Вопрос о необходимости высшего образования для работы в области машинного обучения (ML) зависит от нескольких факторов и может варьироваться в зависимости от вашего будущего карьерного пути и предпочтений.
Вот несколько аспектов, которые стоит учесть:
1. **Знания и навыки**: Машинное обучение требует глубоких знаний в математике, статистике и программировании. Если у вас уже есть хорошая база в этих областях (например, через самообучение или курсы), вы можете иметь возможность начать карьеру в ML без диплома.
2. **Сертификационные курсы и онлайн-обучение**: Существует множество онлайн-курсов и программ сертификации (например, от Coursera, edX, Udacity), которые могут дать вам необходимые навыки в ML. Эти курсы иногда могут быть более актуальными по сравнению с традиционным образованием, поскольку они часто обновляются в соответствии с последними тенденциями в технике.
3. **Практический опыт**: Практический опыт часто оказывается более важным для работодателей, чем наличие диплома. Проекты, стажировки и участие в конкурсах по ML (таких как Kaggle) могут значительно улучшить ваше резюме и помочь вам выделиться на фоне других кандидатов.
4. **Работодатели и собеседования**: Некоторые компании действительно ценят дипломы и высшее образование, особенно в крупных технологических фирмах. Однако многие стартапы и компании менее формальны по этому вопросу и могут рассматривать практические навыки и портфолио наравне с дипломом.
5. **Сеть и возможности**: Учеба в университете может предоставить вам ценные связи с профессионалами в области и возможности для стажировок, которые могут быть полезны в старте вашей карьеры.
Исходя из ваших обстоятельств и целей, вы можете рассмотреть следующие варианты:
- Если вы уверены в своих способностях к самообучению и готовы потратить время на изучение ML самостоятельно, возможно, вам не обязательно тратить 4 года на получение диплома.
- Если же вы предпочитаете структурированное обучение и возможность заводить знакомства в профессиональной среде, то высшее образование может быть полезным.
В конечном счете, решение должно опираться на ваши предпочтения, возможности и карьерные цели.