ჩვენ ვაკანსიების სერვისი გავუშვით: გამოაქვეყნეთ ვაკანსიები და მიიღეთ უკუკავშირი!

მათემატიკა Machine Learning-სა და Data Science-ისთვის: ის, რაც აუცილებლად უნდა იცოდეთ

IT-ის კრიზისის მიუხედავად, მანქანური სწავლებისა და მონაცემთა მეცნიერების სპეციალისტები ახლა მოთხოვნის პიკში არიან. ამიტომაც Coursera-ზე ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარული კურსი მათემატიკის პროგრამაა, რომელიც ორივე სფეროში გამოიყენება.

კომენტარის დატოვება
მათემატიკა Machine Learning-სა და Data Science-ისთვის: ის, რაც აუცილებლად უნდა იცოდეთ

IT-ის კრიზისის მიუხედავად, მანქანური სწავლებისა და მონაცემთა მეცნიერების სპეციალისტები ახლა მოთხოვნის პიკში არიან. ამიტომაც Coursera-ზე ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარული კურსი მათემატიკის პროგრამაა, რომელიც ორივე სფეროში გამოიყენება.

გადავწყვიტეთ, გაგვერკვია, არის თუ არა ეს ცოდნა მართლაც ასე კრიტიკული და ამავდროულად შეგვესწავლა კურსის პროგრამა.

Data Science და Machine Learning — IT სფეროებია, სადაც შესასვლელად საკმაოდ მაღალი ბარიერია, ხშირად წარმატებულ სპეციალისტებს პროფილური უმაღლესი განათლება აქვთ. მათ, ვინც პროფესიაში ზრდასრულ ასაკში შედის, ბევრი რამის ათვისება უწევს. მიუხედავად იმისა, რომ პროგრამირების ნებისმიერი ენის საბაზისო ცოდნის ათვისება რამდენიმე თვეშია შესაძლებელი, ML-ისა და Data Science-ის  გზა უფრო გრძელია. მაგრამ ძალისხმევა ამართლებს — ამ სფეროში პროფესიები არასდროს ძველდება.

ვინ უნდა წავიდეს Machine Learning-სა და Data Science-ში

მანქანური სწავლებისა და მონაცემთა მეცნიერების სფეროებში სპეციალისტები უფრო იშვიათია, ვიდრე დეველოპერები. ახალბედა პროგრამისტებისთვის შეიძლება განსაკუთრებით რთული იყოს ახლა დასაქმება, როდესაც ბაზარი შემცირდა, მაგრამ ML და DS სპეციალისტები ყოველთვის მოთხოვნადები არიან. ამიტომაც თუ მზად ხართ, ცოტა მეტი დრო დახარჯოთ სწავლაზე — ეს საიმედო კარიერული მიმართულებაა. ამასთან, ამ სფეროში შეიძლება გადავიდნენ მოქმედი IT-სპეციალისტები, რათა საკუთარ თავზე მოთხოვნილება გაზარდონ ან უბრალოდ რაღაც ახალი სცადონ. IT სფეროში, ნებისმიერი გამოცდილებით, დაკავშირებული სპეციალობების დაუფლება ბევრად უფრო ადვილი იქნება.

What’s the Big Data-ის ინფორმაციის თანახმად, 2030 წლისთვის მოსალოდნელია, რომ მანქანური სწავლების მსოფლიო ბაზრის მოცულობა 5 მილიარდ დოლარს გადააჭარბებს.

Demand Sage-ის გამოცემის თანახმად, 2023 წლიდან 2030 წლამდე ML სპეციალისტებზე მოთხოვნა 22%-მდე გაიზრდება — თითქმის მეხუთედით. ხოლო გამოკითხული კომპანიების 48% ასე თუ ისე უკვე იყენებს ხელოვნურ ინტელექტს მუშაობაში — ეს 2024 წლისთვის მონაცემებია. სავარაუდოდ, ასეთი კომპანიების რიცხვი მხოლოდ გაიზრდება.

Data Science ასევე მზარდი სფეროა. ამერიკის შრომის ბიუროს ინფორმაციით, 10 წლის შემდეგ დარგის სპეციალისტებზე მოთხოვნა 32%-ით გაიზრდება. ხოლო 365 Data Science-ის გამოკითხვის თანახმად, ამ დარგის სპეციალისტების მხოლოდ 35% მუშაობდა ადრე იმავე პოზიციაზე, ანუ 65%-ში არიან აიტიშნიკები, რომლებიც სხვა სფეროებიდან გადმოვიდნენ და ახალბედები.

ML და DS — შედარებით ახალგაზრდა სფეროებია. მიუხედავად იმისა, რომ მაღალი ბარიერია დაწესებული, სპეციალისტებზე მაღალი მოთხოვნის გამო ისინი გახსნილია დამწყებებისთვის. ამასთან, ეს სფეროები საკმაოდ ფართოა: შეგიძლია სურვილისამებრ ვიწრო სპეციალობა აირჩიო, გაიზარდო როგორც ჰორიზონტალურად, ისე ვერტიკალურად.

რატომ სჭირდებათ მონაცემთა მეცნიერებს მათემატიკა და რა უნდა იცოდეს სპეციალისტმა?

თავად მანქანური სწავლება შეუძლებელია მათემატიკის ცოდნის გარეშე, რადგან ის მათემატიკურ ალგორითმებზეა დაფუძნებული. რაც შეეხება მონაცემთა მეცნიერს — ეს სფეროა, რომელსაც ანალიზის ღრმა ცოდნა სჭირდება. გარდა ამისა, DS-ში მანქანური სწავლებაც აქტიურად გამოიყენება. სწორედ ამიტომ ვსაუბრობთ ამ ორ სპეციალობაზე ერთად.

მანქანურ სწავლებასთან მუშაობისთვის საჭიროა შემდეგი თეორიული საფუძვლები:

  • მათემატიკური ანალიზი;
  • წრფივი ალგებრა;
  • ანალიტიკური გეომეტრია;
  • სტატისტიკა;
  • ალბათობის თეორია.

ამ თემების ნაწილს სასკოლო მასალაც მოიცავს, თუმცა დიდწილად მაინც ჩაღრმავებას მოითხოვს. მათემატიკის საფუძვლიანი ცოდნა მანქანური სწავლების ალგორითმების ფუნდამენტს წარმოადგენს. ამასთან, ისინი მონაცემთა ანალიზისთვის არის მნიშვნელოვანი.

მათემატიკის მნიშვნელობა მონაცემთა მეცნიერებისთვის

DS-ის ფარგლებში ბევრი სპეციალობა შეიძლება იყოს: ვიღაცას მათემატიკის უფრო სიღრმისეული ცოდნა სჭირდება, ვიღაცას შედარებით ზედაპირული ცოდნა დააკმაყოფილებს. IT-ს სპეციალისტები ამას Reddit-ზე განიხილავენ. თუ გამოყენებით მონაცემთა მეცნიერებით დაკავდებით — მაგალითად, კომპანიის მარკეტინგული მოთხოვნებიდან გამომდინარე — ძირითადი აქცენტი სტატისტიკაზე უნდა გაკეთდეს. მაგრამ თუ ალგორითმებთან გსურთ მუშაობა, უფრო ფართო მათემატიკური ცოდნა დაგჭირდებათ.

თუ ჯერ არ იცით, DS-ის ფარგლებში რით გინდათ დაკავდეთ, დამატებითი ცოდნა ზედმეტი ნამდვილად არ იქნება — ამორჩეული სფეროს უფრო ღრმად გარკვევაში დაგეხმარებათ. თუმცა ზოგიერთი Data Scientists დასაწყისში ნამდვილად წრფივი ალგებრითა და სტატისტიკით შემოიფარგლება, ხოლო საჭიროების ზრდასთან ერთად დამატებით ცოდნას სამუშაო ადგილზე იძენენ.

საკითხი მხოლოდ ამ ერთადერთი სამუშაო ადგილის მიღებაში მდგომარეობს. გამოცდილების არმქონე დამწყებისთვის ფართო მათემატიკური ცოდნა სამსახურის ძებნის დროს შესაძლოა კონკურენტულ უპირატესობად იქცეს.

ერთ-ერთი მომხმარებელი აღნიშნავს, რომ ინდუსტრიაში ორი მიდგომაა: ერთნი ფიქრობენ, რომ დაწყება საჭიროა მათემატიკით და უკვე შემდეგ კოდის ათვისება, სხვები კი — რომ შეიძლება პროგრამირებით დაწყება და ნელ-ნელა მათემატიკის დასწავლა. ერთი და მეორე ვარიანტიც — ნორმალურია, შესაძლებელია კომფორტული მიმართულების არჩევა. მაგრამ, საბოლოოდ ჯამში, მაინც საჭირო იქნება ერთის და მეორეს ათვისება.

მათემატიკის მნიშვნელობა Machine Learning-ისთვის

Reddit-ზე განხილვებით თუ ვიმსჯელებთ, ახალბედები მუდმივად სვამენ კითხვას, აუცილებელია თუ არა ML-თან მუშაობისთვის მათემატიკის სწავლა. სავარაუდოდ, ბევრს ამის გაკეთება არ უნდა. მაგრამ გამოცდილი მომხმარებლები ყოველთვის ამბობენ, რომ მათემატიკის გარეშე შეუძლებელია.

თუმცაღა განხილვებში აღნიშნავენ, რომ მათემატიკის ცოდნა არ შეიძლება შეფასდეს ტერმინებით «იცის» და «არ იცის» — ეს გარკვეული სკალაა. და ვიღაცისთვის საკმარისი იქნება ამ სკალის შუა ნაწილს მიაღწიოს, ვიღაცისთვის კი აუცილებელია ბოლომდე გავიდეს — ყველაფერი თქვენს პროფესიულ ინტერესებზე იქნება დამოკიდებული.

ზოგიერთი აღნიშნავს, რომ სტარტისთვის მათემატიკა ნაკლებად არის საჭირო, მაგრამ ეს ცოდნა ყველაფერ დანარჩენს უფრო გასაგებს გახდის. ანუ მათემატიკის ღრმა ცოდნის მქონე ადამიანისთვის მანქანური სწავლების კონცეფციებისა და ინსტრუმენტების ათვისება უფრო გამარტივდება. და თუ მათემატიკაში პრობლემებია, ბევრი რამეში ჩაღრმავება რთული იქნება.  

Coursera-ს კურსი Mathematics for Machine Learning and Data Science Specialization

სასწავლო პროგრამა საშუალებას მოგცემთ, პირველივე საფეხურებიდან ჩაუღრმავდეთ მათემატიკას: გაიხსენოთ სასკოლო პროგრამა და აითვისოთ უმაღლესი მათემატიკა, რომელიც სამუშაოსთვის არის აუცილებელია. კურსი განკუთვნილია დამწყებებისთვისაც.

თუ გსურთ თავდაჯერებულად დაკავდეთ ML-თა და DS-ით, მაგრამ ჯერ არაფერი შეგისწავლიათ საკუთარ სფეროში, ეს კურსი საკმაოდ შესაფერისია — ჯერ მათემატიკას აითვისებთ, შემდეგ კი უფრო გაგიმარტივდებათ ყველაფერ დანარჩენის გაგება. მაგრამ კურსი ასევე სასარგებლო იქნება მოქმედი სპეციალისტებისთვისაც, რომლებიც ცოდნის მნიშვნელოვან ნაკლებობას განიცდიან. და, რა თქმა უნდა, ლექციები გამოადგებათ იმ დამწყებებს, რომლებმაც აითვისეს ML-ისა და DS-ის რაღაც თვისებები, მაგრამ აგრძელებენ თვითგანათლებას.

კურსი მხოლოდ მათემატიკაზეა ფოკუსირებული, აქ არ ისწავლება კოდი და ტექნოლოგიები. მაგრამ მთელი მათემატიკიდან პრაქტიკულად სასარგებლო თემებია არჩეული, ხოლო ყველა მასალა კარგად სტრუქტურირებული და გასაგებად გადმოცემულია. კურსის ლექტორები მანქანური სწავლების სფეროს უმსხვილეს კომპანიაში Deeplearning.ai-ში მუშაობენ. მათ ზუსტად იციან, როგორი თეორიული ცოდნაა ახლა მოთხოვნადი და გამოსადეგი სამსახურში.

პროგრამაშია:

  • წრფივი ალგებრა — ვექტორები და მატრიცები;
  • სხვადასხვა ტიპის ფუნქციებთან მუშაობა;
  • ალბათობის თეორია და სტატისტიკის მეთოდები.

ფორმატი და კურსის ხანგრძლივობა

Coursera-ს შეფასებით, კვირაში 5-საათიანი დატვირთვისას კურსს სამი თვე დასჭირდება. შეგიძლიათ ნელ-ნელა აითვისოთ ცოდნა, სამსახურის ან სხვა კურსებთან შეთავსებით. ან შეგიძლიათ ინტენსიურად იმეცადინოთ და პროგრამა უფრო სწრაფად აითვისოთ.

ღირებულება

გამოწერის შემთხვევაში კურსის ღირებულება თვეში $39-ია — რაც უფრო სწრაფად სწავლობთ, მით ნაკლებს იხდით. ასევე არის უფასო საცდელი 7-დღიანი პერიოდი.

Coursera-ზე სწავლა უფრო მომგებიანი Coursera Plus-ის გამოწერით. თვეში $59 შეგიძლიათ პროგრამების შეუზღუდავი რაოდენობა გაიაროთ. ეს იდეალური ვარიანტია, თუ მზად ხართ მოკლე დროში სწავლას დიდი დრო დაუთმოთ.

მათემატიკა საგანმანათლებლო გზის აუცილებელი ნაწილია ყველასთვის, ვინც გადაწყვიტა, ML-ითა და DS-ით სერიოზულად დაკავდეს. თეორიის სწავლა დამოუკიდებლად წიგნებითაც შეიძლება და YouTube ვიდეობითაც. მაგრამ კურსზე შეგიძლიათ მიიღოთ ყველა შესაბამისი ცოდნა სტრუქტურირებულად და ერთ სივრცეში — უფრო მეტიც, ინდუსტრიის წამყვანი კომპანიისგან. განათლების რა ეტაპზეც არ უნდა იყოთ, მათემატიკის კურსი — პროფესიის მომავალში სასარგებლო ინვესტიციაა.



ასევე წაიკითხეთ
მონაცემთა ანალიზის 5 უფასო ონლაინ კურსი 2024 წლისთვის
მონაცემთა ანალიზის 5 უფასო ონლაინ კურსი 2024 წლისთვის
მონაცემთა ანალიზის 5 უფასო ონლაინ კურსი 2024 წლისთვის
მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმის 2023 წლის ანგარიშის მიხედვით, მომავალი ოთხი წლის განმავლობაში, მონაცემების ანალიტიკა ეკონომიკური ზრდის ერთ-ერთი მთავარი მამოძრავებელი ძალა იქნება. თანამედროვე ორგანიზაციებს ინდივიდუალური მიდგომები და პრიორიტეტები აქვთ, რაც მონაცემთა ანალიტიკას ღირებულ უნარად აქცევს.
გააუმჯობესეთ მარკეტინგული უნარები Meta-ს 8-კურსიანი პროგრამის გამოყენებით
გააუმჯობესეთ მარკეტინგული უნარები Meta-ს 8-კურსიანი პროგრამის გამოყენებით
გააუმჯობესეთ მარკეტინგული უნარები Meta-ს 8-კურსიანი პროგრამის გამოყენებით
მანქანური სწავლების ალგორითმები, რომლებსაც ყველაზე ხშირად იყენებენ
მანქანური სწავლების ალგორითმები, რომლებსაც ყველაზე ხშირად იყენებენ
მანქანური სწავლების ალგორითმები, რომლებსაც ყველაზე ხშირად იყენებენ
როგორ გავხდეთ მონაცემთა ანალიტიკოსები  6 თვეში 2024 წელს?
როგორ გავხდეთ მონაცემთა ანალიტიკოსები 6 თვეში 2024 წელს?
როგორ გავხდეთ მონაცემთა ანალიტიკოსები 6 თვეში 2024 წელს?
მონაცემთა ანალიტიკოსი — ეს არის ბიზნესის სამყაროს დეტექტივი. ის დიდი მოცულობის ინფორმაციას იკვლევს, რათა ფარული სიუჟეტები გამოავლინოს და კომპანიებს სწორი გადაწყვეტილებების მიღებაში დაეხმაროს. 2024 წელს მონაცემთა ანალიტიკოსის პროფესია კვლავ საკვანძოა, რაც მონაცემთა მოცულობის ფეთქებად ზრდას, ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობებსა და მანქანურ სწავლებას უკავშირდება, ასევე ბიზნეს-ანალიტიკაზე კომპანიების ფოკუსის გაძლიერებას. გიყვებით, როგორ შეხვიდეთ სფეროში 6 თვეში და დაზოგოთ $200.
განხილვა
კომენტარები ჯერ არაა.