机器学习职业发展前景及优质课程推荐
根据 Indeed 的数据，在美国，机器学习工程师的平均基本工资达到 152,466 美元，若能在 eBay、Snap Inc 或 Cruise 等知名企业工作，年收入甚至可以超过 200,000 美元。 鉴于当今世界对数据的高度依赖，数据科学和机器学习领域的专业人才需求持续增长，这无疑为有志于此的人们提供了丰厚的回报和广阔的职业发展空间。
对于想要涉足机器学习领域的人来说，选择合适的学习路径至关重要。 然而，在网络上搜索机器学习的学习路线图或数据科学资源时，信息量之大常常让人感到无所适从。 为了帮助大家更有效地掌握机器学习，本文整理了一些由专家教授的优质机器学习课程，希望能为你的学习之路提供指导。
如何高效利用在线课程？
如果你选择在线学习，以下建议值得参考：
- 自我激励： 在线学习需要高度的自律性。 由于缺乏传统课堂的监督，你需要主动负责自己的学习进度，可以通过在社交媒体上分享你的学习成果，或者告诉朋友你的学习进展来增加动力。
- 积极参与讨论： 与其他学员交流学习心得，了解他们在学习过程中遇到的问题以及解决方案，并虚心接受他们的建议。 这可以帮助你避开常见的学习误区，更快地掌握知识。
- 主动提问： 无论是作业上的难题还是难以理解的概念，都不要犹豫向老师或助教寻求帮助。 积极提问是高效学习的关键。
- 时间管理： 设定短期目标，并规划好每天的学习任务。 这样可以帮助你更好地跟踪学习进度，按时完成课程。
通过以下精心挑选的机器学习在线课程，培养行业所需的专业技能和知识，开启你的机器学习职业生涯。 现在让我们一起来看看这些课程吧！
机器学习专业化课程
这门由斯坦福大学在 Coursera 上提供的机器学习专业化课程，为你打下坚实的人工智能基础，并探索实用的机器学习技能。 该课程由 DeepLearning.AI 创始人、Coursera 联合创始人 Andrew Ng 亲自授课。 他同时也是斯坦福大学的教授，其资历足以证明这门课程的权威性。
该专业课程包含三门课程，从监督学习开始，讲解基本的和衍生的监督学习算法，为学习者打下坚实的基础。 接着深入探讨构建神经网络和多类模型的高级算法，最后通过无监督机器学习课程，探索聚类技术并学习构建推荐系统。
你将学到什么？
- 回归
- 分类
- 高级机器学习算法
- 人工神经网络
- 推荐系统
- TensorFlow
使用 Python 进行机器学习
这门来自 IBM 的课程，将教会你各种机器学习算法及其在 Python 中的实现。 本课程是 IBM 数据科学专业认证计划的一部分，涵盖了 IBM 数据科学专业和 IBM 人工智能专业。 由 IBM 资深数据科学家 Saheed Aghabozorgi 和 Joseph Santarcangelo 担任讲师。
该课程在超过 13,000 名学习者中获得了 4.7 分（满分 5 分）的平均评分，是许多数据爱好者和学生的首选。 课程的最后一个模块还提供了实际项目，让你有机会获得实践经验。
你将学到什么？
- 机器学习
- Python
- SciPy 和 scikit-learn
- 回归
- 分类
- 层次聚类
机器学习简介
这门机器学习入门课程涵盖了初学者或中级数据专业人员需要了解的所有内容。 本课程是 Udacity 数据分析师纳米学位的一部分，你可以通过免费试学来评估该课程是否值得你投入时间和金钱。
该课程全面介绍了机器学习的整个生命周期，包括数据调查、特征提取、算法选择和模型测试。 课程不仅讲解理论知识，还展示实际应用案例，帮助你更直观地理解机器学习。
你将学到什么？
生产中的机器学习
本课程是 MLops 专业化的第一门课程，重点讲解如何将机器学习模型部署到生产环境中。 了解机器学习和数据科学固然重要，但能够有效地将你的工作扩展到生产环境，将使你更具竞争力。如果你对数据和部署感兴趣，这门课程将是一个不错的选择。
该课程侧重于机器学习部署系统和创建在生产环境中无缝运行的模型。 你将学习如何在生产环境中以最低成本和最高效率构建和运行集成的机器学习系统。 本课程也由 Andrew Ng 教授。
你将学到什么？
- 机器学习生命周期和部署
- 模型选择和训练策略
- 模型评估
- 概念漂移
- 模型基线
- 部署挑战
- 项目范围界定和设计
用于数据科学和机器学习的 Python
Udemy 是一个广受欢迎的在线学习平台，在全球拥有超过 5000 万用户。 在 Udemy 上搜索机器学习课程时，这门 “Python for Data Science and ML Bootcamp” 绝对名列前茅。 这门课程由 Pierian Training 的数据科学负责人 Jose Portilla 创建，其学生包括来自 Salesforce、星巴克和麦肯锡的员工。
本课程首先介绍 Python 编程，然后讲解如何使用 Python 进行数据分析和可视化，最后深入探讨核心的机器学习算法，并在实际案例中进行应用。
你将学到什么？
- Python 编程
- 用于数据分析的 Pandas
- 用于可视化的 Seaborn
- 机器学习算法
- 自然语言处理
- 神经网络
- 大数据简介
机器学习速成班
本机器学习速成课程由谷歌开发人员推出，数学基础知识和 Python 语法足以开始学习。 这门课程的特色在于，每个模块都由 2-3 名谷歌专家组成的团队教授，使他们能够在其专业领域进行深入讲解。
该课程时长 15 小时，包含 25 节课、30 多项作业以及具有交互式视觉效果的真实案例研究。 你将通过实际案例研究和实践操作来应用机器学习知识。 除了基础课程外，谷歌开发者学习平台还提供了决策树、聚类、推荐系统、图像分类等专业课程。
你将学到什么？
- 机器学习概念
- 机器学习算法
- 真实案例研究
- 机器学习工程技术
机器学习 CS229
机器学习 CS229 是斯坦福工程学院提供的为期 2-3 个月的强化课程，学费在 4,000 美元到 6,000 美元之间。 这门实时课程不仅涵盖常规的机器学习概念，还包括最新的研究成果和实际应用。 课程由斯坦福大学计算机科学与统计学助理教授马腾宇和人工智能实验室副教授 Christopher Ré 担任导师。
本课程的先决条件略高，要求学士学位 GPA 超过 3，并且具备 Python 编程、Numpy 和 Pandas 的基本知识，以及微积分、代数和概率知识。
你将学到什么？
- 监督学习
- 聚类
- 统计模式识别
- 降维
- 神经网络
- 真实世界的 ML 应用程序
机器学习基础
本课程是华盛顿大学提供的七模块课程，首先深入介绍了机器学习及其如何改变世界，然后讲解回归的核心技术、聚类技术，最后深入探讨深度学习。 华盛顿大学亚马逊机器学习教授 Emily Fox 担任首席讲师，贯穿整个课程。
课程结束后，你将学习如何构建真实世界的房屋预测系统、情感分析、产品推荐、图像搜索等。 你可以将这些知识应用于广泛的机器学习问题，轻松解决它们。 但需要注意的是，安装和使用 Graphlab 对某些学员来说可能存在挑战。 此外，课程中使用的 Python 版本较旧，可能会导致兼容性问题。
你将学到什么？
- Python 基础知识
- 机器学习概念
- 深度学习
- 聚类
- 推荐系统
数据科学：机器学习
这门由哈佛大学提供的数据科学课程，通过引导你构建电影推荐系统的全过程来教授机器学习。 本课程是哈佛大学专业数据科学认证项目的一部分。你将学习训练数据、建立预测关系、过度训练案例、交叉验证等概念，从而为电商平台、OTT 流媒体平台、新网站等构建推荐系统奠定基础。
该课程的价格约为 100 美元，可以无限制地访问课程材料。 不过，它也提供免费版本，你可以有限地访问材料，但没有分级评估来衡量你的学习进度。 该课程由哈佛大学生物统计学教授 Rafael Irizarry 教授。
你将学到什么？
- 机器学习算法
- 主成分分析
- 正则化
- 电影推荐系统
- 交叉验证
总结
掌握机器学习是一项挑战，但通过本文提到的这些优质课程，你可以更有效地实现目标。 无论你是想打好基础的初学者，还是希望提升技能的机器学习工程师，都能在此列表中找到适合你的课程。
但是，如果你真的想在机器学习领域取得成功，不要止步于课程学习。 将你所学的知识应用于实践项目，并不断学习最新的研究论文，保持对新技术的高度敏感。 你还可以参考其他 PyTorch 资源，进一步提升你的数据技能。