Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-10

1 <p>Одним из наиболее популярных образовательных ИТ-направлений сегодня являются<strong>курсы по машинному обучению и анализу данных</strong>. В этой статье мы поговорим, какие знания на них даются, сколько обычно продолжается обучение, на кого оно рассчитано, какими навыками нужно обладать, что входит в программу.</p>

2 <h2>Почему Machine learning становится всё популярнее?</h2>

3 <p>Data scientist (DS) и Machine learning (ML) - весьма популярные и перспективные направления. Такие специалисты сегодня востребованы в фундаментальных науках, научно-исследовательской деятельности, а самое главное - в сфере информационных технологий. По статистике Яндекса более половины всех российских ИТ-компаний со штатом от полутысячи человек имеют среди персонала аналитиков данных.</p>

4 <p>Работа таких специалистов хорошо оплачивается. Московский дата-инженер может получать порядка 350 тыс. рублей, хотя средняя ставка в Москве находится в пределах 150 тысяч. Также многие аналитики уверены, что в течение ближайшего десятилетия DS и ML станут ещё более востребованными. Но вряд ли это для вас секрет, если вы систематически изучаете новости из сферы информационных технологий, ведь практически каждый день мы сталкиваемся с сообщениями о тех или иных достижениях, связанных с и искусственным интеллектом, обучением моделей, нейронными сетями и т. д. и т. п.</p>

5 <p>В связи с вышеописанным положением вещей нет ничего удивительного в том, что образовательных курсов на эту тематику становится всё больше. Когда растёт спрос, растёт и количество предложений.</p>

6 <h2>Для кого подойдёт машинное обучение?</h2>

7 <p>Обучение рассчитано на людей преимущественно технических и инженерных специальностей, которые желают получить востребованную и высокооплачиваемую профессию. Однако нередко обучение успешно проходят выпускники и студенты научно-естественных факультетов, которые ранее никогда не обучались анализу данных.</p>

8 <p>Кроме студентов и выпускников, только окончивших институт, такие курсы могут заинтересовать: -<strong>профессиональных системных аналитиков</strong>, желающих оптимизировать решения существующих инженерных задач и научиться решать новые; -<strong>руководителей высшего звена</strong>, которые мыслят стратегически и понимают важность анализа данных для развития предприятия (они подходят к курсам как к возможности обучить своих сотрудников в целях повышения эффективности работы персонала); -<strong>разработчиков, тестировщиков</strong>и представителей других ИТ-специальностей, желающих получить нужные знания, чтобы сменить профессию; -<strong>научных и педагогических работников</strong>, которые так или иначе связаны со сферой обработки больших данных (Big Data).</p>

9 <h2>Каков минимальный порог вхождения?</h2>

10 <p>Для успешного обучения вам потребуется хотя бы базовая матподготовка на уровне первых курсов технического университета. Для решения практических задач пригодятся знания в области статистики и математического анализа. Также желательно: - уметь вычислять производные сложных функций; - знать линейную алгебру, матрицы, векторы; - понимать теорию вероятностей (термины дисперсии, математического ожидания и нормального закона распределения не должны вводить вас в ступор).</p>

11 <p>Ещё вы должны иметь навыки<strong>Python-программирования</strong>(желательно уметь писать собственные функции).</p>

12 <p>Но тут многое зависит и от программы. Есть вводные курсы для начинающих - на них знания по математике вам освежат, а Python-программирование вы сможете подтянуть в процессе. Есть и более сложные уроки для продвинутых - залогом успешного обучения на них станет крепкая база знаний, о которых мы рассказали выше.</p>

13 <p>Стоит упомянуть и такие виды курсов, как<strong>специализация по машинному обучению</strong>- подобные программы есть и в Яндекс, и в OTUS. На них поэтапно даются как базовые, так и продвинутые знания. Такие курсы представляют собой несколько курсов в одном и могут длиться до 10 месяцев (для сравнения: продолжительность обычного курса в OTUS составляет около 5 месяцев, в МФТИ - 20 недель). Зато в случае со специализацией вы получаете возможность освоить новую профессию от А до Я.</p>

14 <p>Вот как это реализовано в OTUS: -<a>специализация ML "Light"</a>; -<a>специализация ML "Dark"</a>; -<a>основной курс ML</a>.</p>

15 <h2>Кто учит?</h2>

16 <p>Обучением занимаются опытные преподаватели. Это ведущие аналитики, руководители, учёные, практикующие эксперты и инженеры из IT-компаний, ведущие преподаватели известных вузов и прочие специалисты. Это действительно квалифицированные люди, хорошо знающие свою сферу деятельности. В том же OTUS вы можете увидеть, что курс по машинному обучению преподают преимущественно эксперты с квалификацией Senior Data Scientist и Lead Data Scientist. Некоторые из них известны в профессиональном сообществе и работают в брендовых компаниях.</p>

17 <p>Если же говорить об образовательном рынке, то похожим образом обстоит ситуация и на других платформах (Coursera, Яндекс, МФТИ, Kadenze, Stepic, GeekBrains, Skillbox и пр.). Это значит, что в большинстве случаев вы будете иметь дело с опытными преподавателями и экспертами, которым есть, что вам рассказать. Плюс обучение всегда основывается на программе, с подробностями которой можно ознакомиться заранее. О ней тоже стоит сказать пару слов.</p>

18 <h2>Что входит в программу?</h2>

19 <p>В рамках программы по ML вы освоите темы, нужные для работы с большими объёмами данных. Это и поиск структуры в данных, и построение выводов, и методы классификации и регрессии, и рекомендательные системы, и нейронные сети, и способы анализа текстовых данных, временных рядов, графов... Также будут прикладные задачи, а в конце курса - итоговый выпускной проект. Скучно точно не будет.</p>

20 <p>Программы в общих чертах схожи у многих поставщиков данных услуг, будь-то МФТИ, Yandex или Coursera. Что касается OTUS, то ознакомиться с нашей learn программой и записаться на обучение вы можете по<a>ссылке</a>.</p>