Почему анализ данных
Потребность в анализе данных вышла далеко за пределы технологических и интернет-компаний. Методы машинного обучения все активнее используются в совершенно различных областях, вплоть до оптимизации маршрутов транспорта. С их помощью создаются новые лекарства и автомобили без водителя, подбирается музыка под настроение, находятся потенциальные спутники жизни.
Специалист по анализу данных или data scientist – одна из самых востребованных профессий сегодняшнего дня. За реальных практиков, умеющих получать значимые результаты в сжатые сроки, идет настоящая борьба, и стоимость таких специалистов взлетает до небес.
Также интерес подогревают государственные и коммерческие структуры, которые не только говорят об этих специальностях, но и уже готовятся к проведению первых олимпиад по ним.
Что же скрывается за этими словами, все ли понимают их значение? К сожалению, нередко к ним относятся как к некому волшебному ингредиенту, который решит все проблемы. Не осознаются ни границы его применения, ни порядок действий, чтобы использовать их «здесь и сейчас».
Пришла пора внести ясность в этот вопрос.
Где можно научиться этому сейчас
Анализ данных – область знаний, по которой понимание “как этому учить” только формируется. Ведущие вузы создают магистерские программы, но, к сожалению, не всегда успевают за новыми подходами и инструментами.
Поэтому самое правильное место для обучения – это высокотехнологичные компании, в которых работа с данными есть сама суть бизнеса. И одной из таких компаний, без сомнения, является Яндекс.
Объединив усилия ведущих ученых из МФТИ и реальных исследователей-практиков из Яндекса, мы подготовили для вас специализацию по машинному обучению и анализу данных, которая позволит вам освоить новую профессию и сделать первые шаги в этой интереснейшей области.
А учить вас этому будут:
- Константин Воронцов – доктор физико-математических наук, профессор РАН, заведующий отделом Интеллектуальных систем ФИЦ ИУ РАН, преподаватель ШАД
- Вадим Стрижов – доктор физико-математических наук, доцент МФТИ, ведущий научный сотрудник ФИЦ ИУ РАН
- Евгений Рябенко – кандидат физико-математических наук, доцент МФТИ, преподаватель ВМК МГУ, ШАД, data scientist Yandex Data Factory
- Евгений Соколов – преподаватель ВМК МГУ, ВШЭ, ШАД, руководитель исследовательской группы Yandex Data Factory
- Виктор Кантор – старший преподаватель ФИВТ МФТИ, преподаватель ШАД, руководитель исследовательской группы Yandex Data Factory
- Эмели Драль – преподаватель ФИВТ МФТИ, РУДН, data scientist Yandex Data Factory
Как проходит обучение, и как устроен курс
Специализация “Машинное обучение и анализ данных” Coursera – это цепочка связанных курсов, направленных на овладение конкретной темой. В конце специализации слушатель выполняет дипломный проект, в котором может применить полученные знания на практике. После успешного прохождения всех курсов и проекта слушатель получает сертификат специализации.
Каждый из курсов мы постарались сделать предельно насыщенным и лаконичным – таким, чтобы человек смог освоить его в среднем темпе за месяц. Таким образом, на прохождение всей специализации в среднем темпе у вас уйдет полгода. Однако реальная скорость зависит только от вашей мотивации и настойчивости!
Для курса были отобраны только те методики и инструменты, которые хорошо работают на практике и используются реальными исследователями в ежедневной работе. Многие данные, с которыми вам придется работать во время курса, взяты из настоящих проектов – только так можно понять и прочувствовать, “как оно бывает на самом деле”.
Финальный проект позволит вам применить полученные знания к реальным данным одной из практических областей: электронная коммерция, социальные медиа, информационный поиск, бизнес-аналитика и др. Работа над проектом даст вам возможность самостоятельно пройти все этапы анализа данных – от подготовки данных до построения финальной модели и оценки её качества. В результате в вашем портфолио появится проект, который смело можно будет указать в резюме и показать работодателю на собеседовании.
Как и во всех курсах на платформе Coursera, основу составляют видеоматериалы, которые чередуются с различными видами активностей – от тестов, которые позволяют проверить знания и понимание, до программируемых заданий с автоматической проверкой и заданий на взаимную оценку.
Понимая, что слушатели могут начать обучение с очень разным бэкграундом, первый курс специализации мы сделали вводным, решающим две задачи. Во-первых, он помогает освежить знания о базовых математических понятиях, которые нам понадобятся в курсе. А во-вторых, получить базовые навыки работы с языком Python и специальными библиотеками для анализа данных.
Чтобы сохранить практическую направленность курса, и не утонуть в формализме, даже в первом курсе многие понятия вводятся «на пальцах», с упором на интуитивное понимание. Приверженцы математического формализма могут пока обратиться к онлайн-курсам от кафедры дискретной математики на Coursera или национальной платформе открытого образования. Также совсем скоро на Лектории МФТИ появятся полные строгие курсы по математическому анализу, линейной алгебре и дифференциальному исчислению.
Когда и как можно начать
Специализация уже доступна и обучение на ее первом курсе начнется 9 февраля. Как и для остальных специализаций на платформе Coursera, для нашей есть обязательное условие со стороны платформы: если вы хотите пройти всю специализацию и иметь возможность выполнить выпускной проект, то вам нужно пройти все курсы в режиме подтверждения личности.
Большая часть материалов курсов специализации доступна бесплатно, однако ряд заданий, прохождение которых нужно для получения сертификата, помечены “замком” и доступны только после оплаты. Если вы хотите получить доступ ко всем заданиям и сертификату, но не имеете возможности оплатить их, рекомендуем воспользоваться программой финансовой поддержки (Coursera Financial Aid). Для получения помощи от Coursera, вы должны заполнить краткую заявку с описанием своего финансового положения и причиной для зачисления на курс. Очень схожая практика используется при запросе финансовой помощи при поступлении в американские вузы. В прошлом году более 100 тысяч заявок было одобрено. Чтобы подать заявку, пройдите по ссылке под кнопкой “Зарегистрироваться” на странице специализации.
P.S. Для тех, кто хотел бы получить поддержку тьютора во время прохождения курса и персональную сдачу экзаменов с получением удостоверения государственного образца о профессиональной переподготовке, мы прорабатываем специальную программу. Если вам это интересно — пожалуйста заполните небольшую анкету
Автор:
