Курсы по машинному обучению

Машинное обучение (происходит от английского Machine Learning) – это обширный по объёму кластер искусственного интеллекта, исследующий методики построения алгоритмов, умеющих обучаться. ML Engineer – это специалист по работе с ИИ, разрабатывающий алгоритмические последовательности, по которым работает компьютер.

ML является подразделом Data Science, и позволяет делать расчёты, а также решать сложнейшие математические задачи, с которыми не под силу справиться человеку. Поэтому профессионалы из этой отрасли IT требуются компаниям как никогда раньше, а судя по прогнозам, спрос на них будет только возрастать.

Задачи, которые решает машинное обучение

Технологии, которые разрабатывают инженеры, предоставляют возможность автоматизировать работу человека. Создаваемые нейросети умеют проводить анализ всего, что только можно – от шахматных комбинаций до поведенческих особенностей пользователей социальных сетей. ML-прогнозирование выдаёт результаты точнее, чем человеческий мозг.

Искусственный интеллект, который лежит в основе Machine Learning, позволяет решать такие задачи, как:

• классификация – распределение объектов по тем или иным категориям;
• сокращение вероятностей – операция на выходе предоставляет конкретное число, используется, к примеру, для фильтрации запроса пользователя в интернет-магазине;
• кластеризация – распределение по категориям и группам;
• сжатие данных для облегчения поиска конкретной информации;
• выявление несоответствий – с помощью расчётов подобного рода, например, вычисляются попытки мошеннических транзакций в банках.

Инженеры по машинному обучению закладывают данные для самостоятельного развития искусственного интеллекта, который учится выявлять закономерности, беря массивы информации. Голосовые помощники по типу Алисы в Яндексе или Siri в iOS – это также продукты работы ML-программистов.

Таким образом, можно предугадывать потенциальные потребности, формировать логистические стратегии, автоматизировать трудоёмкие операции, принимать решения, касающиеся инвестиций, и решать подобные задачи.

Насколько сложна для освоения эта профессия

Набор требуемых к соискателям характеристик как личностных, так и профессиональных – довольно обширный. Хорошим подспорьем при знакомстве с Machine Learning станут:

• начальные знания по языкам программирования Python, Java или С++;
• склонность к точным наукам, основы статистики, линейной алгебры;
• опыт использования программных библиотек;
• знание английского, хотя бы на уровне понимания терминологии;
• наличие представления о том, что такое IT-индустрия.

Кандидат должен, как и все технари, обладать техническим складом ума, мыслить логически, и уметь работать в режиме многозадачности. Но как считают, преподаватели онлайн-школы Skillfactory, отсутствие готовых аналитических навыков – ещё не приговор. У них благополучно обучаются и люди, больше склонные к гуманитарным наукам – музыканты, врачи и т.д. Поэтому освоить науку о данных возможно, нужно лишь развивать в себе умение концентрироваться и внимательно слушать преподавателей.

Уровень зарплат в России

ML-инженер – это профессия, входящая в Топ-3 на рынке IT в России. В декабре 2020 года число объявлений о поиске кандидатур на эту позицию составляло 10% рабочих мест IT-индустрии. Таких сотрудников в свои ряды ищут преимущественно большие компании, которые применяют, либо только хотят начать использование алгоритмов ИИ в собственных наработках.

По статистическим данным с портала HeadHunter, за 2020 год востребованность ML-инженеров в нашей стране и бывшем СНГ возросла более чем на 100%, и этот рост только продолжается. Анализ проведённых расчётов с этого же сайта показал, что медиана (средняя заработная плата) профессионала этой IT-области составляет 165 тысяч рублей. Эта сумма актуальна для работника со средним опытом (Middle), посвятившего делу от 1-го до 2-х лет.

• начинающие сотрудники Junior могут надеяться на зарплату 80 тысяч рублей;
• специалист с большим опытом, Senior, получает от 200 до 350 тысяч ежемесячно;
• а доходы инженеров топового уровня могут доходить до 450 тысяч в месяц. В частности, такую величину своей заработной платы озвучивал NL-инженер банка Тинькофф.

Это преимущественно статистика по Москве и Санкт-Петербургу. В провинциальных городах России, 80 тысяч – зарплата старшего инженера, а джуниоры получают и вовсе от 25.

Но возможность работать в Data Science не ограничивается одной Российской Федерацией. Если специалист в этой области владеет разговорным и письменным английским, у него есть неплохие шансы устроиться в американскую или европейскую IT-компанию. Так, его медианная зарплата в США составляет 120 тыс. $ в год, то есть по 10 000 $ ежемесячно.

Где можно выучиться на инженера Machine Learning

В настоящее время существует немало онлайн-школ, обучающих этой востребованной профессии. К наиболее известным относятся Udemy, Skillbox, Нетология, Skillfactory, GeekBrains, Otus, и ряд других. Рассмотрим вкратце некоторые из них:

• Skillfactory предлагает выучиться всего за 3 мес., и заплатить за это 200 000 руб.;
• в школе GeekBrains срок учёбы составляет 18 мес., а стоить оно будет 179 600 руб.;
• Нетология предоставляет оптимальный по цене и времени вариант – 5 мес. за 49 000 руб.;
• Udemy отличается от остальных школ форматом подачи материала - доступен 2-недельный мини-курс за 4700 рублей под названием «Машинное обучение для людей». Возможно, будет интересен тем, кто хотел бы понять, стоит ли ему погружаться в эту специальность, не затрачивая при этом больших сумм сразу.

Степень погружения в предмет и объём подаваемых знаний во всех школах отличаются. Это зависит от таких объективных факторов, как продолжительность и стоимость курсов. Критерием выбора учебного заведения являются не только эти параметры, но и изначальная степень сложности. К примеру, в Нетологии обучение начинается уже с уровня «для специалистов», а в Skillbox или Otus – «для новичков». Подобные критерии выбора при поиске школы для себя тоже стоит учитывать.