1

Этап 1

Coursera: Математика и Python для анализа данных

2

Этап 2

Coursera: Обучение на размеченных данных

3

Этап 3

Coursera: Поиск структуры в данных

4

Этап 4

Coursera: Построение выводов по данным

5

Этап 5

Coursera: Прикладные задачи анализа данных

6

Этап 6

Coursera: Анализ данных: финальный проект

7

Этап 7

Udemy: A-Z Machine Learning using Azure Machine Learning

8

Этап 8

MIT: "Probabilistic Systems Analysis and Applied Probability"

1

Этап 1

Coursera: Математика и Python для анализа данных

2

Этап 2

Coursera: Обучение на размеченных данных

3

Этап 3

Coursera: Поиск структуры в данных

4

Этап 4

Coursera: Построение выводов по данным

5

Этап 5

Coursera: Прикладные задачи анализа данных

6

Этап 6

Coursera: Анализ данных: финальный проект

7

Этап 7

Udemy: A-Z Machine Learning using Azure Machine Learning

8

Этап 8

MIT: "Probabilistic Systems Analysis and Applied Probability"

23 января 2018 01 января 2019
Цель просрочена на 2183 дня

Цель заморожена

Автор цели 30 декабря 2018 года заморозил цель

Карьера и работа

Стать специалистом в области машинного обучения

Посмотрел требования из вакансий к желаемым позициям в Яндексе. Можно разделить их на две части: то что знаешь (есть опыт работы), и то что является "терра инкогнито" и предстоит изучить.

Начнём с приятного -- то что у меня есть:

  • высшее техническое образование; // мех-мат ПГУ
  • знание Python; // не скажу что отлично в нём ориентируюсь, но опыт есть
  • опыт работы в Linux; // есть
  • знание основного Unix-инструментария; // есть
  • опыт работы с различными источниками данных, в том числе с базами данных с использованием SQL, CSV, Excel; // есть
  • стремление учиться у других членов команды; // моё любимое занятие :)

А теперь то, что предстоит изучить:

  • знание математической статистики и теории вероятностей; // курс в университете был поверхностный, т. к. моя специализация была механика
  • знание методов анализа данных и машинного обучения, навыки практического применения этих методов;
  • опыт решения задач в области анализа данных и машинного обучения;
  • знакомство и опыт работы с технологиями MapReduce, Hadoop;
  • опыт применения технологий машинного обучения в реальных системах;
  • опыт работы с нейронными сетями;
  • уверенное владение C++;
  • желание писать на С++; // вот с этим туго, т. к. язык вызывает у меня отвращение
  • хорошая алгоритмическая подготовка;
  • понимание принципов работы распределенных систем;

Также есть довольно расплывчатые требования:

  • инициативность и самостоятельность;
  • умение аргументированно отстаивать свою точку зрения;
  • умение изучать научные статьи;

 Критерий завершения

Найти работу по специальности, связанной с машинным обучением / ИИ

 Личные ресурсы

Время, упорство, деньги

 Экологичность цели

Я хочу творческую работу, где много математики и надо думать.

  1. Coursera: Математика и Python для анализа данных

    1. Неделя 1

    2. Неделя 2

    3. Неделя 3

    4. Неделя 4

  2. Coursera: Обучение на размеченных данных

    1. Неделя 1

    2. Неделя 2

    3. Неделя 3

    4. Неделя 4

    5. Неделя 5

  3. Coursera: Поиск структуры в данных

    1. Неделя 1

    2. Неделя 2

    3. Неделя 3

    4. Неделя 4

  4. Coursera: Построение выводов по данным

    1. Неделя 1

    2. Неделя 2

    3. Неделя 3

    4. Неделя 4

  5. Coursera: Прикладные задачи анализа данных

    1. Неделя 1

    2. Неделя 2

    3. Неделя 3

    4. Неделя 4

  6. Coursera: Анализ данных: финальный проект

    1. Неделя 1

    2. Неделя 2

    3. Неделя 3

    4. Неделя 4

    5. Неделя 5

    6. Неделя 6

    7. Неделя 7

  7. Udemy: A-Z Machine Learning using Azure Machine Learning

    Я купил этот курс т. к. есть опыт использования Azure, и мне стало любопытно узнать что может предложить Azure для машинного обучения.

    1. Раздел 1

    2. Раздел 2

    3. Раздел 3

    4. Раздел 4

    5. Раздел 5

    6. Раздел 6

    7. Раздел 7

    8. Раздел 8

    9. Раздел 9

    10. Раздел 10

  8. MIT: "Probabilistic Systems Analysis and Applied Probability"

    Коллега порекомендовал курс лекций по теории вероятностей. Это нужно для того, чтобы:

    1. Получить знания по необходимому предмету
    2. Изучить английскую терминологию

    Адрес курса:

    https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-041sc-probabilistic-systems-analysis-and-applied-probability-fall-2013/index.htm

  • 3204
  • 23 января 2018, 11:50
Регистрация

Регистрация

Уже зарегистрированы?
Быстрая регистрация через соцсети
Вход на сайт

Входите.
Открыто.

Еще не зарегистрированы?
 
Войти через соцсети
Забыли пароль?