ML в 2025: Как начать с нуля и не слиться (Пошаговый план из опыта) | Часть 1

Summary

В этом видео Александр Тиковский расскажет, как начать изучать машинное обучение с нуля в 2025 году. Он объяснит, как современные технологии, включая GPT-чат, могут значительно ускорить процесс обучения, а также какие направления в Data Science следует выбирать. Основное внимание уделяется тому, как правильно изучить математику, Python, алгоритмы, а также как эффективно готовиться к интервью и писать резюме. Вся информация представлена через конкретные шаги, которые помогут новичку быстро освоить основы машинного обучения и пройти путь к первой работе в этой сфере.

Takeaways

• 😀 В 2025 году обучение машинному обучению стало проще благодаря инструментам типа GPT, которые могут быть вашими наставниками.
• 😀 Использование GPT-чата позволяет сэкономить время на обучении, создавая индивидуальные дорожные карты и помогая с подготовкой к собеседованиям.
• 😀 В 2025 году данные и машинное обучение играют ключевую роль в глобализации и цифровизации, что открывает новые возможности на рынке труда.
• 😀 В области Data Science существует четыре основные профессии: аналитики данных, инженеры данных, разработчики машинного обучения и исследователи.
• 😀 Разработчики машинного обучения (ML) строят и применяют алгоритмы. Это профессия, на которой сосредоточено внимание в видео.
• 😀 Для новичков в машинном обучении важны базовые знания в математике, таких как производные, градиенты, векторы и матрицы, а также алгоритмы оптимизации.
• 😀 Python и знание алгоритмов и структур данных являются обязательными для успешного решения задач машинного обучения и прохождения собеседований в крупных компаниях.
• 😀 Рекомендуется начать с изучения базовых математических тем за первую неделю, а затем погрузиться в более глубокие темы, такие как методы оптимизации и максимизация вероятности.
• 😀 Алгоритмические собеседования в крупных компаниях занимают около 40% времени на собеседованиях для новичков, и подготовка к ним через Python и алгоритмы значительно ускоряет карьерный рост.
• 😀 Использование GPT для объяснения кода, решения проблем и улучшения понимания алгоритмов помогает ускорить обучение программированию и машинному обучению.

Q & A

Почему стоит изучать Data Science в 2025 году?

В 2025 году наблюдается глобализация, масштабирование, а также цифровизация и накопление данных, что открывает новые возможности. Бизнесы адаптируются к этим изменениям, и с развитием технологий, таких как GPT, появляется еще больше спроса на специалистов в области Data Science.

Какие профессии наиболее востребованы в области Data Science?

В Data Science можно выбрать одну из четырех ключевых профессий: аналитик данных, инженер данных, разработчик машинного обучения и исследователь. Каждый из этих путей имеет свою специфику и предполагает разные задачи на разных этапах карьерного роста.

Что такое роль аналитика данных?

Аналитики данных занимаются поддержкой бизнес-решений, но они не создают новых технологий. Они обрабатывают данные, чтобы помочь бизнесам принимать более обоснованные решения, однако сами они не занимаются разработкой алгоритмов.

Что делает инженер данных?

Инженеры данных отвечают за подготовку и сбор данных. Они решают задачи, связанные с логистикой данных, определяют, какие данные нужно собрать, где их хранить и как их доставить. Это своего рода подготовка материалов для «строителей» — разработчиков машинного обучения.

Какие шаги нужно предпринять, чтобы стать разработчиком машинного обучения?

Для того чтобы стать разработчиком машинного обучения, важно изучить математику, статистику, линейную алгебру и теорию вероятностей, а затем перейти к изучению Python, алгоритмов и структур данных. Использование GPT-чатов и различных онлайн-курсов поможет ускорить процесс обучения.

Почему GPT-чат так полезен для изучения машинного обучения?

GPT-чат может выступать в роли наставника, который поможет с изучением материалов, объяснением непонятных аспектов и составлением учебного плана. Он также поможет в решении конкретных задач, объясняя сложные моменты, такие как использование алгоритмов или особенностей кода.

Какие математические концепции важны для изучения машинного обучения?

Для машинного обучения важно понимать основы математического анализа (производные, градиенты) и линейной алгебры (векторы, матрицы, операции с ними). Эти темы являются фундаментом для понимания алгоритмов машинного обучения.

Что следует изучить из области статистики и теории вероятностей?

В статистике полезно изучить распределения и выборки, а также статистическую значимость. Теория вероятностей поможет разобраться в методах максимизации правдоподобия, что важно для понимания логистической регрессии и других методов машинного обучения.

Как лучше всего изучать Python для машинного обучения?

Начать нужно с простых онлайн-курсов, подходящих даже для учеников среднего класса. После этого важно освоить решение задач на платформах вроде LeetCode и регулярно обращаться к GPT-чатам для объяснения и улучшения решений.

Почему важны алгоритмические собеседования для начинающих в машинном обучении?

Алгоритмические собеседования занимают значительную часть времени на собеседованиях в крупных компаниях. Знание алгоритмов и структур данных поможет успешнее пройти эти собеседования, что является важным этапом на пути к получению первой работы.