در این مطلب قصد داریم 10 منبع رایگان یادگیری ماشین دانشگاه های آمریکا را بصورت خلاصه معرفی نماییم علم داده 

 

توجه:

ده منبع رایگان علم داده دانشگاه های آمریکا در این پست معرفی شدند.

در پست قبل یعنی اینجا ، از مسیر پرورش مهندس یادگیری ماشین صحبت کردیم.

 

یادگیری ماشین

               منابع یادگیری ماشین دانشگاه های آمریکا

 

در ادامه لینک دوره ها و منابع آموزشی یادگیری ماشین تقدیم علاقه مندان خواهد شد:

 

1- منابع دانشگاه MIT

http://introtodeeplearning.com/

https://www.edx.org/course/machine-learning-with-python-from-linear-models-to

https://www.youtube.com/c/mitocw/videos

https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-657-mathematics-of-machine-learning-fall-2015/lecture-notes/

https://ocw.mit.edu/courses/sloan-school-of-management/15-097-prediction-machine-learning-and-statistics-spring-2012/lecture-notes/

 

2- منابع دانشگاه هاروارد

https://www.edx.org/course/data-science-machine-learning
https://harvard-ml-courses.github.io/cs181-web/
https://www.seas.harvard.edu/courses/cs281/

 

3- منابع دانشگاه استنفورد

https://www.coursera.org/learn/machine-learning
https://www.youtube.com/watch?v=jGwO_UgTS7I
http://cs229.stanford.edu/syllabus.html

 

4- منابع دانشگاه برکلی

https://www.eecs189.org/
https://courses.d2l.ai/berkeley-stat-157/index.html
https://www.youtube.com/channel/UCXweTmAk9K-Uo9R6SmfGtjg/videos

5- منابع دانشگاه جورجیاتک

https://omscs.gatech.edu/specialization-machine-learning
https://www.edx.org/course/machine-learning-4

6- منابع دانشگاه کلمبیا – نیویورک

https://www.edx.org/course/machine-learning
http://www.cs.columbia.edu/~amueller/comsw4995s18/schedule

 

7- منابع دانشگاه کرنل – نیویورک

http://www.cs.cornell.edu/courses/cs4780/2018sp/page16/
https://www.cs.cornell.edu/courses/cs4780/2019fa/
https://www.youtube.com/channel/UC7p_I0qxYZP94vhesuLAWNA

 

8- منابع دانشگاه جانز هاپکینز

https://www.coursera.org/learn/practical-machine-learning

 

9- منابع دانشگاه واشینگتون

https://courses.cs.washington.edu/courses/cse446/20wi/
https://www.coursera.org/specializations/machine-learning

10-  منابع دانشگاه تگزاس

https://www.edx.org/course/machine-learning-2

علم داده ، یادگیری ماشین و یودسیتی

حیف است که منابع یادگیری ماشین فوق معرفی شدند اما حرفی از پلتفرم پرقدرت آموزشی یودسیتی Udacity در میان نیاید.

بی تردید دوره آموزشی میان مدت 4 الی 6 ماهه مهندس یادگیری ماشین یودسیتی یکی از قوی ترین دوره های پروژه محور موجود خواهد بود.

در زیر نمونه ای مدارک اعطا شده یودسیتی را مشاهده می‌کنید:

مدارک نانوی یودستی مدارکی هستند که از ارزش بالایی برخوردار بوده و مورد تایید کمپانی های بزرگ تکنولوژی دنیا همچون: گوگل ، مایکروسافت و اپل می‌باشند. منظور از مورد تایید بودن آن است که دارندگان این مدارک، در اولویت های استخدامی این کمپانی ها قرار میگیرند!

 

لینک دوره:

https://www.udacity.com/course/machine-learning-engineer-nanodegree–nd009t

 

درآمد مهندس یادگیری ماشین به چه شکل است؟

برطبق سایت Glassdoor به عنوان یکی از معتبر ترین سایت های شغل یابی ، میانگین درآمد این پوزیشن شغلی حدود 114 هزار دلار در سال خواهد بود.

که البته این رقم در ایالات مختلف آمریکا و بسته به نوع فعالیت نیز متفاوت می‌باشد.

درآمد مهندس یادگیری ماشین - علم داده

                     درآمد مهندس یادگیری ماشین

 

جهت درک عمیق تر موضوع به میزان درآمد در ایالات مختلف مطابق با عکس زیر توجه کنید. تصویر زیر ، دید بهتری جهت درآمدزایی ایالات مختلف خواهد داد.

 

درآمد مهندس یادگیری ماشین در ایالات مختلف آمریکا - علم داده

      درآمد مهندس یادگیری ماشینی در ایالات مختلف آمریکا

 

سخن پایانی

بسیاری از دوره‌های فوق، از سرفصل‌های واحد‌های درسی دانشگاه‌های آمریکا بوده و چندین سال در رشته های علوم داده تدریس شده اند و اکنون به صورت رایگان به علاقه مندان ارائه گشته است.

 

و دغدغه همیشگی:

1- با مشاهده دوره های فوق تنها علم خود را افزایش داده اید. نه مهندس یادگیری ماشین و نه دانشمند داده و نه اسامی جذاب دیگری را بخود نسبت ندهید. تمامی این عنوان ارزشمند موقعیت های تحصیلی و 5 ساله دکتری هستند و فارغ التحصیلان این رشته ها نیز پس از 5 سال آموختن علم ، وارد فضای کارآموزی می‌شوند! (آگاه باشید)

 

2- دقت کنید که هر بلاگ ، مطلب و یا دست نوشته ای را که در فضای اینترنت مطالعه می‌کنید به عنوان رفرنس و منبع قرار ندهید. منبع تعریف مشخص ، شفاف و روشنی دارد. (هندبوک های علم داده ، مطالب گردآوری شده از دوره های برگزار شده توسط اساتید مطرح و دانشمندان این حوزه را می‌توان به عنوان منیع قیدکرد)

 

3- منابع علم داده در این پست حتما مطالعه شود

 

4- چندین سال آموزش دیدن به تنهایی کافی نیست. آموزش در کنار سابقه اجرایی علم داده ها معجزه می‌کند. پس از آموزش دیدن جهت ارزیابی خودتون حتما از سایت هایی همانند Kaggle پروژه های بین المللی و رایگان بگیرید. و از ترم دوم کارشناسی به خود دانشمند داده یا مهندس یادگیری ماشین نسبت ندید.

 

5- بهترین کسانی که می‌توانند به شما مشورت دهند: 1) افرادی که رشته ی تحصیلی علم داده و یا یادگیری ماشین را گذرانده باشند و دارای سابقه آکادمیک قابل توجهی هستند 2) افرادی که دارای سابقه فعالیت چشمگیری در حوزه های مختلف علم داده در صنعت بوده. از هر دو شخصیت نهایت استفاده رو ببرید و دانشتون رو افزایش بدید.

 

موفق و سربلند – تجلی

درحال ارسال
امتیاز دهی کاربران
4 (4 رای)