¿Es suficiente tomar todos los cursos de la especialización de Machine Learning de la Universidad de Washington en el curso para obtener mi primer trabajo / pasantía en ML?

Es importante recordar que los certificados MOOC realmente no cuentan mucho en el mundo real hoy [baso esto en una pregunta aquí en Quora, que fue respondida por varios profesores estimados de varias corrientes].

Son una forma condensada de cursos universitarios, proporcionados para encapsular los aprendizajes básicos de un curso universitario de un semestre de largo [o incluso más].

Definitivamente debe hacer estos cursos, ya que está interesado en ampliar su conocimiento de ML, y estos son un medio para lograr un fin en ese sentido.

Mire a su alrededor en Quora y en la web para ver qué problemas de nivel principiante en ML puede resolver utilizando su conocimiento recién descubierto, y pruébelos. Luego, puede incluir lo mismo en su currículum junto con los cursos que ha tomado.

Esto te dará 2 bonos:

1) Interés en el aprendizaje continuo demostrado al tomar y completar cursos en línea

2) La capacidad de transferir conocimiento teórico a aplicaciones de la vida real.

Eso es mucho más impactante que solo un montón de certificados de un proveedor en línea.

Buena suerte .

No, no creo que eso sea suficiente, porque, a partir de ahora, mientras estoy en el medio de esa especialización, veo que algunos algoritmos o enfoques importantes que debería ser capaz de entregar código y de hecho se proporcionan como simples funciones proporcionadas por el dato-library graphlab, por ejemplo: regresión polinómica. Pero al final del curso, espero al menos conocer los conceptos básicos en ML y sus aplicaciones prácticas y tener la capacidad de decidir qué enfoque se adapta a un escenario dado. Sin embargo, si completa este curso, tendrá un proyecto de aprendizaje profundo que debería ser lo suficientemente bueno como para agregarlo a su perfil. Lo que sugeriría es

Complete esta especialización y luego elija la que proporciona Andrew Ng & Stanford, que es el MOOC insignia de Coursera. En ese punto, debería ser capaz de desarrollar un gusto por el aprendizaje automático, buscar trabajos y ser plenamente capaz de apreciar los conceptos.

No me encantaron las otras respuestas.

Obtuve una pasantía para Microsoft en tareas de personal de aprendizaje automático; aunque no sabía ML en ese momento.

Después de graduarme, busqué mucho para trabajos basados ​​en el aprendizaje automático, y me aceptaron como pasante junior científico de datos; solo con mi poco conocimiento sobre el campo, ahora estoy trabajando en un equipo intermedio en ML en datos árabes, y no tengo mucha experiencia.

Tener una pequeña cantidad de conocimiento y habilidades prácticas sobre ML no significa que no obtendrá un trabajo, obtengo un trabajo con aproximadamente el 70% de comprensión del curso de aprendizaje automático Andrew NG, pero esto afectará su salario, quiero decir que puede tomar alrededor del 75% del salario de los juniors; porque saben que parte de tu trabajo diario es estudiar mucho y mucho, por lo que no te cargarán por trabajo hasta que seas lo suficientemente fuerte.

Para que quede claro, creo que los profesores y el curso son buenos … pero, con el conocimiento adquirido, no vas a lograr un 10% en DataCamp o DataQuest, y mucho menos en un trabajo exigente de Data Science.