為什麼需要在雲中學習機器學習？ 為什麼選擇 IIT 馬德拉斯？
已發表: 2019-10-24如果你認為訓練計算機和機器像人類一樣思考和推理是極限，那就再想一想。 科學家和研究人員繼續推動可能性的邊緣。 這種不斷的實驗和獨創性導致了機器學習的誕生，它是人工智能的一個子集。
機器學習是設計具有自學習能力的算法的過程。 這意味著一旦算法在一組特定的數據上進行訓練，它將能夠根據先前呈現的數據做出準確的預測和推論——就像人類做出決定一樣。
可以推斷，這是一個高度複雜、創新和具有挑戰性的領域。 科學家們才剛剛開始挖掘它的表面並實現它的實用性。 朝著這個方向邁出的最新一步是將機器學習帶到雲端。 該領域仍處於起步階段，但潛力巨大。 upGrad 認識到了這一點，因此與 IIT-Madras 合作推出了 ML in Cloud 計劃。
目錄
為什麼要在雲程序中使用 ML
當我們在之前的 ML 課程中運行並與學生建立聯繫時，我們開始意識到一個巨大的差距。
全世界的學生都在學習並準備成為 ML 專業人士。 他們正在學習有監督和無監督學習，將自己介紹給統計數據，提高他們的編程能力，並比以前更深入地理解數學。 最終，他們成為真正了解該領域的知識、技能和熱切的 ML 專業人士。 然後，他們將自己的技能帶到了工作場所，開始了他們的挑戰。 我們意識到，根本挑戰在所有學生中都很普遍。
這個挑戰是規模化。 公司開始了 ML 和 AI 項目，但一旦他們起飛並需要更昂貴的硬件和軟件，公司就會剎車。 他們開始尋找方法來減少和妥協需要多少 ML——在某些情況下完全廢棄。 這些限制了專業人員實施其知識的全部範圍並為公司帶來真正價值的能力。
然而，公司需要機器學習。 他們仍然這樣做，並且在可預見的將來也會這樣做。 在哪裡可以找到中間立場？ 它可以在最初沒有人想到的高處找到：在雲端。
這個程序提供什麼
ML in Cloud 計劃讓個人有機會成為任何公司的端到端打包 ML 解決方案。 有了這個程序，您不僅會精通 ML，而且還可以解決任何組織對擴展 ML 功能的關鍵需求。 當這個時間到來時，雲中的 ML 學生將知道如何以及如何進行這種轉換。 即使他們不參與日常運營的具體細節，他們也能夠很好地指導他們的團隊，因為他們擁有足夠的正確知識。
以下是您將變得流利的技能：
編程
您將使用的核心和必要語言是 Python 和 SQL，因為前者是 ML 所必需的，而後者是雲所必需的。
機器學習概念
從基礎到高級，您將學習到這一切。 這包括應用適當的 ML 算法對未知數據進行分類或對其進行預測。 還包括在需要時修改和製作您自己的算法的能力。
雲和 Hadoop 的基礎
有關 Hadoop、Hive 和 HDFS 的知識是必不可少的，我們將予以介紹。 就像在 Spark/PySpark (AWS/Azure/GCP) 上在雲中實現 ML 算法一樣。
總體而言，該課程旨在讓學生學習本地 Python 實現以及經典機器學習算法的雲 PySpark 實現。 您不會成為雲專家或 Hadoop 專家，因為在本課程中，我們僅探索與 ML 相關的雲。 如果您也想精通 Cloud，可以在此處查看更多 upGrad 計劃。
該計劃適用於誰
在製作這個在線程序時，我們進行了廣泛的研究。 我們採訪了行業專家、upGrad 校友，並進行了競爭對手研究，以了解整體市場格局。
因此，我們意識到 ML in Cloud 是以下人群的理想計劃：
- 具有至少 1-2 年經驗和本科工程學位的數據分析師/業務分析師/雲工程師。
- 具有 4-12 年經驗和計算機科學本科學位的軟件工程師/應用程序開發人員/產品經理。
需要以下任一技能：
- 熟練掌握數據可視化。 R/SQL/Python 中等水平。 對行業或業務功能有深入了解。
- 精通C、C++、Java、Python。 了解 OOP、敏捷方法和數據庫。
以下群體根本不會從該計劃中受益：
- 工程、統計學和工程以外領域的畢業生
- 任何領域的應屆畢業生，工作經驗不足 1 年
包起來
因此，對於正確的人來說，ML in Cloud 程序是獨一無二的程序。 它將幫助在大型企業工作的專業人員充分且令人滿意地滿足其組織的機器學習需求。 upGrad 將帶來其教學經驗，而 IIT-Madras 將帶來其悠久的學術卓越歷史，以實用和動手的方式提供。 在此計劃中盡了最大努力後，您可以理所當然地期望在您的職業生涯中飆升為 ML Cloud 工程師。 你現在還在等什麼？ 門開了！
如果您有興趣了解雲計算和機器學習，upGrad 與 IIT-Madras 合作推出了雲端機器學習計劃。 該課程將為您提供該職位所需的技能：數學、數據整理、統計、編程、雲相關技能，並為您獲得夢想中的工作做好準備。