ТОП-53 курсов машинного обучения + бесплатное обучение работе с Machine Learning
Освоить навыки для развития искусственного интеллекта помогут курсы машинного обучения. Если вы решите работать в этой сфере, то вас ждут отличные карьерные перспективы, а работодатели будут готовы платить хорошие деньги за работу. По данным hh.ru, начинающий специалист может рассчитывать на зарплату в 110 000 рублей, а с развитием компетенций и продвижением по карьерной лестнице она будет значительно увеличиваться.
Редакция Kursfinder проанализировала более 80 вариантов обучения и составила рейтинг из 53 лучших программ. Мы включили в подборку предложения для новичков, разработчиков, действующих аналитиков данных и руководителей. Больше курсов по машинному обучению ищите в нашем каталоге.
ТОП-10 лучших курсов машинного обучения в 2024 году
Машинное обучение от Нетология — лучшая профессиональная переподготовка с выдачей диплома.
Онлайн-бакалавриат: Data Science& Machine Learning от Skillbox — лучшая вузовская программа.
Программирование Python и машинное обучение от Coddy School — лучший курс по ML для детей.
Профессия Machine Learning Engineer от Skillbox — самое углубленное изучение.
Machine Learning и Deep Learning от Skillfactory —лучший комплексный курс.
Machine Learning. Advanced от Otus — лучшая программа для практикующих специалистов по data-scientist..
Онлайн-курс по машинному обучению от Irs.academy — лучший экспресс-курс.
Инженерия Машинного обучения от SkillFactory — лучшая онлайн-магистратура.
Python: анализ данных и машинное обучение от LoftSchool — лучшие материалы для самостоятельного изучения.
Python для машинного обучения от Specialist — лучшие лекции с возможностью очного обучения.
Курсы в подборке подойдут для новичков. Кроме того, в ней есть несколько программ высшего дистанционного образования, которые позволят получить диплом государственного образца.
Онлайн-курсы машинного обучения
1. Машинное обучение | Нетология
Вы узнаете, как обучаются нейросети. Сможете получить надежный фундамент для дальнейшего роста до уровня middle-специалиста. Поймете, как формулируются задачи для data-science проектов, подбираются алгоритмы, метрики для разных моделей. Освоите библиотеку Sklearn, сможете строить модели с ее помощью. Поймете, как оценивается качество моделей ML, интерпретируются результаты и составляются отчеты о проведенном исследовании.
Стоимость: 2 362 руб./мес. в рассрочку на 24 месяца.
Длительность: 10 месяцев.
Формат обучения: вебинары в прямом эфире, видеолекции, практические задания.
Сертификат: диплом о профессиональной переподготовке.
Преимущества:
есть мобильное приложение, в котором можно заниматься офлайн;
итоговый проект — реальный кейс;
вебинары 2 раза в неделю;
развернутая обратная связь;
помощь с трудоустройством;
можно менять программу, если она вам не подошла.
Недостатки:
вебинары проводятся в промежутке с 19:00 до 20:00 по МСК, что может быть не очень удобно для восточных регионов;
не очень частый старт курса.
Программа обучения:
Работа с признаками и построение моделей.
Введение в нейронные сети.
Рекомендательные системы.
Временные ряды.
Компьютерное зрение.
Обработка естественного языка (NLP).
Менеджмент data-проектов.
Итоговый хакатон.
Дипломный проект.
2. Онлайн-бакалавриат: Data Science& Machine Learning | Skillbox
Программа бакалавриата в сфере аналитики данных. Вы сможете стать востребованным IT-специалистом, получить диплом РАНХиГС, начать строить свою карьеру в IT.
Стоимость: 155 000 рублей в семестр.
Длительность: 4 года.
Формат обучения: очно или дистанционно.
Сертификат: диплом о высшем образовании государственного образца.
Преимущества:
вузовское образование;
есть очный формат;
много практики;
сравнительно невысокий проходной балл.
Недостатки:
требуются результаты ЕГЭ или прохождение вступительных испытаний на основе высшего или среднего профессионального образования;
длительная программа;
высокая цена.
Программа обучения:
разработана в соответствии с требованиями высшего образования.
3. Программирование Python и машинное обучение | Coddy School
Подходит для детей в возрасте 12–16 лет, позволит ребятам освоить синтаксис, базовые навыки работы с Python. Они научатся устанавливать, настраивать среду разработки, применять базовые конструкции языка, создавать модули, пакеты. Узнают о способах анализа данных, смогут обучить несколько собственных компьютерных моделей.
Стоимость: от 849 руб./час.
Длительность: от 56 часов.
Формат обучения: онлайн или офлайн групповые занятия или индивидуальные онлайн-занятия.
Сертификат: да.
Преимущества:
интересная подача материала для детей;
подходит для новичков в программировании;
возможность обучаться очно.
Недостатки:
не подходит для взрослых слушателей.
Программа обучения:
Введение в теорию нейросетей.
Простейшая модель нейрона.
Перцептрон.
Улучшение модели.
Работа над нейросетью.
Pandas и Matplotlib.
Распознавание изображений.
ООП в программировании.
Tensorflow.
4. Профессия Machine Learning Engineer | Skillbox
Углубленная программа, на которой вы научитесь создавать модели ML, обучать нейросети. Освоите анализ данных, узнаете, как выбрать одну из специализаций, которые позволят углубиться в обработку естественного языка или компьютерное зрение. Через 9 месяцев после начала вы сможете трудоустроиться, продолжите развивать свои навыки, знания до уровня middle-специалиста.
Стоимость: 5 855 руб./мес. в рассрочку на 31 месяц.
Длительность: 12 месяцев.
Формат обучения: видео, практические задания, итоговые работы по реальным кейсам.
Сертификат: да.
Преимущества:
большое количество дополнительных курсов;
год английского в подарок;
трудоустройство;
углубленный курс.
Недостатки:
дорогостоящая программа;
уроки преимущественно в записи.
Программа обучения:
Введение в Data Science.
Погружение в Machine Learning.
Machine Learning Advanced.
Deep Learning.
Специализация: Natural Language Processing или Computer Vision.
5. Machine Learning и Deep Learning | Skillfactory
Комплекс, состоящий из продвинутых уроков. Научитесь использовать Python для анализа, обработки данных, получать данные из разных источников: БД, файлов, интернета. Узнаете, как работать с моделями, алгоритмами ML, решать практические задачи на их основе, как разработать модель предсказания кредитного рейтинга. Создадите систему рекомендаций подходящих товаров, сможете построить модель для увеличения продаж в розничном бизнесе.
Стоимость: 57 900 рублей.
Длительность: 20 недель.
Формат обучения:
Сертификат: да.
Преимущества:
помощь с трудоустройством, стажировкой;
большое количество задач для закрепления темы;
практические задания;
командное соревнование;
дополнительные скидки за репост, участие в программе лояльности, приглашение друзей.
Недостатки:
не подходит для новичков;
без общения с преподавателями.
Программа обучения:
Machine Learning PRO.
Deep Learning.
6. Machine Learning. Advanced | Otus
Предназначен для практикующих специалистов, которые хотят продвинуться до уровня Middle+. Вы научитесь настраивать, писать продакшн код, который будет готов к внедрению. Освоите работу с AutoML-подходами, поймете их ограничения. Будете применять Байесовские методы с подкреплением для решения соответствующих задач. Сможете работать с рекомендательными системами, временными рядами.
Стоимость: 6 804 руб./мес. в рассрочку на 10 месяцев.
Длительность: 5 месяцев.
Формат обучения: интерактивные вебинары, практика, домашние задания, записи уроков.
Сертификат: да.
Преимущества:
программа трудоустройства;
можно посещать открытые вебинары;
общение с преподавателем;
реальные кейсы.
Недостатки:
для поступления нужно пройти тестирование;
не очень частый старт курса.
Программа обучения:
Production.
Временные ряды.
Рекомендательные системы. Задача ранжирования.
Графы.
Bayesian Learning, PyMC.
Reinforcement Learning.
Advanced Machine Learning. AutoML.
Проектная работа.
Короткая программа, которая позволит вам научиться проводить предобработку данных. Вы сможете взаимодействовать с алгоритмом, анализировать данные, работать с временными рядами, делать выборку и создавать рекомендательные системы.
Стоимость: 47 300 рублей.
Длительность: 9 уроков.
Формат обучения: вебинары, домашние задания, тестирования, сопровождение экспертами.
Сертификат: да.
Преимущества:
гибкий график занятий;
доступ к новым обновлениям курса;
есть несколько форматов;
разработка проекта.
Недостатки:
очень короткий курс по достаточно высокой цене;
домашние задания с проверкой и обратной связью, возможность задавать вопросы преподавателю только в тарифе у VIP и при индивидуальном обучении.
Программа обучения:
Что такое регрессия?
Кластеризация.
Деревья.
Ансамбли.
Оценка.
Временные ряды.
Работа над рекомендательными системами.
8. Инженерия Машинного обучения | SkillFactory
Студенты смогут получить степень магистра от УрФУ. Вы научитесь разрабатывать продукты с помощью ИИ, получите отличную теоретическую базу по математике, алгоритмам ML. Будете решать реальные бизнес-задачи и закрепите свои навыки и знания на практике.
Стоимость: 120 000 рублей за семестр.
Длительность: 2 года.
Формат обучения: онлайн-лекции, семинары, практические занятия на тренажерах, kaggle-соревнования, хакатоны, мастер-классы.
Сертификат: диплом магистра по направлению 09.04.01, возможность получить ДПО «Руководить IT-проектов».
Преимущества:
магистерская программа;
образовательный кредит, отсрочка от армии;
подготовительный курс для поступления;
дни открытых дверей;
адаптационные дисциплины для людей без опыта в IT;
круглые столы, воркшопы;
помощь с достижением карьерных целей.
Недостатки:
большая часть теоретических материалов — предписана;
дорогая программа обучения.
Программа обучения:
Python.
Введение в специализацию.
Погружение в ML.
Выпускная квалификационная работа.
9. Python: анализ данных и машинное обучение | LoftSchool
Интенсивные уроки, на которых вы освоите Python и библиотеки языка, которые используются для анализа данных: NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Scikit Learn и PyTorch. Сможете работать с нейросетями и машинным обучением. Узнаете про линейные и нелинейные модели регрессии и классификации. Научитесь обрабатывать и чистить данные, строить и анализировать графики, изучите метрике оценки качества алгоритмов. Создадите свой проект для портфолио.
Стоимость: по запросу.
Длительность: 7 недель.
Формат обучения: практические задания, видеоматериалы, работа над проектом, воркшопы, групповые практики, ревью проектов.
Сертификат: да.
Преимущества:
еженедельные задания;
строгий план на каждую неделю;
работа над портфолио;
помощь наставника;
общение с преподавателем и одногруппниками.
Недостатки:
редкий старт курса;
вебинары проводятся в 23:00 по Москве.
Программа обучения:
Введение в Python и начало работы с данными.
Исследовательский анализ данных.
Визуализация данных и работа с SQL.
Логистическая регрессия.
Нейронные сети.
10. Python для машинного обучения | Specialist
Вы сможете освоить особенности применения Python в технологии, модели классификации, регрессии, кластеризации. Научитесь применять методы предобработки данных и конвейеры. Узнаете, как отбираются модели на основе качества их работы.
Стоимость: от 49 900 рублей.
Длительность: 40 академических часов + 20 академических часов самостоятельного обучения.
Формат обучения: очно или онлайн.
Сертификат: свидетельство выпускника, сертификат международного образца и удостоверение о повышении квалификации.
Преимущества:
есть возможность учиться очно;
можно проходить курс индивидуально;
предоставляются бесплатные часы для самостоятельной работы в компьютерных классах.
Недостатки:
требуется знание Python, Unix, библиотек Pandas, numpy, Matplotlib,
вебинары каждый вечер могут быть не всем удобны.
Программа обучения:
Постановка задачи.
Задача классификации.
Библиотека scikit-learn, ее основные возможности.
Задача регрессии.
Предобработка данных.
Кластерный анализ.
Еще 23 дополнительных курсов машинного обучения
Предлагаем вам дополнительные курсы по машинному обучению, которые позволят углубиться в профессию или пройти подготовку с нуля. После их окончания вы сможете претендовать на должность junior-специалиста или получить повышение. Все зависит от выбранной программы и целей обучения.
Machine Learning с нуля до Junior от Skillbox. Годовая программа на курсе Machine Learning Engineer, которая позволит вам получить необходимую математическую подготовку, освоить Pyhton. Вы сможете работать с данными и создавать модели. Узнаете про инструменты для анализа данных, научитесь извлекать данные из различных источников: баз данных, запросов к API.
Machine Learning от NewProLab. Курс из 7 видеоуроков, онлайн-занятий и тестов для закрепления материалов. Вы научитесь решать задачи регрессии и классификации с использованием алгоритмов машинного обучения. Узнаете, как выполнять предобработку данных для улучшения качества результатов.
Практический Machine Learning от Stepik. 81 урок, 299 тест и 7 интерактивных задач, в ходе которых вы изучите классические и продвинутые алгоритмы. Вы научитесь собирать и анализировать данные, внедрять обученные модели в продакшн.
Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение от Stepik. 3 курса, которые в общей сложности состоят из 420 уроков. Вы изучите базовые синтаксис и структуры данных в Python, углубитесь в его возможности, научитесь использовать ООП. Узнаете про построение моделей с учителем, о применении Pandas, NumPy, Matplotlib. Освоите конструирование признаков на реалистичных примерах, алгоритмы регрессии и классификации.
Введение в машинное обучение и Data Science от Stepik. Большой курс, который познакомит вас с основами. Вы познакомитесь с библиотеками Pandas и Scikit-learn — наиболее популярными инструментами для анализа данных, с использованием языка программирования Python.
Машинное обучение для руководителей от Stepik. Краткая выжимка знаний и практического опыта, которая позволит вам узнать: когда стоит использовать машинное обучения, какие его виды бывают. Вы поймете, как организовывать проекты и какие нюансы принятия решений при внедрении ИИ в практическую деятельность необходимо учитывать.
Machine Learning. Basic от OTUS. Вы за 6 месяцев с нуля получите необходимые компетенции для работы на позиции Junior. Пройдете основы программирования и научитесь использовать язык Python в задачах Machine Learning. Познакомитесь с ключевыми разделами математики для понимания основ и принципов работы алгоритмов.
Machine Learning от OTUS. Курс, который за год сделает из вас Middle ML инженера (Data Scientist). Вы освоите Python, а также ML-библиотеки: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scipy, Sklearn. Научитесь работать в системе управления версий Git. Сможете проводить A/B-тестирования, сбор данных, анализ текстов, временных рядов.
Machine Learning. Professional от Otus. Вы освоите современные инструменты анализа данных, научитесь профессионально создавать модели. Сможете использовать методы автоматической работы с текстом, прогнозировать временные ряды, строить рекомендательные системы. Курс рассчитан на подготовку к решениям задач уровня junior+ и middle-специалиста.
Математика + Machine Learning для Data Science от Skillfactory. Программа включает в себя изучение необходимого минимума линейной алгебры, матанализа и статистики. Освоите базовое методы предобработки данных, регрессию, кластеризацию, Tree-based алгоритмы. Сможете выполнять оценку качества алгоритмов, использовать временные ряды, создавать рекомендательные системы.
Профессия Аналитик данных плюс от Яндекс.Практикум. Программа содержит сразу несколько курсов. Вы не только погрузитесь в аналитику данных, но и освоите основы машинного обучения. Узнаете, как выгружать, преобразовывать и очищать данные с использованием SQL, сможете запускать A/B-тестирования для проверки гипотез.
Машинное обучение от Профессиональный стандарт. Вы освоите правовые основы профессиональной деятельности. Узнаете про цифровую экономику и цифровую трансформацию, государственную политику в области цифровизации экономики. Познакомитесь с большими данными и интернетом вещей. Сможете работать в сфере информационных технологий, машинного обучения, больших данных и ИИ.
Онлайн-курс по машинному обучению для начинающих от Специалист.ру. Дипломная программа, которая содержит в себе большой набор курсов и позволяет сэкономить. Для ее прохождение требуется иметь базовые знания работы с Microsoft Excel. Сможете выбирать и применять оптимальные инструменты для работы с большими данными. Будете использовать структурное и процедурное программирование, анализ и визуализацию данных с помощью Python.
Основы машинного обучения от IBS Training Center. Тренинг на 24 академических часа. Эта программа позиционируется как компактное введение. После ее прохождения вы будете понимать ключевые концепции, узнаете об их отличиях от других методов ИИ.
Разработчик систем машинного обучения. Нейронные сети от Специалист.ру. Программа, рассчитанная на специалистов, которые владеют основами языка программирования Python, а также умеют выполнять анализ данных с помощью SQL. Вы освоите язык для статистической обработки данных R, сможете использовать дистрибудив Anaconda, Numpy, Matplotlib, pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch. Научитесь работать со сверточными нейронными сетями.
MACHINE LEARNING ДЛЯ НАЧИНАЮЩИХ от Karpov. Курс позволит получить необходимые базовые знания для работы в сфере Machine Learning. Вы сможете анализировать большие объемы данных и находить закономерности, оценивать влияние новых алгоритмов на продукт и проводить эксперименты.
Симулятор ML от Karpov. Онлайн-симулятор, который позволит вам решать реальные задачи бизнеса с помощью ведущих ML-специалистов и участия в пет-проектах. Вы сможете использовать рабочую инфраструктуру с актуальными инструментами.
ХАРДКОРНЫЙ MACHINE LEARNING. ОБУЧЕНИЕ У НАС: LEVEL UP от Karpov. Углубленный курс, который подходит для специалистов уровня Middle/Senior. Вы научитесь решать сложные и важные для бизнеса ML-задачи. Сможете погрузиться в ранжирование и матчинг, динамическое ценообразование, UPLIFT-моделирование, продвинутые A/B-тесты, сценарии деплоя ML-сервисов или рекомендательные системы.
Курс по машинному обучению от Skillfactory. Курс на 12 недель, на котором вы освоите основные алгоритмы машинного обучения и выполните более 500 упражнений для закрепления материала. Сможете принять участие в хакатонах.
Полный курс по Data Science от Skillfactory. Объемная программа, которая позволит вам освоить Python, SQL. Сможете выполнять разведывательный анализ данных, проводить тестирование. Постоянные хакатоны, практические занятия с результатом для портфолио позволят вам не только углубить, систематизировать и закрепить полученные знания, но и получить реальный опыт работы.
Инженер машинного обучения от Яндекс.Практикум. За 4 месяца изучите жизненный цикл модели машинного обучения и научитесь строить продвинутые модели. Освоите Docker, FastAPI, AirFlow, MLflow, Yandex Cloud. После курса вы сможете собирать данные и запускать с ними регулярные процессы, обучать модели в стабильной инфраструктуре и выводить их в продакшен.
Аналитик Big Data от Geekbrains. Программа, которая позволит вам освоить особенности сбора, обработки и визуализации данных.Освоите Python, SQL, Docker, NoSQL, ANNs, Keras, TensorFlow, R, PyTorch.
Разработчик искусственного интеллекта от Geekbrains. Объемный курс по работе с искусственным интеллектом, на котором вы с азов освоите востребованную профессию.
Еще 10 дополнительных онлайн-курсов по data science
Data Science тесно переплетается с машинным обучением, поэтому предлагаем рассмотреть альтернативный вариант развития вашей карьеры с помощью обучения по этим программам.
Профессия Data Scientist от Skillbox. Позволит вам с нуля погрузиться в Data Science. Вы пройдете базовые модули, в течение которых сможете попробовать задачи аналитика данных, или дата инженерии.
Профессия Data Scientist от Skillfactory. Курс, на котором вы освоите основы программирования на Python, научитесь предобрабатывать и анализировать данные, познакомитесь с основными задачами специалиста по дата-сайенс. Изучите линейную алгебру, математический анализ, дискретную математику.
Data Scientist: расширенный курс от Нетология. Программа обучения, которая позволит вам с нуля освоить навыки анализа данных. Вы сможете стать универсальным специалистом в Data Science. Научитесь работать с базами данных, использовать язык программирования Python и библиотеки.
Специалист по Data Science от Яндекс.Практикум. Погрузитесь в анализ данных и машинное обучение. Сможете собирать и преобразовать данные, проводить анализ Big Data. Узнаете, как применять машинное обучение для предсказания событий, прогнозирования значений и поиска неочевидных закономерностей. Научитесь визуализировать данные.
Профессия: Data-Scientist от ProductStar. Курс, на котором вы пройдете введение в программирование и получите необходимый минимум знаний по языкам программирования для DS. Эта бонусная ступень обучения: ее можно пропустить, если вы не обучаетесь с нуля. После этого вы узнаете про основные принципы профессии, углубитесь в Python и проведение с его помощью вычислительных операций и корреляций.
Профессия Data Scientist от Бруноям. Изучите программирование на Python, необходимый минимум математики, линейную алгебру, математическую статистику, работу с базой данных. Погрузитесь в машинное обучение и нейронные сети.
Профессия Data Scientist от Слерм. Позволит вам научиться анализировать и визуализировать большие объемы данных. Сможете сводить бизнес-задачи в задачи для машинного обучения. Познакомитесь с основными алгоритмами и понятиями классического машинного обучения, базовыми подходами для построения нейросетей и библиотеками для анализа данных: numpy, scipy, pandas, matplotlib.
Data Scientist. Интенсив от Level Up. Интенсивный курс обучения, который позволит вам за 3,5 месяца освоить новую профессию. Вы изучите Python и научитесь работать с Jupyter Notebook и Github. Сможете выбирать и применять разные алгоритмы ML на основании поставленных задач. Узнаете, как работать с данными, выполнять их предобработку и анализ. Поймете основные концепции и методы линейной алгебры, матстата, тервера для алгоритмов ML.
Data Scientist от Mathshub. Курс, на котором вы научитесь анализировать большие данные с помощью программирования и математики. Сможете выявлять закономерности и аномалии, создавать модели для предсказания результатов и тестирования гипотез. Научитесь решать проблемы бизнеса с помощью инструментов машинного обучения.
Data Scientist от Teachmeskills. Научитесь основным алгоритмам машинного обучения и сможете тренировать свои модели. Узнаете, как строить и обучать глубокие нейросети, использовать оптимальные методики для оценки качества моделей. Сможете строить сверточные и рекуррентные нейросети с помощью фреймворков.
Бесплатные курсы машинного обучения
Бесплатные курсы сложно назвать полноценными программами обучения. Они помогут вам освоить базовые особенности профессии, понять: подходит ли она вам. С помощью бесплатных курсов по Machine Learning вы сможете построить неплохую базу для дальнейшего обучения.
1. Машинное обучение от Компьютерные науки
Курс состоит из 22 видеозаписей продолжительностью около часа. Вы освоите особенности работы с машинным обучением: линейные, метрические методы, метод опорных векторов. Погрузитесь в линейную и нелинейную прогрессию. Сможете прогнозировать временные ряды.
Основные характеристики:
подробные материалы;
решение задач на интерактивной доске с объяснениями от преподавателя.
2. Машинное обучение для чайников от Listen IT
Короткое видео, которое позволит вам узнать о том, что такое машинное обучение, для чего оно используется. Вам расскажут о примерах решения реальных задач с помощью технологии.
Основные характеристики:
подходит для ознакомления с основными задачами;
интересные факты и лайфхаки о нейросетях.
3. Введение в Машинное Обучение от TensorFlow
Небольшой видеокурс, который позволит вам узнать о задачах, решаемых машинным обучением. Он иллюстрирован большим количеством примеров и позволит вам быстрее и проще усваивать новые материалы.
Основные характеристики:
много примеров;
интересные материалы.
4. Machine Learning Crash Course with TensorFlow APIs от Google Developers
Ускоренный курс по машинному обучению от Google, который состоит из уроков и видеолекций, практических кейсов. Лекции ведут исследователи компании. Для простоты восприятия используются интерактивные визуализации.
Основные характеристики:
есть упражнения для закрепления материалов;
текстовые и видеоматериалы с примерами.
5. Основы искусственного интеллекта от 4Brain
Набор текстовых теоретических материалов с подборкой упражнений (открываются при покупке подписки). С теорией можно ознакомиться бесплатно.
Основные характеристики:
можно дополнительно купить подписку с упражнениями для закрепления материалов;
объемные лекционные материалы и интересные видео.
6. Machine Learning Foundations: A Case Study Approach от Coursera
Бесплатный курс по машинному обучению, в ходе которого вы освоите базовый Python, познакомитесь с концепциями машинного обучения и глубокого обучения.
Основные характеристики:
после прохождения выдается сертификат;
есть тестовые задания;
видео и материалы для самостоятельного обучения.
7. Supervised Machine Learning: Regression and Classification от Coursera
Курс, на котором вы научитесь построению машинного обучения с применением популярных библиотек Python. Сможете создавать модели для решения задач прогнозирования, бинарной классификации.
Основные характеристики:
после прохождения выдается сертификат;
есть тестовые задания;
видео и материалы для самостоятельного обучения.
8. Искусственный интеллект и машинное обучение от Stepik
Сопроводительные материалы, которые состоят из большого количества уроков (более 44 часов видео и 230 тестов). Он рассчитан на учеников 9–11 класса. Школьники смогут сформировать базовые навыки и компетенции для разработки систем ИИ и работы с большими данными.
Основные характеристики:
большие объемы материалов;
подойдет и взрослым.
9. Машинное обучение от Stepik
Большой курс, на котором слушатели узнают о больших данных и научатся их обрабатывать. Узнаете, какие задачи можно поручить компьютеры, а какие может решать только человек.
Основные характеристики:
73 урока и 68 тестов;
выдается сертификат после прохождения.
10. Что такое машинное обучение. Экспресс-курс. от Stepik
Разберетесь в том, что такое ИИ и глубокое обучение. Познакомитесь с основными задачами и методами. Поймете на реальных примерах, как машинное обучение может использоваться для решения задач бизнеса.
Основные характеристики:
14 уроков, 48 тестов;
не требуются специальные знания в сфере для обучения.
Заключение
Машинное обучение неразрывно связано с Data Science. Инженер, имеющий необходимую квалификацию, использует машинное обучение для обработки больших массивов данных. С помощью его работы выполняется анализ и автоматизация рабочих процессов. На основании данных, полученных с помощью машинного обучения, решаются задачи бизнеса, прогнозируются различные результаты. Именно поэтому специалисты в этой области очень востребованы. Курсы машинного обучения — самый простой и быстрый способ освоить принципы работы, научиться решать практические задачи и начать карьеру ML-инженера.
Больше курсов по машинному обучению и анализу данных смотрите в нашем каталоге.