1

Етап 1

Coursera: Математика и Python для анализа данных

2

Етап 2

Coursera: Обучение на размеченных данных

3

Етап 3

Coursera: Поиск структуры в данных

4

Етап 4

Coursera: Построение выводов по данным

5

Етап 5

Coursera: Прикладные задачи анализа данных

6

Етап 6

Coursera: Анализ данных: финальный проект

7

Етап 7

Udemy: A-Z Machine Learning using Azure Machine Learning

8

Етап 8

MIT: "Probabilistic Systems Analysis and Applied Probability"

1

Етап 1

Coursera: Математика и Python для анализа данных

2

Етап 2

Coursera: Обучение на размеченных данных

3

Етап 3

Coursera: Поиск структуры в данных

4

Етап 4

Coursera: Построение выводов по данным

5

Етап 5

Coursera: Прикладные задачи анализа данных

6

Етап 6

Coursera: Анализ данных: финальный проект

7

Етап 7

Udemy: A-Z Machine Learning using Azure Machine Learning

8

Етап 8

MIT: "Probabilistic Systems Analysis and Applied Probability"

23 січня 2018 01 січня 2019
Ціль прострочена на 2153 дня

Мета заморожена

Автор мети 30 грудня 2018 року заморозив мету

Автор мети

Evgeni

Канада, Vancouver

41 Рік / року / років

Кар'єра та робота

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;

 Критерій завершення

Найти работу по специальности, связанной с машинным обучением / ИИ

 Особисті ресурси

Время, упорство, деньги

 Екологічність мети

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

  • 3175
  • 23 січня 2018, 11:50

Реєстрація

Можливості
безмежні.
Настав час
відкрити свої.

Уже зарегистрированы?
Вхід на сайт

Заходьте.
Відкрито.

Ще не зареєстровані?
 
Підключіться до будь-якого з ваших акаунтів, ваші дані будуть взяті з акаунту.
Забули пароль?