Курсы по Machine Learning

Машинное обучение — это техническое направление, специалисты которого учат компьютеры находить решение задач с помощью анализа имеющихся данных. В результате машины обрабатывают огромные объемы информации за минимальный промежуток времени, выдавая более точные результаты, чем мог бы человек. Возможности компьютеров безграничны, а набор знаний, которые необходимы, что стать специалистом по machine learning четко определен.

На нашем сайте вы найдете перечень лучших бесплатных и платных курсов по машинному обучению, которые могут предложить онлайн-школы. Можно выбрать обучение в зависимости от уровня своих знаний: для новичков, начинающих и опытных пользователей. Изучайте новую профессию специалиста с нуля или повышайте свой уровень, чтобы продвинуться по карьерной лестнице. При отборе учитывались такие критерии как длительность курса машинного обучения, стоимость, возможность проходить его дистанционно и уровень сложности.

1. Machineasy «Курс По Машинному Обучению Для Подростков»

Общая информация

Во время прохождения можно освоить алгоритмы машинного поведения, а также на простых словах понять data science. Благодаря простой теоретике, которая базируется на школьных знаниях, можно подобрать оптимальные варианты и продолжительность курса и изучить machine learning для использования в будущей профессии. Самостоятельное изучение отлично интегрируется вместе с преподавателями, которые помогают проходить курс, благодаря чему вы в полном объеме сможете изучить все доступные дисциплины. Вы сможете использовать:

• Линейную алгебру.
• Статистику.
• Машинное Обучение.

Плюсы курса:

1. Широкая программа с простым объяснением;
2. Практическое решение сложных задач;
3. Постоянная связь с преподавателем.

Минусы курса:

1. Не подойдет для профессионалов для старта карьеры;
2. Поверхностное объяснение.

2. BigData Team «Практический курс по машинному обучению и Data Science»

Общая информация

Для того, чтобы стать аналитиком данных, порой нужно пройти сложный путь, однако данный курс по машинному обучению отлично подойдет для начинающих специалистов, которые хотят расширить свою область знаний. Благодаря математической статистике вы научитесь создавать и получить практические знания, которые сможете интегрировать в дальнейшее обучение. На курсе вы пройдете:

• Введение в машинное обучение и библиотеки ML для Python.
• Линейные модели, регуляризация, SVM, метрики качества.
• Нейронные сети и введение в Deep learning.
• Deep learning: CNN, RNN, Attention.

Плюсы курса:

1. Погружение в большие данные.
2. Итоговый проект.

Минусы курса:

1. Обучение без учителя.
2. Высокая стоимость.

3. Udemy «Машинное обучения от А до Я: применение Python и R в науке о данных»

Общая информация

Делайте точные прогнозы и создавайте мощный анализ, а также научитесь работать с лучшими мастерами машинного обучения, а также открывайте для себя языки программирования Python и R. Благодаря различным современным методикам обучения, вы можете научиться подбирать модели машинного обучения, а также использовать их для своих личных целей. Преподаватели смогут обучить вас:

• Работа с конкретными темами, такими как обучение с подкреплением.
• НЛП и глубокое обучение.
• Работа с передовыми методами, такими как уменьшение размерности.
• Какую модель машинного обучения выбрать для каждого типа задач.

Плюсы курса:

1. Большое количество информации.
2. Удобный и практичный формат.
3. Решения реальных задач.

Минусы курса;

1. Отсутствие русского языка.
2. Отсутствие поддержки преподавателя.

4. Google «Курс машинного обучения»

Общая информация

Изучайте и применяйте фундаментальные концепции машинного обучения с помощью ускоренного курса, получайте реальный опыт с сопутствующим соревнованием Kaggle или посетите страницу «Учись с Google AI», чтобы изучить полную библиотеку учебных ресурсов. Вы можете подобрать для себя оптимальное время и изучить методы классификаций современных машинных ресурсов, а также проследить современные инструменты, которые используются для создания новых программ. На курсе вы найдете:

• 30+ упражнений;
• Лекции от исследователей Google;
• Практические кейсы;
• Интерактивная визуализация алгоритмов в действии;

Плюсы курса:

1. Высокая интерактивность;
2. Большое количество информации;
3. Бесплатно.

Минусы курса:

1. На английском языке;
2. Нет контакта с преподавателями.

5. Образовательная платформа «Stepik» «Введение в Data Science и машинное обучение»

Общая информация

Курс машинного обучения посвящен основам Data Science. Подробно разбираются теоретические понятия и библиотеки Pandas Scikit-learn, которые используют для анализа данных, а также язык программирования Python.

Плюсы курса:

1. Информация излагается постепенно и структурировано, понятным языком.
2. Есть вся база необходимая для дальнейшего развития в этой сфере.
3. Ссылки на дополнительные практические занятия.

Минусы курса:

• Некоторые задания непонятно сформулированы.

6. RS SCHOOL «Machine Learning»

Общая информация

В процессе обучения студенты знакомятся с базовыми алгоритмами машинного обучения, также изучают библиотеки и необходимое программное обеспечение. В каждом модуле есть домашнее задание, направленное на отработку теоретических знаний на практике.

Плюсы курса:

1. Структурированная и лаконичная подача материала.
2. Открытый чат для студентов.
3. Преподаватели – практикующие специалисты.

7. Нетология «Data Science: будущее для каждого»

Общая информация

Курс направлен на то, чтобы помочь новичкам разобраться, надо ли им вообще связывать свою жизнь с ключ. Как определить интересное для себя направление, какие инструменты и навыки нужны аналитику, где искать работу и как составлять резюме.

Плюсы курса:

1. Наглядно объясняет нюансы работы с данными в разных сферах.
2. Помогает написать первый код с помощью языка запросов SQL.
3. Дает понимание, с чего начать карьеру.

8. Образовательная платформа «Stepik» «BI разработчик. Основы работы в Tableau»

Общая информация

Этот курс раздела Machine Learning course посвящен изучению программы Tableua и нюансам построения карьеры разработчика BI. В программе отработка практических навыков путем сбора данных и их обработки.

Плюсы курса:

1. Каждый студент создаст дашборд и несколько визуализаций, которые сможет добавить в портфолио.
2. Получение навыков необходимых для перехода на следующий уровень.

Минусы курса:

1. Последний раз обновлялся в марте 2021 года

9. Образовательная платформа «Stepik» «Анализ данных в Google Analytics»

Общая информация

Курс ведет Андрей Осипов – сертифицированный спикер Google. В основу лекций и практических применений лег профессиональный опыт лектора. За прошедшие годы обучение прошли 31 000 человек. Студентам предстоит разобраться в следующих темах:

• Как анализировать данные.
• Как создавать отчеты.
• Как выгружать данные в Google Spreadsheets.
• Как работать с мультиканальной атрибуцией.

Плюсы курса:

1. После каждой лекции есть разбор домашнего задания.
2. Есть возможность освоить новый инструмент быстро и бесплатно.
3. Обучение каждый проходит в своем ритме.

Минусы курса:

1. Последнее обновление информации было 02.07.2020.

10. Образовательная платформа «Stepik» «Основы работы в Redash»

Общая информация

Machine Learning курс посвящен изучению сервиса сбора и визуализации данных. Студенты научатся с помощью Redash собирать информацию из разных источников – баз данных, аналитических сервисов, и визуализировать ее в виде графиков, диаграмм и таблиц. А также собирать визуализации на аналитических панелях, объединяя их по ключевым темам.

Плюсы курса:

1. Теоретические навыки отрабатываются в практической части курса.
2. Много полезных ссылок с дополнительной информацией.
3. Все блоки курса снабжены инструкциями.

11. Нетология «Визуализация данных: от скучных графиков к интерактивным дашбордам»

Общая информация

Задача курса научить студентов работать с данными и создавать из них такие визуализации, которые будут давать ответы на поставленные вопросы и помогать в принятии важных решений. В процессе обучения предстоит:

• создать карту филиальной сети в DataLens;
• рассчитать и визуализировать расходы в Excel;
• оценить эффективность маркетинговых кампаний с помощью инструмента Power BI;
• собрать итоговый отчет в Tableau.

Плюсы курса:

1. Работа под руководством практикующих экспертов.
2. Идеальное соотношение теории и практики.
3. Интересные домашние задания.

Минусы курса:

1. Временные ограничения по прохождению

12. Образовательная платформа «Stepik» «Основы статистики»

Общая информация

Студентов ждет полное погружение в исследование данных и основных методов, принципов статистического анализа, интерпретация полученных результатов и их визуализация. В результате появится понимание, как сравнивать между собой разные группы данных, используя разные методы анализа:

• дисперсионный;
• регрессионный;
• кластерный.

Плюсы курса:

1. Полученные знания имеют широкую сферу применения.
2. Курс излагается понятным и доступным языком даже для тех, кто ничего не знает о статистике.
3. Много примеров.

Минусы курса:

1. Мало практических заданий.

13. Образовательная платформа «Stepik» «Математическая статистика»

Общая информация

В процессе обучения студенты знакомятся с основными разделами математической статистики:

• регрессионным анализом;
• корреляционным анализом;
• проверкой статистических гипотез;
• интервальным оцениванием;
• описательной статистикой.

А также учатся применять теоретические знания на модельных примерах и реальных.

Плюсы курса:

1. Сбалансированное сочетание теории и практики.
2. Много практических проектов.
3. Много рабочих инструментов, которые можно в дальнейшем применять в разных сферах.

Минусы курса:

1. Мало внимания уделяется вопросам применимости критериев.
2. Программа курса обновлялась в июле 2020 года.

14. Нетология «Аналитика продукта»

Общая информация

Во время обучения каждый студент побудет в роли аналитика и пройдет все этапы маркетингового и продуктового анализа на реальном примере или своем бизнесе. Цель курса – дать понимание того, какие сценарии работаю на практике, и приводят к покупкам, а какие – нет; познакомить с каналами маркетинга и способами их использования. Обучение состоит из четырех модулей:

• Сбор данных и их визуализация для принятия правильных решений.
• Продуктовая аналитика.
• Изучение продуктового маркетинга и рекламы.
• Первые шаги в карьере аналитика.

Плюсы курса:

1. Каждый модуль содержит практические задания.
2. Гайд по метрикам в подарок.
3. Преподают практикующие эксперты.

15. Нетология «Системный аналитик: первые шаги»

Общая информация

Курс-симулятор, во время прохождения которого студент примеряет на себя роль системного аналитика в интернет-магазине и узнает:

• какие задачи предстоит решать;
• какими навыками надо обладать;
• как выстроить взаимодействие между разными частями сервиса;
• как сделать грамотное ТЗ для разработчика.

Плюсы курса:

1. Теория отрабатывается на реальных примерах.
2. В конце курса каждый студент сможет составить техзадание на доработку логистики продающей площадки.
3. Обратная связь по домашним заданиям от эксперта

16. Образовательная платформа «Stepik» «Облачные приложения для начинающих»

Общая информация

Курс познакомит с облачными приложениями Google. Студенты заведут почту, научатся делать презентации и делиться файлами, работать с таблицами, редактировать совместно проекты и попробуют создать Google Classroom.

Плюсы курса:

1. Информация подается легко и понятно.
2. Много практических заданий.
3. Много полезных фишек для работы.

Минусы курса:

• Некоторые вопросы в тестах непонятно сформулированы.
• Последнее обновление информации в июле 2020 года.
• Недостаточно проработаны примеры

17. GEEKBRAINS «Продвинутая аналитика в Excel»

Общая информация

Курс расскажет, как и для чего используются таблицы Эксель в маркетинге и аналитике, на что обратить внимание во время работы с ними, как оперировать большими массивами данных.

Плюсы курса:

1. Преподаватель – практикующий специалист.
2. Информация хорошо структурирована.
3. Знания даются доступным языком.

18. Образовательная платформа «Stepik» «SQLite для аналитики»

Общая информация

Курс машинного обучения посвящен подробному изучению SQlite, которая представляет собой полноценную СУБД и использует язык SQL. Студенты разберутся, как использовать ее для повседневной работы с данными.

Плюсы курса:

1. Курс полностью состоит из практических занятий.
2. Задания можно выполнять прямо в браузере.
3. Все знания можно сразу применять на практике.

19. GeekBrains «Основы баз данных»

Общая информация

Во время курса студентам предстоит изучить все этапы проектирования баз данных на основе создания интернет-магазина с помощью SQL языка запросов.

Плюсы курса:

1. Много практических заданий.
2. Изучение различных баз данных.
3. При успешном окончании можно сразу же выходить на работу.