從機器學習新手到工程師:Coursera 公開課學習路徑指南
最近機器學習工程師已經成為了一個非常熱門的崗位,很多的工程師都想轉行到這個崗位。本文根據 Coursera 上面的課程,列了一個從新手到專業工程師的學習計劃,提供給大家學習。
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最近機器學習工程師已經成為了一個非常熱門的崗位,很多的工程師都想轉行到這個崗位。本文根據 Coursera 上面的課程,列了一個從新手到專業工程師的學習計劃,提供給大家學習。以下是具體的學習路徑:
機器學習工程師必修課(6門課程)
- 課程 1:Algorithmic Toolbox(共35小時)
- 課程 2:Data Structures(共35小時)
- 課程 3:Algorithms on Graphs(共20小時)
- 課程 4:Algorithms on Strings(共23小時)
- 課程 5:Advanced Algorithms and Complexity(共43小時)
- 課程 6:Genome Assembly Programming Challenge(共19小時)
初級機器學習工程師(6門課程)
- 課程 1 :Machine Learning(共45小時)
- 課程 2 :Introduction to Data Science in Python(共21小時)
- 課程 3 :Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python(共15小時)
- 課程 4 :Applied Machine Learning in Python(共22小時)
- 課程 5 :Applied Text Mining in Python(共16小時)
- 課程 6 :Applied Social Network Analysis in Python(共17小時)
中級機器學習工程師(4門課程)
- 課程 1 :Machine Learning Foundations: A Case Study Approach(共21小時)
- 課程 2 :Machine Learning: Regression(共26小時)
- 課程 3 :Machine Learning: Classification(共23小時)
- 課程 4 :Machine Learning: Clustering & Retrieval(共21小時)
高階機器學習工程師(3門課程)
- 課程 1 :Neural Networks and Deep Learning(共5小時)
- 課程 2 :Improving Deep Neural Networks(共5小時)
- 課程 3 :Structuring Machine Learning Projects(共5小時)
機器學習工程師方向選擇(12門課程)
- 課程 1 :Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals(共8小時)
- 課程 2 :Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform(共5小時)
- 課程 3 :Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow(共6小時)
- 課程 4 :Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform(共8小時)
- 課程 5 :Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform(共5小時)
- 課程 6 :Introduction to Recommender Systems: Non-Personalized and Content-Based(共14小時)
- 課程 7 :Nearest Neighbor Collaborative Filtering(共11小時)
- 課程 8 :Recommender Systems: Evaluation and Metrics(共8小時)
- 課程 9 :Matrix Factorization and Advanced Techniques(共7小時)
- 課程 10 :Probabilistic Graphical Models 1: Representation(共27小時)
- 課程 11 :Probabilistic Graphical Models 2: Inference(共22小時)
- 課程 12 :Probabilistic Graphical Models 3: Learning(共22小時)
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