Support us

Математика для Machine Learning и Data Science: основы, которые точно надо знать

Несмотря на кризис в IT, специалисты по машинному обучению и науке о данных сейчас на пике востребованности.  Поэтому один из самых популярных курсов на Coursera — программа по математике, которая применяется в этих областях.

Решили разобраться, так ли критичны эти знания на самом деле, а заодно изучить программу курса.

Оставить комментарий
Математика для Machine Learning и Data Science: основы, которые точно надо знать

Несмотря на кризис в IT, специалисты по машинному обучению и науке о данных сейчас на пике востребованности.  Поэтому один из самых популярных курсов на Coursera — программа по математике, которая применяется в этих областях.

Решили разобраться, так ли критичны эти знания на самом деле, а заодно изучить программу курса.

Data Science и Machine Learning — сферы IT с довольно высоким порогом входа, часто успешные специалисты имеют профильное высшее образование. Тем, кто стремится попасть в профессию уже во взрослом возрасте, приходится многое наверстывать. Если базовое программирование на каком-нибудь языке реально освоить за несколько месяцев, то путь в ML и Data Science более долгий. Но усилия окупаются, профессии в этой сфере точно не устареют.

Содержание
Примечание Adviser

В статье есть ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).

При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.

Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.

Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.

Кому стоит идти в Machine Learning и Data Science

Специалисты в области машинного обучения и науки о данных более редкие, чем разработчики. Начинающим программистам бывает особенно трудно трудоустроиться сейчас, когда рынок сжался, но спецы по ML и DS всегда в цене. Поэтому, если вы готовы потратить чуть больше времени для обучения — это надежные карьерные траектории. Также в эти сферы могут переходить и действующие IT-специалисты, чтобы повысить свою востребованность или просто попробовать что-то новое. С любым опытом в IT за плечами осваивать смежные специальности будет гораздо легче.

По информации What’s the Big Data к 2030 году ожидается, что объем мирового рынка машинного обучения превысит 5 млрд.  долларов.

Источник: What’s the Big Data

По данным издания Demand Sage, с 2023 года по 2030 год спрос на спецов по ML возрастет до 22% — почти на четверть. А 48% опрошенных компаний так или иначе уже используют ИИ в работе — это данные на 2024 год. Вероятно, со временем число таких компаний будет только увеличиваться.

Data Science — тоже растущая сфера. По оценкам американского бюро труда, через 10 лет спрос на таких спецов вырастет на 32%. А по опросу 365 Data Science, только 35% спецов в этой сфере ранее работали на той же позиции: значит, 65% — айтишники, перешедшие из других сфер и новички. 

Наука о данных и машинное обучение — сравнительно молодые сферы. Хоть порог входа и высокий, они открыты для начинающих — в частности, из-за повышенного спроса на специалистов. Также эти сферы очень обширны: можно выбрать узкую специальность по душе, расти как горизонтально, так и вертикально.

Зачем Data Scientists нужна математика и что надо знать специалисту

Само по себе машинное обучение невозможно без знаний математики, ведь оно основано на алгоритмах, причем на математических. Что касается науки о данных — это сфера, в которой нужно глубокое понимание анализа. Кроме того, в DS и машинное обучение применяется очень активно. Поэтому мы и говорим об этих двух специальностях в связке. 

Итак, для работы с машинным обучением нужны следующие теоретические основы:

  • математический анализ;
  • линейная алгебра;
  • аналитическая геометрия;
  • статистика;
  • теория вероятностей.

Какую-то часть из этих тем охватывает школьная программа стран постсоветского пространства, но во многих случаях знания требуются более глубокие. Фундаментальные знания математики составляют основу алгоритмов машинного обучения. А также они важны для понимания анализа данных.

Особенности математики для Data Science

В рамках DS могут быть разные специализации: кому-то нужны более глубокие знания математики, кого-то устроят относительно поверхностные. Это обсуждают айтишники на Reddit. Если заниматься прикладной наукой о данных — например, для маркетинговых нужд компаний — основной упор надо делать на статистику. А если хочется работать с алгоритмами, потребуются более обширные математические знания.

Источник: Reddit

Если вы пока не знаете, чем конкретно хотите заниматься в рамках DS, дополнительные знания точно не будут лишними — ведь они позволят глубже понимать выбранную сферу. Впрочем, некоторые Data Scientists для начала действительно ограничиваются линейной алгеброй и статистикой, а по мере роста потребности добирают знания уже на рабочем месте.

Источник: Reddit  

Вопрос лишь в том, чтобы получить это самое рабочее место. Для новичка без опыта более обширные математические знания могут стать конкурентным преимуществом при трудоустройстве.

Один из пользователей отмечает, что в индустрии есть два подхода: одни считают, что начинать надо с математики, а потом осваивать код, другие — что можно начать с программирования и потихоньку доучивать математику. И тот, и другой вариат — норма, можно выбирать комфортную траекторию. Но в итоге все равно придется освоить и то, и другое.

Источник: Reddit

Особенности математики для Machine Learning

Судя по обсуждениям на Reddit, новички регулярно задаются вопросом, обязательно ли учить математику для работы в ML. Вероятно, многим этого делать не хочется. Но опытные пользователи всегда говорят, что без математики никуда. 

Источник: Reddit

Однако в обсуждениях отмечают, что знание математики нельзя оценивать в терминах «знает» и «не знает» — это шкала. И кому-то достаточно будет продвинуться до середины этой шкалы, а кому-то — до конца, все будет зависеть от ваших профессиональных интересов.

Некоторые отмечают, что для старта математика требуется в меньшей степени, но эти знания сделают все остальное более понятным. То есть человеку с глубокими знаниями математики будет легче осваивать концепции и инструменты машинного обучения. А если в математике пробелы, вникать во многие вещи будет трудно.

Источник: Reddit

Курс «Математика для Machine Learning и Data Science от  Deeplearning.ai на Coursera

Учебная программа позволит вникнуть в математику с нуля: вспомнить школьную программу и освоить высшую математику, необходимую для работы. Курс подходит для начинающих. Если вы хотите с уверенностью заниматься ML или DS, но пока не изучали ничего в своей области, эта программа вполне подойдет — вы сначала освоите математику, а потом будет легче понимать все остальное. Но также курс будет полезен и для действующих спецов, которые ощущают существенную нехватку знаний. И, конечно, лекции будет полезны тем из новичков, кто освоил какие-то основы ML и DS, но продолжает самообразование.

Курс фокусируется только на математике, здесь не изучают код и технологии. Но из всей математики выбраны именно практически полезные темы, а все материалы хорошо структурированы и доступно изложены. Лекторы курса работают в крупнейшей компании в сфере машинного обучения — Deeplearning.ai. Они точно знают, какие теоретические знания сейчас востребованы и пригождаются в работе.

В программе:

  • линейная алгебра — векторная и матричная;
  • работа с различными типами функций;
  • теория вероятностей и методы статистики.

Формат и длительность курса

По оценке Coursera, курс займет три месяца при загрузке 5 часов в неделю. Можно неспешно подтягивать знания, совмещая учебу с работой или другими курсами. А можно интенсивно заниматься и осваивать программу быстрее.

Стоимость

Курс доступен по подписке за $39 в месяц — чем быстрее учитесь, тем меньше платите. Также есть бесплатный пробный период 7 дней.

Посмотреть программу

TIP от Adviser: Учиться на Coursera еще выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число учебных программ из более чем 7000. Это идеальный вариант, если вы готовы в сжатые сроки посвятить много времени учебе.

Математика — необходимая часть образовательного трека для всех, кто всерьез решил заниматься ML и DS. Изучать теорию можно и самостоятельно по учебникам, и по видео на YouTube. Но на курсе вы можете получить все актуальные знания структурировано и в одном месте — к тому же, от компании-лидера в индустрии. На каком бы этапе обучения вы сейчас ни находились, курс математики — полезная инвестиция в профессиональное будущее.

Не забывайте читать Adviser. Мы следим за рынком труда в IT, держим руку на пульсе трендов в образовании и рекомендуем лучшие учебные программы для новичков и профи. А также разбираемся в сложных темах с экспертами, пишем о хобби, безопасности и ментальном здоровье.

Как войти в AI и ML. Экспертный гид по профессии: компетенции курсы возможности
Как войти в AI и ML. Экспертный гид по профессии: компетенции, курсы, возможности
По теме
Как войти в AI и ML. Экспертный гид по профессии: компетенции, курсы, возможности
Как за месяц войти в AI
Как за месяц войти в AI 
По теме
Как за месяц войти в AI
Базовый курс о ChatGPT опять в топах: уже больше 125K слушателей
Базовый курс о ChatGPT опять в топах: уже больше 125K слушателей
По теме
Базовый курс о ChatGPT опять в топах: уже больше 125K слушателей
Читайте также
8 онлайн-курсов и интенсивов для Product Manager (февраль, 2024)
8 онлайн-курсов и интенсивов для Product Manager (февраль, 2024)
8 онлайн-курсов и интенсивов для Product Manager (февраль, 2024)
Собрали проверенные онлайн-курсы и интенсивы для Product Manager. В этой подборке: курсы от действующего PM в Microsoft, актуальная специализация по управлению продуктами в сфере AI, курсы для начинающих специалистов и лайфхаки как проходить собеседования на позицию продакта.
2 комментария
Как очистить Mac? Лучшие платные приложения для macOS (август 2024 г.)
Как очистить Mac? Лучшие платные приложения для macOS (август 2024 г.)
Как очистить Mac? Лучшие платные приложения для macOS (август 2024 г.)
Чем просканировать накопившийся за время работы мусор на диске вашего в Мака и навести порядок? Рассказываем о 7 платных приложениях для очистки macOS. Мы не называем их лучшими — просто советуем обратить на них внимание.
8 комментариев
11 лучших сертификаций Coursera, чтобы освоить новую специальность (август, 2023)
11 лучших сертификаций Coursera, чтобы освоить новую специальность (август, 2023)
11 лучших сертификаций Coursera, чтобы освоить новую специальность (август, 2023)
Проанализировали Coursera в поисках лучших профессиональных программ на 2023 год, прохождение которых позволит получить востребованную специальность. Рассказываем, на какие направления обратить внимание и как сертификация Coursera помогает изменить вашу карьеру.
1 комментарий
12 онлайн-курсов по языку Java для новичков и профессионалов (август, 2023)
12 онлайн-курсов по языку Java для новичков и профессионалов (август, 2023)
12 онлайн-курсов по языку Java для новичков и профессионалов (август, 2023)
Java по-прежнему входит в список самых популярных языков программирования. Вместе с Digitaldefynd мы составили список курсов по Java, которые подойдут как новичкам, так и людям с опытом программирования, чтобы освоить этот востребованный язык.

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.