Специалист по машинному обучению (AI/ML-специалист): ТОП-6 онлайн-курсов в 2024 году

Машинное обучение (Machine Learning) – это новое перспективное направление в IT-отрасли. Оно помогает искусственному интеллекту усваивать новые данные и информацию при помощи специально разработанных алгоритмов.

Собственно говоря, именно поэтому не могла не появиться новая специальность среди программистов – специалист по машинному обучению, он же инженер машинного обучения.

Суть работы AI/ML-специалиста

Все мы знакомы с голосовыми помощниками вроде «Алисы» или Siri: эти барышни прекрасно умеют находить нужную информацию в интернете, ставить любимую музыку, рассказывать о погоде и даже немного поддерживать беседу. Достигается это за счет развернутой программной и аппаратной структуры, именуемой нейронной сетью.

Чтобы нейросеть умела нормально общаться с человеком и правильно отвечать на поставленные вопросы, ей нужно регулярно скармливать новые данные. Но не абы какие, а специально подобранные по заранее заданному алгоритму. Этим и занимается специалист по машинному обучению. А ещё он пишет ботов-голосовых помощников и делает так, чтобы они распознавали нашу речь.

Какие задачи решает специалист по машинному обучению:

• Собирает, накапливает и подготавливает данные (фотографии, видео, тексты и т.д.);

• Строит модели, по которым собранная информация будет поставляться боту.

Можно привести простой пример: новостная лента «ВКонтакте». Сначала вы подписываетесь на определенные группы и каналы, ставите лайки и дизлайки, пишете комментарии. Искусственный интеллект тем временем собирает статистику, ну а затем составляет ваши предпочтения и начинает периодически рекомендовать новые группы схожей тематики, интересные для вас новости и страницы новых друзей. И это лишь один небольшой пример, как можно использовать искусственный интеллект в быту или хозяйстве. Есть и более сложные математические модели, которые, например, управляют дронами: составляют для них полетное задание, ищут оптимальные маршруты и меняют их в процессе при изменении условий. Эта функция уже сейчас активно применяется для беспилотного транспорта.

Какие навыки нужны специалисту по машинному обучению

Hard Skills

Надо сказать, что порог вхождения в эту профессию достаточно высок. Требования к специалистам по ML весьма строгие:

1. Математические познания (теория вероятностей, линейная алгебра, прикладная статистика);

2. Знание языков программирования. По умолчанию для машинного обучения используется Python, но могут понадобиться также Java, R, C++, Scala;

3. Знание специфических фреймворков, таких как Apache Spark, TensorFlow, PyTorch и библиотек (scikit-learn, NumPy, Keras, Pandas);

4. Алгоритмы и команды SQL (баз данных);

5. Моделирование данных;

6. Знание гибких методик программирования, таких как Agile;

7. Английский язык не ниже Intermediate, а лучше Upper Intermediate.

Soft Skills

Специалист по машинному обучению – это всегда командный игрок, поэтому помимо высоких аналитических способностей ему потребуются:

1. Коммуникативные навыки;

2. Разумная инициативность;

3. Внимательность;

4. Стрессоустойчивость;

5. Работоспособность и навыки тайм-менеджмента.

Где учиться на специалиста по машинному обучению

В IT-отрасли всегда два варианта освоить новую специальность. Первый – это технический или математический вуз. Плюс: крепкие теоретические знания и математические навыки, диплом государственного образца. Минус: отдельно таких специалистов не готовят – это программа дополнительного обучения, которая есть далеко не во всех вузах, к тому же весьма дорогая.

Онлайн-курсы по машинному обучению, подборка лучших в 2024 году

Второе направление, как водится, курсы или программы повышения квалификации. Зачастую их организуют крупные IT-компании, которые сами нуждаются в таких специалистах (например, «Яндекс»). Называются такие курсы, как правило, общим термином Data Science, либо же в них фигурируют термины AI, Machine Learning, Машинное обучение и другие. Чему обычно учат на  таких онлайн-курсах:

• Python;

• SQL;

• Библиотеки машинного обучения, такие как Catboost, Pandas, Scikit-learn, Keras.

Тем, у кого уже есть хороший технический бэкграунд, освоить специальность ML-инженера будет легче всего: здесь достаточно учебников и справочной литературы. А курсы, если в них возникнет такая необходимость, станут просто небольшим дополнением к процессу.

1. Skillfactory. Курс «Data Scientist с нуля до PRO»

Страница курса: https://skillfactory.ru/data-scientist-pro-mgu/

Стоимость: от 6 490 ₽/месяц

Срок обучения: 25 месяцев

Документ: Сертификат

Курс для специалистов по машинному обучению с нуля, направленный на получение всех необходимых навыков работы с AI/ML и Big Data. Программа рассчитана на 2 года изучения. Первый год вводный — здесь вы будете изучать линейную алгебру, дискретную математику, направления ML в бизнесе. На втором году обучения начинается профориентация с выходом на треки CV Engineer, ML Engineer или специалиста по NLP.

Предусмотрено также три тарифа для обучения: более продвинутые подразумевают индивидуальную работу с наставником, изучение технического английского и дополнительные карьерные консультации, а также помощь со стажировкой и поиском удаленной работы.

2. OTUS. Курс «Machine Learning. Advanced»

Страница курса: https://otus.ru/lessons/advanced-ml/

Стоимость: 82 500 ₽

Срок обучения: 5 месяцев

Документ: Сертификат

Продвинутый курс для IT-специалистов, желающих глубже погрузиться в тему ML для работы на ведущих Middle/Senior позициях. Предназначен для аналитиков данных, разработчиков и Data Scientists, которые практикуют машинное обучение.

Программа построена на изучении теории и живых вебинарах, которые проходят в формате live coding: слушатели вместе с преподавателем учатся решать задачу с чистого листа в Jupyter, имея на руках лишь вводные данные и задание.

В течение курса вы выполните несколько практических заданий для закрепления навыков по пройденным темам. Каждое такое задание представляет собой практический проект по анализу данных, который решает конкретную прикладную задачу машинного обучения.

3. Нетология. Курс «Машинное обучение»

Страница курса: https://netology.ru/programs/machine-learn/

Стоимость: 2 866 ₽/месяц

Срок обучения: 10 месяцев

Документ: Диплом о профессиональной переподготовке

Курс предназначен для специалистов в Data Science, которые хотят прокачать знания до уровня middle и лучше разбираться в технологии машинного обучения. По этой причине, чтобы пройти курс, нужно уверенно владеть языком программирования Python и разбираться в математике анализа данных.

Вы научитесь:

1. Формулировать задачи для data science проектов любой сложности;

2. Подбирать метрики и различные алгоритмы для любых задач;

3. Строить модели машинного обучения с помощью библиотеки Sklearn;

4. Оценивать качество ML-моделей, основываясь на специальных методах оценки;

5. Интерпретировать результаты исследований и облекать их в форму понятной отчетности.

В совокупности вам предстоит изучить 125 часов теории и пройти 147 часов практики в формате вебинаров с преподавателями, а также итоговый хакатон на 8 часов и сдать дипломный проект с построением практической ML-модели.

4. Skillbox. Курс «Профессия Machine Learning Engineer»

Страница курса: https://skillbox.ru/course/profession-machine-learning/

Стоимость: 5 323 ₽/месяц

Срок обучения: 12 месяцев

Документ: Сертификат

Курс по машинному обучению для новичков. Вы научитесь создавать модели ML и обучать нейронные сети. Освоите анализ данных и в конце курса выберете одну из специализаций: обработку естественного языка или Computer Vision.

Базовая учебная программа рассчитана на 9 месяцев, после чего уже можно трудоустраиваться на должность Junior ML-инженера. Однако вы можете продолжить обучение и дорасти до специалиста уровня Middle. На экспертном уровне начинается выбор специализации по Natural Language Processing (обработка и распознавание естественных языков) или Computer Vision (распознавание визуальных объектов, изображений, лиц и эмоций). Также можно пройти бонусные курсы, освоив математику для анализа данных, основы статистики и теории вероятностей, а также пройдя курс по трудоустройству для разработчика.

5. Тимур Казанцев. Курс «Искусственный интеллект и машинное обучение. Основы Python»

Страница курса: https://info-hit.ru/course-iskusstvennyy-intellekt-i-mashinnoe-obuchenie-osnovy-python/

Стоимость: 2 837 ₽

Срок обучения: 3 часа 13 минут

Документ: —

Базовый курс по ML и Python для новичков, построенный в формате видеоуроков. Учиться можно в любое время в комфортном для себя режиме.

Вы изучите основные темы, связанные с ML: основы Python, принципы функционирования ИИ, основные понятия машинного обучения, построение собственной нейросети, поиск данных для машинного обучения.

В целом, этот курс можно назвать вводным, поскольку за символическую плату вы получаете сжатое, но достаточно обстоятельное знание по теме ML. Оно станет хорошим подспорьем, чтобы развиваться в этом направлении далее.

6. AI Learning. Курс «Практический Machine Learning»

Страница курса: https://stepik.org/course/125501/promo/

Стоимость: 2 900 ₽

Срок обучения: 8 часов 30 минут

Документ: —

Вводный курс по классическим и продвинутым алгоритмам машинного обучения, подробно разбираются математические обоснования изучаемых методов. Программа предназначена для всех, кто интересуется ML-технологиями в различных практических сферах, а не только в анализе данных.

Формат курса — видеоуроки, а также тесты для самопроверки и интерактивные практические задачи. По окончанию вы сможете полностью решать классические задачи анализа данных: начиная от сбора и хранения данных и заканчивая внедрением обученных моделей в продакшн.

Зарплата специалистов по машинному обучению в России в 2024 году

Как и в любой IT-специальности, здесь есть свои уровни развития профессиональных навыков. Зарплата будет меняться пропорционально им. Сколько это? Если обратиться к анализу Хабр за 2021 год, то порядок сумм будет следующим:

Junior	Senior	Медианная зарплата (опыт 1–2 года в ML)
От 80000 рублей	От 200000 до 330000 рублей	165000 рублей

Плюсы и минусы профессии специалист по машинному обучению

Плюсы:

• Перспективность;

• Высокий уровень заработной платы;

• Карьерные перспективы.

Минусы:

• Высокий порог вхождения (подходит уже опытным разработчикам);

• Специфичность, малое количество вакансий;

• Высокая ответственность.