В 21 веке уже давно ни для кого не секрет, что образование, в том числе и дополнительное, можно получать дистанционно . Студенты, специалисты и даже руководители компаний должны успевать за трендами и приобретать новые знания. Именно в режиме онлайн в своё удобство их может получить любой. Об этом сегодня и порассуждаем.
С чего начинается онлайн-образование? Чтобы разобраться в вопросе необходимости дистанционного образования для современного человека, необходимо понять, как оно работает и почему сейчас оно приносит максимум пользы, при меньшей потере времени. Эффективность от полученных знаний в первую очередь будет зависеть от того, хочет ли человек получать их. Поэтому необходимо понимать, что без желания эффективного результата не будет.
Онлайн-обучение — это когда подстраиваться под график образовательного курса не нужно. Онлайн-курсы не отнимают у человека лишнего времени. Студент может заниматься освоением новой специальности параллельно с учёбой в классическом университете. Специалист, в рамках повышения квалификации, может проходить онлайн-курс после работы — дома, в уютной и спокойной обстановке. Это очень важно, так как темпы жизни у современного человека совершенно разнятся с той картиной, которую мы могли бы наблюдать 40 лет назад. Более того, за день человек сейчас получает в пять раз больше информации, чем в те года.
Итак, давайте представим.
Например, вы молодой специалист, получивший образование в профильном университете по направлению «Программирование» . Ваша зарплата устраивает вас, однако вы хотите расширить круг знаний, заняться новыми проектами, интересными и увлекательными задачами. Свой взгляд вы бросите на специализацию «Машинное обучение и анализ данных».
Специализация «Машинное обучение и анализ данных» подходит для каждого:
• для выпускников и студентов инженерных, технических и естественно-научных факультетов, которые не изучали анализ данных, но хотят получить востребованную специальность и хорошо зарабатывать;
Перед началом обучения, которое проходит в формате МООС (Massive open online course, массовый открытый онлайн курс, — прим. КД), вы должны ознакомиться с особенностями специализации. В нашем случае программа подходит тем, кто незнаком с анализом данных. Серия курсов проходит постепенно, погружая в предмет — от простого к сложному.
МООС является одним из популярных форм дистанционного образования. Она позволяет смотреть лекции в любое удобное время и при этом получать различные форматы заданий: начиная тестами, заканчивая перекрёстными проверками. Организаторы курса в первую очередь должны ознакомить вас с предстоящими задачами. Например, в первом курсе «Машинного обучения и анализа данных» рассказывается о математическом аппарате и основах программирования на Python. Востребованность этой профессии по всему миру привлекает большое количество людей , так как даже старт обучения не может показаться трудным:
Первый модуль обучения является вводным и направлен на то, чтобы освежить необходимые темы в памяти, и большинству студентов этого материала достаточно. А еще мы собрали целый список материалов (курсы, книги, статьи), которые отправляем студентам, если возникают сложности с прохождением темы, — рассказывают представители Фонда развития онлайн-образования (ФРОО) о курсе «Машинное обучение и анализ данных». Помните, в школе в старших классах каждый проходил программу алгебры — математическую статистику. Сюда входят, например, теория вероятности , линейные уравнения . Таким образом, начать дистанционное обучение будет достаточно просто, особенно, если есть знакомство с синтаксисом языка Python.
Востребованность в специализации «Машинное обучение и анализ данных» заключается ещё и в том, что Python в 2018 году стал самым быстрорастущим языком программирования, обогнав по популярности старый добрый C#. На текущий момент этот язык вступил в прямую борьбу за лидерство с классическим Java. Как проходит дистанционное обучение? Комфорт Если опираться на курс «Машинное обучение и анализ данных», то студенты осваивают подобную программу за 8 месяцев. Тем не менее, срок освоения всегда зависит от темпа обучения и подготовки. Удобство онлайн-обучения заключается в том, что если человек захочет, то он освоит программу или за 3 месяца, или за 3 года. Естественно, медлить с такими вещами нет смысла.
Дополнительный комфорт придаёт и формат общения в рамках курса. Для взаимодействия со своими сокурсниками и командой самой программы есть соответствующий чат в мессенджере . Можно сразу задать вопрос и посмотреть комментарии сокурсников прямо в материалах курса. Это удобно.
Много работы Помимо комфортной обстановки, никто не отменял поставленные задачи. В любой программе дистанционного обучения всегда есть домашние задания. Их, естественно, не мало, однако это позволяет студентам закреплять пройденный материал и отрабатывать полученные знания на практике.
Но это никогда не должно проходить скучно. Например, сотрудники Яндекса и преподаватели МФТИ предлагают автоматическую систему проверки. В этом случае часть заданий проверяется сокурсниками по заранее разработанным критериям. Данный современный метод проверки домашних заданий позволяет студентам увидеть альтернативные способы решения тех или иных заданий.
Задачи, которые хочется решать Онлайн-обучение — это не только удобное получение теории и выполнение заданий для закрепления материала. Это ещё и увлекательные проекты. Давайте посмотрим на финальный проект для курса «Машинное обучение и анализ данных»:
Финальный проект помогает применить полученные в рамках специализации знания к конкретной задаче. Под руководством специалистов в науке о данных вы приступите к работе над актуальным проектом в одной из областей: электронная коммерция, социальные медиа, информационный поиск, бизнес-аналитика и др. По окончанию онлайн-курса очень важно получить базу, с которой студенту будет легче получить работу по специализации. Если для текущих специалистов это возможность получить на работе дополнительные задачи и, соответственно, дополнительную заработную плату, то для новичков работа над собственным проектом в рамках курса поможет выгодно дополнить резюме или портфолио.
Получить систему машинного обучения с точностью 99% относительно легко, но получить точность 99,9999%, а это именно то, чего нужно в конце концов добиться, значительно труднее, — говорят в компании Tesla Motors о работе над автопилотом. Итак, в своём курсе преподаватели МФТИ и сотрудники Яндекса предлагают четыре проекта, один из которых нужно обязательно выбрать студенту:
• Проект 1. Идентификация интернет-пользователей. Проект 2. Прогнозирование оттока клиентов. Проект 3. Прогнозирование временных рядов на карте.
При желании в рамках онлайн-обучения можно выполнить все четыре из предложенных финальных проекта. Конечно же, на общую оценку в сертификате это не повлияет, ведь важно не количество, а качество , но, тем не менее, это станет отличной практикой в решении реальных задач, в данном случае — из области машинного обучения и анализа данных.
Каждый из предложенных проектов имеет свою изюминку. Очень интересным оказался «Проект 1» . Необходимо решить задачу идентификации пользователя по его поведению в Интернете. Задача имеет состыковку на грани анализа данных и поведенческой психологии.
Например, компания Яндекс решает задачу идентификации взломщика почтового ящика по его поведению:
Взломщик ведёт себя не так, как владелец ящика: он может не удалять сообщения сразу по прочтении, как это делал хозяин; он по-другому ставит флажки сообщениям и двигает мышкой. В таком случае можно идентифицировать злоумышленника и убрать его из почтового ящика, предложив хозяину войти по SMS-коду. Этот проект в подробностях описан в статье на Хабрахабре. Похожим занимаются в Google Analytics и описывают в научных статьях, найти которые можно по запросам «Traversal Pattern Mining» и «Sequential Pattern Mining»:
Примеры: Traversal Pattern Mining in Web Usage Data или An Introduction to Sequential Pattern Mining . Какие задачи научится решать каждый после окончания такого курса? Прогнозирование временных рядок.
Оценка значений показателей в будущем, основываясь на прошлом, а также прогнозирование спроса на товар, аудитории рекламных баннеров, и, например, цены акций на фондовом рынке. Изучение поведения пользователей.
C помощью Big data (большие данные) анализировать, почему уходят пользователи, а также конструировать методы их удержания. Работа с компьютерным зрением.
Решение задач и конструирование соответствующих алгоритмов для распознавания лиц, а также обнаружения прочих объектов на изображениях. Анализ текста.
Анализ тональности (эмоциональной окраски) тестов, разбор и фильтрация текста на ключевые слова. Создание рекомендательных систем.
Решение задач ранжирования информации для пользователя и рекомендации определённого контента, например, фильмов, музыки или товаров в Интернете. Вердикты Образование является целенаправленным процессом, позволяющим человеку обрести определённую базу знаний, которые пригодятся ему для того, чтобы на практике с лёгкостью реализовывать поставленные задачи. Сегодня мы понимаем — онлайн-обучение сократит нам время и даст большие возможности, позволив в короткие сроки добиться желаемых результатов на практике . Но, прежде всего, перед человеком стоит важная задача: выбор своей новой специализации.
Прогнозы гласят, что в ближайшем будущем общество будет нуждаться в цифровых портных; разнообразных техниках, специализирующихся на работе с искусственным интеллектом; проектировщиках путешествий в дополненную реальность и даже специалистах по генетическому разнообразию. Такие убеждения экспертов являются отнюдь не сказочными, ведь уже сейчас человечество предпринимает сотни шагов к цифровизации обыденности.
Исходя из этого можно прийти к логическому заключению: выбирая для себя новую специализацию, стоит задуматься и о важности машинного обучения. Ведь сейчас с него всё и начинается. Машинное обучение — это не просто «взять и научить железку выполнять какие-либо сложные задачи». Это наше будущее, которое мы строим своими руками и знаниями.
Комментарии