, в таких объявлениях не указывается уровень зарплаты, но по опыту, можем сказать, что он варьируется в пределах 40-100 или даже 110 тысяч в месяц. Мы нашли только одно объявление на hh.ru для ML-инженеров без опыта.
Это не значит что вы будете получать фиксированные 40 тысяч в месяц, скорее всего сумма будет в 2 раза больше. В любом случае опыта набираться где-то нужно, все начинают с малого. На данном этапе, когда вы только начинаете карьеру в machine learning, не стоит думать о деньгах.
Соглашайтесь на любую зарплату и нарабатывайте опыт. Деньги никуда от вас не денутся и придут позже, одновременно с вашим ростом, как специалиста.
Следующая вакансия для специалиста с опытом работы от 1 года. Зарплата до 250 тысяч рублей на руки.
Вакансия для специалистов с опытом работы от 3 лет. Зарплата - от 350 тысяч минус НДФЛ. Останется минимум 300+ тысяч.
Какими навыками и инструментами должен владеть современный ML-инженер
Итак, что касается навыков, то минимальный их набор в резюме должен выглядеть примерно так:
- Умею разрабатывать модели машинного обучения от идеи до реализации в продукте.
- Могу создавать и улучшать проекты по ранжированию поисковых подсказок.
- Выявляю скрытые закономерности и умею описывать их, провожу ad-hoc-исследования.
- Умею разрабатывать алгоритмы для решения оптических и физических задач ML-методами, оценивать и реализовывать модели, проводить эксперименты.
- Могу разрабатывать системы прогнозирования спроса, ценообразования, автоматического подбора промоакций.
- Умею находить аномалии и инциденты по метрикам, анализировать цели заказчика и проводить R&D, писать и внедрять модели, связанные с временными рядами.
- Умею автоматизировать развертывание ML-моделей и создавать инфраструктуру для их лицензирования.
- Могу исследовать гипотезы, автоматизировать процессы с помощью ML-технологий, анализировать результаты A/B-тестов, разрабатывать инструменты для маркетинговой аналитики и регулярной отчетности.
- Работаю с Big Data. Умею извлекать данные из самых разных источников, обрабатывать и анализировать их.
Инструменты, необходимые для работы ML-инженера:
- Pandas - продвинутая библиотека для обработки и анализа данных в python.
- PySpark - python APY для Spark, позволяющий обрабатывать большие объемы данных в распределенной среде.
- Linux - семейство операционных систем на базе Linux.
- Hadoop - пакет утилит, библиотек и фреймворков для построения систем, которые работают с Big Data.
- Seabom - библиотека для создания статистических графиков в python.
- Hive - система управления реляционными базами данных.
- Keras - библиотека python для углублённого машинного обучения.
- Kafka - система обмена сообщениями внутри бэкенд-приложений.
- Git - система контроля версий.
- Greenplum - система управления данными из мира Big Data.
- Numpy - библиотека python для математических вычислений.
- MapReduce - модель распределённых вычислений от Google.
- Matplotlib - библиотека для визуализации данных в python.
- ETL - трехэтапный процесс управления данными.
- Scikit-leam - библиотека python для машинного обучения.
- DWH - хранилище для сбора и аналитической обработки исторических данных организации.
- VM - эмулятор компьютера: программа позволяющая запускать одну или несколько операционных систем параллельно с основной.
- NIFi - система для интеграции данных из различных источников.
- SSH - протокол для безопасной работы с удаленным сервером.
- Informatica - программа для интеграции данных и управления их качеством.
- Bash - командная оболочка для UNIX-подобных операционных систем.
- SQLAlchemy - библиотека python для работы с базами данных с использованием технологии ORM.
- FastAPY - высокопроизводительный фреймворк для создания APY.
- XGBoost - библиотека для градиентного бустинга.
- Streamlit - фреймворк python для создания веб-проложений в сфере Data Science и Machine Learning.
- CatBoost - библиотека для градиентного бустинга от Яндекса.
- Pytest - фреймворк для тестирования.
- MLflow - фреймворк для управления жизненным циклом моделей машинного обучения.
- Docker - платформа для разработки, доставки и запуска контейнерных приложений.
- AirFlow - платформа для создания, управления и мониторинга операций по обработке данных.
В принципе, это все необходимое для работы в области Machine Learning. Не стоит пугаться такого обилия инструментов и навыков. Выучить и научиться пользоваться всем этим за 2 года вполне реально, как показала практика.
Учебная программа магистратуры разработана так, что в первом семестре будут только базовые курсы по математике и программированию, введение в индустрию, а уже со второго — практика для ML Engineer и углубленные курсы по машинному обучению.
На второй год вы сможете выбрать для себя карьерный трек: погрузиться в продвинутые методы Machine Learning или освоить MLOps и получить еще одну профессию. Также вы будете усиленно практиковаться и развивать продвинутые навыки в Big Data.
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!
Реклама. Информация о рекламодателе доступна по ссылке в статье.