Весна началась с Kyiv Data Spring Блог компанії InterLink

Но перспективность направления того стоит — как минимум, специалистов по искусственному интеллекту в ближайшее время не заменит искусственный интеллект. И даже высокий порог входа в индустрию можно преодолеть, в среднем, за год — если усердно учиться. Конечно, все очень индивидуально, но знания в любой другой области IT станут большим подспорьем. В последнее время набирает популярность такое явление, как «спортивное программирование». Его суть в том, что участники (отдельно или командами по трое и меньше человек) на время решают и программируют задачи на алгоритмы, структуры данных и математику. Эти соревнования зачастую спонсируют такие крупные компании, как Яндекс, Google и т.п.

Kaggle — практическое изучение Big Data. Что это за платформа, и как она работает

Я работаю в отделе R&D компании Ciklum, занимаюсь цифровой обработкой и анализом биомедицинских сигналов, а также машинным обучением. Много работал с реализацией алгоритмов анализа сигналов под различные платформы от носимых устройств до профессионального медицинского оборудования. Путь дата-сайентиста — это путь постоянного совершенствования себя в профессии. Задачи для дата-сайентистов становятся сложнее и интереснее. Например, создание чат-ботов поддержки и голосовых помощников с помощью NLP (англ. Natural Language Processing) или машинного обучения на основании текстовых данных.

Курс «Специализация Машинное обучение» и другие курсы от Deeplearning.ai

Доступен бесплатный пробный период 7 дней, далее стоимость обучения $14 в месяц. Если вы настроены серьезно, на Udacity удобно будет собрать пакет из разных курсов — в каталоге есть отдельные программы обучения по Deep Learning, NLP, CV. Суммарно вас ждет более 200 часов обучения и 6 практических заданий на основе реальных кейсов — эти проекты можно будет показать в портфолио.

Портрет специалиста по Data Science

Чтобы воспользоваться кнопкой для связи, вам понадобится как минимум титул участника – это более простой способ связаться с человеком, чем искать его через соцсети. Там может быть полезная информация об их опыте, специализации, образовании или даже прямые контактные данные. В реальности у нас всегда есть таблица с пользователями в базе данных, но в текущем датасете ее нет.

• Machine Learning фокусируется на создании моделей, способных автоматически делать прогнозы на основе данных.
• На сегодняшний день почти у каждого бизнеса много данных, но они не знают, что с ними делать.
• Продолжая просматривать сайт, вы соглашаетесь с использованием файлов cookie в соответствии с Privacy Policy.
• Процессы изменений в других областях, таких как транспорт, медицина, производство или недвижимость также создают и еще будут создавать спрос на data scientists.
• Он заточен только под одну специальность, что довольно удобно, ведь вы точно знаете, кого тут найдете.

Сколько зарабатывает Data Scientist

А вот если вы его разобрали, проанализировали, построили интересные графики, инсайты, рассказывающие историю — это уже другое дело. И этот процесс преобразования, такой рафинации данных, он очень дорого оплачивается. Итак, первое — это понимание того, что происходит в бизнесе.

Курс «Машинное обучение» на Ods.ai

ИТ-специалистам в области ML нужен сильный математический бэкграунд, навыки разработки, чтобы выводить модели в продакшн, а также знание ключевых технологий машинного обучения. AI (Artificial Intelligence), или ИИ (искусственный интеллект) — технология, которая может генерировать новую информацию и корректировать собственный результат в процессе обучения. В отличие от обычных алгоритмов, AI способен обучаться, выполнять творческие задачи и выдавать уникальный непредсказуемый результат.

В принципе, как и во всем мире, но, как всегда, с некоторым запаздыванием. Уже есть довольно большое сообщество и открываются вакансии в различных компаниях. В университетах появляются специальности, полностью посвященные Data Science и машинному обучению (например, в КПИ и УКУ). При поддержке образовательного проекта DataminDS был организован Ukrainian Data Science Сlub.

Это позволяет ему учиться на своих ошибках и стремиться к лучшим результатам. В целом Kaggle — отличная платформа, которая может дать многое как начинающему специалисту, так и профессионалу. Возможно, вы сможете найти отличную работу, возможно, получить солидный денежный приз. Если у вас уже есть собственный опыт работы с Kaggle, расскажите о нём в комментариях. Но, конечно, основная задача проекта — это всё же проведение соревнований. Участие в них предоставляет как новичку, так и профессионалу много возможностей, включая как профессиональный рост, так и возможность проверить собственные силы.

Собственно, второй шаг, тоже очень тесно перекликающийся с дата-анализом, это Data Mining. Вот есть, скажем, компания Netflix, которая стремится к фильмам и сериалам и собирает кучу информации о пользователях, но не предполагает, что делать со всей этой информацией. Именно тогда используются подходы дата-майнинга, позволяющие в куче информации найти что-то полезное, какие-то паттерны, на основе которых можно сделать определенные предсказания. В начале процесса дата-майнинга специалисты могут даже не понимать и не знать, что именно они ищут — часто это становится понятно уже в процессе.

Следующим необходимым этапом предварительной обработки является нормализация данных. Значение пикселя, выражающее его яркость, варьируется в диапазоне от 0 до 255, но мы хотим преобразовать его так, чтобы он находится в диапазоне от 0 до 1. Вероятно, вы понимаете нормализацию как вычитание текущего значения величины от её среднего значения и последующее деление на стандартное отклонение. Но поскольку у нас в качестве данных значения пикселей, принимающие строго положительное значение, нам достаточно поделить их на максимальное значение.

Специалист по Data Science не только умеет анализировать и визуализировать данные, но и строить модели на их основе. Для этого требуются знания машинного обучения (англ. Machine Learning) и глубокого обучения (англ. Deep Learning), которыми аналитик не обладает. Нужно вдумчивое самостоятельное изучение kaggle это темы либо структурированный курс, который даст базовые практические знания по Data Science и Machine Learning. AI — это супер-инструмент, позволяющий сделать скачок вперед конкретным бизнесам и цивилизации в целом. Основное различие между Data Science и Machine Learning — в целях и задачах.

Если вы слышите впервые о таких типах рекрутинга, то вам тем более нужно разобраться в этом вопросе. У вас есть компания и вдруг в ней появилась открытая вакансия и вам нужен специалист по Data Science на Kaggle. Также у вас внутри компании есть свой HR-департамент, который может заняться этим поиском. А еще у вас есть вариант обратиться к агентству по подбору персонала, например, itexpert.work/ru/, у которого есть базы специалистов, которые ищут работу. Но если вы только на пути к выбору, то давайте копнем чуть глубже и рассмотрим более детально все отличия этих рекрутингов.

Мини-курсы, предлагаемые платформой, обучают самым разным направлениям, включая, например, введение в SQL, введение в машинное обучение, Python, визуализацию данных и другие. К сожалению, у нас до сих пор распространено заблуждение, что человек, который занимается Data Science и машинным обучением, должен в первую очередь быть программистом. Разумеется, и тем, и другим без программирования никак не обойтись, но задачи все-таки у них немного отличаются.

Informatics.mccme.ru — платформа с множеством теоретических материалов и задач по соответствующим темам. Также содержит большую базу задач с прошедших олимпиад школьников. Чтобы добавить источник данных, переходим в раздел «Источники данных» после авторизации.

Одно дело — разобраться в данных самому, совсем другое — уметь донести людям результаты своей работы. Представьте себе, что у вас есть контейнер бумажных анкет, заполняемых при соцопросе. Он может содержать бесценную информацию, но пока этот контейнер лежит в таком виде, он никому не нужен.