Курсы по Deep Learning
Нетология
С нуля
Акции и скидки
Топ-школы
Развить навыки
Быстро попасть в IT
Лучшее в Сравни
Бесплатно
ВАУ курсы
Хобби
С трудоустройством
Показать цены с промокодом
Дадим скидку до 60% на все курсы
Популярное
Deep Learning
Глубокое обучениеМашинное обучение
49 900 ₽
75 000 ₽
Machine Learning и Deep Learning
Машинное обучениеГлубокое обучение
62 532 ₽
115 800 ₽
Deep Learning Engineer / Трек NLP
Нейронные сетиГлубокое обучение
76 500 ₽
85 000 ₽
Machine Learning. Professional
Машинное обучениеData ScienceГлубокое обучение
105 000 ₽
Лучшие курсы по Deep Learning
Популярное
Deep Learning
Глубокое обучениеМашинное обучение
49 900 ₽
75 000 ₽
Machine Learning и Deep Learning
Машинное обучениеГлубокое обучение
62 532 ₽
115 800 ₽
Deep Learning Engineer / Трек NLP
Нейронные сетиГлубокое обучение
76 500 ₽
85 000 ₽
Machine Learning. Professional
Машинное обучениеData ScienceГлубокое обучение
105 000 ₽
Отзывы о курсах аналитики
Учёба — удовольствие🙂
Онлайн — школа, которая меняет жизнь!
Очень рада, что решилась на обучение, уже применяю свои навыки в работе, курс сложный, но тяжело в учении — легко в бою.
Хочется отметить работу наставников и лекторов. Материал максимально понятно изложен, домашки проверяют очень тщательно.
Много онлайн встреч, на которых можно в индивидуальном порядке разобраться в сложных темах.
Очень рада, что выбрала эту школу, всем советую двигаться вперёд к своей мечте, учится новому и менять свою жизнь! Обязательно!
В школе много курсов, которые можно изучить дома, при этом будет диплом гос образца о профпереподготовке!
Это важно для меня при выборе места обучения!
Юля, г Брянск, Брянская область
Очень хорошо, но куда так гнать
Записалась на курсы в ноябре 2022, курс Разработчик на год, но закончила только через два года.
Курс состоит из трех семестров, после первого семестра выбираешь направление, можно два, после второго семетра опять выбираешь направление, можно тоже два, если еще не выбрал альтернативное в первом.
Я выбрала в первом Программист как основное, Аналитик как дополнительное.
Дисциплины
Разработчик
1. Введение в программирование
2. Математика и информатика для программистов
3. Введение в контроль версий
4. Знакомство со специализациями
5. Знакомство с языками программирования
6. Знакомство с базами данных
7. Буткемп 1 Выбор
8. Введение в информатику
Программист
1. Знакомство с языком Python
2. Гибкие методологии (Agile, SCRUM, Канбан и другие)
3. Компьютерные сети
4. JAVA: Знакомство и как пользоваться базовым API
5. Алгоритмы и структуры данных
6. Объектно-ориентированное программирование
7. Исключения в программировании и их обработка
8. Контроль версий углублённо (GIT)
9. Промежуточная контрольная работа по блоку специализация
10. Операционные системы и виртуализация (Linux)
11. Веб-вёрстка HTML/CSS
12. Вводный курс по Big Data
13. Контейнеризация
14. Итоговая контрольная работа Программист
15. Выбор технологической специальности
16. Искусственный интеллект (Передовые технологии)
17. Нереляционные базы данных и MongoDB
18. Основы информационной безопасности
19. Введение в IoT
Аналитик
1. UNIT-Экономика
2. Знакомство с веб-технологиями
3. Основы анализа данных в Excel
4. Основы языка Python для аналитиков
5. Базы данных и SQL
6. Введение в BI
7. Конфликтология
8. Финансовая математика
9. Введение в продуктовую аналитику
10. Промежуточная контрольная работа
11. Теория вероятностей и математическая статистика
12. A/B-Тестирование
13. Основы моделирования бизнес-процессов. Введение в бизнес-модель
14. Итоговая контрольная работа Аналитик
После Программиста выбрала Golang Developer (я считаю зря, фреймворка под него нет, не легло и я его так и не прошла, но в течении трех лет можно вернуться к обучению по основной специальности, по крайней мере техподдержка так сказала)
1. Основы программирования на Go
2. Интеграция и Параллельное выполнение в Go
3. Разработка Приложений на Go
4. По идее Диплом
После Аналитика выбрала Data Engineer, очень не зря, но первоначально хотела на BI Аналитика.
1. Погружение в Python
2. ETL: Автоматизация подготовки данных
3. Сбор и разметка данных
4. Spark Apache
5. Transfer learning
6. Диплом Data Engineer
Диплом прям по взрослому на 50 листов, причем по Go он случился как-то быстро, мы еще учиться не закончили, а уже диплом, как можно его делать, когда ты еще не знаешь, чему тебя научат.
Постоянные гонки это минус, и это еще хорошо, что я в декрете и уже немного за декрет.
Причем на следующем семестре тебя выбрасывают так, что там уже два курса прошло, и ты подрываешься и бежишь догонять. Записывайте вы на начало, зачем эта гонка постоянная?
Материалы местами не приложены это второй минус, особенно в третьем семестре аналитики, местами даже чат не приложен, а там преподаватель ссылки в чат давал на свои материалы, чуть ли не на экране ссылку приходится выглядывать.
Третий минус, не расписаны нормально специальности, особенно после второго семестра, после первого хоть Буткемп есть для ознакомления. Все списки специальностей и чему там будут учить пришлось в группах студентов выведывать. Ну распишите вы сразу программу и дорожную карту, прям нарисуйте.
Четвертое, вроде после года обучения можно брать второй год, 4 специальности из того же направления.
А мне не надо 4, мне например надо одну BI аналитика. Или мне надо Symfony из Программиста.
А не хотите ли продавать курсы по одному, для тех кто уже два семестра прошел?
Пятое, основные отставания случались летом в июле, потому что дача, дети. Сделайте вы летом каникулы на весь июль хотя бы.
Наталья, г Красноярск, Красноярский край
Хорошая онлайн школа
Курс понравился, материал обновляется, во время учебы подобрали стажировку, на которой набрался практического опыта. По советам карьерного центра смог трудоустроиться за 2 месяца) Рекомендую
Иван Сергеевич, г Челябинск, Челябинская область
OTUS
5
Курс «Бизнес-аналитик в IT»
Курс с первых занятий производит впечатление разрабатывавшегося с любовью к предмету.
Занятия проводятся онлайн в режиме видео-конференции, после чего в личном кабинете остаются видеозапись, презентация, а также дополнительные материалы по изученной теме от преподавателей.
Курс ведут практикующие профессионалы в бизнес и системном анализе и проектном управлении, которые с большим энтузиазмом делятся опытом и всегда дают возможность уточнить вызвавшие затруднения моменты.
В основе курса лежит моделирование работы бизнес-аналитика над проектом на всех его стадиях от инициирования проекта до реализации решения. Конечно, реальный опыт работы это не заменит, но даст общее представление о роли аналитика в команде. Под сквозной проект выделены отдельные занятия, результат работы на которых можно использовать в итоговой работе, защищаемой в конце курса.
Здорово, что почти каждое занятие с теоретической частью дополнено интересной практикой, в том числе по применению изученных инструментов. Дополнительная отработка навыков реализована в виде достаточно объемных домашних заданий, по которым всегда дается обратная связь.
Из того, что может осложнить освоение или омрачить впечатление от курса, могу отметить разве что групповую работу. К сожалению, невозможно предугадать, насколько инициативными или вовлеченными в обучение будут ваши одногруппники, а большая часть практических занятий строится именно на совместной работе с ограничением по времени, поэтому будьте готовы зажигать.
Екатерина, г Санкт-Петербург
SQL. Получение данных
Я прошел обучение на курсе «SQL. Получение данных» у преподавателя Николая Х.. Курс был очень хорошо продуман и составлен, что даже я всё понял и успевал вовремя.
Огромное спасибо Нетологии и Николаю!)
Пользователь, г Москва
Отзыв о курсе «Математика для анализа данных»
Из плюсов могу отметить подачу материала: всё довольно подробно и шаг за шагом объясняется. По ходу уроков идут упражнения и пока хотя бы что-то не ответишь — дальше не пойти, это хорошая штука, заставляет студентов не сидеть и пассивно читать теорию и примеры, а немного включаться. Также в конце каждого урока несколько задач для закрепления, а в конце модуля — контрольная работа на закрепление знаний. Хороший баланс между тем, чтобы дать обширный кругозор людям и закапыванием в детали теории, т. Е. Даются в основном те знания, которые потенциально понадобятся на практике. Небольшой процент студентов активно обсуждает задания в чатах пачки, задают вопросы и отвечают другим студентам — это тоже хорошая практика, так люди лучше учатся.
Из минусов могу упомянуть разве что некоторые косяки с заданиями на питоне. В обычных тестовых системах по большей части все равно, как написано, главное — чтобы работало, был верный формат вывода, ну и может быть лимиты на время выполнения или по памяти. Здесь бывает такое, что написать нужно строго так, как показывали в уроке, иногда это доходило до абсурда:).
Брал курс по большей части из-за пары последних модулей — где про теор. Вер. И статистические тесты. Из первого некоторые вещи забылись, а второго у меня было мало в вузе.
Данил, г Санкт-Петербург
Жду диплом
Я успешно завершила курс по аналитике данных и с нетерпением жду получения диплома. Этот опыт оказался для меня ценным. Особенно запомнились моменты работы в команде, где мы обменивались идеями и решали задачи совместно, что позволило мне глубже развить навыки коммуникации. Также курс по Tableau оставил яркие впечатления. В целом, обучение прошло на высоком уровне, и я осталась очень довольна полученными знаниями и навыками.
Ольга, г Новокузнецк, Кемеровская область
Курс Data Scientist
Выбрал курс Data Scientist PRO, так как есть возможность расширить свой функционал на текущей работе.
Материал подается доступно и в необходимом кол-ве. Также указывается доп материал, где можно изучить другие подходы или варианты подхода к задачам.
Кураторы быстро проверяют задания, дают направление (то есть не дают готовый ответ), к правильному решению в случае ошибки или неверного ответа, что считаю большим плюсом, тк, как это помогает лучше разобраться в теме.
Дмитрий, г Санкт-Петербург
Отзыв об обучении в школе SkillFactory
Хочу поделиться своим опытом обучения в школе SkillFactory по направлению аналитики данных. Это было одно из лучших решений в моей карьере!
Учебный процесс организован на высоком уровне. Каждый модуль курса тщательно проработан и структурирован, что позволяет легко усваивать даже самые сложные темы. Я получила глубокие знания в таких областях, как обработка данных, статистика, машинное обучение и визуализация данных.
Мне особенно понравилось, что наши преподаватели — это настоящие практики, которые работают в индустрии. Они делятся своими знаниями и опытом, помогают разобраться с реальными кейсами, что делает обучение не только теоретическим, но и практическим. Мы также работали над проектами, которые можно включить в портфолио, что, безусловно, увеличивает шансы на успешное трудоустройство.
Еще одним плюсом является активное сообщество студентов и выпускников. Регулярные вебинары и встречи также добавили ценности в образовательный процесс.
В целом, я очень довольна обучением в SkillFactory. Благодаря полученным знаниям и навыкам я уверенно чувствую себя на рынке труда и могу рекомендовать школу всем, кто хочет развиваться в области аналитики данных. Если вы ищете качественное образование и реальные возможности для карьерного роста, то SkillFactory — отличный выбор!
Владлена, г Красноярск, Красноярский край
Курс Data Science
Я прохожу курс «Специалист Data Science» в онлайн-школе Eduson Academy и хочу поделиться своими впечатлениями. На данный момент я завершила 68% программы, и у меня уже сложилось общее представление о курсе.
Первое, что стоит отметить, — это качество материалов. Уроки структурированы и поданы в доступной форме, что позволяет легко усваивать информацию. Видео-лекции сопровождаются практическими заданиями, что помогает закрепить полученные знания на практике. Особенно понравились проекты, которые дают возможность применить теорию к реальным задачам.
Курс охватывает широкий спектр тем, начиная от основ статистики и программирования на Python до более сложных аспектов машинного обучения и анализа данных. Это создает хорошую базу для дальнейшего углубленного изучения.
Однако, я заметила, что некоторые темы требуют более детального объяснения. В некоторых случаях мне не хватало дополнительных материалов или примеров, чтобы лучше понять сложные концепции. Возможно, стоит добавить больше интерактивных элементов или вебинаров с преподавателями для обсуждения трудных вопросов.
Также стоит отметить, что поддержка со стороны кураторов на высоком уровне. Они всегда готовы ответить на вопросы и помочь с возникшими трудностями, что очень важно для онлайн-обучения.
В целом, я довольна курсом и рекомендую его тем, кто хочет начать карьеру в области Data Science. Уверена, что по завершении обучения я смогу уверенно применять полученные знания на практике. Надеюсь, что оставшаяся часть курса будет такой же интересной и полезной!
Карина, г Ижевск, Удмуртия
Часто задаваемые вопросы по курсам по Deep Learning
Что такое Deep Learning?
Deep Learning – это одно из подмножеств искусственного интеллекта, как и Machine learning. Другими словами, это вид машинного обучения, основанный на нейросетях. Он необходим для совершенствования таких алгоритмов, как распознавание речи, компьютерное зрение, обработка естественного языка.
Кому подойдут курсы?
- Дата-сайентистам
- Инженерам данным
- Программистам и разработчикам
Чему я научусь?
- Работа с многомерными свертками;
- Управление историей с использованием Beam-Search и Teacher Forcing;
- Создание NLP с нуля;
- Построение языковых моделей.
Как проходит обучение?
- Онлайн-вебинары;
- Видеолекции;
- Задания с проверкой преподавателями.
Формат зависит от курса и его программы.
Недостатки бесплатных курсов
У бесплатной программы обучения, несмотря на ее доступность для каждого, есть определенные минусы:
- Предоставляются только базовые знания, с которым невозможно стать специалистом в профессии;
- Нет фидбека от наставников, обучение самостоятельное;
- Качество учебного материала может быть невысоким;
- Если курс не обновляется, информация может быть неактуальной.
Преимущества платных курсов
Обучение Deep Learning по платным курсам имеет такие плюсы:
- Много практической работы;
- Высокое качество материалов, которые обычно подготовлены экспертами;
- Подготовка работ, которые можно использовать в своем портфолио;
- У преподавателей можно уточнять непонятные моменты, благодаря чему обучение становится более эффективным.
Сколько я смогу зарабатывать?
|
Уровень |
Зарплата |
|
Стажер |
до 50 тыс. рублей |
|
Junior |
До 100 тыс. рублей |
|
Middle |
До 150 тыс. рублей |
|
Senior |
От 200 тыс. рублей |
Сколько времени займет обучение?
Чтобы полностью обучиться Deep Learning, нужно много практики. Для обучения специалиста уровня джуниор требуется несколько месяцев, если у вас уже есть определенные знания в этой области.
Получу ли я диплом или сертификат?
Есть курсы с сертификатом и без него. У нас вы можете сравнить курсы по этому и другим параметрам. Плюс сертификата в том, что его можно использовать при трудоустройстве.
Смогу ли я трудоустроиться после прохождения курсов?
Да, причем многие онлайн-школы трудоустраивают учеников еще во время обучения. Другие компании помогают с трудоустройством (составлением резюме, подбором вакансий).
Рейтинг лучших школ по Deep Learning 2024
| Школа | Рейтинг | Количество оценок | Отзывы |
|---|---|---|---|
| Нетология | 4.70 | 498 | 1098 |
| Karpov.Courses | 4.60 | 28 | 50 |
| OTUS | 4.50 | 37 | 276 |
| Skillfactory | 4.40 | 206 | 739 |
*Как рассчитывается рейтинг курсов: рейтинг Сравни.ру — это не просто средняя оценка пользователей. При его расчете учитывается множество факторов. Например, количество отзывов, время, когда они были оставлены, скорость реакции официальных представителей организации и решенных проблем. Подробнее о методике расчёта
Рейтинг лучших курсов по Deep Learning 2024
| Курс | Школа | Рейтинг школы | Цена | Рассрочка | Длительность |
|---|---|---|---|---|---|
| Deep Learning | Нетология | 4.70 | 44 910 ₽ | 2 916 ₽ | 2.5 месяца |
| Machine Learning и Deep Learning | Skillfactory | 4.40 | 59 405 ₽ | 2 895 ₽ | 5 месяцев |
| Deep Learning Engineer / Трек NLP | Karpov.Courses | 4.60 | 71 145 ₽ | 7 331 ₽ | 4 месяца |
| Machine Learning. Professional | OTUS | 4.50 | 105 000 ₽ | 10 500 ₽ | 5 месяцев |
Лучшие онлайн-курсы по Deep Learning
ТОП онлайн-курсов по Deep Learning
1. Курс «Deep Learning» от Нетология
Углубление знаний в работе с нейросетями и отработка навыков на практике.
Курс подойдёт программистам, аналитикам и дата-сайентистам.
Для обучения на курсе важно:
- уметь программировать на Python, знать библиотеки Pandas, NumPy, Scikit-learn;
- разбираться в основах и типах задач машинного обучения;
- владеть терминологией и понимать основные метрики машинного обучения: accuracy, precision, recall, MSE.
| Школа | Нетология4.71098 |
| Длительность курса | 2.5 месяца |
| Стоимость курса | 49 900 ₽ |
| Цена в рассрочку | 2 916 ₽/мес |
| Программа трудоустройства | Отсутствует |
| Документ об окончании курса | Удостоверение о повышении квалификации |
| График прохождения курса | Свободный график |
| Учебный процесс | Запись лекций или вебинаров, Онлайн-занятия с преподавателем |
| Проекты в портфолио по итогам обучения | 8 проектов |
2. Курс «Machine Learning и Deep Learning» от Skillfactory
Курс для освоения классических алгоритмов машинного обучения — от деревьев до рекомендательных систем. Возможность научиться создавать ML-модели и обучать нейронные сети. Хакатоны и in class соревнования на kaggle.
Есть возможность пройти стажировку в компании EORA.
Для обучения на курсе необходимо обладать базовыми знания Python для анализа данных.
| Школа | Skillfactory4.4739 |
| Длительность курса | 5 месяцев |
| Стоимость курса | 62 532 ₽ |
| Цена в рассрочку | 2 895 ₽/мес |
| Программа трудоустройства | Есть |
| Документ об окончании курса | Сертификат |
| График прохождения курса | Свободный график |
| Учебный процесс | Запись лекций или вебинаров |
| Проекты в портфолио по итогам обучения | Нейронные сети |
3. Курс «Deep Learning Engineer / Трек NLP» от Karpov.Courses
Курс поможет освоить базовые и продвинутые инструменты глубокого обучения.
Для прохождения программы необходимо знать основы математики, линейной алгебры, Python и машинного обучения.
| Школа | Karpov.Courses4.650 |
| Длительность курса | 4 месяца |
| Стоимость курса | 76 500 ₽ |
| Цена в рассрочку | 7 331 ₽/мес |
| Программа трудоустройства | Есть |
| График прохождения курса | Свободный график |
| Учебный процесс | Запись лекций или вебинаров |
| Проекты в портфолио по итогам обучения | Чат-бот с дообученной генеративной моделью |
4. Курс «Machine Learning. Professional» от OTUS
Курс научит работать с важнейшими моделями машинного обучения, NLP, DL, рекомендательными системами на практике с реальными данными.
Для прохождения необходимы:
- базовое знакомство с Python;
- базовые знания линейной алгебры, математического анализа, математической статистики;
- базовые навыки работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия).
| Школа | OTUS4.5276 |
| Длительность курса | 5 месяцев |
| Стоимость курса | 105 000 ₽ |
| Цена в рассрочку | 10 500 ₽/мес |
| Программа трудоустройства | Отсутствует |
| Документ об окончании курса | Сертификат, удостоверение о повышении квалификации |
| График прохождения курса | Свободный график |
| Учебный процесс | Запись лекций или вебинаров, Онлайн-занятия с преподавателем |
| Проекты в портфолио по итогам обучения | Проектная работа |