Dice infatti che uno stipendio base medio di un Machine Learning Engineer negli Stati Uniti è di $ 152.466 e se lavori per grandi marchi come eBay, Snap Inc o Cruise, allora può superare i $ 200.000 all’anno.
Se i dati sono qualcosa che ti incuriosisce, entrare nel Machine Learning è senza dubbio una carriera gratificante perché il mondo di oggi funziona con i dati, con conseguente crescente domanda di Data Scientist ed esperti di Machine Learning.
Ti stai chiedendo dove imparare il Machine Learning? So che lo scorrimento non finisce quando cerchi una tabella di marcia per apprendere l’apprendimento automatico o risorse per apprendere la scienza dei dati su Google.
Tuttavia, frequentare un corso ben organizzato per apprendere qualsiasi abilità è fondamentale per padroneggiarla in modo efficace e l’apprendimento automatico non è diverso. Quindi, ho curato un elenco dei migliori corsi di machine learning per imparare dagli esperti.
Sommario:
Come ottenere il massimo dal tuo corso online?
Se scegli di imparare online, vale la pena seguire questi suggerimenti.
Automotivazione: l’apprendimento online richiede una grande autodisciplina per seguire il corso fino alla fine. Poiché i corsi online non hanno la responsabilità delle lezioni tradizionali, ti suggerisco di rimanere responsabile dei tuoi progressi per andare avanti con l’apprendimento.
Puoi raggiungere questo obiettivo condividendo i tuoi progressi con gli altri, ad esempio pubblicando i tuoi risultati sui social media o raccontando ai tuoi amici le tue mosse nel corso.
Partecipa alla discussione: parla con i tuoi colleghi del corso dei tuoi apprendimenti e chiedi loro dei loro errori durante il corso e suggerimenti se sono avanti nel corso. Questo ti aiuterà a evitare le comuni insidie dell’apprendimento e a padroneggiare il materiale più velocemente.
Chiedi dubbi: alcuni dei corsi online prevedono sessioni di chiarimento dei dubbi e altri ti forniscono l’e-mail di un istruttore per contattarlo per domande. Sii uno studente attivo e chiedi aiuto se sei bloccato su un compito da risolvere o su un concetto da decifrare.
Gestione del tempo: fissare obiettivi a breve termine è un modo per raggiungere la tua destinazione. Quindi, stabilisci alcuni obiettivi settimanali e decidi la quantità esatta di corsi da completare ogni giorno. In questo modo, puoi monitorare i tuoi progressi e terminare il corso in tempo.
Sviluppa le competenze e le conoscenze necessarie per il settore con uno dei migliori corsi online di machine learning. Diamo un’occhiata a questi corsi ora!
Specializzazione in apprendimento automatico
Costruisci una solida base di fondamenti dell’IA ed esplora abilità pratiche di Machine Learning con questa specializzazione ML offerta da Stanford su Coursera.
Insegnato da Andrew Ng, fondatore di DeepLearning.AI e co-fondatore di Coursera. Oltre a questi, è professore alla Stanford University. Immagino che la sua biografia da sola possa convincerti ad iscriverti a questo corso.
Questa specializzazione è un programma di 3 corsi, che inizia con l’apprendimento automatico supervisionato, che ti insegna algoritmi di apprendimento supervisionato di base e derivati, aprendo la strada a una solida base nell’apprendimento supervisionato.
Sulla base di ciò, il prossimo riguarda gli algoritmi avanzati incentrati sulla costruzione di reti neurali e modelli multiclasse. E infine, l’ultimo corso – Unsupervised Machine Learning, approfondisce il clustering e ti aiuta a creare sistemi di raccomandazione.
Cosa imparerai?
- Regressione
- Classificazione
- Algoritmi ML avanzati
- Rete neurale artificiale
- Sistemi di raccomandazione
- Tensorflow
Apprendimento automatico con Python
L’apprendimento automatico con Python di IBM ti insegnerà vari algoritmi di apprendimento automatico e le loro implementazioni in Python.
Questo corso fa parte dei principali programmi di certificazione IBM sulla scienza dei dati, tra cui IBM Data Science Professional e IBM AI Professional. Saheed Aghabozorgi, Sr Data Scientist (esperto nello sviluppo di metodi analitici avanzati) presso IBM, e Joseph Santarcangelo, Data Scientist presso IBM, sono i docenti di questo corso.
Con una valutazione complessiva di 4,7 su 5 da oltre 13.000 studenti, questo miglior corso di Machine Learning è la scelta ideale per molti appassionati di dati e studenti.
Grazie all’ultimo modulo del corso! avrai la possibilità di acquisire esperienza pratica attraverso il progetto incluso in esso.
Cosa imparerai?
- Apprendimento automatico
- Pitone
- SciPy e scikit-impara
- Regressione
- Classificazione
- Clustering gerarchico
Introduzione all’apprendimento automatico
L’introduzione all’apprendimento automatico copre tutto ciò che un principiante o un professionista dei dati intermediario dovrebbe sapere.
Questo corso introduttivo fa parte del Data Analyst nanodegree di Udacity. Quindi segui questo corso di Machine Learning gratuito e migliore per decidere se il nano grado vale il tuo tempo e il tuo investimento.
Questo corso è un pacchetto completo che ti guida nel ciclo di vita del Machine Learning end-to-end, inclusa l’analisi dei dati, l’estrazione delle funzionalità rilevanti, la scelta del miglior algoritmo ML e il test delle prestazioni del modello.
La parte buona è che il corso non ti lancia solo teorie e si aspetta che tu le assorba come una spugna, ma piuttosto ti mostra casi d’uso pratici per l’apprendimento intuitivo.
Cosa imparerai?
Apprendimento automatico in produzione
Intro to Machine Learning in Production è il primo corso della specializzazione MLops, in cui ogni corso è incentrato su ogni aspetto della distribuzione di modelli ML in produzione.
Comprendere l’apprendimento automatico e la scienza dei dati è importante, ma adattare in modo efficiente il tuo lavoro alla produzione ti darà un vantaggio competitivo. Se sei una persona che ama i dati e la distribuzione, allora questo corso potrebbe essere quello che stai cercando.
Il corso è più focalizzato sui sistemi di distribuzione ML e sulla creazione di modelli strategici che funzionano senza problemi in produzione. Inoltre, vedrai come creare ed eseguire sistemi ML integrati in produzione al minimo costo e alla massima efficienza.
Ricordi Andrew Ng? autore del corso di specializzazione ML in questo elenco. Bene, sarai felice di sapere che lo stesso esperto di dati ha tenuto anche questo corso.
Cosa imparerai?
- Ciclo di vita e distribuzione del machine learning
- Selezione del modello e strategie di addestramento
- Valutazione del modello
- Deriva del concetto
- Linea di base del modello
- Sfide di distribuzione
- Scoping e design del progetto
Python per Data Science e ML
Udemy è la piattaforma di e-learning più popolare e conveniente, con oltre 50 milioni di studenti in tutto il mondo.
Quando cerchi il miglior corso di Machine Learning su Udemy, allora Python for Data Science e ML Bootcamp sono decisamente in cima ai risultati.
Questo è un corso di 25 ore creato da Jose Portilla, Head of Data Science per Pierian Training. È interessante notare che alcune persone di Salesforce, Starbucks e McKinsey sono suoi studenti.
Il corso ti introduce alla programmazione Python e poi ti porta all’analisi e alle visualizzazioni dei dati usando Python e ora entra negli algoritmi di Machine Learning di base, implementandoli ciascuno su un caso d’uso pratico.
Cosa imparerai?
- Programmazione Python
- Panda per l’analisi dei dati
- Seaborn per le visualizzazioni
- Implementazione di algoritmi ML
- PNL
- Reti neurali
- Introduzione ai big data
Corso intensivo sull’apprendimento automatico
I fondamenti della matematica e la sintassi di Python sono sufficienti per dare il via a questo eccellente corso accelerato sull’apprendimento automatico degli sviluppatori di Google.
Non vedi un solo istruttore presentarsi in ogni modulo del corso. Invece, un team di 2-3 esperti di Google fornisce i contenuti, consentendo loro di insegnare le loro aree di competenza in questo vasto campo del machine learning.
Il corso è un pacchetto di 15 ore di 25 lezioni, oltre 30 incarichi e casi di studio del mondo reale con immagini interattive. Quindi, in questo corso, utilizzerai l’apprendimento automatico applicandolo in tempo reale a vari casi di studio e incarichi pratici.
Questa piattaforma di apprendimento di Google Developers non solo ti offre corsi avanzati per risolvere una varietà di problemi di Machine Learning, ma include anche corsi specializzati per alberi decisionali, clustering, sistemi di raccomandazione, classificazione delle immagini, ecc.,
Cosa imparerai?
- Concetti di machine learning
- Algoritmi ML
- Casi di studio del mondo reale
- Tecniche di ingegneria ML
Apprendimento automatico CS229
Machine Learning CS229 è un programma accademico intensivo di 2-3 mesi della Stanford School of Engineering che ti costa tra $ 4k e $ 6k.
Poiché si tratta di un corso dal vivo, non solo ti verranno insegnati i normali concetti di ML, ma anche le recenti ricerche sull’apprendimento automatico e le ultime implementazioni nel mondo reale.
A partire da questo articolo, Tengyu Ma, assistente professore di informatica e statistica a Stanford, e Christopher Ré, professore associato presso lo Stanford AI Lab, sono gli istruttori.
Gli standard dei prerequisiti sono un po’ più alti per questo corso. Avrai bisogno di una laurea con un GPA di oltre 3. Inoltre, sono preferibili la capacità di programmare in Python e una conoscenza di base di Numpy e Panda. Inoltre, è necessaria la conoscenza del calcolo, dell’algebra e della probabilità per cogliere rapidamente la profondità dei concetti spiegati.
Cosa imparerai?
- Apprendimento supervisionato
- Raggruppamento
- Riconoscimento di schemi statistici
- Riduzione della dimensionalità
- Reti neurali
- Applicazioni ML nel mondo reale
Fondamenti di apprendimento automatico
Machine Learning Foundations è un corso di sette moduli dell’Università di Washington che inizia con una forte introduzione al ML e a come sta trasformando il mondo, quindi entra negli aspetti tecnici di base con la regressione, continua con il clustering e termina con un modulo dedicato sul Deep learning .
Emily Fox, Amazon Professor of Machine Learning presso l’Università di Washington, è l’istruttrice principale e sarà presente durante questo corso.
Alla fine di questo corso imparerai come estrarre funzionalità a livello di casa, analisi del sentiment basata sulle recensioni dei clienti, consigli sui prodotti, una ricerca efficiente di immagini e molto altro costruendo un sistema di apprendimento automatico di previsione della casa nel mondo reale . Puoi applicare questi apprendimenti a un’ampia gamma di problemi di ML per risolverli con facilità.
Tuttavia, installare e lavorare con Graphlab è stato impegnativo per molti studenti. Inoltre, la versione di Python utilizzata in questo corso è ora obsoleta, causando problemi di compatibilità.
Cosa imparerai?
- Nozioni di base su Python
- Concetti di apprendimento automatico
- Apprendimento approfondito
- Raggruppamento
- Sistemi di raccomandazione
Scienza dei dati: apprendimento automatico
Il corso di Data Science di Harvard ti insegna il Machine Learning guidandoti attraverso ogni fase della creazione di un sistema di raccomandazione di film. Questo corso fa parte del programma di certificazione professionale di Data Science di Harvard.
Vedrai i dati di addestramento, la creazione di relazioni predittive, i casi di sovrallenamento, la convalida incrociata e molto altro. Questo ti aiuta a sviluppare l’intuizione per creare sistemi di raccomandazione per piattaforme di e-commerce, piattaforme di streaming OTT, nuovi siti Web, ecc.,
Questa formazione ti costerà circa $ 100 con accesso illimitato ai materiali del corso. Tuttavia, viene fornito con un’edizione gratuita in cui hai un accesso limitato al materiale e nessuna valutazione graduata per testare i tuoi progressi.
Rafael Irizarry, professore di biostatistica all’Università di Harvard, ha tenuto questo corso.
Cosa imparerai?
- Algoritmi di apprendimento automatico
- Analisi del componente principale
- Regolarizzazione
- Sistema di raccomandazione di film
- Convalida incrociata
Parole finali
Padroneggiare l’apprendimento automatico è impegnativo ma realizzabile con l’elenco dei migliori corsi di apprendimento automatico menzionati in questo articolo. Che tu sia un principiante che vuole costruire i fondamenti in ML o un ingegnere ML che cerca di migliorare le tue abilità, questo elenco ti ha coperto.
Tuttavia, se sei seriamente intenzionato a costruire una carriera in ML, non interrompere quando il corso è terminato. Prendi la tua conoscenza del corso e implementala nei progetti. Inoltre, tieniti aggiornato con la tecnologia approfondendo i documenti di ricerca.
Puoi anche controllare queste risorse PyTorch per migliorare le tue capacità di dati.