В данный момент сервис работает в тестовом режиме Будем благодарны за обратную связь

Как стать специалистом по машинному обучению

Возможности искусственного интеллекта продолжают расширяться, избавляя людей от рутинных задач, будь то выбор контента в соцсети или забота о здоровье. Совершенствованием цифровых технологий занимается специалист по машинному обучению. За последние несколько лет существенно выросло количество вакансий для ML-инженеров, а их заработная плата стала одной из самых высоких в IT.

Структура статьи

Кто такой специалист по машинному обучению

Специалист по машинному обучению (ML, machine learning) – это эксперт в области цифровых технологий, который составляет алгоритмы, чтобы искусственный интеллект мог проводить анализ различных массивов данных. Он создает нейросети для анализа и решения любых задач: от подбора комбинаций в шахматах до постановки диагноза человеку на основе имеющихся симптомов.

Спрос на специалистов по машинному обучению постоянно растет. В их услугах нуждаются компании в сфере IT, фирмы по разработке робототехники, разработчики продуктов для сферы развлечений, профильные коммерческие организации.

К наиболее известным результатам работы ML-инженеров относится система рекомендации контента Pinterest, таргетированная реклама Facebook, продуманная новостная лента Twitter. Услугами machine learning engineer активно пользуются Google, Яндекс, Сбербанк, один из крупнейших производителей и поставщиков аппаратного и программного обеспечения IBM, китайская компания Baidu с одноименной поисковой сетью и другие.

Чем занимается специалист по машинному обучению

ML-инженер использует специальные алгоритмы для решения практических задач с целью автоматизировать труд человека. У него есть две главные задачи – подготовка данных и построение модели для их обработки.

К обязанностям специалиста по машинному обучению относится:

  • разработка алгоритмов, позволяющих техническому устройству обучаться;
  • анализ свойств или характеристик изучаемого объекта;
  • создание модели ML для обработки неструктурированных данных;
  • создание скоринговых карт на основе информации из ранее подобранных источников;
  • самостоятельная разработка промышленной архитектуры или консультирование разработчиков в процессе её создания;
  • разработка платформы для соединения виртуальных магазинов с потенциальными клиентами.
Работа ML-инженера над проектом состоит из несколько этапов. Для начала ему нужно собрать и классифицировать данные. На основании полученной информации специалист строит модель, проводит анализ и проверку гипотез. Далее инженер запускает модели с целью проверить процесс взаимодействия с данными, после чего пишет код.

Что должен знать специалист по машинному обучению

К преимуществам профессии относится высокий спрос во всем мире. Однако для получения престижного места работы нужно знать следующее:
  • основные темы высшей математики, включая линейную алгебру и прикладную статистику;
  • особенности моделирования и алгоритмов обучения;
  • методы поиска информации в базах данных;
  • принцип функционирования систем управления БД PostgreSQL, SQLite3, MongoDB;
  • составление запросов на SQL;
  • проведение анализа и моделирования данных с помощью языка программирования Python;
  • использование библиотек Pandas, NumPy и Matpotlib;
  • использование фреймворков Tensorflow и Keras.
0.00%
Осталось:

Для выполнения поставленных задач ML-менеджеру нужно на высоком уровне знать Python и популярные библиотеки, в том числе Matpotlib, которая нужна для визуализации данных двумерной графикой. Прохождение онлайн курса по Python позволит в кратчайшие сроки освоить этот язык программирования.

Помимо hard («жестких»), нужны soft («мягкие») навыки. К ним относятся универсальные компетенции, включая аналитический склад мышления, внимательность к деталям, хорошая память, аккуратность, желание обучаться новому.

0.00%
Осталось:

Чтобы оставаться востребованным специалистом, нужно выбрать предметную область, постоянно её изучать и быть в курсе последних изменений. Например, если планируете работать в области медицины, постарайтесь вникнуть в задачи медицинских работников, узнать, как автоматизировать их труд.

Сколько зарабатывает специалист по машинному обучению

Учитывая темпы роста цифровых технологий, количество необходимых знаний и навыков, профессия ML-инженер по праву является одной из самых высокооплачиваемых в IT. Средняя зарплата специалиста по машинному обучению в России составляет 165 000 рублей, в Украине – 40 000 гривен.

Если брать классические уровни квалификации в сфере информационных технологий, то в России Junior зарабатывают от 70 000 до 120 000 рублей, Middle – от 120 000 до 200 000, а Senior – от 200 000 до 300 000 руб. в месяц. В крупных международных компаниях профессионал может рассчитывать на ежемесячный оклад в размере 350 000 рублей.

В Украине зарплата machine learning engineer на позиции Junior составляет от 25 000 до 40 000 гривен, Middle – от 40 000 до 80 000, а Senior – от 80 000 до 100 000 грн в месяц. Американские компании часто предлагают работу по удаленке со средним окладом в 3 000 долларов (83 000 гривен) в месяц.

Как освоить профессию специалист по машинному обучению

Для построения успешной карьеры нужны системные фундаментальные знания в направлениях науки и техники, крепкая математическая база. Войти в эту специальность гораздо легче дата-аналитикам и дата-сайентистам. Она приветствует разработчиков на Python, только придется уделить время тщательному изучению основных ML-библиотек.

Если хотите получить высшее образование, нужно выбирать технический университет. В России востребованы студенты из МТУСИ (Московского технического университета связи и информатики) и МФТИ (Московского физико-технического института). В Украине востребованы студенты из ХНУРЕ (Харьковского национального университета радиоэлектроники) и ОНПУ (Одесского национального политехнического университета).

Если нет денежных средств, времени или желания получать высшее техническое образование, обратите внимание на онлайн обучение machine learning. Такие программы дают возможность получить структурированную информацию в среднем за 6-12 месяцев. Преподаватели дают необходимую теоретическую базу, после чего студенты выполняют практические задания.

Самостоятельное обучение подходит для людей с техническим бэкграундом. На специализированных площадках есть бесплатные книги, видео и статьи. Но придется самостоятельно искать материалы и структурировать информацию. Такой способ больше подходит для получения знаний в каждом конкретном случае: нужно решить проблему, ищите материалы, углубляетесь в изучение темы и получаете ответ на вопрос.

Если хотите пройти программу обучения machine learning от известных онлайн университетов, рекомендуем рассмотреть лучшие курсы по машинному обучению:

Skillbox – профессия веб-разработчик

Если хотите начать карьеру в Data Scientist с нуля, рекомендуем пройти обучение на платформе Skillbox. Преподаватели расскажут о создании систем аналитики, использовании алгоритмов машинного обучения и работе с нейросетями.

После прохождения программы вы сможете:

  • понимать чужой код и писать собственный на Python;
  • разрабатывать инструменты для анализа бизнес-процессов;
  • использовать крупнейшие библиотеки Pandas, NumPy и Matpotlib;
  • применять возможности СУБД PostgreSQL, SQLite3 и MongoDB;
  • использовать фреймворки Tensorflow и Keras;
  • строить рекомендательные системы.

Помимо узконаправленных материалов, в программу обучения входят универсальные темы, включая верстку email-рассылок, принципы работы с электронной почтой, протокол HTTP. Вы также сможете пройти целый модуль по английскому для IT-специалистов, куда входит составление CV, нюансы поведения на рабочем интервью, налаживание контактов в сфере информационных технологий и другие темы.

GeekBrains – машинное обучение

Программа подходит для желающих освоить полный цикл разработки проектов machine learning, в том числе определение задачи, сбор данных и оптимизация моделей. Онлайн вебинары проводят эксперты с опытом автоматизации процессов в крупнейших компаниях, включая X5 Retail Group и Delivery Club.

За 6 месяцев вы научитесь:

  • работать с алгоритмами и структурами данных на Python;
  • проводить вычисления с помощью библиотеки Numpy;
  • обрабатывать и анализировать данные с помощью ПО Pandas;
  • визуализировать данные в библиотеке Matplotlib;
  • использовать инструменты pickle, itertools, collections;
  • понимать классификацию, регрессию, методы снижения размерности, категориальные признаки и другие особенности машинного обучения;
  • работать с нейронными сетями прямого распространения, сверточными, рекуррентными и другими видами.

На курсе за каждым учеником закрепляется наставник, который будет проводить онлайн-сессии. Наставник нужен для ответов на вопросы по домашним заданиям и лучшего усвоения пройденных тем. Для повышения шансов на успешное трудоустройство GeekBrains, помимо теоретической базы и практических навыков, выдает студентам электронный сертификат и удостоверение о повышении квалификации.

OTUS – специализация Machine Learning

Если никогда не занимались машинным обучением, но хотите начать карьеру в этом направлении, рекомендуем комплексную программу обучения от OTUS. Во время обучения вы будете разбирать реальные наборы данных, регулярно выполнять практические задания, создавать программные конвейеры с данными.

Прохождение онлайн курса даст возможность:

  • вспомнить высшую математику, научиться применять эти знания для решения задач;
  • программировать на Python, включая использование модулей и баз данных;
  • создавать модели с помощью эффективных приемов machine learning;
  • применять возможности сервиса AWS;
  • работать с платформой облачного машинного обучения AWS SageMaker;
  • мониторить модели machine learning.

Создатели программы обучения огромное внимание уделяют карьере студентов. Ещё в начале обучения HR-менеджеры проведут карьерную консультацию, рассказав о перспективах развития в machine learning. Когда пройдете программу, вам помогут оформить портфолио, составить резюме и сопроводительное письмо.

OTUS – Machine Learning Basic

Практикующие ML-инженеры научат решать задачи из реальных рабочих процессов. Во время обучения вы погрузитесь в следующие темы:

  • теоретический минимум для machine learning engineer: матрицы, дифференцирование и оптимизация функций, алгоритмы и вычислительная сложность, исследование зависимостей;
  • основы языка программирования Python;
  • особенности объектно-ориентированного программирования (ООП);
  • системы управления базами данных;
  • визуализация данных;
  • базовые инструменты анализа данных в Python;
  • линейная и логистическая регрессии.
На время обучения за вами закрепляется ментор, который еженедельно проводит онлайн-сессии на 40 минут. Последний модуль программы посвящен проектной работе: выбираете тему, продумываете план, посещаете консультации, создаете и защищаете проект.

OTUS – Machine Learning Professional

Вы научитесь использовать разнообразные методы ML, рекомендательные письма, собирать информацию, анализировать тестовые данные и временные ряды. Вы также изучите фреймворк Apache Spark, чтобы осуществлять распределенную пакетную и потоковую обработку неструктурированных и слабоструктурированных данных из экосистемы проектов Hadoop.

После прохождения основной программы вы займетесь созданием уникального проекта. Успешная защита проекта позволит получить приглашение на собеседование от партнеров OTUS.

OTUS – Machine Learning Advanced

Курс разработан для практикующих аналитиков, программистов и дата-сайентистов, желающих расширить свои возможности. Занятия проходят в формате «живое кодирование»: преподаватель берет задачу и набор данных, после чего вместе со студентами программирует, делает ошибки и исправляет их, получает решение и улучшает проект. Такой подход дает возможность увидеть реальный процесс работы с данными.

За 5 месяцев вы научитесь:

  • работать в production: от настройки окружения до построения программного конвейера и внедрения готовых решений;
  • использовать возможности автоматического машинного обучения;
  • понимать ограничения в применении AutoML (автоматического машинного обучения);
  • применять Байесовские методы;
  • находить решение проблем в рекомендательных системах, временных рядах и графах.

Регулярное решение реальных задач, создание и защита дипломного проекта дадут возможность пополнить портфолио профессиональными кейсами. Если покажите достойные результаты во время обучения, сможете получить приглашение на собеседования от крупнейших компаний-партнеров OTUS.

Когда выбираете курс machine learning, учитывайте свой уровень знаний. Если хотите освоить профессию специалиста по машинному обучению с нуля, тогда рекомендуем записаться на начальные программы в Skillbox, GeekBrains или OTUS. Для практикующих специалистов в этой сфере подойдет курс Professional или Advanced от OTUS, в зависимости от квалификации.

Как специалисту по машинному обучению найти работу

Если многие иностранные корпорации уже не представляют свое развитие без помощи machine learning engineer, то российские и украинские компании пока присматриваются к ML-инженерам. Однако тенденция набирает обороты, а специалисты по машинному обучению уже требуются финансовым компаниям, маркетинговым агентствам, корпорациям в сфере информационных технологий.

Для успешного трудоустройства оформите портфолио, добавив в него 5-7 разноплановых проектов. Затем позаботьтесь о составлении резюме, рассказав о своих знаниях и навыках, обучении, опыте работы. Когда будете отправлять анкету соискателя, пишите уникальное сопроводительное письмо, чтобы было легче выделиться на фоне других кандидатов.

Когда получите приглашение на собеседование, займитесь подготовкой к рабочему интервью, тщательно изучив компанию. Правильная подготовка позволит уверенно вести себя на собеседовании, четко отвечать на вопросы, соответственно, получить желаемую должность.

Заключение

Новичку трудно стать специалистом по машинному обучению с нуля, потому что нужна крепкая математическая база и опыт создания проектов на Python или других языках программирования. Зато время и силы, потраченные на получение необходимых навыков, компенсируются интересными проектами и высокой заработной платой.Если хотите стать ML-инженером, рекомендуем онлайн курсы от известных образовательных платформ. Помимо крепкой теоретической базы и практических навыков, вы получите интересные проекты для своего портфолио. После обучения вам окажут поддержку в трудоустройстве, в том числе помогут составить резюме и подготовят к собеседованию.
Комментарии

      Оставить отзыв

      Brain UP
      Logo
      Сравнить товары
      • Всего (0)
      Сравнить
      0