Что такое Data Science и как начать работать с большими данными
Нейросети и машинное обучение можно смело назвать трендом на ближайшие несколько лет, если не больше. Что же такое машинное обучение? Если вкратце, это инструмент, который позволяет программировать системы на автоматическое обучение и совершенствование с приобретением нового опыта. Важным аспектом машинного обучения является такой феномен, как Big Data, или большие данные. Причем этот объем данных растет в геометрической прогрессии. Например, биология сегодня располагает 1 эксабайтом данных о геномах, что равняется 10 байтам в 18 степени.
Содержание
- 1 Где применяется машинное обучение
- 2 Кто такие специалисты по Data Science
- 3 Как начать работать в Data Science
- 4 Для чего нужен Deep Learning
Где применяется машинное обучение
Где машинное обучение применяется в повседневной жизни? Элементарный пример — когда вы заходите в социальную сеть, и там отображается блок с аккаунтами людей, которых вы можете знать. Как сайт узнает, что вы действительно знакомы с тем или иным человеком, даже если никогда не заходили на его страницу и не писали ему? Система обучается на основе открытого большого набора данных.
Или вот — в 2012 году Google провела эксперимент, в котором использовалось 1000 серверов с примерно 16 тысячами ядер. В ходе испытаний нейросеть анализировала 10 миллионов скриншотов различных случайных видео с YouTube, из которых смогла с высокой степенью точности определить изображения кошек. И сейчас машинное обучение посредством потребления большого количества изображений позволяет с успехом реализовывать проект самоуправляемого автомобиля Google.
Примеров использования машинного обучения довольно много, причем зачастую оно может раскрыть многие загадки истории. Так, в 1962 году трое заключенных смогли покинуть «Алькатрас» — тюрьму, из которой, казалось бы, невозможно сбежать. Следователи решили, что мужчины утонули после бегства, однако спустя почти 60 лет нейросеть от компаний Identv и Rothco, проанализировав миллионы фото, «опознала» двоих преступников на снимке 1975 года.
Научиться работать с машинным обучением можно онлайн за несколько месяцев — например, пройдя курс Machine Learning PRO от SkillFactory. И это не просто скучный курс с кучей теории (хотя и без нее никак): в первую очередь вас научат оценивать и оптимизировать модели и даже помогут обучить первые нейросети. А в конце ждет финальный хакатон с реальным набором данных вроде отзывов из онлайн-магазина книг Amazon Kindle Store.
Кто такие специалисты по Data Science
Однако одного набора данных мало, даже если их много. Необходимо уметь его обрабатывать для последующего применения — этим занимаются специалисты по Data Science. Чтобы освоить работу с данными, не нужно быть программистом от бога или иметь ученую степень по информатике. Лучшие Data Scientist’ы получают свои умения, постоянно работая с моделями и наборами данных, решая конкретные задачи.
Как начать работать в Data Science
Обучиться профессии Data Science можно с нуля — для этого тоже есть отдельный курс, который, кстати, стартует совсем скоро — 4 марта. Вас научат основам программирования на Python и анализу данных, математике и статистике для Data Science, Data Engineering и другим дисциплинам. Преподают курс сотрудники NVIDIA, компании EORA, «Яндекс.Дзен» и другие деятели индустрии с многолетним опытом работы.
В рамках курса вам помогут проработать навыки, с которыми в будущем вы сможете взяться за задачи обучения сервиса распознаванию речи, выявлению мошеннических транзакций, прогнозированию спроса на товары и даже генерации музыки или стихов. Чтобы понять, насколько эта сфера востребована, просто посмотрите статистику Data Science на русскоязычных и зарубежных кадровых сайтах.
Для чего нужен Deep Learning
Если же вы уже знакомы с Python и машинным обучением и хотите получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей, обратите внимание на Deep Learning — специальный курс по нейронным сетям, который проводится при поддержке NVIDIA Corporation.
Преподаватели курса расскажут полный путь к глубинному обучению — от аренды специального сервера GPU для Deep Learning, вплоть до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем. Научат работе с фреймворками TensorFlow, Keras и другими.
Для каждого есть возможность сменить направление и научиться новому, будь то машинное обучение или Deep Learning, тем более работа с данными сейчас особенно востребована и останется таковой еще долгие годы. А по промокоду Hi-news у вас есть возможность забронировать место в группе на курс со скидкой 25% на обучение (промокод действует до 27.03.2020).
Лучший смартфон января и пять его конкурентов, которые вам тоже понравятся
Известный китайский производитель смартфонов представил свои первые умные часы
Распродажа: В России резко снизились цены нескольких смарфонов Oppo
В Spotify можно будет слушать музыку офлайн без подписки, но только 30 минут в день
