哈佛新上的Machine Learning课程,质量太高了

职场   2024-12-02 08:01   加拿大  

要问如今哪个技能是高薪的代名词,那一定是Machine Learning。随着人工智能的崛起,Machine Learning技能如今更是如日中天。

除了有专门的Machine Learning Research岗位外,SDE、Data Scientist、Quant Researcher...现在诸多高薪岗位都要求Candidate掌握机器学习技能。


据麦肯锡统计,到2023年,全球机器学习市场规模预计将增长至2259亿美元


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           哈佛上线机器学习课程

 留学生0基础、在家也能拿下官方认证


不过Machine Learning对于STEM专业的同学来说,都是一门较难的功课,更别说对转码的同学。想要掌握Machine Learning,必须打好坚实基础
作为在各大榜单常年霸榜全球前三的Top高校,Harvard此次推出的Machine Learning课程就非常适合入门选手学习。


尽管是Data Science课程的衍生,但是这门课程的内容实际适用于所有需要Machine Learning技能的岗位


根据已学完课程的同学反馈,这门课程:

  • 内容针对想学习机器学习,但STEM基础薄弱的同学
  • 难度循序渐进,每章都配有划好重点的Notes;
  • 证书含金量很高!可挂LinkedIn写入简历为自己加分。


图/完课同学证书


值得注意的是,该课程有免费学习的期限限制,超出时间则需要收取$990的高额学费。


这也导致很多同学不得不选择在账号的免费期内学完,但这样有两个弊端:

1️⃣哪怕仓促学完课程拿到认证也无法达到吸收知识的目的

2️⃣实际工作中遇到难点想要重温知识点则还需再次付费上课


为了让大家学习+拿证两手抓,同时省去自己下载、整理资料的时间,枫叶君已把全部课程扒下来,并按照章节分类整理成文件夹,现在免费分享给大家!
 
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   为什么这门课程一定要学?


在帮大家Research了众多课程后,枫叶君不得不说Harvard的Machine Learning项目真的将小白友好做到了极致


首先,从课程框架来看,光是机器学习Basic就需要学习两个Section,保证打好基础。同时课程还覆盖Cross-validation、Linear Regression等机器学习必备知识。


其次,每一章节的教学内容都极其细致,以The Caret Package(数据挖掘工具包)为例,为了让大家弄懂这一重要知识点,直接搭配3堂课程+1次Case Study+3次课后测试



在学习时最好配合教科书一起,沉浸式体验课程。如果你看完一遍发现找不到重点也没关系,本节课的Key Points教授已经帮你划好。



最后,为了帮助大家将学到的理论运用于实践,几乎每个Section都会安排Case Study(Case Study也是Quant、DS等岗位的必考题)。




这套机器学习课程的设置虽然好得没话说,但大家要想顺利学下来,通过考试拿下Harvard认证可不简单。


每节课课后都配有随堂作业和测试,且每道题目只有2次答题机会,任何一道题没有答对都无法通过测验,拿下证书。


因此,在测试前认真夯实每个知识点很有必要。枫叶君已经将所有课程视频+学习资料打包整理好!扫码回复【哈佛+你的学校】,即可获取👇


学习资料内容一览


📁全部学习资料已按板块分类,对应查找更方便
📁每节课配有一个视频&2-3份学习资料,稳打稳扎搞定每个知识点


📁附教程所用代码合集+官方推荐教材,提前梳理学习思路,可灵活规划自学时间



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*本文封面图源于网络,侵删

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