De acordo com o Indeed, o salário base médio de um Engenheiro de Machine Learning nos Estados Unidos é de $ 152.466, e se você trabalha para grandes marcas como eBay, Snap Inc ou Cruise, pode ultrapassar $ 200.000 por ano.
Se os dados são algo que o intriga, entrar no aprendizado de máquina é sem dúvida uma carreira gratificante porque o mundo de hoje funciona com dados, resultando na crescente demanda por cientistas de dados e especialistas em aprendizado de máquina.
Quer saber onde aprender Machine Learning? Eu sei que a rolagem não acaba quando você busca um roteiro para aprender Machine Learning ou recursos para aprender Data Science no Google.
No entanto, fazer um curso bem organizado para aprender qualquer habilidade é crucial para dominá-la com eficácia, e o aprendizado de máquina não é diferente. Então, selecionei uma lista dos melhores cursos de aprendizado de máquina para aprender com especialistas.
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Como aproveitar ao máximo seu curso online?
Se você optar por aprender online, vale a pena seguir essas dicas.
Auto-motivado: Aprender online exige grande autodisciplina para ver o curso até o fim. Como os cursos online carecem da responsabilidade das aulas tradicionais, sugiro que você se responsabilize por seu progresso para prosseguir com o aprendizado.
Você pode conseguir isso compartilhando seu progresso com outras pessoas, como postar suas conquistas nas mídias sociais ou contar a seus amigos sobre seus movimentos no curso.
Participe da discussão: converse com seus colegas do curso sobre seus aprendizados e pergunte sobre seus erros ao fazer o curso e sugestões se eles estiverem adiantados no curso. Isso ajudará você a evitar armadilhas comuns de aprendizado e a dominar o material mais rapidamente.
Tire suas dúvidas: alguns dos cursos on-line vêm com sessões de esclarecimento de dúvidas e outros fornecem o e-mail de um instrutor para contatá-los em caso de dúvidas. Seja um aluno ativo e receba ajuda se estiver preso em uma tarefa para resolver ou em um conceito para decifrar.
Gerenciamento de tempo: Definir metas de curto prazo é um caminho a percorrer para chegar ao seu destino. Portanto, defina algumas metas semanais e decida a quantidade exata de cursos a serem concluídos a cada dia. Dessa forma, você pode acompanhar seu progresso e terminar o curso a tempo.
Desenvolva as habilidades e o conhecimento necessários para o setor com um dos melhores cursos on-line de aprendizado de máquina. Vamos conferir esses cursos agora!
Especialização em Machine Learning
Construa uma base sólida de fundamentos de IA e explore habilidades práticas de aprendizado de máquina com esta especialização em ML oferecida por Stanford no Coursera.
Ministrado por Andrew Ng, fundador do DeepLearning.AI e cofundador do Coursera. Além disso, ele é professor na Universidade de Stanford. Acho que a biografia dele por si só pode convencê-lo a se inscrever neste curso.
Esta especialização é um programa de 3 cursos, começando com Aprendizado de Máquina Supervisionado, que ensina algoritmos de aprendizado supervisionado básicos e derivados, abrindo caminho para uma base sólida em aprendizado supervisionado.
Com base nisso, o próximo é sobre Algoritmos Avançados focados na construção de redes neurais e modelos multiclasse. E, finalmente, o último curso – Aprendizado de Máquina Não Supervisionado, aprofunda o clustering e ajuda a construir sistemas de recomendação.
O que você vai aprender?
- Regressão
- Classificação
- Algoritmos avançados de ML
- Rede neural artificial
- Sistemas de recomendação
- Tensorflow
Aprendizado de máquina com Python
O aprendizado de máquina com Python da IBM ensinará vários algoritmos de aprendizado de máquina e suas implementações em Python.
Este curso faz parte dos principais programas de certificação da IBM em ciência de dados, incluindo IBM Data Science Professional e IBM AI Professional. Saheed Aghabozorgi, cientista de dados sênior (especialista no desenvolvimento de métodos analíticos avançados) da IBM, e Joseph Santarcangelo, cientista de dados da IBM, são os instrutores deste curso.
Com uma classificação geral de 4,7 em 5 de mais de 13 mil alunos, este melhor curso de aprendizado de máquina é uma escolha obrigatória para muitos entusiastas e estudantes de dados.
Graças ao último módulo do curso! você terá a chance de ganhar experiência prática por meio do projeto incluído nele.
O que você vai aprender?
- Aprendizado de máquina
- Pitão
- SciPy e scikit-learn
- Regressão
- Classificação
- Agrupamento hierárquico
Introdução ao aprendizado de máquina
Introdução ao aprendizado de máquina abrange tudo o que um iniciante ou um profissional intermediário de dados deve saber.
Este curso introdutório faz parte do nanograu de Analista de Dados da Udacity. Portanto, faça este melhor e gratuito curso de aprendizado de máquina para decidir se o grau nano vale seu tempo e investimento.
Este curso é um pacote completo que orienta você no ciclo de vida completo do aprendizado de máquina, incluindo a investigação de dados, a extração de recursos relevantes, a escolha do melhor algoritmo de ML e o teste do desempenho do modelo.
A parte boa é que o curso não apenas joga teorias em você e espera que você as absorva como uma esponja, mas mostra casos de uso prático para aprendizado intuitivo.
O que você vai aprender?
Aprendizado de máquina na produção
Intro to Machine Learning in Production é o primeiro curso da especialização MLops, no qual cada curso é focado em cada aspecto da implantação de modelos ML na produção.
Compreender o aprendizado de máquina e a ciência de dados é importante, mas escalar seu trabalho para produção com eficiência lhe dará uma vantagem competitiva. Se você é alguém que adora dados e implantação, este curso pode ser o que você está procurando.
O curso é mais focado em sistemas de implantação de ML e na criação de modelos estratégicos que funcionam perfeitamente na produção. Além disso, você verá como criar e executar sistemas de ML integrados na produção com custo mínimo e eficiência máxima.
Lembra de Andrew Ng? autor do curso de especialização em ML desta lista. Bem, você ficará satisfeito em saber que o mesmo especialista em dados também ministrou este curso.
O que você vai aprender?
- Ciclo de vida e implantação de ML
- Seleção de modelos e estratégias de treinamento
- Avaliação do modelo
- Desvio de conceito
- Linha de base do modelo
- Desafios de implantação
- Escopo e design do projeto
Python para ciência de dados e ML
A Udemy é a plataforma de e-learning mais popular e acessível, com mais de 50 milhões de alunos em todo o mundo.
Quando você procura o melhor curso de aprendizado de máquina na Udemy, o Python para ciência de dados e o ML Bootcamp definitivamente superam os resultados.
Este é um curso de 25 horas criado por Jose Portilla, chefe de ciência de dados da Pierian Training. Curiosamente, algumas pessoas da Salesforce, Starbucks e McKinsey são seus alunos.
O curso apresenta a programação Python e, em seguida, leva você à análise e visualização de dados usando Python e agora avança para os principais algoritmos de aprendizado de máquina, implementando cada um em um caso de uso prático.
O que você vai aprender?
- Programação em Python
- Pandas para análise de dados
- Seaborn para visualizações
- Como implementar algoritmos de ML
- PNL
- Redes neurais
- Introdução aos grandes dados
Curso rápido de aprendizado de máquina
Os fundamentos da matemática e a sintaxe do Python são suficientes para iniciar este excelente curso intensivo sobre Machine Learning dos desenvolvedores do Google.
Você não vê um único instrutor aparecendo em todos os módulos do curso. Em vez disso, uma equipe de 2 a 3 especialistas do Google oferece o conteúdo, permitindo que eles ensinem suas áreas de especialização nesse vasto campo de ML.
O curso é um pacote de 15 horas com 25 lições, mais de 30 tarefas e estudos de caso do mundo real com recursos visuais interativos. Portanto, neste curso, você usará o aprendizado de máquina aplicando-o em vários estudos de caso e exercícios práticos em tempo real.
Esta plataforma de aprendizado do Google Developers não apenas oferece cursos avançados para resolver uma variedade de problemas de Machine Learning, mas também inclui cursos especializados para árvores de decisão, clustering, sistemas de recomendação, classificação de imagens, etc.,
O que você vai aprender?
- conceitos de ML
- algoritmos de ML
- Estudos de caso do mundo real
- Técnicas de engenharia de ML
Aprendizado de Máquina CS229
O Machine Learning CS229 é um programa acadêmico intensivo de 2 a 3 meses da Stanford School of Engineering que custa entre US$ 4 mil e US$ 6 mil.
Como é um curso ao vivo, você aprenderá não apenas conceitos regulares de ML, mas também sobre pesquisas recentes sobre Machine Learning e as mais recentes implementações do mundo real.
A partir deste artigo, Tengyu Ma, professor assistente de ciência da computação e estatística em Stanford, e Christopher Ré, professor associado do Stanford AI Lab, são os instrutores.
Os padrões de pré-requisito são um pouco mais altos para este curso. Você precisará de um diploma de bacharel com um GPA superior a 3. Além disso, a capacidade de programar em Python e um entendimento básico de Numpy e Pandas são preferíveis. Além disso, o conhecimento de Cálculo, Álgebra e Probabilidade é necessário para compreender rapidamente a profundidade dos conceitos explicados.
O que você vai aprender?
- Aprendizagem supervisionada
- Agrupamento
- Reconhecimento de padrão estatístico
- Redução de dimensionalidade
- Redes neurais
- Aplicativos de ML do mundo real
Fundamentos do aprendizado de máquina
O Machine Learning Foundations é um curso de sete módulos da Universidade de Washington que começa com uma introdução sólida ao ML e como ele está transformando o mundo, depois entra nos principais aspectos técnicos com regressão, continua com agrupamento e termina com um módulo dedicado ao aprendizado profundo .
Emily Fox, professora de aprendizado de máquina da Amazon na Universidade de Washington, é a instrutora principal e estará presente ao longo deste curso.
Ao final deste curso, você aprenderá como extrair recursos no nível da casa, análise de sentimentos com base em comentários de clientes, recomendações de produtos, uma pesquisa eficiente de imagens e muito mais, criando um sistema de aprendizado de máquina de previsão de casas reais . Você pode aplicar esses aprendizados a uma ampla variedade de problemas de ML para resolvê-los com facilidade.
Mas instalar e trabalhar com o Graphlab foi um desafio para muitos alunos. Além disso, a versão do Python usada neste curso está desatualizada, causando problemas de compatibilidade.
O que você vai aprender?
- Noções básicas de Python
- Conceitos de aprendizado de máquina
- Aprendizado profundo
- Agrupamento
- Sistemas de recomendação
Ciência de dados: aprendizado de máquina
O curso Data Science de Harvard ensina Machine Learning, orientando você em todas as fases da construção de um sistema de recomendação de filmes. Este curso faz parte do programa de certificação profissional Data Science de Harvard.
Você verá sobre dados de treinamento, construção de relacionamentos preditivos, casos de overtraining, validação cruzada e muito mais. Isso ajuda você a criar intuição para criar sistemas de recomendação para plataformas de comércio eletrônico, plataformas de streaming OTT, novos sites etc.
Este treinamento custará cerca de $ 100 com acesso ilimitado aos materiais do curso. No entanto, ele vem com uma edição gratuita na qual você obtém acesso limitado ao material e sem avaliações graduadas para testar seu progresso.
Rafael Irizarry, professor de bioestatística na Universidade de Harvard, ministrou este curso.
O que você vai aprender?
- Algoritmos de aprendizado de máquina
- Análise do componente principal
- Regularização
- Sistema de recomendação de filmes
- Validação cruzada
Palavras Finais
Dominar o aprendizado de máquina é desafiador, mas alcançável com a lista dos melhores cursos de aprendizado de máquina mencionados neste artigo. Se você é um iniciante que deseja criar fundamentos em ML ou um engenheiro de ML que deseja aprimorar suas habilidades, esta lista o cobre.
No entanto, se você está pensando seriamente em construir uma carreira no ML, não pare quando o curso terminar. Pegue o conhecimento do seu curso e implemente em projetos. Além disso, mantenha-se atualizado com a tecnologia investigando os trabalhos de pesquisa.
Você também pode verificar esses recursos do PyTorch para aprimorar suas habilidades com dados.