ТОП-43 курса по Machine Learning, включая бесплатные курсы по машинному обучению

Понять алгоритмы искусственного интеллекта и освоить применение моделей машинного обучения в аналитике вам помогут курсы Machine Learning помогут вам . Сегодня IT-специалисты, создающие ML-модели для обработки больших объемов данных, востребованы в ведущих компаниях. Дата-сайентисты и ML-инженеры работают в самых разных отраслях — от финансов до медицины. Их труд высоко ценится: по данным hh.ru, начинающие специалисты по машинному обучению зарабатывают от 100 000 рублей в месяц и обладают отличными карьерными перспективами.

ТОП-10 лучших курсов Machine Learning в 2024 году

1. Математике для Data Science от proglib.academy — программа обучения с персональной поддержкой наставниками.
2. Машинное обучение от Нетологии — курс по развитию hard- и soft-skills продвинутого ML-инженера.
3. Machine Learning от Eduson Academy — курс по практическому применению нейронных сетей в аналитике.
4. Machine Learning Engineer от Skillbox — комплексная программа подготовки с гарантией трудоустройства.
5. Data Science с нуля от Нетологии — курс с несколькими траекториями изучения профессии дата-сайентиста.
6. Data scientist от Eduson Academy — программа обучения с практикой на реальных задачах.
7. Data Scientist PRO от Skillbox — продвинутый курс по системному анализу данных.
8. Профессия: Data-Scientist от ProductStar — углубленное изучение прикладных инструментов дата-сайентиста.
9. Основы Data Science от SF Education — ускоренное освоение профессии дата-сайентиста с доступом к закрытым базам вакансий.
10. Machine Learning и Deep Learning от Skillfactory — комплексное изучение алгоритмов и моделей машинного обучения.

Курсы, представленные в рейтинге, отлично подойдут как для новичков, так и для людей, которые имеют опыт работы в индустрии Machine Learning и Data Science. Некоторые из программ предусматривают выдачу дипломов государственного образца и содействие в трудоустройстве.

Онлайн-курсы Machine Learning

1. Математике для Data Science | proglib.academy

Курс машинного обучения, на котором вы подробно ознакомитесь с практическим применением законов математики в аналитике данных и научитесь решать задачи из реальных собеседований. Вы вспомните ключевые темы школьной математики, разберетесь в основах математического анализа, узнаете о правилах комбинаторики и разработаете свои первые ML-модели с нуля. На всех этапах обучения вас ждет персональная поддержка преподавателей с обратной связью по практическим занятиям. По завершении образовательной программы вам предстоит сдать выпускной экзамен, по которому преподаватели также дадут свои комментарии.

• Стоимость: от 29 990 рублей за курс (или от 1 500 рублей в месяц)
• Длительность: 6 месяцев
• Формат обучения: видеолекции, практические задания, обратная связь от экспертов
• Сертификат: нет

Кому подойдет: начинающим специалистам, которые хотят погрузиться в Data Science; практикующим программистам и аналитикам данных.

Преимущества:

• бессрочный доступ к учебным материалам и практикумам во всех тарифах;
• обратная связь с экспертом и онлайн-чат со студентами;
• возврат денежных средств, если курс не подойдет в течение 7 дней;
• тариф с личным наставником для углубленного изучения темы;
• бесплатный вебинар по основам использования математики в анализе данных.

Недостатки:

• не выявлено.

Программа обучения:

• Основы школьной математики
• Математический анализ в науке о данных
• Законы линейной алгебры в Data Science
• Правила комбинаторики
• Математическая статистика и теория вероятностей
• Инструменты машинного обучения

2. Машинное обучение | Нетология

Экспертный курс по Machine Learning поможет вам погрузиться в специфику деятельности ML-инженера и получить прикладной опыт разработки продвинутых моделей машинного обучения. В ходе обучения вы получите полный перечень профессиональных навыков: создание задачи для data-проекта, подбор алгоритмов и метрик для его реализации, проектирование ML-моделей и оценка их работоспособности. В конце образовательной программы вас ждет полезный интерактив – хакатон, на котором вы сможете посоревноваться с другими студентами. Это поможет вам не только применить полученные знания на практике, но и потренировать в себе soft-skills будущего IT-специалиста.

• Стоимость: 81 000 рублей за курс (или 3 375 рублей в месяц)
• Длительность: 10 месяцев
• Формат обучения: видеолекции, вебинары, практикумы, тестирования, квизы
• Сертификат: есть

Кому подойдет: аналитикам; разработчикам; начинающим ML-инженерам.

Преимущества:

• 147 часов практики в разных форматах – самостоятельные задания, тесты, квизы;
• обучение на любом устройстве – компьютере, смартфоне или планшете;
• возврат денег, если программа курса не подойдет;
• дополнительная скидка 5% при разовой оплате всей стоимости;
• помощь в поиске работы или оплачиваемой стажировки;
• бесплатная замена образовательной программы – 3 раза в течение года.

Недостатки:

• в некоторых учебных разделах содержится “вода”.

Программа обучения:

• Работа с признаками и моделирование
• Знакомство с нейронными сетями
• Системы рекомендаций
• Временные ряды
• Основы компьютерного зрения
• Принципы обработки естественного языка
• Управление Data-проектами

3. Machine Learning | Eduson Academy

Программа обучения Machine Learning позволит вам освоить одну из наиболее востребованных IT-профессий и выйти на стабильный заработок через 7,5 месяцев после старта. В рамках подготовительного курса вы изучите ключевые алгоритмы машинного обучения и научитесь использовать современные методики для оценки эффективности готовых ML-моделей. Благодаря интерактивным практикумам с персональной поддержкой от экспертов, вы построите свои первые модели, необходимые для комплексного обучения нейронных сетей с нуля.

• Стоимость: 23 958 рублей в месяц
• Длительность: от 7,5 месяцев
• Формат обучения: теоретические материалы, практические задания, онлайн-общение с преподавателями
• Сертификат: есть

Кому подойдет: разработчикам; аналитикам; начинающим ML-инженерам.

Преимущества:

• от 2 до 6 проектных работ в портфолио к концу обучения;
• live-лекции для общения с преподавателями “напрямую”;
• 15% теории и 85% практики;
• помощь при поиске работы и комплексное содействие в трудоустройстве;
• государственное удостоверение о повышении квалификации и сертификат на английском языке.

Недостатки:

• высокая стоимость ежемесячного платежа при оплате курса в рассрочку.

Программа обучения:

• Знакомство с основными принципами DL- и ML-инженерии
• Работа с компьютерным зрением
• Процесс обработки текста
• Практическое применение моделей машинного обучения

4. Machine Learning Engineer | Skillbox

Расширенный курс по профессии Machine Learning Engineer поможет вам разобраться в специфике деятельности и ключевых задачах востребованного специалиста и научиться создавать ML-модели с нуля. Программа предусматривает усиленную практику – за все время обучения вам предстоит выполнить более 80 самостоятельных практикумов и 3 масштабных проекта для портфолио. Завершив курс, вы получите не только именной сертификат, подтверждающий навыки ML-инженера, но и гарантированную поддержку в трудоустройстве. Вместе с HR-специалистами платформы вы оформите резюме и портфолио, найдете подходящие вакансии в закрытом Telegram-канале и подготовитесь к предстоящим собеседованиям.

• Стоимость: 294 136 рублей за курс (или 9 490 рублей в месяц)
• Длительность: 12 месяцев
• Формат обучения: видеолекции, практикумы, проектные работы, обратная связь от экспертов
• Сертификат: есть

Кому подойдет: людям, которые хотят освоить искусственный интеллект и получить востребованную специальность; практикующим ML-инженерам.

Преимущества:

• практика на реальных заданиях от крупных IT-компаний и частных экспертов;
• три масштабных проекта для портфолио по итогам курса;
• интерактивная практика на онлайн-платформе Kaggle;
• персональная поддержка от наставника;
• доступ к теоретическим материалам, практикумам и чату Telegram навсегда;
• помощь в поиске работы от карьерного консультанта.

Недостатки:

• высокая стоимость образовательной программы.

Программа обучения:

• Знакомство с Data Science
• Применение математики в науке о данных
• Законы теории вероятностей и статистики
• Машинное обучение – базовый и продвинутый уровень
• Углубленное изучение математической статистики

5. Data Science с нуля | Нетология

Объемный курс предлагает 3 траектории обучения под разные цели – базовую, расширенную и продвинутую. Вне зависимости от выбранного тарифа, под руководством наставников вы с нуля освоите профессию дата-сайентиста, научитесь разрабатывать ML-модели под конкретные бизнес-задачи. Вы сможете трудоустроиться в крупные IT-компании уже спустя 5 месяцев после старта обучения. Вас ждет усиленная практика на реальных проектах от партнеров образовательной платформы, а также более 20 проектов по темам: основы аналитики, Deep Learning, NLP, SQL и так далее.

• Стоимость: от 196 333 рублей за курс (или от 5 453 рублей в месяц)
• Длительность: от 12 месяцев
• Формат обучения: теоретические материалы, практикумы, бизнес-игры, тестирования, проекты
• Сертификат: есть

Кому подойдет: новичкам в Data Science; людям, которые интересуются искусственными технологиями и аналитикой данных.

Преимущества:

• несколько траекторий обучения на выбор – базовая, расширенная и продвинутая;
• разнообразие практики – от тестовых заданий до решения кейсов;
• более 20 проектных работ для портфолио;
• стажировка у компаний-партнеров;
• персональная поддержка от старта обучения до трудоустройства;
• курсы для профессионального развития в подарок.

Недостатки:

• высокая стоимость всех тарифных планов при условии разовой оплаты.

Программа обучения:

• Базовая траектория (аналитическое мышление, визуализация данных, Python в аналитике, практическое применение нейронных сетей, разработка моделей машинного обучения и пр.)
• Расширенная траектория (работа с большими данными, временные ряды, преобразование естественного языка, Deep Learning в машинном обучении и пр.)

6. Data scientist | Eduson Academy

Программа дистанционного образования нацелена на комплексное изучение профессии дата-сайентиста: что это за специалист, чем он занимается, какими знаниями и компетенциями должен обладать. На этом курсе вы научитесь автоматизировать процесс аналитики данных с использованием Python, проектировать и обучать ML-модели, внедрять готовые проекты в решение бизнес-задач, собирать необходимую информацию с помощью SQL-запросов. Все навыки и знания вы отработаете на практике – вам предстоит решить 11 кейсов: проанализировать базу данных со стоимостью недвижимости, определить риск выдачи кредита конкретному соискателю и прочие.

• Стоимость: 19 302 рублей в месяц
• Длительность: от 9 месяцев
• Формат обучения: теория и практика в личном кабинете, онлайн-общение с экспертами
• Сертификат: есть

Кому подойдет: людям, которые интересуются инновациями и хотят применять технологии ИИ в работе с данными.

Преимущества:

• удобная структура образовательной программы – “от простого к сложному”;
• помощь в поиске работы по специальности или возврат денежных средств;
• 11 бизнес-кейсов для отработки профессиональных навыков на практике;
• возможность бесплатного тестирования первых уроков;
• доступ к учебным материалам и обновлениям навсегда.

Недостатки:

• высокая стоимость рассрочки.

Программа обучения:

• Знакомство с законами и ключевыми принципами Data Science;
• Основы разработки программных кодов;
• Практическое применение Linux и Python в аналитике данных;
• Законы математической статистики и теории вероятностей в Data Science.

7. Data Scientist PRO | Skillbox

Продвинутый курс по изучению специальности дата-сайентиста, на котором вы постепенно погрузитесь в специфику профессии, будете учиться на реальных задачах от известных компаний и сможете найти работу еще в процессе обучения. Образовательный процесс охватывает широкий перечень тем, связанных с индустрией Data Science: Deep Learning, Machine Learning, Data Analysis, Big Data и прочие. Вместе с экспертами вы научитесь всем этапам системного анализа данных – от сбора и обработки информации до ее визуализации и презентации, а также узнаете, как построить карьеру в этой индустрии.

• Стоимость: 11 224 рублей в месяц
• Длительность: 12 месяцев
• Формат обучения: видеоуроки, практические задания, проектные работы, обратная связь от кураторов
• Сертификат: есть

Кому подойдет: людям, которые хотят изучить Data Science с нуля; практикующим специалистам для углубления профессиональных знаний.

Преимущества:

• несколько специализаций (Machine Learning и Data Analyst) в структуре курса;
• масштабные итоговые проекты в нескольких учебных блоках;
• помощь в поиске работы по специальности или возврат денежных средств;
• возможность первой оплаты курса после 6 месяцев после начала обучения;
• восемь проектов из реальной практики аналитиков данных;
• преподаватели – практикующие эксперты из крупных компаний.

Недостатки:

• некоторые пользователи отмечают долгую обратную связь от кураторов.

Программа обучения:

• Математика, теория вероятностей и статистика в Data Science;
• Machine Learning: Junior- и Advanced-уровень;
• Data analyst: Junior- и Advanced-уровень;
• Углубленное изучение математической статистики и теории вероятностей для науки о данных.

8. Профессия: Data-Scientist | ProductStar

Курс с программой трудоустройства позволит вам не только погрузиться в работу дата-сайентиста, но и найти работу по специальности еще во время обучения. Вы освоите базовые навыки программирования для Data Science, узнаете о ключевых инструментах эффективного анализа данных и сможете использовать их в решении практических задач, научитесь проектировать ML-модели. В конце обучения вас ждет знакомство с тремя основными специализациями дата-сайентиста: AI & Deep Learning Engineer (работа с нейросетями), NLP-разработчик (разработка систем анализа голоса и текста), Cloud Data Engineer (работа в “облаке”). Вы научитесь решать прикладные задачи IT-специалиста с помощью продвинутых инструментов – Python, Flask, Power BI, Git, Chat GPT и других.

• Стоимость: от 111 456 рублей за курс (или от 17 200 рублей в месяц)
• Длительность: 10 месяцев
• Формат обучения: теоретические материалы, интерактивные практикумы, проекты, оплачиваемые стажировки
• Сертификат: есть

Кому подойдет: людям, которые хотят освоить востребованную профессию и научиться создавать продвинутые нейронные сети с нуля.

Преимущества:

• стажировки в компаниях-партнерах;
• возможность бесплатного перехода на другой курс в течение двух месяцев;
• трудоустройство в процессе обучения и карьерная консультация для всех пользователей;
• авторы курса – эксперты из Яндекс, Amazon и Skyeng;
• несколько тарифных планов для разных целей обучения.

Недостатки:

• чтобы получить предложение о работе, необходимо сдать более 80% домашних работ в срок.

Программа обучения:

• Знакомство с ключевыми принципами программирования
• Основы практического применения BigData-инструментария
• Алгоритмы машинного обучения
• Специализации и углубленное изучение прикладных профессиональных задач

9. Основы Data Science | SF Education

Вводный курс для тех, кто хочет освоить ключевые знания и компетенции, необходимые для старта карьеры в индустрии Data Science. За 4 месяца вы разберетесь в структуре и типах данных, научитесь работать с библиотеками Numpy и Pandas, погрузитесь в специфику машинного обучения и сможете создать свои первые ML-модели с нуля. Структура образовательной программы выстроена таким образом, чтоб вы могли практиковаться на каждом этапе обучения. После каждого учебного модуля вас ждет практическое задание для закрепления изученного материала, а также работа над задачами из реальной практики Data Science.

• Стоимость: 3 687 рублей в месяц
• Длительность: 4 месяца
• Формат обучения: видеоуроки, вебинары, интерактивные симуляторы, кейсы, обратная связь с наставниками
• Сертификат: есть

Кому подойдет: новичкам без профессионального опыта; начинающим аналитикам; бизнес-аналитикам; финансистам; backend-разработчикам; руководителям подразделений.

Преимущества:

• бесплатный полный доступ к материалам курса в течение трех дней;
• практика на реальных кейсах и выполнение сквозного проекта в процессе обучения;
• доступ в закрытое сообщество с вакансиями для участников курса;
• отсутствие временных ограничений на доступ к учебным материалам;
• индивидуальная поддержка каждого обучающегося;
• авторская литература в подарок к диплому.

Недостатки:

• недостаточное количество информации в некоторых разделах для углубленного изучения темы.

Программа обучения:

• Работа с информацией и аналитика данных в SQL
• Разработка программных кодов на Python
• Общие законы математики
• Знакомство с индустрией Data Science
• Применение производных финансовых инструментов
• Стохастика в финансовой деятельности
• Структурирование финансов

10. Machine Learning и Deep Learning | Skillfactory

Онлайн-курс по машинному обучению, на котором вы научитесь создавать продвинутые ML-модели и обучать нейронные сети. Вы освоите базовые инструменты Python для анализа и обработки информации, узнаете, как эффективно собирать данные из разных источников, разберетесь с алгоритмами и принципами работы моделей машинного обучения. Уже к середине курса вы сможете спроектировать свою первую ML-модель для предсказания кредитного рейтинга, разработать систему рекомендаций по выбору товара для покупки, создать модель для увеличения продаж в розничном бизнесе.

• Стоимость: 115 800 рублей за курс (или 4 825 рублей в месяц)
• Длительность: 20 недель
• Формат обучения: видеолекции, практические задания, онлайн-общение с преподавателем-практиком
• Сертификат: есть

Кому подойдет: новичкам в аналитике; программистам; практикующим аналитикам.

Преимущества:

• помощь с трудоустройством или поиском оплачиваемой стажировки;
• несколько самостоятельно реализованных проектов для портфолио;
• большое количество практики по разработке алгоритмов и моделей машинного обучения;
• помощь наставника на протяжении всего периода обучения;
• спикеры – практикующие ML- и DL-инженеры из прогрессирующих IT-компаний;
• дополнительная скидка 10% при оплате всей стоимости курса сразу.

Недостатки:

• возможны долгие ответы от наставника, особенно в периоды высокой учебной загруженности.

Программа обучения:

• Знакомство с индустрией Machine Learning
• Инструменты предварительной обработки данных
• Регрессия и кластеризация
• Tree-based алгоритмы: разработка, оптимизация, оценка качества
• Временные ряды в Machine Learning
• Практическое применение нейронных сетей в аналитике данных
• Сегментация изображений
• Детектирование объектов
• Оптимизация нейронных сетей .

Еще 14 дополнительных курсов Machine Learning

Предлагаю также ознакомиться с другими курсами по разработке и обучению ML-моделей.

1. Machine Learning. Advanced от Otus. Профессиональный курс посвящен изучению продвинутых ML-инструментов и рассчитан на практикующих аналитиков данных, которые хотят повысить свой уровень компетенции до уровня Middle+. По итогам обучения вы научитесь настраивать рабочее окружение, писать готовые production-коды, работать с подходами AutoML и решать сложные задачи.
2. Инженерия Машинного обучения от SkillFactory. Программа дистанционной магистратуры, с помощью которой вы освоите Data Science с нуля и получите государственный диплом. Помимо большого количества практических заданий, вам предстоит решить два кейса от реального бизнеса – компаний-партнеров. Под руководством экспертов вы разработаете несколько автоматизированных систем, а также научитесь применять современные методики выявления аномалий в ML-процессах.
3. Программирование Python и машинное обучение от Coddy School. Базовый курс по программированию на Python и ML-разработке, целевой аудиторией которого являются дети в возрасте от 1 года до 8 лет. В ходе обучения участники образовательной программы изучат синтаксис языка, научатся настраивать рабочую среду, узнают о методиках анализа информации и обучат несколько моделей машинного обучения.
4. Machine Learning с нуля до Junior от Skillbox. Углубленный курс, благодаря которому вы освоите профессию ML-инженера за год и сможете претендовать на заветный оффер на трудоустройство. Вы получите всю необходимую для работы математическую подготовку, изучите синтаксис Python, научитесь анализировать большие массивы данных и разработаете свои первые ML-модели.
5. Machine Learning. Basic от OTUS. Базовый курс для тех, кто хочет с нуля погрузиться в сферу машинного обучения и стать востребованным специалистом. Вы научитесь использовать инструменты программирования в аналитике, освоите ключевые разделы математики и классические модели Machine Learning. По результатам обучения вы сможете работать с профильными Python-фреймворками, решать широкий спектр бизнес-задач и ориентироваться в популярных направлениях Data Science.
6. Machine Learning от OTUS. Специализация Machine Learning рассчитана на практикующих инженеров, тестировщиков, аналитиков и разработчиков. На этом курсе вы освоите Python с нуля до среднего уровня, научитесь работать с дополнительными библиотеками, проводить A/B-тестирование, анализировать временные ряды и многое другое.
7. Machine Learning от NewProLab. Учебный модуль включает в себя несколько тем, посвященных аспектам профессиональной деятельности ML-инженера. Вы научитесь решать задачи классификации и регрессии с использованием алгоритмов машинного обучения, представлять текстовые материалы в векторном виде и создавать ансамбли из ML-моделей. Доступ к теории и тестам остается навсегда.
8. Машинное обучение от Профессиональный стандарт. Программа профессиональной переподготовки позволит вам освоить актуальную профессию инженера в области информационных технологий с нуля. Вы научитесь работать с большими данными (Big Data) и интернет-вещами (IoT) и узнаете, как внедрить готовые модели в рабочие процессы и бизнес-решения. В конце обучения каждый слушатель получает государственный диплом о профессиональной переподготовке.
9. Онлайн-курс по машинному обучению для начинающих от Специалист.ру. Образовательная программа, с помощью которой вы сможете погрузиться в ML-инженерию и получить одну из востребованных IT-профессий без какой-либо специальной подготовки. Вы научитесь разрабатывать пользовательские приложения с помощью языка Python, обучать готовые ML-модели, использовать нейронные сети в своей работе и оценивать эффективность машинного обучения в работе бизнеса.
10. Основы машинного обучения от IBS Training Center. Тренинг представляет собой актуальную теоретическую “выжимку” по специфике современного машинного обучения. В ходе изучения курса вы разберетесь с ключевыми задачами, которые решаются с использованием ML-моделей, узнаете о линейных методах классификации и регрессии, а также научитесь применять популярные нейросети для оптимизации рабочих процессов.
11. Разработчик систем машинного обучения. Нейронные сети от Специалист.ру. Программа обучения для подготовленных IT-специалистов предоставляет расширенную математическую базу, необходимую для разработки продвинутых аналитических моделей. Изучив теорию и практику, представленную в курсе, вы получите востребованную специализацию в области применения нейросетей, научитесь разрабатывать рабочие компоненты искусственного интеллекта для оценки качества текста и человеческой речи. А также узнаете о практическом применении нейросетей в пользовательских микросервисах.
12. Практический Machine Learning от Stepik. Сжатый курс, в рамках которого изучаются базовые и продвинутые алгоритмы Machine Learning. Вы узнаете о ключевых математических подходах, которые активно используются в обработке данных. После прохождения программы вы сможете решать классические аналитические задачи – от сбора информации до обучения ML-моделей и их внедрения в бизнес-процессы.
13. BIM-менеджер. Администрирование и совместная работа от BIM.vc. Открытый русскоязычный курс, посвященный интеграции BIM-технологии в рабочие процессы бизнеса. На тренинге вы узнаете, какую роль выполняет BIM-менеджер, и какие перспективы он предоставляет современным компаниям.
14. Симулятор ML от Karpov.Courses. Интерактивный курс в формате симулятора позволит вам получить практический опыт работы в качестве ML-инженера. Вам предстоит решить более 80 практических задач из разных сфер бизнеса – retail, e-commerce, рекламных кампаний и пр.

Еще 5 дополнительных курсов машинного обучения в Python

Для тех, кто хочет углубить свои знания и сосредоточиться на изучении машинного обучения с использованием Python, мы собрали еще несколько курсов, которые помогут освоить ключевые инструменты и технологии.

1. Python: анализ данных и машинное обучение от LoftSchool. Сжатая программа обучения, на которой вы в ускоренном темпе освоите синтаксис Python и библиотеки популярного языка для аналитики данных. Вы научитесь работать с нейронными сетями и Machine Learning и создадите масштабный проект для портфолио. Курс отлично подойдет для новичков без профессионального опыта в сфере аналитики и машинного обучения.
2. Python для машинного обучения от Specialist. Экспертный курс посвящен практическому применению Python в области машинного обучения. Из программы вы узнаете, какие библиотеки используются в Machine Learning. В процессе решения практических заданий научитесь работать с инструментами разработки Jupyter-Lab и Jupyter Notebook.
3. Машинное обучение в Python: Machine Learning & Data Science от Udemy. Практико-ориентированный курс, на котором вы узнаете о применении Python в машинном обучении и аналитике Big Data. Вы научитесь использовать Pandas, NumPy и другие инструменты для создания продвинутых ML-моделей.
4. Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python от Udemy. Программа обучения, в рамках которой эксперты расскажут о базовых терминах искусственного интеллекта и Machine Learning. Вы научитесь работать с продвинутыми методиками и инструментами, необходимыми для решения широкого перечня аналитических задач.
5. Машинное обучение: выделение факторов на Python от Udemy. Образовательная программа, на которой вы с использованием функционала Python определите перечень факторов, влияющих на продолжительность жизни в России. Вы освоите полный процесс конструирования ML-моделей от постановки задач до оценки работоспособности и результатов.

Еще 5 дополнительных курсов по Data Science

В этом разделе собраны курсы по практическому применению Machine Learning в Data Science и аналитике больших данных.

1. Data Scientist от Бруноям. Практико-ориентированный курс, с помощью которого вы узнаете об основных инструментах, технологиях и методах, используемых для обработки больших данных. Программа предусматривает интенсивный формат обучения в виде практических материалов и онлайн-вебинаров с экспертами.
2. Data Scientist от Слерм. Вводный курс по Machine Learning, в процессе изучения которого вы научитесь решать широкий перечень рабочих задач с использованием технологий ML-инженерии. Вы освоите алгоритмы и библиотеки, необходимые для проектирования моделей машинного обучения, а также ознакомитесь с базовыми подходами по разработке нейросетей. В конце курса вы сможете выбрать один из трех финальных проектов для защиты и размещения в портфолио.
3. Data Scientist. Интенсив от Level Up. Экспресс-курс, ориентированный на людей, которые хотят освоить востребованную специальность в области обработки данных за 3,5 месяца активной практики. В ходе обучения вы научитесь работать с профессиональными инструментами аналитиков – Python, Git, GitHub, Jupyter Notebook, Pandas и другими.
4. Data Scientist от Mathshub. Продвинутая программа по профессиональной подготовки специалистов Data Science для работы на международном уровне. Вы изучите базовые инструменты Python и SQL, научитесь структурировать массивы информации и визуализировать результаты анализа, а также поймете принцип разработки моделей Machine Learning. К концу обучения в вашем портфолио будет 5 разноплановых проектов.
5. Data Scientist от Teachmeskills. Онлайн-курс с трудоустройством для тех, кто хочет углубиться в аналитику данных и получить оффер о работе еще в ходе обучения. Вы узнаете об основных алгоритмах машинного обучения, научитесь разрабатывать нейронные сети, разберетесь в методиках оценки работоспособности спроектированных моделей. Вместе с карьерными консультантами создадите резюме и подготовитесь к предстоящим собеседованиям.

Бесплатные курсы Machine Learning

Бесплатные курсы Machine Learning – это отличная возможность, чтобы освоить востребованную специальность с нуля и попробовать себя в роли IT-специалиста.

1. Курс DP-090: Реализация решения машинного обучения с помощью Microsoft Azure Databricks от Эврика

Программа обучения, цель которой – предоставить участникам ключевые знания и навыки применения площадки Azure Databricks для работы с массивами данных. По окончании курса вы научитесь настраивать рабочую область, использовать инструменты ПО для обучения ML-моделей и анализировать их работоспособность с помощью MLflow.

Главное о курсе:

• обучение ML-моделей с помощью Azure Databricks;
• работа с инструментом MLflow для оценки работоспособности и управления моделями;
• необходима предварительная подготовка – знание концепций ML-инженерии и опыт работы с Python.

2. Машинное обучение от Компьютерные науки

Курс видеолекций поможет освоить базовые принципы работы с машинным обучением. Вы изучите профессиональные методики проектирования ML-моделей, подробно ознакомитесь с линейной и нелинейной прогрессией, научитесь выстраивать и прогнозировать временные ряды.

Главное о курсе:

• подробное объяснение принципов функционирования моделей Machine Learning;
• разбор практикумов в простой и доступной форме.

3. Машинное обучение для чайников от Listen IT

Небольшое видео, в котором эксперт рассказывает о сути машинного обучения и его практическом применении в разных сферах. Вы узнаете о том, как с использованием ML-моделей можно решить аналитические задачи разной сложности.

Главное о курсе:

• изучение основных задач, решаемых ML-моделями;
• дополнительные материалы по работе с нейросетями.

4. Введение в Машинное Обучение от TensorFlow

Сжатый видеокурс, в котором вы узнаете, какие задачи можно решить с помощью моделей машинного обучения. В презентациях спикера представлено большое количество наглядных примеров для лучшего усвоения материала.

Главное о курсе:

• большое количество интерактивных примеров;
• полезные материалы для новичков.

5. Machine Learning Crash Course with TensorFlow APIs от Google Developers

Экспресс-курс по базовому машинному обучению от разработчиков Google включает в себя видеолекции и практические задания для самостоятельного изучения. Вся информация представлена в формате презентаций для быстрого запоминания материала.

Главное о курсе:

• текстовые материалы и видео в интерактивных презентациях;
• практикумы для тренировки.

6. Основы искусственного интеллекта от 4Brain

Сборник текстовых материалов по основам применения AI в аналитике данных. Теория бесплатная, для получения доступа к практикумам необходимо оформить подписку.

Главное о курсе:

• большой объем полезной информации в лекциях;
• подписка для доступа к упражнениям.

7. Machine Learning Foundations: A Case Study Approach от Coursera

Вводная программа по машинному обучению, в процессе изучения которой вы изучите базовые инструменты Python, а также познакомитесь с ключевыми аспектами конструирования ML-моделей. По результатам обучения вы получите именной сертификат.

Главное о курсе:

• сертификат в конце курса;
• тестирование для закрепления знаний.

8. Supervised Machine Learning: Regression and Classification от Coursera

Базовый курс, на котором вы освоите инструменты и библиотеки Python для построения ML-моделей. По итогам обучения вы сможете создавать модели для решения задач, связанных с классификацией и прогнозированием.

Главное о курсе:

• именной сертификат по завершении программы;
• тесты для практики.

9. Искусственный интеллект и машинное обучение от Stepik

Методические материалы включают в себя ознакомительные видеоуроки и большое количество тестов по работе с AI и ML-моделями. Целевая аудитория программы – школьники 9-11 классов, которые хотят научиться работать с искусственным интеллектом и большими массивами данных.

Главное о курсе:

• курс рассчитан на школьников и взрослых;
• большое количество практики в формате тестов.

Заключение

Инженеры и специалисты, которые умеют создавать продвинутые ML-модели и анализировать большие массивы информации, могут претендовать на высокооплачиваемые должности и перспективы карьерного развития. Освоить машинное обучение и открыть новые карьерные возможности вам помогут курсы Machine Learning из нашей подборки. Выбирайте программу, которая соответствует вашим целям и уровню подготовки, чтобы изучить современные технологии, научиться работать с большими данными и применять полученные навыки в реальных проектах. Начните свой путь в одной из самых востребованных IT-специализаций уже сегодня!

Подборка по схожим темам:

1. Лучшие курсы математики для Data Science
2. Лучшие курсы Python
   
3. Лучшие курсы по Flutter
4. Лучшие курсы по frontend-разработке
   
5. Лучшие курсы PostgreSQL

Если вы обнаружили, что в рейтинге содержится неактуальная или некорректная информация, сообщите об этом в комментариях. Также вы можете поделиться личным опытом обучения на других курсах, чтобы мы могли добавить их в подборку.