Các khóa học trực tuyến bán thời gian được cung cấp bởi những trung tâm và các viện nghiên cứu đại học nổi tiếng, phù hợp cho sinh viên ứng tuyển vào kỳ học hè năm nay.
Khoa học dữ liệu đã và đang là 1 xu hướng ngành học hot trên thế giới với tỉ lệ việc làm sau ra trường cao và mức lương hấp dẫn. Theo Forbes, lĩnh vực khoa học dữ liệu sẽ tăng trưởng khoảng 28% đến năm 2026, đồng nghĩa với việc nhu cầu đối với các nhà khoa học dữ liệu và các vị trí liên quan [nhà khoa học nghiên cứu và kỹ sư máy học] cũng sẽ tăng lên. Theo US News, các nhà khoa học dữ liệu đã kiếm được mức lương trung bình là $98.230 [Khoảng 2,3 tỷ đồng]vào năm 2020 và 25% số lao động được trả thấp nhất kiếm được $71.790.
>> DATA SCIENCE - NGÀNH HỌC VỚI MỨC LƯƠNG HẤP DẪN SAU TỐT NGHIỆP
Việc tham gia 1 khóa học trực tuyến bán thời gian về khoa học dữ liệu sẽ giúp sinh viên chuẩn bị tốt hơn trước khi bước vào môi trường làm việc.Chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu tại Simplilearn
Khóa học trực tuyến về khoa học dữ liệu cung cấp các phiên hackathons, masterclass và các phiên tương tác độc quyền của IBM để hiểu rõ hơn về các công nghệ như R, Python, Hadoop, v.v. Sự hợp tác chung này giữa Simplilearn và IBM giới thiệu đến sinh viên phương pháp học tập kết hợp tích hợp, giúp họ trở thành những chuyên gia trong khoa học dữ liệu.
Khoa học dữ liệu ứng dụng với R từ IBM tại DataTrained
Khóa học trực tuyến bao gồm 4 phần về khoa học dữ liệu với R hợp tác cùng IBM ví dụ như SQL và quan hệ cơ sở dữ liệu, sử dụng R với cơ sở dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu với R.
Khóa học Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo với Trải nghiệm làm việc thực tế tại Skill Slash
Khóa học trực tuyến về khoa học dữ liệu cho phép sinh viên sử dụng các khóa học khoa học dữ liệu và AI trong 6 tháng với khóa thực tập dành cho sinh viên đại học. Khóa học kéo dài trong 250 giờ trong các lớp học trực tuyến và tạo cơ hội cho người tham gia trực tiếp vào hơn 8 dự án thực tế.
Khóa học Khoa học Dữ liệu tại 360 DigiTMG
Khóa học về khoa học dữ liệu giúp người tham gia trở thành nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp với kinh nghiệm thực tế về các dự án trong 4 tháng. Nó cung cấp 184 giờ lớp học chuyên sâu và hơn 150 giờ bài tập thực tế, làm việc trực tiếp với 2 dự án capstone.
Chứng nhận nâng cao về Khoa học dữ liệu và AI từ IIT Madras tại IntelliPaat
Khóa học trực tuyến về khoa học dữ liệu cung cấp cố vấn 1: 1 với chứng chỉ rất giá trị từ IIT Madras. Khóa học đảm bảo việc tham gia lớp học 100% với 400 giờ học ứng dụng, 218 giờ tự học theo nhịp độ, hơn 50 dự án ngành và 3 cuộc phỏng vấn .
Chứng nhận Nâng cao về Phân tích Dữ liệu tại IIT Kanpur
Khoa học dữ liệu chứng nhận tiên tiến cung cấp chứng chỉ từ IIT Kanpur với các lớp học trực tuyến trực tiếp cũng như các lớp tự học. Khóa học về khoa học dữ liệu bao gồm R, SQL, Tableau, trực quan hóa dữ liệu, phân tích dữ liệu và các bài tập.
Khoa học dữ liệu ứng dụng chuyên sâu Python
5 khóa học trong chuyên ngành của Đại học Michigan [Mỹ] này giới thiệu cho người học về khoa học dữ liệu thông qua ngôn ngữ lập trình python. Khóa học này dành cho những người học có nền tảng cơ bản về Python hoặc lập trình và muốn áp dụng thống kê, học máy, v.v.
Chứng chỉ Chuyên gia Khoa học Dữ liệu của IBM
Chứng chỉ Chuyên nghiệp này tập trung chủ yếu vào việc học ứng dụng. Ngoại trừ khóa học đầu tiên, tất cả các khóa học khác đều diễn ra trong các phòng thí nghiệm thực hành trong Đám mây của IBM. Điều đó sẽ cung cấp cho sinh viên các kỹ năng có khả năng ứng dụng vào công việc thực tế.
Theo Vietnamnet
HOTLINE tư vấn du học miễn phí 24/7: 0919 16 42 43
Access American Education
Tư vấn Du học & Tuyển sinh Mỹ - Canada hàng đầu Việt Nam
- Miễn phí tư vấn hồ sơ du học 24/7
- 12 năm kinh nghiệm hoạt động toàn diện về du học
- Đối tác mật thiết với 400+ trường uy tín tại Mỹ và Canada
- Đặt lịch hẹn gặp gỡ trực tiếp với Đại diện trường mà PH-HS quan tâm
- Làm hồ sơ Visa & luyện phỏng vấn với giáo viên nước ngoài
Tag: DU HOC,DU HOC MY,DATA SCIENCE,DAI HOC,NGANH HOC MY,AAE
Tất cả các khóa học bao gồm:
- 100% trực tuyến
- Kế hoạch linh hoạt
- Học tập di động
- Video và bài đọc từ các giáo sư tại các trường đại học và lãnh đạo ngành nổi tiếng thế giới
- Thực hành câu đố
Có thể quyết định điều gì phù hợp với bạn?
Hãy thử trải nghiệm học tập đầy đủ cho hầu hết các khóa học miễn phí trong 7 ngày.
Học máy là nghiên cứu các thuật toán máy tính có thể tự động cải thiện khả năng của chúng thông qua kinh nghiệm. Nghiên cứu là một phần của trí tuệ nhân tạo [AI]. is the study of computer algorithms that can automatically improve their capabilities through experience. The study is part of artificial intelligence [AI].
Các thuật toán này có thể tìm thấy các mẫu ẩn trong dữ liệu, dự đoán kết quả và đưa ra quyết định với tự chủ và tăng tốc hoàn toàn.
Trong thập kỷ thứ hai của thế kỷ 21, học máy [ML] rõ ràng là tương lai của công nghệ. Các công ty trong mọi ngành đang sử dụng nó để tối ưu hóa hoạt động của họ.
Do đó, mặc dù công nghệ vẫn đang được phát triển, nhưng nó không quá sớm để bắt đầu học nó. Đã có hàng ngàn trường hợp sử dụng để học máy, và thậm chí nhiều hơn đang được phát hành, bao gồm xe tự lái, chatbot và phần mềm nhận dạng khuôn mặt.
Nếu bạn quan tâm đến sự nghiệp công nghệ sinh lợi, con đường của bạn là học máy. Theo thực sự, các kỹ sư học máy ở Hoa Kỳ kiếm được trung bình 151.223 đô la, có thể trở thành một trong những công việc có thu nhập cao nhất.
Hơn nữa, triển vọng nghề nghiệp là tuyệt vời. Càng nhiều công ty chuyển đổi và sử dụng máy học và trí tuệ nhân tạo, họ càng cần các chuyên gia học máy.
Bạn có thể bắt đầu với việc học máy bằng cách tham gia các khóa học trực tuyến. Có nhiều tài nguyên trực tuyến để học máy học. Thật không may, chỉ một số có chất lượng cao.
Tôi quyết định làm những thứ nặng nề cho bạn. Bài viết này sẽ chỉ có những cái tốt nhất mà tôi thấy có lợi cho việc xây dựng các kỹ năng của bạn. Sau đó, bạn có thể chọn một cách khéo léo một trong đó phù hợp với phong cách học tập của bạn và bắt đầu học ngay.
Tiết lộ liên kết: Bài đăng này từ Victory Tale chứa các liên kết liên kết. Nếu bạn mua bất kỳ khóa học học máy nào thông qua các liên kết này, chúng tôi sẽ nhận được một khoản hoa hồng nhỏ từ các nền tảng này. This post from Victory Tale contains affiliate links. If you purchase any machine learning courses through these links, we will get a small commission from these platforms.
Tuy nhiên, chúng tôi luôn coi trọng tính toàn vẹn và ưu tiên lợi ích của khán giả. Do đó, bạn có thể yên tâm rằng chúng tôi sẽ trình bày tất cả các khóa học một cách trung thực.
Những điều bạn nên biết
Điều kiện tiên quyết
Bạn cần hiểu ngôn ngữ lập trình. Python là một lựa chọn tối ưu. Mặc dù bạn không cần phải là một lập trình viên chuyên gia, bạn nên có khả năng viết mã bằng Python và một số thư viện của nó: Numpy và Pandas. Bạn sẽ cần cả hai cho tiền xử lý dữ liệu.
Một sự hiểu biết tốt về các khái niệm khoa học dữ liệu cơ bản, thống kê khoa học dữ liệu, đại số tuyến tính và tính toán cấp đại học sẽ có lợi, đặc biệt nếu bạn muốn khoan sâu vào phần lý thuyết.
Một số khóa học có thể không có các yêu cầu này. Tuy nhiên, tôi vẫn khăng khăng bạn có tất cả các điều kiện tiên quyết bởi vì nó sẽ giúp bạn học nhanh hơn và mượt mà hơn.
CẬP NHẬT [Tháng 12 năm 2021]: Giới thiệu về các khóa học giới thiệu, bài đăng này hiện có kỹ thuật học máy nâng cao [bắt đầu từ #10].: Introduction to introductory courses, this post now features advanced machine learning engineering [starting at #10].
Các chương trình này hướng đến những người học muốn trở thành kỹ sư học máy. Do đó, trước khi đăng ký, bạn nên có một nền tảng vững chắc trong các thuật toán học máy [như học tập có giám sát và không giám sát].
Một số khóa học thậm chí có thể yêu cầu học tập sâu và khung [Tensorflow, Pytorch hoặc Keras]. Do đó, điều rất quan trọng để xem xét tất cả các điều kiện tiên quyết của một khóa học cụ thể trước đó.
Tiêu chuẩn
Sau đây là các tiêu chí cho các khóa học học máy tốt nhất.
- Có thể truy cập trên các nền tảng học tập đáng tin cậy
- Những người hướng dẫn đáng tin cậy với hơn nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực ML
- Cung cấp giá trị tốt cho tiền
- Cung cấp kinh nghiệm tốt hơn đáng kể so với việc học từ sách và tài liệu
- Tính linh hoạt [có thể học trên các thiết bị của tôi, don lồng có kế hoạch định giá cứng nhắc, v.v.]
- Chủ yếu là đánh giá tích cực từ những người học chính hãng
- Kinh nghiệm cá nhân của tôi với khóa học, người hướng dẫn và nền tảng học tập [nếu có] phải tích cực.
Các khóa học học máy tốt nhất Courses
1. Khoa học dữ liệu: Học máy và Dự đoán
Khóa học tuyệt vời này từ UC Berkeley sẽ khoan sâu vào các khái niệm học máy, đặc biệt là hồi quy và phân loại. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ thực hiện các mẫu trong dữ liệu của mình và đưa ra dự đoán chính xác.
Nội dung khóa học
Khóa học này sẽ tập trung chủ yếu vào hồi quy và phân loại, điều này sẽ giúp bạn tạo ra một mô hình cung cấp các dự đoán tốt nhất.
Dưới đây là những gì bạn sẽ học được từ khóa học:
- Lặn sâu về hồi quy, bao gồm các phương pháp tương quan và bootstrap để định lượng sự không chắc chắn
- Thuật toán hàng xóm gần nhất để phân loại
- Cách kiểm tra và tối ưu hóa hiệu quả của các mô hình của bạn
- Các ứng dụng cho các kịch bản trong thế giới thực, bao gồm chẩn đoán y tế
Khóa học này là tự nhịp độ. Vì vậy, bạn có thể tạo ra một lịch trình học tập cá nhân để hoàn thành khóa học. Tuy nhiên, UC Berkeley đề nghị dành 4-6 giờ mỗi tuần trong sáu tuần.
Kiểm toán toàn bộ khóa học là miễn phí. Tuy nhiên, nếu bạn muốn có trải nghiệm hoàn chỉnh, bạn cần phải trả một lần 199 đô la cho bản nhạc đã được xác minh.
Ưu và nhược điểm
Ưu điểm
- Khóa học học máy tuyệt vời tập trung vào dự đoán
- Học hỏi từ các giảng viên của một trường đại học được xếp hạng hàng đầu
- Xây dựng các mô hình học máy mà không cần kiến thức toán học phức tạp
- Học tự nhịp độ
- Khối lượng công việc có thể quản lý được
Nhược điểm
- Thiếu tính toàn diện của các khóa đào tạo khác. Bạn cần mua các khóa học khác nếu bạn muốn khoan sâu hơn vào các kỹ thuật nâng cao.
2. Học máy với Python: Từ các mô hình tuyến tính đến học sâu
Nếu bạn muốn một khóa học bao gồm tất cả kiến thức hiện tại của chúng tôi về học máy, bạn có thể muốn đăng ký vào hướng dẫn chuyên sâu này từ MIT.MIT.
Bạn cần kiến thức về đại số tuyến tính, tính toán và thống kê để tham gia khóa học này.
Nội dung khóa học
- Khóa học này sẽ tập trung chủ yếu vào hồi quy và phân loại, điều này sẽ giúp bạn tạo ra một mô hình cung cấp các dự đoán tốt nhất.
- Dưới đây là những gì bạn sẽ học được từ khóa học:
- Lặn sâu về hồi quy, bao gồm các phương pháp tương quan và bootstrap để định lượng sự không chắc chắn
- Thuật toán hàng xóm gần nhất để phân loại
- Cách kiểm tra và tối ưu hóa hiệu quả của các mô hình của bạn
- Các ứng dụng cho các kịch bản trong thế giới thực, bao gồm chẩn đoán y tế
- Khóa học này là tự nhịp độ. Vì vậy, bạn có thể tạo ra một lịch trình học tập cá nhân để hoàn thành khóa học. Tuy nhiên, UC Berkeley đề nghị dành 4-6 giờ mỗi tuần trong sáu tuần.
- Kiểm toán toàn bộ khóa học là miễn phí. Tuy nhiên, nếu bạn muốn có trải nghiệm hoàn chỉnh, bạn cần phải trả một lần 199 đô la cho bản nhạc đã được xác minh.
- Ưu và nhược điểm
Ưu điểm
Khóa học học máy tuyệt vời tập trung vào dự đoán
Học hỏi từ các giảng viên của một trường đại học được xếp hạng hàng đầu
Xây dựng các mô hình học máy mà không cần kiến thức toán học phức tạp
Học tự nhịp độ
Khối lượng công việc có thể quản lý được
Ưu và nhược điểm
Ưu điểm
- Khóa học học máy tuyệt vời tập trung vào dự đoán
- Cung cấp ba dự án trong thế giới thực để làm việc
- Thông tin và chuyên sâu
- Nặng về toán học. Nếu bạn muốn hiểu rõ các khái niệm này, khóa học này có lẽ là lựa chọn tốt nhất.
Nhược điểm
- Khóa học này là do người hướng dẫn dẫn đầu và yêu cầu cam kết hàng tuần rất cao trong 10-14 giờ. Do đó, nó có thể không phù hợp cho những người có lịch trình bận rộn.
3. Học máy A-Z ™: Python & R thực hành trong Khoa học dữ liệu
Khóa học Udemy này của Kirill Eremenko, Hadelin de Ponteves và nhóm Superdatascience là một vài khóa học cung cấp đào tạo học máy cho cả Python và R.Kirill Eremenko, Hadelin de Ponteves, and the SuperDataScience team is a few courses that offer machine learning training for both Python and R.
Nội dung khóa học
Toàn bộ chương trình giảng dạy bao gồm 2 phần, một phần python và một phần R. Nội dung khóa học cho cả hai là tương tự nhau. Sự khác biệt duy nhất là ngôn ngữ lập trình được sử dụng. Nếu bạn muốn học máy học bằng cách sử dụng Python, bạn có thể bỏ qua tất cả các phần R R mà không có vấn đề gì.
Dưới đây là những gì bạn sẽ học
- Giới thiệu về học máy [giới thiệu ngắn gọn để làm rõ các khái niệm cơ bản như sự khác biệt giữa học máy, học sâu và trí tuệ nhân tạo]
- Tiền xử lý dữ liệu [làm sạch và xử lý dữ liệu bị thiếu, mã hóa dữ liệu phân loại và tỷ lệ tính năng]
- Lặn sâu về hồi quy [tuyến tính, đa thức, vector hỗ trợ, cây quyết định và rừng ngẫu nhiên]
- Hồi quy logistic và hàng xóm k-rearest
- Hỗ trợ máy vector [SVM], cây quyết định và phân loại rừng ngẫu nhiên
- Phân nhóm
- Apriori [Học quy tắc của Hiệp hội]
- Học củng cố và xử lý ngôn ngữ tự nhiên [NLP]
- Học sâu [Mạng lưới thần kinh nhân tạo/tích chập]
- Giảm kích thước
- Cách chọn các mô hình phù hợp và tối ưu hóa cho hiệu suất tối ưu
Độ dài video của khóa học [bao gồm Python và R] là 44 giờ. Vì vậy, mỗi phần sẽ dài 22 giờ. Sau khi mua, bạn sẽ có quyền truy cập trọn đời vào nội dung.
Là một trong những khóa học học máy phổ biến nhất trên UDEMY, máy A-Z ™ nhận được 4,5/5,0 sao từ hơn 744.000 sinh viên.
Ưu và nhược điểm
Ưu điểm
- Một trong những khóa học trực tuyến tốt nhất về học máy cho người mới bắt đầu
- Cấu trúc tốt và súc tích
- Bao gồm tất cả các lĩnh vực học máy từ hồi quy cơ bản đến học tập sâu
- Tài nguyên bổ sung tốt
- Các tùy chọn Python và R để lựa chọn: Bạn có thể chọn hoàn thành một trong hai hoặc hoàn thành cả hai nếu bạn quan tâm.
- Luôn cập nhật [các giảng viên cung cấp bản cập nhật cứ sau 2-3 tháng.]
- Bản thân do đó phù hợp với những người có lịch trình bận rộn.
Nhược điểm
- Người hướng dẫn lưu ý rằng bạn chỉ cần toán học trung học cho khóa học này. Tôi phải không đồng ý mạnh mẽ. Nội dung quá tinh vi đối với hầu hết các sinh viên để hiểu mà không có kiến thức khoa học máy tính [có thể mã hóa trong Python hoặc R] và khoa học dữ liệu cơ bản. Tôi đã sống sót vì tôi đã tham gia các khóa học Python trước đây.
- Đôi khi, giọng nói của người hướng dẫn hơi lẩm bẩm, vì vậy nó luôn luôn dễ hiểu.
4. Datacamp
DataCamp là một nền tảng trực tuyến dạy khoa học dữ liệu và các ứng dụng liên quan, bao gồm cả học máy. Nếu bạn muốn học khoa học dữ liệu một cách sáng tạo mọi lúc, mọi nơi, tôi nghĩ bạn nên xem xét DataCamp. is an online platform that teaches data science and related applications, including machine learning. If you want to learn data science innovatively anytime, anywhere, I think you should consider Datacamp.
Điều tốt nhất về DataCamp là học tập tương tác của nó. Bạn đã thắng được học hỏi từ các video nhàm chán. Thay vào đó, bạn có thể làm theo hướng dẫn văn bản và hoàn thành nhiều bài tập trực tuyến như dưới đây.
Nội dung khóa học
Toàn bộ chương trình giảng dạy bao gồm 2 phần, một phần python và một phần R. Nội dung khóa học cho cả hai là tương tự nhau. Sự khác biệt duy nhất là ngôn ngữ lập trình được sử dụng. Nếu bạn muốn học máy học bằng cách sử dụng Python, bạn có thể bỏ qua tất cả các phần R R mà không có vấn đề gì.
- Dưới đây là những gì bạn sẽ học
- Giới thiệu về học máy [giới thiệu ngắn gọn để làm rõ các khái niệm cơ bản như sự khác biệt giữa học máy, học sâu và trí tuệ nhân tạo]
Tiền xử lý dữ liệu [làm sạch và xử lý dữ liệu bị thiếu, mã hóa dữ liệu phân loại và tỷ lệ tính năng]
Lặn sâu về hồi quy [tuyến tính, đa thức, vector hỗ trợ, cây quyết định và rừng ngẫu nhiên]
Hồi quy logistic và hàng xóm k-rearest
Hỗ trợ máy vector [SVM], cây quyết định và phân loại rừng ngẫu nhiên
- Phân nhóm
- Apriori [Học quy tắc của Hiệp hội]
Học củng cố và xử lý ngôn ngữ tự nhiên [NLP]
Học sâu [Mạng lưới thần kinh nhân tạo/tích chập]
Ưu và nhược điểm
Ưu điểm
- Một trong những khóa học trực tuyến tốt nhất về học máy cho người mới bắt đầu
- Cấu trúc tốt và súc tích
- Bao gồm tất cả các lĩnh vực học máy từ hồi quy cơ bản đến học tập sâu
- Tài nguyên bổ sung tốt
Nhược điểm
- Các khóa học không phải là chuyên sâu. Học sinh muốn khoan sâu hơn vào các khái niệm và ứng dụng nâng cao phải tìm các khóa học trực tuyến ở nơi khác.
5. Trở thành một kỹ sư học máy
Chương trình Nanodegree Udacity này là tuyệt vời cho những sinh viên muốn nâng cao kiến thức và kỹ năng học máy của họ ngoài các kỹ thuật cơ bản.
Bạn sẽ học hỏi từ các chuyên gia hàng đầu, những người có nhiều năm kinh nghiệm xây dựng và triển khai các mô hình học máy tại các đại gia công nghệ như Amazon.
Không giống như các khóa học trên, chương trình này sẽ có các thuật toán nâng cao và các kỹ thuật liên quan. Do đó, bạn sẽ cần kiến thức nền trong các mô hình học máy, bao gồm các mô hình học tập được giám sát, không giám sát và sâu sắc [mạng lưới thần kinh.]
Nếu bạn chưa tham gia các khóa học học sâu, tôi khuyên bạn nên ghé thăm bài viết khác của tôi về các khóa học sâu sắc để chọn những khóa học tốt nhất.
Nội dung khóa học
Chương trình này bao gồm bốn phần như sau:
1. Nguyên tắc cơ bản về kỹ thuật phần mềm-Phần đầu tiên sẽ cung cấp đào tạo về viết mã cấp độ tối ưu hóa và sản xuất. Người hướng dẫn cũng sẽ khoan sâu vào lập trình hướng đối tượng và cách tích hợp nó vào các mô hình học máy.. Software Engineering Fundamentals – The first section will provide training on writing optimized and production-level code. Instructors will also drill deep into object-oriented programming and how to integrate it into machine learning models.
2. Học máy trong sản xuất-Phần thứ hai sẽ giải thích cách triển khai các mô hình học máy bằng Amazon Sagemaker, một trong những nền tảng học máy cấp độ doanh nghiệp phổ biến nhất. Machine Learning in Production – The second section will explain how to deploy machine learning models using Amazon SageMaker, one of the most popular enterprise-level machine learning platforms.
3. Nghiên cứu trường hợp học máy - Phần thứ ba sẽ tập trung vào nghiên cứu trường hợp. Bạn sẽ áp dụng các kỹ thuật học máy để cung cấp các giải pháp cho các nhiệm vụ trong thế giới thực.Machine Learning Case Studies – The third section will focus on case studies. You will apply machine learning techniques to provide solutions for real-world tasks.
4. Capstone - Phần cuối cùng này về cơ bản là dự án. Bạn sẽ cung cấp một giải pháp toàn diện cho các nhiệm vụ trong thế giới thực từ đầu. Bạn sẽ thực hiện thăm dò dữ liệu, trích xuất tính năng, xây dựng mô hình và cuối cùng tạo ra những hiểu biết có thể hành động.Capstone – This final section is essentially the project. You will provide a comprehensive solution for real-world tasks from scratch. You will perform data exploration, feature extraction, model building, and finally generate actionable insights.
Tất cả các phần [ngoại trừ phần cuối cùng, chính là một dự án] sẽ được trang bị tài nguyên học tập, chẳng hạn như các câu đố, bài tập và dự án mà bạn có thể thực hành để cải thiện kỹ năng của mình.
Về các dự án, bạn sẽ thực hiện các nhiệm vụ trong thế giới thực mà bạn có thể phát triển hơn nữa, chẳng hạn như xây dựng một máy dò đạo văn hoặc triển khai mô hình phân tích tình cảm.
So với các khóa học học máy khác, UDacity cung cấp hỗ trợ sinh viên tốt hơn nhiều, bao gồm các điều sau đây:
Hỗ trợ Mentor - Bạn có thể sử dụng giao diện trò chuyện trên trung tâm sinh viên để hỏi người cố vấn của bạn bất kỳ câu hỏi nào liên quan đến chương trình. Hỗ trợ này sẽ rất có lợi nếu bạn không hiểu một số khái niệm hoặc bị mắc kẹt trong các thử thách mã hóa. – You can use the chat interface on Student Hub to ask your mentor any questions related to the program. This support would be highly beneficial if you don’t understand some concepts or get stuck in coding challenges.
Theo Udacity, hầu hết các sinh viên nhận được trả lời trong vòng một giờ, rất nhanh. Do đó, bạn có thể yên tâm rằng các chuyên gia luôn có thể truy cập được. Bạn không cần phải thất vọng chờ đợi vô tận để ai đó trả lời như các khóa học trực tuyến điển hình một lần nữa.
Đánh giá dự án - Bạn có thể gửi các dự án của mình cho các chuyên gia để xem xét. Sau khi xem xét dự án của bạn, họ sẽ cung cấp phản hồi cá nhân hóa, mẹo & thủ thuật và thực tiễn tốt nhất mà bạn có thể thực hiện để cải thiện nó. – You can submit your projects for experts to review. After reviewing your project, they will provide personalized feedback, tips & tricks, and best practices that you can implement to improve it.
Điều tốt nhất là Udacity không giới hạn số lượng đệ trình. Vì vậy, bạn có thể gửi dự án của mình bất cứ lúc nào bạn thay đổi mô hình của mình.
Hầu hết các sinh viên nhận được phản hồi trong hơn một giờ, tạo ra một vòng phản hồi nhanh chóng mà bạn có thể hưởng lợi đáng kể.
Dịch vụ nghề nghiệp - Sau khi hoàn thành chương trình, nhóm Udacity, sẽ xem xét sơ yếu lý lịch, thư xin việc, hồ sơ LinkedIn và danh mục đầu tư GitHub để đảm bảo rằng bạn đã sẵn sàng cho các ứng dụng công việc. – Upon program completion, Udacity’s team will review your resume, cover letter, LinkedIn Profile, and Github portfolio to ensure that you are ready for job applications.
Udacity đề nghị dành 10 giờ mỗi tuần cho chương trình và bạn sẽ hoàn thành nó trong 3 tháng. Tuy nhiên, khi chương trình tự nhịp độ, bạn có thể tự do điều chỉnh việc học theo lịch trình thay đổi của bạn.
Điều này có nghĩa là bạn có thể mất nhiều thời gian hơn ba tháng được đề xuất. Tuy nhiên, nhược điểm là bạn sẽ cần phải trả thêm học phí, vì Udacity sử dụng mô hình đăng ký [xem bên dưới.]
Giá cả
Học phí cho chương trình này là $ 399 mỗi tháng. Ngoài ra, bạn có thể trả tiền trong ba tháng cùng một lúc và được giảm giá 15% để bạn chỉ trả 339 đô la mỗi tháng.
Tuy nhiên, Udacity thường cung cấp giảm giá và hỗ trợ tài chính [sau này có thể truy cập được sau khi tạo tài khoản miễn phí.] Những ưu đãi tuyệt vời này sẽ giảm học phí lên tới 75%. Do đó, bạn có thể chỉ trả 100 đô la cho chương trình hoặc thậm chí thấp hơn.
Một số sinh viên tương lai tự hỏi liệu chương trình Nanodegree Udacity có đáng giá hay không. Tôi tự tin nó là.
Sự hỗ trợ bạn sẽ nhận được một mình biện minh cho giá. Truy cập chuyên gia không giới hạn giúp tiết kiệm thời gian quý giá của bạn và loại bỏ mọi sự thất vọng từ việc học của bạn, chưa kể đến chương trình giảng dạy có cấu trúc tốt sẽ giúp bạn có được kiến thức chuyên sâu.
Ưu và nhược điểm
Ưu điểm
- Khóa học học máy tốt nhất cho các sinh viên có kinh nghiệm muốn học máy
- Học hỏi từ các chuyên gia hàng đầu trong ngành
- Bao gồm các kỹ năng học máy thực tế, bao gồm cả Amazon Sagemaker và kiểm tra mô hình
- Bài học chuyên sâu và sáng tạo
- Các bài tập và dự án thực tế
- Học theo tốc độ của riêng bạn
- Hỗ trợ tuyệt vời từ các chuyên gia có thể truy cập bất cứ lúc nào.
- Tất cả các chương trình Udacity đều được duy trì tốt. Do đó, nội dung lỗi thời là hiếm.
Nhược điểm
- Tốn kém hơn hầu hết các lựa chọn thay thế khác
6. Học máy của Andrew ng
Khóa học Coursera này từ Đại học Stanford là một trong những khóa học học máy tốt nhất có sẵn trực tuyến.
Bạn sẽ học hỏi từ Andrew Ng, giáo sư Stanford, một nhà nghiên cứu hàng đầu về học máy và trí tuệ nhân tạo và là người đồng sáng lập Coursera.Andrew Ng, a Stanford professor who is a leading researcher in machine learning and artificial intelligence and a co-founder of Coursera.
Nội dung khóa học
Dưới đây là những gì bạn sẽ học được từ khóa học này.
- Đánh giá các khái niệm đại số tuyến tính
- Hồi quy tuyến tính với các biến đơn và nhiều biến [hướng dẫn ngắn đến Octave và Matlab bao gồm]
- Hồi quy logistic và chính quy hóa
- Mạng lưới thần kinh [đại diện và học tập]
- Thực tiễn tốt nhất cho các ứng dụng học máy
- Hỗ trợ máy vector [SVM], thuật toán học máy để phân loại
- Học tập không giám sát [phân cụm K-Means và Phân tích thành phần chính]
- Phát hiện và xây dựng các hệ thống đề xuất
- Học máy cho các bộ dữ liệu lớn
Vào cuối khóa học, bạn sẽ áp dụng các khái niệm học máy mà bạn đã học trong suốt chương trình giảng dạy để xây dựng OCR ảnh có thể nhận ra các yếu tố như số và từ trong hình ảnh.
Bạn nên dành khoảng 60 giờ cho khóa học. Kiểm toán toàn bộ khóa học là miễn phí. Tuy nhiên, bạn có thể muốn trả 79 đô la để truy cập đầy đủ, vì vậy người hướng dẫn sẽ chấm điểm các bài tập của bạn và gửi cho bạn một chứng chỉ khi hoàn thành khóa học.
Ưu và nhược điểm
Ưu điểm
- Học hỏi từ một nhà nghiên cứu hàng đầu về học máy
- Bao gồm tất cả các khái niệm chính, là một nền tảng vững chắc cho những người muốn tiến tới các chủ đề sâu sắc hơn như học tập sâu hoặc học củng cố.
- Chương trình giảng dạy có cấu trúc tốt
- Giải thích rõ ràng
- Kiểm toán miễn phí
- Nhìn chung, một khóa học tuyệt vời cho mỗi người mới bắt đầu để kiểm tra vùng nước.
Nhược điểm
- Nội dung khóa học là rộng và không sâu. Tất cả các khóa học được thiết kế cho người mới bắt đầu. Tuy nhiên, một số nhà phê bình chỉ ra rằng nó được đơn giản hóa. Nếu bạn đã hiểu một số điều cơ bản, có thể tốt hơn là xem xét các khóa học học máy khác ở nơi khác.
7. Chuyên ngành học máy
Đối với những người đã hoàn thành khóa học của Andrew Ng, và muốn có thêm kinh nghiệm thực hành về học máy, chuyên môn ngắn của Đại học Washington là một phần tiếp theo hoàn hảo. University of Washington‘s short specialization is a perfect follow-up.
Khóa học này sẽ tập trung chủ yếu vào nghiên cứu trường hợp. Bạn sẽ học cách áp dụng các kỹ thuật học máy bằng cách sử dụng Python. Vì vậy, chuẩn bị mã rộng rãi trong khóa học này.
Nội dung khóa học
Dưới đây là những gì bạn sẽ học được từ khóa học này.
Đánh giá các khái niệm đại số tuyến tínhMachine Learning Foundations – The first course will introduce you to machine learning tools that fit specific tasks and provide a brief overview of later courses.
Hồi quy tuyến tính với các biến đơn và nhiều biến [hướng dẫn ngắn đến Octave và Matlab bao gồm]Regression – You will start with the simplest machine learning model: Regression. You will use different types of regression models to predict house prices. The instructor will explain features, techniques, and how to implement them in Python.
Hồi quy logistic và chính quy hóaClassification – This course will teach you about one of the most popular machine learning applications. You will create classifiers that can analyze sentiment and predict loan defaults by utilizing logistic regression, decision trees, and many more.
Mạng lưới thần kinh [đại diện và học tập]Clustering & Retrieval – The last course will guide you through machine learning algorithms that can create recommender systems [you have seen it on Amazon when you view any product.] You will learn many concepts and techniques here, including K-nearest neighbors, MapReduce, and many more.
Thực tiễn tốt nhất cho các ứng dụng học máy
Hỗ trợ máy vector [SVM], thuật toán học máy để phân loại
Học tập không giám sát [phân cụm K-Means và Phân tích thành phần chính]
Phát hiện và xây dựng các hệ thống đề xuất
Ưu điểm
- Học hỏi từ một nhà nghiên cứu hàng đầu về học máy
- Người hướng dẫn sẽ cung cấp cho bạn nội dung tùy chọn cho mỗi mô -đun. Đây là kiến thức chuyên sâu mà bạn có thể nghiên cứu thêm nếu bạn muốn.
- Chương trình giảng dạy có cấu trúc tốt
- Có nhiều ví dụ thực tế
- Giải thích rõ ràng
- Kiểm toán miễn phí
Nhược điểm
- Tất cả các tài liệu khóa học đã lỗi thời. Vì vậy, bạn có thể sử dụng chúng để làm việc trong các dự án nữa.
8. Giấy chứng nhận chuyên nghiệp học máy IBM
IBM Machine Learning là một khóa học học máy toàn diện trực tuyến được giảng dạy bởi các chuyên gia IBM. Bạn sẽ bắt đầu từ đầu và tiến hành từng bước đến nội dung nâng cao hơn.
Lưu ý: Những người muốn tham gia khóa học này nên có một nền tảng vững chắc về toán học, bao gồm thống kê, tính toán và đại số tuyến tính.Those who want to take this course should have a solid background in mathematics, including statistics, calculus, and linear algebra.
Nội dung khóa học
Chuyên ngành này bao gồm sáu khóa học nhỏ như sau.
1. Phân tích dữ liệu khám phá cho học máy - Khóa học đầu tiên này sẽ xem xét kiến thức phân tích dữ liệu cần thiết cho việc học máy.Exploratory Data Analysis for Machine Learning – This first course will review the data analysis knowledge necessary for machine learning.
Bạn sẽ lấy dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu khác nhau như SQL và NoQuery và làm sạch mọi vấn đề và vấn đề liên quan đến chúng.
2. Hồi quy - Bạn sẽ bắt đầu với việc học có giám sát bằng cách đào tạo các mô hình hồi quy tuyến tính để dự đoán các kết quả khác nhau. Sau này, bạn sẽ tìm hiểu một số kỹ thuật và thực tiễn tốt nhất để cải thiện kết quả của bạn.Regression – You will get started with supervised learning by training linear regression models to predict various outcomes. Later on, you will learn several techniques and best practices to improve your results.
3. Phân loại - Bạn sẽ tiến tới các mô hình hồi quy logistic, cây quyết định và nhiều hơn nữa. Nhiệm vụ của bạn ở đây là đào tạo họ để phân loại kết quả.Classification – You will move toward logistic regression models, decision trees, and many more. Your task here is to train them to classify outcomes.
Người hướng dẫn cũng sẽ hướng dẫn bạn thông qua các thực tiễn tốt nhất và các kỹ thuật bổ sung, bao gồm các bộ phận đào tạo & kiểm tra và xử lý bộ dữ liệu các lớp không cân bằng.
4. Học không được giám sát - Bạn sẽ tìm hiểu về các thuật toán học máy cho phép các mô hình của bạn tìm hiểu biết sâu sắc từ các bộ dữ liệu mà không có biến mục tiêu cụ thể. Người hướng dẫn của bạn cũng sẽ giải thích phân cụm và các vấn đề của nó một cách chi tiết.Unsupervised Learning – You will learn about machine learning algorithms that allow your models to find insights from datasets without the specific target variable. Your instructor will also explain clustering and its problems in detail.
5. Học sâu và học củng cố - Giảng viên IBM sẽ giới thiệu cho bạn hai chủ đề học máy nâng cao này. Bạn sẽ hiểu mối quan hệ lý thuyết của họ với các mạng thần kinh và các ứng dụng trong thế giới thực.Deep Learning and Reinforcement Learning – IBM instructors will introduce you to these two advanced machine learning topics. You will understand their theoretical relationship to neural networks and real-world applications.
6. Các mô hình chuyên môn: Phân tích chuỗi thời gian và phân tích sinh tồn - Khóa học cuối cùng này sẽ tích hợp học máy với mô hình chuỗi thời gian. Bạn sẽ hiểu cách điều chỉnh các mô hình học máy của mình để phù hợp để đưa ra dự đoán trên các bộ dữ liệu với thành phần thời gian.Specialized Models: Time Series and Survival Analysis – This final course will integrate machine learning with the time series model. You will understand how to adapt your machine learning models to be suitable for making predictions on datasets with a time component.
IBM đề nghị dành 3 giờ mỗi tuần trong sáu tháng để hoàn thành khóa học.
Về giá cả, bạn có thể truy cập toàn bộ chuyên môn hóa ở mức 39 đô la mỗi tháng. Ngoài ra, bạn có thể chọn kiểm toán nó miễn phí.
Ưu và nhược điểm
Ưu điểm
- Chương trình giảng dạy có cấu trúc tốt
- Bao gồm tất cả các khía cạnh của học máy
- Giải thích rõ ràng và chi tiết cho hầu hết các bài học
- Cung cấp giải thích lý thuyết về tất cả các thuật toán học máy chính, tốt nhất cho những người có nền tảng toán học
- Nhận huy hiệu kỹ thuật số từ IBM ngoài chứng chỉ
Nhược điểm
- Tất cả các tài liệu khóa học đã lỗi thời. Vì vậy, bạn có thể sử dụng chúng để làm việc trong các dự án nữa.
8. Giấy chứng nhận chuyên nghiệp học máy IBM
IBM Machine Learning là một khóa học học máy toàn diện trực tuyến được giảng dạy bởi các chuyên gia IBM. Bạn sẽ bắt đầu từ đầu và tiến hành từng bước đến nội dung nâng cao hơn.Coursera Plus.
IBM Machine Learning là một khóa học học máy toàn diện trực tuyến được giảng dạy bởi các chuyên gia IBM. Bạn sẽ bắt đầu từ đầu và tiến hành từng bước đến nội dung nâng cao hơn.
Lưu ý: Những người muốn tham gia khóa học này nên có một nền tảng vững chắc về toán học, bao gồm thống kê, tính toán và đại số tuyến tính.
Giấy chứng nhận chuyên nghiệp học máy IBM
Nội dung khóa họcMachine Learning by Columbia University [Archived]
Chuyên ngành này bao gồm sáu khóa học nhỏ như sau.. If you are interested, you will need to wait until the university announces future dates.
1. Phân tích dữ liệu khám phá cho học máy - Khóa học đầu tiên này sẽ xem xét kiến thức phân tích dữ liệu cần thiết cho việc học máy.
Bạn sẽ lấy dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu khác nhau như SQL và NoQuery và làm sạch mọi vấn đề và vấn đề liên quan đến chúng.
Nội dung khóa học
Chuyên ngành này bao gồm sáu khóa học nhỏ như sau.
1. Phân tích dữ liệu khám phá cho học máy - Khóa học đầu tiên này sẽ xem xét kiến thức phân tích dữ liệu cần thiết cho việc học máy. will discuss supervised learning, including regression and classification. The instructor will explain each technique and algorithm in detail, such as linear/logistic regression, support vector machines, and classifiers.
Bạn sẽ lấy dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu khác nhau như SQL và NoQuery và làm sạch mọi vấn đề và vấn đề liên quan đến chúng. will tackle unsupervised learning and drill deep into its three fundamental problems: data clustering, matrix factorization, and sequential models.
Trong mỗi phần, bạn sẽ học việc học máy từ cả hai quan điểm xác suất so với không ổn định, cùng với các kỹ thuật để tối ưu hóa các thuật toán để cải thiện kết quả. Trong phần này, bạn cũng sẽ học cách xây dựng các công cụ đề xuất.
Bạn có thể kiểm toán khóa học này miễn phí. Tuy nhiên, nếu bạn muốn có chứng chỉ và phản hồi về bài tập của mình, bạn phải trả một lần $ 249 để truy cập toàn bộ khóa học.
Để hoàn thành toàn bộ khóa học, bạn sẽ phải dành 8-10 giờ một tuần trong 12 tuần.
Ưu và nhược điểm
Ưu điểm
- Giải thích rõ ràng và chi tiết về toán học đằng sau tất cả các thuật toán học máy
- Chương trình giảng dạy có cấu trúc tốt
- Các bài học thông tin và chuyên sâu
- Kiểm toán miễn phí
Nhược điểm
- Không giống như hầu hết các khóa học EDX, khóa học này không phải là người tự hành mà là người hướng dẫn. Vì vậy, bạn sẽ có một lịch trình khóa học cố định. Đệ trình bài tập muộn có thể cản trở sinh viên nhận được chứng chỉ
- Cam kết hàng tuần cao.
Khóa học học máy nâng cao EnginnerMachine Learning Enginner Courses
Khóa học 10-13 là các chương trình Nanodegree Udacity. Tất cả trong số đó sẽ có cùng thông tin liên quan đến hỗ trợ, giá cả và ưu & nhược điểm của sinh viên. Vì vậy, tôi chỉ thảo luận về nó một lần vào cuối khóa học 13.
10. Kỹ sư học máy AWS
Chương trình này sẽ trang bị cho bạn các kỹ năng để sử dụng Amazon Sagemaker để tạo và triển khai các mô hình học máy nâng cao. Là một trong những nền tảng ML phổ biến nhất, Amazon Sagemaker là một trong những kỹ sư máy học kỹ năng quan trọng nhất nên xuất sắc.
Bạn sẽ không cần phải thành thạo Amazon Sagemaker trước khi đăng ký vào chương trình vì bạn sẽ học cách sử dụng chúng ngay từ đầu.
Nội dung khóa học
Được tạo ra với sự hợp tác của AWS, chương trình này bao gồm năm phần như sau:
1. Giới thiệu về Học máy - Phần đầu tiên sẽ xem xét tất cả các khái niệm học máy thông qua Amazon Sagemaker. Bạn sẽ học cách sử dụng Sagemaker Studio để thực hiện phân tích dữ liệu khám phá. Introduction to Machine Learning – The first section will review all machine learning concepts through Amazon Sagemaker. You will learn how to use SageMaker Studio to perform exploratory data analysis.
Sau đó, bạn sẽ tìm hiểu cách tạo quy trình công việc học máy, bao gồm làm sạch dữ liệu, kỹ thuật tính năng, đánh giá mô hình và điều chỉnh siêu phân tích. Cuối cùng, bạn cũng sẽ nắm bắt các phương thức để tạo ra các mô hình phức tạp hơn với XGBOOST và AUTOGLUON.
2. Phát triển quy trình làm việc ML đầu tiên của bạn - Phần thứ hai sẽ khoan sâu vào các nguyên tắc học máy. Bạn sẽ đào tạo, triển khai và kiểm tra các mô hình học máy thông qua Amazon Sagemaker và sử dụng các chức năng Lambda và bước để tạo ra một quy trình làm việc mạnh mẽ. Developing Your First ML Workflow – The second section will drill deep into machine learning principles. You will train, deploy, and test machine learning models through Amazon SageMaker and utilize Lambda and Step Functions to create a robust workflow.
Phần thứ hai sẽ tập trung vào việc theo dõi quy trình làm việc và sử dụng những gì bạn đã học để xây dựng một đường ống ML đầu cuối.
3. Các chủ đề học tập sâu trong tầm nhìn máy tính và NLP - Phần thứ ba sẽ giới thiệu cho bạn học tập sâu, ANN, CNN và cách đào tạo chúng trên Amazon Sagemaker.Deep Learning Topics within Computer Vision and NLP – The third section will introduce you to deep learning, ANNs, CNNs, and how to train them on Amazon SageMaker.
Lưu ý: Bạn sẽ không cần kinh nghiệm học tập sâu trước. Tuy nhiên, kiến thức cơ bản về chủ đề sẽ hữu ích. You will not need prior deep learning experience. However, basic knowledge of the subject would be helpful.
4. Hoạt động các dự án học máy trên Sagemaker - Phần thứ tư sẽ thảo luận về các vấn đề linh tinh nhưng quan trọng triển khai các mô hình ML trên Sagemaker. Bạn sẽ học cách tối ưu hóa mô hình của mình để xử lý lưu lượng truy cập cao và quản lý các bộ dữ liệu lớn trong khi tiết kiệm ngân sách.Operationalizing Machine Learning Projects on SageMaker – The fourth section will discuss miscellaneous but important issues deploying ML models on SageMaker. You will learn to optimize your model to handle high traffic and manage large datasets while saving budgets.
5. Dự án Capstone - Một khi bạn đã hoàn thành tất cả bốn phần, bạn sẽ đưa tất cả những gì bạn đã học vào sử dụng. Bạn sẽ xây dựng một mô hình ML tinh vi để giám sát và quản lý hàng tồn kho cho các trung tâm phân phối. – Once you have completed all four sections, you will put all you have learned into use. You will build a sophisticated ML model to monitor and manage inventory for distribution centers.
Ngoài dự án Capstone, mỗi phần còn cung cấp cho bạn các câu đố, bài tập và một dự án trong thế giới thực. Ví dụ: bạn sẽ xây dựng một công cụ phân loại hình ảnh trong phần thứ ba.
Vì vậy, bạn sẽ có cơ hội phong phú để có được trải nghiệm thực hành mà bạn có thể giới thiệu cho các nhà tuyển dụng và khách hàng trong tương lai của mình.
Về tốc độ, bạn nên dành 5-10 giờ mỗi tuần cho chương trình và bạn sẽ hoàn thành nó trong năm tháng. Tốc độ khóa học là dữ dội nhưng vẫn có thể quản lý được cho những người có việc làm toàn thời gian.
11. Trở thành Kỹ sư học máy cho Microsoft Azure
Chương trình nanodegree này sẽ hướng dẫn bạn thực hiện các tác vụ kỹ thuật ML trên Azure Machine Learning, một nền tảng ML rất phổ biến khác. Bạn sẽ tìm hiểu những điều cơ bản và tiến hành các chủ đề tiên tiến hơn với sự tự tin.
Nội dung khóa học
Được tạo ra với sự hợp tác của AWS, chương trình này bao gồm năm phần như sau:
1. Giới thiệu về Học máy - Phần đầu tiên sẽ xem xét tất cả các khái niệm học máy thông qua Amazon Sagemaker. Bạn sẽ học cách sử dụng Sagemaker Studio để thực hiện phân tích dữ liệu khám phá.– The first section will introduce you to Azure Machine Learning. You will learn how to design, create, configure, and optimize pipelines in Azure.
Sau đó, bạn sẽ tìm hiểu cách tạo quy trình công việc học máy, bao gồm làm sạch dữ liệu, kỹ thuật tính năng, đánh giá mô hình và điều chỉnh siêu phân tích. Cuối cùng, bạn cũng sẽ nắm bắt các phương thức để tạo ra các mô hình phức tạp hơn với XGBOOST và AUTOGLUON. – The second section will drill deep into DevOps topics of machine learning. You will learn to select the proper targets for your model, enable app insights, and identify problems in logs. Upon completion, you will then grasp how to create a production-ready model.
3. Dự án Capstone - Bạn sẽ đào tạo và triển khai mô hình học máy từ đầu. Hãy chọn bất kỳ bộ dữ liệu nào và loại mô hình bạn muốn đào tạo. Khi bạn đã làm như vậy, bạn sẽ đánh giá hiệu suất và triển khai dịch vụ tốt nhất dưới dạng dịch vụ web.Capstone Project – You will train and deploy a machine learning model from scratch. Feel free to choose any dataset and the type of model you want to train. Once you have done so, you will evaluate the performance and deploy the best one as a web service.
Giống như các chương trình Udacity Nanodegree khác, bạn sẽ có nhiều bài tập để hoàn thành trong mỗi phần, bao gồm các dự án trong thế giới thực, tăng cường hiệu quả các kỹ năng của bạn trong quy trình.
PACE: 5-10 giờ mỗi tuần trong ba tháng: 5-10 hours per week for three months
12. Kỹ sư AI sử dụng Microsoft Azure
Theo tôi, chương trình này phục vụ như một phần tiếp theo tuyệt vời của khóa học thứ 11. Không giống như trước đây tập trung vào việc học máy Azure, khóa học này sẽ khoan sâu vào các ứng dụng của các công cụ Azure khác nhau như Dịch vụ nhận thức Azure để tạo ra giải pháp AZure AI từ đầu đến cuối.
Nếu bạn muốn trở thành nhà phát triển AI thành thạo, việc đăng ký vào chương trình này có thể cực kỳ hữu ích.
Lưu ý quan trọng: Không giống như khóa học thứ 11, điều này đòi hỏi sinh viên phải có kiến thức nền tảng về Microsoft Azure. Hơn nữa, bạn nên quen thuộc với Azure SQL, Azure Data Lake, JSON và API REST.: Unlike the 11th course, this one requires students to have foundational knowledge of Microsoft Azure. Furthermore, you should be familiar with Azure SQL, Azure Data Lake, JSON, and REST API.
Nội dung khóa học
1. Xây dựng các giải pháp tầm nhìn máy tính với Azure - Phần đầu tiên sẽ giới thiệu cho bạn các chủ đề tầm nhìn máy tính. Bạn sẽ sử dụng các dịch vụ nhận thức Azure dựa trên tầm nhìn như Azure Face, trình phân tích video Azure và trình nhận dạng hình thức Azure để tạo ra các giải pháp AI thực tế. Building Computer Vision Solutions with Azure – The first section will introduce you to computer vision topics. You will use vision-based Azure Cognitive Services such as Azure Face, Azure Video Analyzer, and Azure Form Recognizer to create practical AI solutions.
2. Xây dựng các giải pháp AI NLP và trò chuyện với Azure - Phần thứ hai sẽ khám phá thêm các trường hợp sử dụng cho nền tảng Azure. Bạn sẽ xây dựng chatbot và các giải pháp trợ lý khác bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên [NLP] với Azure.Building NLP and Conversational AI Solutions with Azure – The second section will explore more use cases for the Azure platform. You will build chatbots and other assistant solutions using natural language processing [NLP] with Azure.
Sau đó, bạn sẽ thực hiện các dịch vụ nhận thức văn bản và ngôn ngữ Azure trong các ứng dụng của bạn. Do đó, bạn sẽ có thể tạo các ứng dụng bot trong thế giới thực một cách khéo léo.
3. Xây dựng các giải pháp khai thác kiến thức với tìm kiếm nhận thức Azure - Phần cuối cùng sẽ thảo luận về các bước để thiết kế giải pháp tìm kiếm nhận thức Azure. Bạn sẽ học cách thêm nguồn dữ liệu và làm phong phú và lập chỉ mục dữ liệu.Building Knowledge Mining Solutions with Azure Cognitive Search – The final section will discuss steps to design an Azure Cognitive Search Solution. You will learn to add data sources and enrich and index the data.
Sau khi hoàn thành phần, bạn sẽ sẵn sàng xây dựng một ứng dụng khai thác dữ liệu do AI cung cấp.
Chương trình này có một số dự án gây chú ý, bao gồm một ki-ốt lên máy bay tự động, một trợ lý ảo cho phòng khám nha khoa và giải pháp đào tạo do AI cung cấp.
Tất cả đều là thách thức đầy đủ, do đó phù hợp để thêm vào danh mục đầu tư GitHub của bạn để giới thiệu các kỹ năng học máy của bạn.
PACE: 5-10 giờ mỗi tuần trong ba tháng: 5-10 hours per week for three months
12. Kỹ sư AI sử dụng Microsoft Azure
Theo tôi, chương trình này phục vụ như một phần tiếp theo tuyệt vời của khóa học thứ 11. Không giống như trước đây tập trung vào việc học máy Azure, khóa học này sẽ khoan sâu vào các ứng dụng của các công cụ Azure khác nhau như Dịch vụ nhận thức Azure để tạo ra giải pháp AZure AI từ đầu đến cuối.
Nội dung khóa học
1. Xây dựng các giải pháp tầm nhìn máy tính với Azure - Phần đầu tiên sẽ giới thiệu cho bạn các chủ đề tầm nhìn máy tính. Bạn sẽ sử dụng các dịch vụ nhận thức Azure dựa trên tầm nhìn như Azure Face, trình phân tích video Azure và trình nhận dạng hình thức Azure để tạo ra các giải pháp AI thực tế.
2. Xây dựng các giải pháp AI NLP và trò chuyện với Azure - Phần thứ hai sẽ khám phá thêm các trường hợp sử dụng cho nền tảng Azure. Bạn sẽ xây dựng chatbot và các giải pháp trợ lý khác bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên [NLP] với Azure.Clean Code Principles – The first section will discuss coding best practices that you should implement to ensure your model performs as expected. Later, you will learn the optimal methods for testing and logging in production settings to warrant model quality over time.
Sau đó, bạn sẽ thực hiện các dịch vụ nhận thức văn bản và ngôn ngữ Azure trong các ứng dụng của bạn. Do đó, bạn sẽ có thể tạo các ứng dụng bot trong thế giới thực một cách khéo léo.Building a Reproducible Model Workflow – The second section will drill deep into best practices and techniques regarding reproducible workflows. You will learn the foundational concepts of MLOps and use MLflow to create and deploy your model.
3. Xây dựng các giải pháp khai thác kiến thức với tìm kiếm nhận thức Azure - Phần cuối cùng sẽ thảo luận về các bước để thiết kế giải pháp tìm kiếm nhận thức Azure. Bạn sẽ học cách thêm nguồn dữ liệu và làm phong phú và lập chỉ mục dữ liệu.Deploying a Scalable ML Pipeline in Production – The third section is dedicated to model deployment. You will learn to put a finishing touch on model performance. Subsequently, you will learn about CI/CD to facilitate the preparation of model deployment.
Sau khi hoàn thành phần, bạn sẽ sẵn sàng xây dựng một ứng dụng khai thác dữ liệu do AI cung cấp.Automated Model Scoring and Monitoring – The final section will provide instructions on automating DevOps processes. Later, the section will explain how to set up regular scoring processes to evaluate the model over time.
Chương trình này có một số dự án gây chú ý, bao gồm một ki-ốt lên máy bay tự động, một trợ lý ảo cho phòng khám nha khoa và giải pháp đào tạo do AI cung cấp.
Tất cả đều là thách thức đầy đủ, do đó phù hợp để thêm vào danh mục đầu tư GitHub của bạn để giới thiệu các kỹ năng học máy của bạn.
13. Kỹ sư DevOps học máy: 10 hours per week for four months
Devops cho máy học là một lĩnh vực mà các khóa học trực tuyến hiếm khi bao gồm chi tiết. Chương trình Nanodegree này là một trong số ít các khóa học giúp bạn đạt được các kỹ năng thiết yếu để hợp lý hóa quy trình làm việc của việc tạo mô hình máy học.
Chương trình này bao gồm bốn phần như sau:Technical Mentor Support, Project Reviews, and Career Services [Read more on #5]
1. Nguyên tắc mã sạch - Phần đầu tiên sẽ thảo luận về các thực tiễn tốt nhất mà bạn nên thực hiện để đảm bảo mô hình của bạn thực hiện như mong đợi. Sau đó, bạn sẽ tìm hiểu các phương pháp tối ưu để thử nghiệm và đăng nhập vào cài đặt sản xuất để đảm bảo chất lượng mô hình theo thời gian.: $399 monthly or $339 per month [bundle pricing]. You should create an account to access personalized discounts, effectively reducing course fees by up to 75%.
2. Xây dựng quy trình làm việc mô hình có thể tái tạo - Phần thứ hai sẽ khoan sâu vào các thực tiễn và kỹ thuật tốt nhất liên quan đến quy trình công việc có thể tái tạo. Bạn sẽ tìm hiểu các khái niệm nền tảng của MLOP và sử dụng MLFlow để tạo và triển khai mô hình của bạn.
3. Triển khai một đường ống ML có thể mở rộng trong sản xuất - Phần thứ ba được dành riêng để triển khai mô hình. Bạn sẽ học cách đặt một liên lạc hoàn thiện về hiệu suất mô hình. Sau đó, bạn sẽ tìm hiểu về CI/CD để tạo điều kiện cho việc chuẩn bị triển khai mô hình.
- 4. Điểm và giám sát mô hình tự động - Phần cuối cùng sẽ cung cấp hướng dẫn về các quy trình DevOps tự động hóa. Sau đó, phần sẽ giải thích cách thiết lập các quy trình tính điểm thường xuyên để đánh giá mô hình theo thời gian.
- Chương trình giảng dạy toàn diện và có cấu trúc tốt [được tạo ra với sự hợp tác của AWS và Microsoft]
- Học hỏi từ một nhóm các kỹ sư học máy kỳ cựu và các chuyên gia AI
- Các bài học chuyên sâu và thông tin bao gồm các kỹ thuật học máy nâng cao
- Cung cấp hàng tấn cơ hội cho sinh viên để có được kinh nghiệm thực hành thông qua các dự án gây kinh nghiệm
- Hỗ trợ sinh viên xuất sắc từ nhóm
Nhược điểm
- Tốn kém hơn các lựa chọn thay thế khác
- Các dự án có thể cực kỳ khó khăn cho sinh viên.
14. Chuyên ngành Kỹ thuật học máy cho sản xuất [MLOPS]
Chuyên ngành Coursera này là một lựa chọn mạnh mẽ khác để tìm hiểu về DevOps cho học máy [MLOP]. Bạn sẽ học hỏi từ Andrew Ng, một trong những chuyên gia hàng đầu về kỹ thuật AI.Andrew Ng, one of the leading experts in AI engineering.
Lưu ý: Trước khi đăng ký vào chương trình, bạn nên có kinh nghiệm nền trong các khung học tập sâu.Before enrolling in the program, you should have background experience in deep learning frameworks.
Nội dung khóa học
Chương trình này bao gồm bốn khóa học nhỏ như sau:
1. Giới thiệu về học máy trong sản xuất-Khóa học đầu tiên sẽ thảo luận về cách thiết kế một hệ thống sản xuất từ đầu đến cuối. Bạn cũng sẽ học cách tạo một đường cơ sở mô hình và nguyên mẫu quy trình phát triển và triển khai một ứng dụng ML sẵn sàng sản xuất.Introduction to Machine Learning in Production – The first course will discuss how to design a production system end-to-end. You will also learn to create a model baseline and prototype the process for developing and deploying a production-ready ML app.
2. LifeCycle dữ liệu học máy trong sản xuất - Khóa học thứ hai sẽ giải thích cách xây dựng các đường ống và phương pháp dữ liệu để làm sạch bộ dữ liệu, đánh giá chất lượng dữ liệu và thực hiện các kỹ thuật khác nhau để có được kết quả chính xác.Machine Learning Data Lifecycle in Production – The second course will explain how to build data pipelines and methods to clean datasets, assess data quality, and implement various techniques to obtain accurate results.
Sau đó, bạn sẽ tận dụng các công cụ siêu dữ liệu và các công cụ siêu dữ liệu để thiết lập vòng đời dữ liệu.
3. Các đường ống mô hình hóa máy học trong sản xuất - Khóa học thứ ba sẽ khám phá các công cụ và kỹ thuật mà bạn có thể sử dụng để quản lý tài nguyên của mình và giải quyết các vấn đề khác nhau từ các mô hình của bạn với các môi trường phục vụ khác nhau.Machine Learning Modeling Pipelines in Production – The third course will explore tools and techniques that you can use to manage your resources and solve various problems from your models with different serving environments.
4. Triển khai các mô hình học máy trong sản xuất - Khóa học cuối cùng sẽ bao gồm mọi thứ liên quan đến triển khai. Bạn sẽ học cách triển khai các mô hình học máy và xây dựng một cơ sở hạ tầng có thể mở rộng để hỗ trợ họ. Deploying Machine Learning Models in Production – The final course will include everything related to deployment. You will learn to deploy machine learning models and build a scalable infrastructure to support them.
Hơn nữa, bạn sẽ triển khai tự động hóa quy trình công việc để hợp lý hóa quy trình sản xuất và giám sát hệ thống để phát hiện các vấn đề có thể xảy ra [phân rã mô hình, giảm hiệu suất, v.v.]
Mặc dù chương trình này bao gồm nội dung giống như chương trình Udacity, [khóa học 13], nhưng nó không sâu sắc cũng như không cung cấp đủ kinh nghiệm trong thế giới thực [nó tập trung vào lý thuyết]. Do đó, nó có thể không phục vụ tốt như một sự thay thế tối ưu.
Tuy nhiên, bạn có thể kiểm toán chương trình này miễn phí, trong khi chương trình hoàn chỉnh có giá 49 đô la mỗi tháng.
Ưu & Nhược điểm
Ưu điểm
- Tìm hiểu từ việc lãnh đạo một nhóm các nhà nghiên cứu AI hàng đầu
- Chương trình giảng dạy có cấu trúc tốt
- Những lời giải thích đơn giản về thực tiễn tốt nhất
- Đọc tuyệt vời và tài nguyên bổ sung
- Kiểm toán miễn phí
Nhược điểm
- Tốn kém hơn các lựa chọn thay thế khác
- Các dự án có thể cực kỳ khó khăn cho sinh viên.
14. Chuyên ngành Kỹ thuật học máy cho sản xuất [MLOPS]
Chuyên ngành Coursera này là một lựa chọn mạnh mẽ khác để tìm hiểu về DevOps cho học máy [MLOP]. Bạn sẽ học hỏi từ Andrew Ng, một trong những chuyên gia hàng đầu về kỹ thuật AI.ProjectPro.
Lưu ý: Trước khi đăng ký vào chương trình, bạn nên có kinh nghiệm nền trong các khung học tập sâu.
Nội dung khóa học: All ProjectPro projects are highly challenging. Before enrolling, you should complete some advanced machine learning courses [see above] or have a solid foundation of the subject matter.
Chương trình này bao gồm bốn khóa học nhỏ như sau:
1. Giới thiệu về học máy trong sản xuất-Khóa học đầu tiên sẽ thảo luận về cách thiết kế một hệ thống sản xuất từ đầu đến cuối. Bạn cũng sẽ học cách tạo một đường cơ sở mô hình và nguyên mẫu quy trình phát triển và triển khai một ứng dụng ML sẵn sàng sản xuất.
2. LifeCycle dữ liệu học máy trong sản xuất - Khóa học thứ hai sẽ giải thích cách xây dựng các đường ống và phương pháp dữ liệu để làm sạch bộ dữ liệu, đánh giá chất lượng dữ liệu và thực hiện các kỹ thuật khác nhau để có được kết quả chính xác. – In this project, you will train machine learning models to analyze the real-world housing dataset [provided by Zillow] and predict the trend of house prices.
Sau đó, bạn sẽ tận dụng các công cụ siêu dữ liệu và các công cụ siêu dữ liệu để thiết lập vòng đời dữ liệu.
3. Các đường ống mô hình hóa máy học trong sản xuất - Khóa học thứ ba sẽ khám phá các công cụ và kỹ thuật mà bạn có thể sử dụng để quản lý tài nguyên của mình và giải quyết các vấn đề khác nhau từ các mô hình của bạn với các môi trường phục vụ khác nhau. – You will create supervised machine learning models for this project.
4. Triển khai các mô hình học máy trong sản xuất - Khóa học cuối cùng sẽ bao gồm mọi thứ liên quan đến triển khai. Bạn sẽ học cách triển khai các mô hình học máy và xây dựng một cơ sở hạ tầng có thể mở rộng để hỗ trợ họ.
Hơn nữa, bạn sẽ triển khai tự động hóa quy trình công việc để hợp lý hóa quy trình sản xuất và giám sát hệ thống để phát hiện các vấn đề có thể xảy ra [phân rã mô hình, giảm hiệu suất, v.v.]custom project path and start with the most elementary projects [which are still more challenging than those you have done in basic courses.]
Tất cả các dự án cũng đi kèm với các tài nguyên học tập sau:
- Mô tả dự án chi tiết: Tất cả chúng sẽ trình bày các vấn đề kinh doanh trong thế giới thực từ đầu đến cuối
- Hoàn thành bộ dữ liệu trong thế giới thực
- Các giải pháp video 3-5 giờ, giải thích toàn bộ quá trình
- Mã giải pháp có thể tải xuống và tài liệu thông tin
Do đó, bạn sẽ có tất cả các tài nguyên để hoàn thành các dự án từ đầu đến cuối. Bạn không cần phải đi qua hàng chục diễn đàn trực tuyến để tìm kiếm các giải pháp dự án nữa.
Giá cả
Hiện tại, ProjectPro cung cấp hai kế hoạch giá như sau:
- Cá nhân 6 tháng-$ 135 mỗi tháng hoặc $ 810 mỗi năm – $135 per month or $810 per year
- Cá nhân hàng năm - $ 73 mỗi tháng hoặc $ 876 mỗi năm– $73 per month or $876 per year
Cả hai kế hoạch cung cấp quyền truy cập vào tất cả các tài nguyên trên nền tảng. Tuy nhiên, kế hoạch hàng năm là một lựa chọn tốt hơn. Bằng cách trả thêm $ 66, bạn sẽ nhận được những điều sau đây.
- Thêm 6 tháng đăng ký
- Truy cập vào các dự án mới [3-5 được thêm vào mỗi tháng]
- Đường đi học
- Phiên 1: 1 cho phỏng vấn giả và tiếp tục chuẩn bị
- Email hỗ trợ kỹ thuật
Cả hai kế hoạch đều có bảo đảm hoàn lại tiền 90 ngày. Nếu bạn không hài lòng với ProjectPro, bạn có thể yêu cầu hoàn lại toàn bộ học phí của mình. Vì vậy, bạn có thể đăng ký mà không có bất kỳ rủi ro.
Ưu & Nhược điểm
Ưu điểm
- Cung cấp hơn 120 dự án trong thế giới thực từ đầu đến cuối, đại diện đầy đủ cho các vấn đề kinh doanh trong thế giới thực để sinh viên hoàn thành và có được kinh nghiệm thực hành
- Tài nguyên bổ sung tuyệt vời cho mọi dự án, bao gồm các giải pháp video thông tin và mã nguồn.
- Hỗ trợ email để yêu cầu hỗ trợ nếu bạn bị mắc kẹt. Bạn không cần phải hỏi trên các diễn đàn trực tuyến một lần nữa.
- Đảm bảo hoàn lại tiền 90 ngày
Nhược điểm
- Các dự án cực kỳ khó khăn. Do đó, chúng có thể không phù hợp cho người học trung cấp.
- Giá nhập cảnh cao
- Không đăng ký hàng tháng
Các khóa học về máy học ứng dụng
Không giống như các khóa học mà tôi đã đề xuất ở trên, các khóa học này là các khóa học học máy được áp dụng dựa trên các ngành công nghiệp cụ thể, như tài chính, fintech, kỹ thuật, và nhiều hơn nữa.
Không phải tất cả các khóa học này là dành cho người mới bắt đầu. Bạn có thể cần kỹ năng học máy trước.
Học máy và Tài chính - Một chương trình tuyệt vời trên EDX của Đại học New York. Bạn sẽ học cách áp dụng học máy cho ngành tài chính, chẳng hạn như tạo ra dự đoán tốt hơn cho giá cổ phiếu.An excellent program on edX by New York University. You will learn how to apply machine learning to the financial industry, such as creating better predictions for the stock price.
Kiểm toán khóa học là miễn phí. Một trải nghiệm hoàn chỉnh sẽ có giá $ 1,438.
FinTech: AI & Machine Learning trong ngành tài chính-Một khóa học của UT Austin để giáo dục người học về cách áp dụng học máy cho các khu vực fintech, chẳng hạn như gây quỹ cộng đồng, cố vấn robo và nhiều hơn nữa – A course by UT Austin to educate learners on how to apply machine learning to fintech areas, such as crowdfunding, Robo-advising and many more
Giá một lần này là $ 850.
Nhân tiện, nếu bạn quan tâm đến việc học cách sử dụng máy học về tài chính, tôi khuyên bạn nên đọc bài viết của tôi AI AI trong khóa học tài chính.
Học máy nhỏ - Khóa học này của Harvard cung cấp cái nhìn sâu sắc về việc áp dụng kiến thức học máy cho các thiết bị nhỏ. Bạn sẽ tự mình thiết kế, xây dựng và triển khai việc học máy nhỏ. – This course by Harvard provides insights into applying machine learning knowledge to small devices. You will design, build and deploy your tiny machine learning on your own.
Bạn có thể tự do kiểm toán khóa học, trong khi bản nhạc được xác minh, bao gồm hỗ trợ của người hướng dẫn, bài tập được phân loại và chứng chỉ, có giá $ 537.
Học máy lượng tử - Một khóa học từ Đại học Toronto dự đoán cách chúng ta sẽ sử dụng máy tính lượng tử với học máy – A course from the University of Toronto that foresees how we will use quantum computers with machine learning
Khóa học là miễn phí để kiểm toán, trong khi toàn bộ khóa học có giá 49 đô la.
Bayesian Machine Learning in Python: A/B Thử nghiệm - Những người trong không gian tiếp thị sẽ quen thuộc với thử nghiệm A/B, cho phép họ tìm trang đích hoặc quảng cáo trên Facebook hoạt động tốt nhất. Khóa học này sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách thức hoạt động và phương pháp để cải thiện hiệu suất hơn nữa. – Those in the marketing space will be familiar with A/B testing, which allows them to find landing pages or Facebook Ads that perform best. This course will provide insights into how it works and methods to improve performance even further.
Bạn phải mua khóa học Udemy này để truy cập tất cả nội dung của nó.
Các khóa học học máy miễn phí
Dưới đây là các khóa học học máy miễn phí bạn có thể tham gia trực tuyến.
Giới thiệu về Học máy - Một khóa học miễn phí của Udacity. Bạn sẽ tìm hiểu tất cả các khái niệm học máy cơ bản, bắt đầu với Naive Bayes và phân cụm. – A free course by Udacity. You will learn all the basic machine learning concepts, starting with Naive Bayes and clustering.
Các yếu tố của AI - Được hỗ trợ bởi chính phủ Phần Lan, các yếu tố của AI dạy cho người học học máy thiết yếu và AI [Trí tuệ nhân tạo.] – Supported by the Finnish government, Elements of AI teaches learners essential machine learning and AI [Artificial Intelligence.]
Hướng dẫn học máy miễn phí Edureka - Edureka là một nền tảng cung cấp các lớp học máy sống. Tuy nhiên, nhóm cho phép bạn truy cập các phần nội dung của họ miễn phí.Edureka is a platform that offers live machine learning classes. However, the team allows you to access parts of their content for free.
Tôi nên học gì sau khi học máy??
Tùy chọn tối ưu là học học sâu. Bạn có thể học Pytorch và Tensorflow để đào tạo mạng lưới thần kinh nhân tạo của bạn hoặc khám phá học tập củng cố, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tầm nhìn máy tính.
Khi bạn hoàn thành tất cả, bạn có thể bắt đầu dự án học máy của mình hoặc nộp đơn cho các công việc công nghệ.