Сегодня я хочу поделиться своей историей о том, как я смог развить страсть к науке о данных, машинному обучению и обучению каждый день.

Итак, немного о моем опыте… Я занимаюсь компьютерными науками в Хайдарабаде. У меня сейчас последний семестр, я не смог его закончить из-за всей ситуации с пандемией.

Моя история начинается после окончания экзаменов за шестой семестр. Я как раз смотрел на новые предметы, которые будут преподавать в 7-м семестре. Я понял, что многие предметы в 7-м семестре были ориентированы на науку о данных; такие предметы, как анализ данных, Python, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных.

В то время наука о данных получила много шумихи в СМИ. Я понятия не имел, что это за предметы, поэтому решил начать изучение нескольких статей и блогов. Я хотел узнать больше о науке о данных, мне было любопытно. Моя главная причина заключалась в том, что, если бы я узнал об этом сейчас, это оказалось бы полезным для моего 7-го семестра.

Проводя самостоятельные исследования, я на самом деле многое узнал о науке о данных, но через некоторое время я столкнулся с барьером. Я зарегистрировался в тонне блогов, информационных бюллетеней и статей, но наука о данных — это такая огромная область, что иногда вы просто не знаете, с чего начать. Были некоторые вещи, которые я не мог полностью понять, и я был очень сбит с толку. Я чувствовал, что мне нужно какое-то правильное руководство.

В моем колледже не было абсолютно никакого практического обучения, поэтому я знал концепцию кодирования, но не очень хорошо в этом разбирался. Это было больше, чем просто знание нескольких строк кода, которые помогли бы мне сдать экзамены.

Я прошел онлайн-курс, но у них были те же методы обучения, что и в моем колледже. Этот институт предлагал предварительно записанные лекции и абсолютно нулевой практический опыт. К концу курса я почувствовал, что абсолютно ничему не научился, кроме, может быть, немного Python.

Затем я начал делать небольшие привычки читать блог в день и страницу из таких книг, как Hands on scikit-learn, Deep Learning Cook book и некоторых книг Джейсона Брауна Ли (к ним были прикреплены коды с объяснением с правильной иерархией книг, начиная с от базовой математики до погружения в проекты.

Затем я прошел специализацию Эндрю Нг по глубокому обучению, Udacity Deep Learning & NLP Nano, которые были больше ориентированы на практический опыт и имели много заданий. Мне приходилось продолжать исследовать различные методы решения заданий, это побудило меня исследовать больше в свободное время и дало мне большой практический опыт. Такой вид практического обучения позволил мне значительно ускорить скорость обучения.

Просто мой опыт был совершенно другим.

Я так многому научился из этого курса, что во время лабораторного экзамена по Python в 7-м семестре я смог закончить его быстрее, чем кто-либо другой в моем классе. Это привело меня к новой страсти к программированию и науке о данных. Впервые в моей степени информатики я почувствовал, что действительно могу понять код. На самом деле мне казалось, что я действительно изучаю концепции, а не просто запоминаю их.

До прохождения этого курса обучение казалось мне очень скучным. Но через несколько месяцев я каким-то образом смог возродить свою страсть к учебе, и теперь мне это по-настоящему нравится.

Я также попал в Applicate AI. Я начал работать в компании инженером по машинному обучению. Теперь я каждый день узнаю что-то новое об этой области, мне это нравится!

Вот и все.

Именно так мне удалось получить работу инженера по машинному обучению примерно через 6 месяцев.

Надеюсь, вам понравилось читать этот пост, и я смог принести вам некоторую пользу.

Хорошего дня!

Спасибо