为什么需要在云中学习机器学习？ 为什么选择 IIT 马德拉斯？
已发表: 2019-10-24如果你认为训练计算机和机器像人类一样思考和推理是极限，那就再想一想。 科学家和研究人员继续推动可能性的边缘。 这种不断的实验和独创性导致了机器学习的诞生，它是人工智能的一个子集。
机器学习是设计具有自学习能力的算法的过程。 这意味着一旦算法在一组特定的数据上进行训练，它将能够根据先前呈现的数据做出准确的预测和推论——就像人类做出决定一样。
可以推断，这是一个高度复杂、创新和具有挑战性的领域。 科学家们才刚刚开始挖掘它的表面并实现它的实用性。 朝着这个方向迈出的最新一步是将机器学习带到云端。 该领域仍处于起步阶段，但潜力巨大。 upGrad 认识到了这一点，因此与 IIT-Madras 合作推出了 ML in Cloud 计划。
目录
为什么要在云程序中使用 ML
当我们在之前的 ML 课程中运行并与学生建立联系时，我们开始意识到一个巨大的差距。
全世界的学生都在学习并准备成为 ML 专业人士。 他们正在学习有监督和无监督学习，将自己介绍给统计数据，提高他们的编程能力，并比以前更深入地理解数学。 最终，他们成为真正了解该领域的知识、技能和热切的 ML 专业人士。 然后，他们将自己的技能带到了工作场所，开始了他们的挑战。 我们意识到，根本挑战在所有学生中都很普遍。
这个挑战是规模化。 公司开始了 ML 和 AI 项目，但一旦他们起飞并需要更昂贵的硬件和软件，公司就会刹车。 他们开始寻找方法来减少和妥协需要多少 ML——在某些情况下完全废弃。 这些限制了专业人员实施其知识的全部范围并为公司带来真正价值的能力。
然而，公司需要机器学习。 他们仍然这样做，并且在可预见的将来也会这样做。 在哪里可以找到中间立场？ 它可以在最初没有人想到的高处找到：在云端。
这个程序提供什么
ML in Cloud 计划让个人有机会成为任何公司的端到端打包 ML 解决方案。 有了这个程序，您不仅会精通 ML，而且还可以解决任何组织对扩展 ML 功能的关键需求。 当这个时间到来时，云中的 ML 学生将知道如何以及如何进行这种转换。 即使他们不参与日常运营的具体细节，他们也能够很好地指导他们的团队，因为他们拥有足够的正确知识。
以下是您将变得流利的技能：
编程
您将使用的核心和必要语言是 Python 和 SQL，因为前者是 ML 所必需的，而后者是云所必需的。
机器学习概念
从基础到高级，您将学习到这一切。 这包括应用适当的 ML 算法对未知数据进行分类或对其进行预测。 还包括在需要时修改和制作您自己的算法的能力。
云和 Hadoop 的基础
有关 Hadoop、Hive 和 HDFS 的知识是必不可少的，我们将予以介绍。 就像在 Spark/PySpark (AWS/Azure/GCP) 上在云中实现 ML 算法一样。
总体而言，该课程旨在让学生学习本地 Python 实现以及经典机器学习算法的云 PySpark 实现。 您不会成为云专家或 Hadoop 专家，因为在本课程中，我们仅探索与 ML 相关的云。 如果您也想精通 Cloud，可以在此处查看更多 upGrad 计划。
该计划适用于谁
在制作这个在线程序时，我们进行了广泛的研究。 我们采访了行业专家、upGrad 校友，并进行了竞争对手研究，以了解整体市场格局。
因此，我们意识到 ML in Cloud 是以下人群的理想计划：
- 具有至少 1-2 年经验和本科工程学位的数据分析师/业务分析师/云工程师。
- 具有 4-12 年经验和计算机科学本科学位的软件工程师/应用程序开发人员/产品经理。
需要以下任一技能：
- 熟练掌握数据可视化。 R/SQL/Python 中等水平。 对行业或业务功能有深入了解。
- 精通C、C++、Java、Python。 了解 OOP、敏捷方法和数据库。
以下群体根本不会从该计划中受益：
- 工程、统计学和工程以外领域的毕业生
- 任何领域的应届毕业生，工作经验不足 1 年
包起来
因此，对于正确的人来说，ML in Cloud 程序是独一无二的程序。 它将帮助在大型企业工作的专业人员充分且令人满意地满足其组织的机器学习需求。 upGrad 将带来其教学经验，而 IIT-Madras 将带来其悠久的学术卓越历史，以实用和动手的方式提供。 在此计划中尽了最大努力后，您可以理所当然地期望在您的职业生涯中飙升为 ML Cloud 工程师。 你现在还在等什么？ 门开了！
如果您有兴趣了解云计算和机器学习，upGrad 与 IIT-Madras 合作推出了云端机器学习计划。 该课程将为您提供该职位所需的技能：数学、数据整理、统计、编程、云相关技能，并为您获得梦想中的工作做好准备。