КУРС ПО МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ PYTHON

Бесплатные курсы по машинному обучению
, data science, анализу данных и python
основаны на образовательных программах от ведущих университетов — МФТИ, Stanford, Harvard, John Hopkins. Большинство курсов по машинному обучению представлены на известных платформах онлайн-образования, таких как Coursera, edX, Edureka, часть опубликована на Youtube.

Отдельно стоит отметить, что курсы Coursera доступны бесплатно только для прослушивания лекций
. Для того, чтобы выполнять домашние задания или получить сертификат
по окончании курса, нужно оформить подписку или оплатить сертификат, после чего вы сможете разместить его у себя в резюме.

В этой статье собраны бесплатные курсы по машинному обучению и Data Science на русском языке или с русскими субтитрами
.

Машинное обучение с учителем от Andrew Ng

Машинное обучение с учителем

— это вводный курс Специализации по машинному обучению, его можно прослушать бесплатно. Вы научитесь создавать модели машинного обучения на языке Python с использованием популярных библиотек машинного обучения NumPy и scikit-learn и познакомитесь с методом Обучение с учителем,
задачами прогнозирования и бинарной классификации, попробуете применить линейную регрессию
и логистическую регрессию. Автор и ведущий курса — легендарный Andrew Ng (Эндрю Ын), сооснователь Coursera, бывший руководитель Google Brain и один из главных популяризаторов машинного обучения.

Лекции курса можно получить бесплатно, для этого на странице курса нужно нажать ссылку «Прослушать курс».

Продолжительность: 15 часов

Математика для Data science

Курс Математика для Data science

разработан для обучения основам математики, которые понадобятся для успешного освоения практически любого продвинутого курса по data science, и создан для учащихся, обладающих навыками математики на школьном уровне. Курс объясняет математические принципы, на которых строится наука о данных, последовательно рассказывая идеи и вводя математические термины.

Продолжительность: 13 часов

Метод K-средних для кластеризации с python

Курс Основы of Data Science: Метод K-средних для кластеризации с python

быстро ознакомит вас с основными концепциями науки о данных, чтобы подготовить вас к промежуточным и продвинутым курсам по данной теме. Основное внимание уделяется базовым математическим, статистическим и программированием навыкам, необходимым для типичных задач анализа данных.

Вы рассмотрите эти фундаментальные концепции на примере задачи кластеризации данных и будете использовать этот пример для изучения базовых навыков программирования, которые необходимы для овладения методами науки о данных. В течение курса вам предложат выполнить ряд математических и программистских упражнений, а также небольшой проект по кластеризации данных на предоставленном датасете.

Продолжительность: 29 часов

Обработка данных с Python

Этот курс Обработка данных с Python

предназначен для учеников, не изучавших программирование. Он начинается с основного синтаксиса Python, затем переходит к тому, как получать данные локально и из интернета с помощью Python, далее рассматривает способы представления данных, объясняет основы и продвинутые методы статистического анализа и визуализации данных, и, наконец, объясняет, как создавать простые графические интерфейсы для отображения и обработки данных, постепенно продвигаясь с уровня на уровень.

Продолжительность: 29 часов

Анализ временных рядов на практике

На курсе Практический анализ временных рядов

вы поработаете с датасетами, представляющими последовательную информацию: цены на акции, годовые осадки, активность солнечных пятен, цены на сельскохозяйственные продукты. Вы изучите несколько математических моделей, которые могут быть использованы для описания процессов, порождающих такого рода данные, изучите основы визуализации таких данных, научитесь делать прогнозы на основе данных.

Продолжительность: 24 часа

Введение в машинное обучение

На курсе Константина Воронцова  Введение в машинное обучение

рассматриваются популярные задачи, решаемые с помощью машинного обучения — классификация, регрессия, кластеризация. Слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах, желательно иметь базовые навыки программирования и быть знакомым с python.

Продолжительность: 35 часов

Этические основы Data science

Курс Этические основы Data science

ответит на такие вопросы, как: кому принадлежат данные, как мы оцениваем конфиденциальность, как получить осведомленное согласие и что означает честное использование данных. Вы изучите этические и конфиденциальные аспекты сбора и управления big data, рассмотрите воздействие области науки о данных на современное общество и принципы справедливости, ответственности и прозрачности, приобретете более глубокое понимание набора этических ценностей. Вы рассмотрите необходимость добровольного раскрытия при использовании метаданных для информирования базовых алгоритмов и/или сложных систем искусственного интеллекта
, а также изучите передовые практики ответственного управления данными, понимая значение Закона о принципах справедливой информации и законов, касающихся «права на забвение».

Продолжительность: 14 часов

Нейронные сети

Бесплатный курс  Нейронные сети

дает основы теории нейронных сетей и практики применения. Детальный разбор процесса создания и применения нейронных сетей. Алгоритмы, лежащие в основе нейросетей и множество практических задач.

Продолжительность: 33 часа

Программирование на Python

На курсе  Программирование на Python

представлены базовые понятия программирования на python и большое количество практических задач. Решения будут проверяться автоматической системой.

Продолжительность: 22 часа

10-часовой полный курс по машинному обучению

Полный курс по машинному обучению

от Edureka поможет вам понять и подробно изучить алгоритмы машинного обучения. Курс подойдет как для начинающих, так и для профессионалов, желающих овладеть сложными алгоритмами машинного обучения, он включает следующие темы: обучение с учителем, без учителя, с подкреплением, классификация, кластеризация, регрессия, подготовка датасета, количественный и качественный анализ данных, алгоритмы предсказания, теорема Байеса, метод случайного леса, энтропия, метод k-средних, SVM, марковский процесс принятия решения.

Продолжительность: 10 часов

Machine Learning with Graphs

Курс Графы в машинном обучении

охватывает важные исследования в области структуры и анализа больших данных
, а также моделей и алгоритмов, абстрагирующих их основные свойства. Вы узнаете, как практически анализировать данные о сетях большого масштаба и как рассуждать о них через модели структуры и эволюции сетей.

Продолжительность: 35 часов

Теория и практика. Методы

Рассматриваются теоретические основы

создания алгоритмов и особенности реализации на языках C++, Java и Python.

Продолжительность: 35 часов

Основы программирования на R

На курсе  Основы программирования на R

изучаются основные типы данных и семантические правила, анализ и обработка данных.

Продолжительность: 19 часов

Анализ данных с R

На курсе

рассматриваются этапы статистического анализа на R — предварительная обработка данных, применение статистических методов анализа и визуализация данных.

Продолжительность: 21 час

Ускоренный курс по машинному обучению с API-интерфейсом TensorFlow

На Ускоренном курсе по машинному обучению

от Google вы узнаете, чем машинное обучение отличается от традиционного программирования, что такое функция потерь потерь, градиентный спуск
, узнаете, как построить глубокую нейронную сеть и научитесь измерять эффективность модели. Обучение включает лекции, видеоуроки, практические задания, визуализации.

Продолжительность: 15 часов

Способы анализа бизнес-данных

В специализацию

входят 5 курсов, которые демонстрируют, как использовать Excel, Tableau и MySQL для анализа данных, прогнозирования, создания моделей и визуализации данных для решения задач и улучшения бизнес-процессов.

Продолжительность: 8 месяцев (5 часов в неделю)

Обработка и анализ данных в действии

Курс Процессный анализ: обработка и анализ данных в действии

объясняет основные методы интеллектуального анализа бизнес-процессов. Они могут быть использованы для автоматического создания моделей процессов из необработанных данных журнала событий. Кроме того, курс предоставит простое в использовании программное обеспечение, наборы данных из реальной жизни и практические навыки для непосредственного применения теории на практике.

Обучение начинается с обзора подходов и технологий, использующих данные о событиях для поддержки принятия решений и (ре)дизайна бизнес-процессов. Курс фокусируется на процессном майнинге как связующем звене между майнингом данных и моделированием бизнес-процессов.

Продолжительность: 22 часа

В этой статье сравниваем ТОП-19 лучших онлайн-курсов по машинному обучению. В подборке 7 бесплатных курсов.

Курс «Профессия Machine Learning Engineer»

Ссылка на курс:

Краткая информация:
обучение длится 12 месяцев, стоимость 5323 рубля в месяц в рассрочку

• Большой уклон на проектную работу и реальные проекты от заказчиков.
• Лучшие практики от ведущих представителей сферы Data Science.
• Менторская поддержка на каждом этапе обучения.
• Сопровождение в поиске работы после обучения.
• Учебный онлайн-проект «Бизнес-аналитик и аналитик данных» включен в стоимость обучения.

• Python и основы программирования.
• Основам математической статистики и анализа данных.
• Машинному обучению (классификация, регрессия, кластеризация, обработка текстов).
• Работе с библиотеками для машинного обучения (NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn).
• Глубокому обучению (Keras, TensorFlow).
• Big Data (Apache Spark).
• Технологии работы с базами данных.
• Принципам и методам создания прогнозных моделей.

• Модуль 1. Python и основы программирования.
• Модуль 2. Математическая статистика и анализ данных.
• Модуль 3. Машинное обучение.
• Модуль 4. Обработка текстов.
• Модуль 5. Глубокое обучение.
• Модуль 6. Big Data.
• Модуль 7. Базы данных и основы SQL.
• Модуль 8. Принципы создания прогнозных моделей.
• Модуль 9. Проекты.
• Модуль 10. Защита проектов.

• Проектная работа и практический уклон курса.
• Менторская поддержка и возможность работать над реальными проектами от заказчиков.
• Доступность ко всем материалам курса после его окончания.
• Поддержка в поиске работы.

Курс «Машинное обучение»

Ссылка на курс:

Краткая информация:
обучение длится 10 месяцев, стоимость 2362 рубля в месяц в рассрочку.

• Опытные преподаватели, работающие в сфере машинного обучения.
• Практические задания и проекты на каждом занятии для закрепления теории.
• Поддержка преподавателя в течение обучения.
• Стипендия для лучших студентов.

• Основам программирования на языке Python.
• Работе с библиотеками машинного обучения.
• Обработке и анализу данных.
• Построению и настройке моделей машинного обучения.
• Работе с библиотеками TensorFlow и Keras.
• Работе с моделями глубокого обучения.

• Модуль 1. Основы программирования на Python.
• Модуль 2. Основы алгоритмов, статистики и линейной алгебры.
• Модуль 3. Построение и создание моделей машинного обучения.
• Модуль 4. Рекомендательные системы.
• Модуль 5. Работа с неструктурированными данными.
• Модуль 6. Глубокое обучение.
• Модуль 7. Проекты и реализация моделей на практике.

• Возможность получить качественное образование в сфере машинного обучения.
• Полезная информация и много практики на занятиях.
• Поддержка преподавателя и комьюнити в социальных сетях.
• Стипендия.

Курс «Data Science. Анализ данных на Python»

Ссылка на курс:

Краткая информация:
обучение длится 9 месяцев, стоимость 99 900 рублей. Возможна оплата по частям.

• Поддержка преподавателя на платформе в течение всего обучения.
• Большой акцент на практических занятиях и выполнении проектов.
• Бесплатный тестовый доступ на 7 дней.
• Помощь в поиске работы.

• Основам Python для анализа данных.
• Визуализации данных с помощью библиотеки matplotlib.
• Изучению основ Pandas для работы с данными.
• Изучению и решению задач машинного обучения.
• Изучению библиотек для нейронных сетей и живому программированию.

• Модуль 1. Основы языка Python.
• Модуль 2. Цикл итераций и проверка условий в Python.
• Модуль 3. Работа с файлами и структурами данных в Python.
• Модуль 4. Визуализация данных с помощью matplotlib.
• Модуль 5. Работа с библиотекой Pandas.
• Модуль 6. Обучение с учителем и без учителя на языке Python.
• Модуль 7. Нейронные сети и живое программирование.

• Большой акцент на практических занятиях и выполнении проектов.
• Поддержка преподавателя в течение всего обучения.
• Бесплатный тестовый доступ на 7 дней.

• Длительность 9 месяцев и высокая стоимость могут не подходить для всех студентов.

Курс «Основы машинного обучения»

Ссылка на курс:

Краткая информация:
обучение длится 11 занятий по 2,5 часа каждое. Стоимость 29 900 рублей.

• Подход на примерах и практических занятиях.
• Рабочая среда Jupyter Notebook.
• Проектная работа на основе реальных данных.
• Обратная связь от преподавателя на каждом занятии.
• Сертификат об окончании курса.

• Основам математической статистики и линейной алгебры.
• Работе с библиотеками pandas, numpy и scipy.
• Основам нейронных сетей и глубокого обучения.
• Работе с библиотеками TensorFlow и Keras.
• Основам классификации и регрессии.

• Модуль 1. Введение в машинное обучение.
• Модуль 2. Основы математической статистики и линейной алгебры.
• Модуль 3. Предобработка данных.
• Модуль 4. Работа с библиотеками pandas, numpy и scipy.
• Модуль 5. Основы нейронных сетей и глубокого обучения.
• Модуль 6. Работа с библиотеками TensorFlow и Keras.
• Модуль 7. Классификация и регрессия.
• Модуль 8. Построение и настройка моделей машинного обучения.
• Модуль 9. Обучение с учителем и без учителя.
• Модуль 10. Проектная работа.
• Модуль 11. Нейронные сети и глубокое обучение.

• Подход на примерах и практических занятиях.
• Сертификат об окончании курса.

Ссылка на курс:

Краткая информация:
обучение длится 9 месяцев, стоимость 2612 рублей в месяц в рассрочку.

• Обучение начинается с основ программирования на языке Python и математического аппарата, необходимого для работы в области машинного обучения;
• Интенсивное практическое обучение на обширной библиотеке реальных данных;
• Программу ведут преподаватели со стажем работы в сфере машинного обучения;
• После окончания учебы студенты получают готовые решения задач и проектов, которые можно применять на практике;
• Обучение проходит в формате онлайн-занятий, доступных в записи.

• Анализировать и визуализировать данные;
• Строить и отлаживать модели машинного обучения;
• Применять методы глубинного обучения к решению практических задач;
• Разрабатывать и реализовывать алгоритмы планирования экспериментов;
• Оптимизировать производительность алгоритмов машинного обучения.

• Модуль 1: Python и анализ данных;
• Модуль 2: Алгоритмы машинного обучения для классификации;
• Модуль 3: Регрессионный анализ;
• Модуль 4: Кластеризация данных;
• Модуль 5: Байесовский анализ;
• Модуль 6: Обработка естественного языка;
• Модуль 7: Глубинное обучение и нейронные сети;
• Модуль 8: Принятие решений в условиях неопределенности.

• Большой объем практических заданий и проектов с реальными данными;
• Разумная стоимость за достаточно широкий и качественный курс;
• Программа курса составлена с учетом основных задач и инструментов, используемых в современном Data Science;
• Программа курса разработана на основе опыта преподавателей в сфере машинного обучения и дополнительных обучающих ресурсов.

• Отдельные лекции могут быть изложены не на лучшем для понимания уровне;
• Много материала, включая теорию и вычисления, курс может быть сложен для новичков.

Ссылка на курс:

Краткая информация:
обучение длится 14 недель, стоимость — 72 000 рублей.

• Подход к обучению, основанный на современных методах машинного обучения и анализа данных;
• Курс рассчитан на программистов, работающих с данными, аналитиков, и на предпринимателей, которые хотят развивать свой бизнес, используя методы машинного обучения;
• Обучение проходит в высшей школе экономики, учебной программой руководят ведущие эксперты в области статистики, анализа данных и информационных технологий;
• Курс предполагает совместную работу студентов на протяжении всех модулей онлайн-курса;
• Программа курса распределена между лекционными занятиями и практическими заданиями с самостоятельной работой.

• Определить и проанализировать набор данных;
• Применять методы машинного обучения к решению практических задач;
• Разработать приложения на основе алгоритмов машинного обучения;
• Управлять и настраивать большими данными.

• Модуль 1: Введение в машинное обучение;
• Модуль 2: Логистическая регрессия;
• Модуль 3: Метод опорных векторов;
• Модуль 4: Деревья решений и ансамбли;
• Модуль 5: Нейронные сети (часть 1);
• Модуль 6: Нейронные сети (часть 2);
• Модуль 7: Обработка естественного языка;
• Модуль 8: Другие методы машинного обучения;
• Модуль 9: Большие данные.

• Широкий спектр методов машинного обучения и их применение в реальных проектах;
• Программа курса охватывает актуальные темы и методы, которые используются в индустрии;
• Возможность обучения на базе ведущей высшей школы;
• Хорошее сочетание лекционных занятий и практических работ для закрепления изученного материала.

• Высокая стоимость в сравнении с другими курсами по машинному обучению;
• Курс предполагает знание основ Python и математической статистики;
• Некоторые темы могут слишком сложны для новичков.

Ссылка на курс:

Краткая информация:
обучение длится 3 месяца, стоимость — 82 180 рублей, доступна оплата по частям.

• Обучение начинается с изучения основ программирования на языке Python;
• Реальные задачи, которые студенты должны будут решить на протяжении всего курса;
• Обучение проходит в небольших группах не более 10 студентов;
• Учебный процесс включает в себя лекции, практические задания и итоговый проект.

• Понять методы управления данными и их обработки;
• Научиться применять методы машинного обучения в реальных задачах;
• Освоить технологии глубинного обучения;
• Разработать и настроить алгоритмы машинного обучения для решения конкретных задач.

• Модуль 1: Введение в машинное обучение (Python, Matplotlib, Pandas, Numpy);
• Модуль 2: Регрессионный анализ и линейная регрессия (Sklearn, Tensorflow, Pandas, Numpy);
• Модуль 3: Классификация (Decision Trees, Random Forest, SVM, Sklearn);
• Модуль 4: Кластеризация (K-means, Sklearn);
• Модуль 5: Нейронные сети (Keras);
• Модуль 6: Практический проект (решение реальной задачи, начиная от постановки задачи и заканчивая предъявлением результатов).

• Хорошее соотношение цены и качества;
• Множество практических заданий и настройка алгоритмов машинного обучения на реальных данных;
• Общение со студентами и преподавателями в закрытой группе;
• Курс разработан с учетом реальных задач и вызовов в машинном обучении;
• Курс доступен в онлайн-режиме.

• Это довольно быстрый курс, который сконцентрирован исключительно на практической части;
• Нейронные сети рассматриваются только на поверхностном уровне.

Ссылка на курс:

Краткая информация:
обучение длится 5 дней, стоимость — 29 200 рублей.

• Курс рассчитан на начинающих специалистов в области машинного обучения;
• Обучение начинается с теоретической части, затем переходит к практическому направлению;
• Курс рассматривает основы машинного обучения, такие как регрессия и классификация;
• Отработка на реальных задачах, которые могут возникнуть при решении бизнес-задач;
• Курс включает выполнение проекта по машинному обучению в течение курса.

• Определить тип задачи, которую можно решить с помощью методов машинного обучения;
• Понимать, какие методы машинного обучения наиболее эффективны для решения конкретных задач;
• Собрать и проанализировать данные и определить признаки для решения задачи;
• Научиться применять методы линейной регрессии и классификации, анализа данных и кластерного анализа;
• Научиться программировать и реализовывать алгоритмы машинного обучения;
• Умение решать задачи из реальной жизни на основе знаний в области машинного обучения.

• Модуль 1: Введение в машинное обучение;
• Модуль 2: Программирование на языке Python для машинного обучения;
• Модуль 3: Методы линейной регрессии и прогнозирование временных рядов;
• Модуль 4: Методы классификации;
• Модуль 5: Кластерный и ассоциативный анализ;
• Модуль 6: Итоговый проект.

• Комплексный курс с исчерпывающим покрытием тем;
• Отличный баланс между теорией и практикой;
• Стоимость курса более доступна в сравнении с другими курсами по машинному обучению;
• Курс включает решение реальных бизнес-задач с помощью методов машинного обучения.

• Более короткий курс с меньшей глубиной изучения отдельных тем;
• Не так много материала по глубинному обучению.

Ссылка на курс:

Краткая информация:
обучение длится 4 месяца, стоимость 39 000 рублей, возможна оплата по частям.

• Получение фундаментальных знаний в области анализа данных.
• Практические задания и кейсы на реальных данных.
• Менторская поддержка и обратная связь.
• Доступ к материалам курса на протяжении 12 месяцев.

• Определять и решать задачи в области анализа данных.
• Работать с различными инструментами и методами анализа данных.
• Анализировать и интерпретировать результаты исследований.

Программа:
5 модулей

Модуль 1. Введение в анализ данных и его приложения.

Модуль 2. Основы статистики и математического анализа.

Модуль 3. Машинное обучение и алгоритмы анализа данных.

Модуль 4. Визуализация данных и отчетность.

Модуль 5. Проектный модуль по анализу данных.

• Обучение проводится практикующими специалистами в области анализа данных.
• Интерактивная форма обучения и доступ к материалам в любое время.
• Постоянная поддержка и обратная связь с менторами.

• Высокая стоимость обучения по сравнению с другими курсами.

Ссылка на курс:

Краткая информация:
обучение длится 3 месяца, стоимость 29 900 рублей, возможна оплата по частям.

• Получение практических навыков по применению машинного обучения в реальных задачах.
• Наставничество и поддержка опытных специалистов в процессе обучения.
• Практические задания и проекты для закрепления знаний.

• Работе с основными методами и техниками машинного обучения.
• Применению машинного обучения на практике.
• Анализу и интерпретации результатов моделей машинного обучения.

Программа:
6 модулей

Модуль 1. Введение в машинное обучение и его основы.

Модуль 2. Работа с данными и их предобработка.

Модуль 3. Методы и алгоритмы машинного обучения.

Модуль 4. Оценка и оптимизация моделей машинного обучения.

Модуль 5. Применение машинного обучения в задачах анализа данных.

• Практическая направленность и актуальность материалов.
• Наставничество и поддержка опытных специалистов.
• Богатый выбор практических заданий и проектов.

• Высокая стоимость обучения по сравнению с другими курсами.

Частное образовательное учреждение «БМСТУ». Курс «Младший инженер машинного обучения»

Ссылка на курс:

Краткая информация:
обучение длится 52 часа, онлайн формат. Стоимость — 22 500 рублей.

• Возможность дистанционного обучения с любой точки мира
• Учебный план состоит из 10 модулей
• В рамках курса ученики знакомятся с нейросетями и алгоритмами машинного обучения
• Курс основан на практических задачах

• Работать в среде Jupyter Notebook
• Работать с библиотеками numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn
• Применять алгоритмы классического машинного обучения к реальным задачам
• Создавать и настраивать нейросетевые модели

• Модуль 1: Введение в Python
• Модуль 2: numpy, pandas
• Модуль 3: pandas, matplotlib
• Модуль 4: scikit-learn (моделирование классификации)
• Модуль 5: scikit-learn (моделирование регрессии)
• Модуль 6: статистические методы анализа данных
• Модуль 7: сквозная работа с данными
• Модуль 8: введение в нейросети
• Модуль 9: нейронные сети (реализация и настройка в Keras)
• Модуль 10: введение в Tensorflow

• Знания и умения, полученные в ходе обучения, позволяют начать карьеру в области машинного обучения уже после окончания курса
• Онлайн-формат позволяет гибко планировать время обучения
• Учебный план основан на практических задачах

• Высокая стоимость обучения
• Нет гарантированного трудоустройства после окончания курса

Ссылка на курс:

Краткая информация:
обучение длится 12 часов, стоимость 1490 рублей.

• Курс создан на русском языке и предназначен для широкого круга пользователей, не требует специальных знаний в области математики и программирования.
• Курс основан на примерах из практики и на реальными проектами.
• Автор курса – профессионал в области Data Science, имеет более 20 лет опыта работы.

• Понимать что такое интеллектуальные системы, машинное обучение и искусственный интеллект,
• Формулировать и решать задачи машинного обучения,
• Применять алгоритмы машинного обучения и интеллектуальные системы на практике,
• Понимать процесс создания моделей и оценки эффективности работы модели.

• Искусственный интеллект, машинное обучение, интеллектуальные системы
• Типы задач машинного обучения и способы их решения
• Методы машинного обучения: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning, Semi-Supervised Learning
• Классификация и кластеризация данных
• Методы метрической классификации; решающие деревья; нейронные сети
• Алгоритмы кластеризации и многомерного шкалирования
• Анализ временных рядов, выбор признаков
• Visualisation данных

• В курсе используется простой и доступный язык.
• Рассмотрены наиболее популярные методы машинного обучения и современные подходы к решению задач.
• Обучающие материалы подкреплены реальными примерами из практики.

• Курс охватывает не все аспекты машинного обучения.
• Курс может быть не практичным для тех, кто уже имеет базовые знания в области машинного обучения.

Хорошая новость для всех желающих изучить машинное обучение: на сегодняшний день существует множество бесплатных курсов, которые позволяют овладеть основами этой важной области информатики. Эти курсы доступны онлайн и включают в себя изучение таких тем, как алгоритмы машинного обучения, работа с библиотеками Python, обработка данных и многое другое.

Многие из этих курсов предоставляют возможность выполнить различные практические задания и проекты, чтобы учащиеся могли непосредственно применить свои знания на практике. Среди таких курсов можно найти как профессиональные программы от крупных университетов и компаний по технологиям, так и более легко доступные онлайн-ресурсы от независимых экспертов или сообществ.

В любом случае, это прекрасный способ начать обучение машинному обучению без необходимости платить большие деньги за обучение в школах или университетах.

Ссылка на курс:

Краткая информация:
длительность обучения — 8 недель, стоимость — бесплатно, доступ к курсу на постоянной основе.

• Бесплатный курс с широким покрытием тем, связанных с машинным обучением;
• Курс рассчитан на программистов, желающих изучить машинное обучение, и на предпринимателей, которые хотят понять, какие задачи можно решить с его помощью и как использовать готовые решения в своих бизнес-проектах;
• Лекции преподают опытные практики в области машинного обучения;
• На курсе предусмотрены практические задания для закрепления материала.

• Основным понятиям статистики и теории вероятностей;
• Работать с библиотеками машинного обучения языка Python;
• Строить модели машинного обучения как классические, так и глубинные;
• Анализировать данные и работать с моделями;
• Практиковать машинное обучение в среде Kaggle.

• Модуль 1: Основы теории вероятности и математической статистики;
• Модуль 2: Python для машинного обучения;
• Модуль 3: Классические модели машинного обучения, такие как регрессия и классификация;
• Модуль 4: Кластеризация и обнаружение выбросов;
• Модуль 5: Методы декомпозиции, такие как PCA, SVD;
• Модуль 6: Глубинное обучение и нейронные сети;
• Модуль 7: Настройка параметров и кросс-валидация;
• Модуль 8: Создание итогового проекта для закрепления материала.

• Бесплатный учебный материал с широким покрытием тем;
• Программа курса хорошо спроектирована и нацелена на достижение определенного результата;
• Много практики и заданий по мере изучения материала.

• Отсутствие поддержки практиков и разработчиков в процессе обучения;
• Бесплатный формат курса означает отсутствие сертификации и дополнительных бонусов;
• Не содержит таких тем как обработка естественного языка или принятие решения в условиях неопределенности.

Ссылка на курс:

Краткая информация:
длительность обучения — 2 дня, бесплатно доступен онлайн.

• Получение знаний о машинном обучении и его применении на платформе AWS.
• Обучение ведут эксперты AWS и ведущие специалисты в области машинного обучения.
• Учебные материалы и задания, доступные в любое время.

• Основным концепциям и терминам машинного обучения.
• Применению машинного обучения на платформе AWS.
• Разработке и обучению моделей машинного обучения.

Программа:
9 модулей

Модуль 1. Введение в машинное обучение на платформе AWS.

Модуль 2. Интеграция и предварительная обработка данных.

Модуль 3. Обучение модели машинного обучения.

Модуль 4. Оценка моделей и подбор оптимальных решений.

Модуль 5. Развертывание моделей на платформе AWS.

• Бесплатное обучение и доступность онлайн.
• Преподавание ведут эксперты AWS.
• Большое количество практических заданий и учебных материалов.

• Курс охватывает только базовые аспекты машинного обучения.

Ссылка на курс:

Краткая информация:
обучение длится 7 недель, бесплатно.

• Изучение основ машинного обучение на языке Python.
• Разбор теоретических концепций и практических примеров.
• Доступ к видеолекциям и заданиям на платформе Stepik.

• Использовать библиотеки Python для машинного обучения, такие как NumPy и Pandas.
• Работать с данными, обрабатывать их и строить модели машинного обучения.
• Применять различные алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия и классификация.

• Модуль 1. Введение в машинное обучение и инструменты на языке Python.
• Модуль 2. Работа с данными и их предобработка.
• Модуль 3. Обучение и оценка моделей машинного обучения.
• Модуль 4. Классификация и регрессия.
• Модуль 5. Кластеризация и снижение размерности.
• Модуль 6. Нейронные сети и глубинное обучение.
• Модуль 7. Продвинутые темы в машинном обучении.

• Бесплатное обучение.
• Доступ к обучающим материалам и заданиям на платформе Stepik.
• Практическая направленность курса.

• Отсутствие дополнительных ресурсов и интерактивности.

Ссылка на курс:

Краткая информация:
обучение бесплатное.

• Практическое обучение основам Python для машинного обучения и Data Science.
• Интерактивные задания и практические примеры.
• Материалы доступны в течение 365 дней.

• Основам языка Python для анализа данных и машинного обучения.
• Работе с основными библиотеками для Data Science, такими как NumPy, Pandas и Matplotlib.
• Построению и оценке моделей машинного обучения.

• Модуль 1. Введение в Python и его основы.
• Модуль 2. Работа с данными в Python с использованием библиотеки Pandas.
• Модуль 3. Визуализация данных с помощью библиотеки Matplotlib.
• Модуль 4. Основы алгоритмов машинного обучения.
• Модуль 5. Классификация.
• Модуль 6. Кластеризация и снижение размерности.

Практические задания и примеры для лучшего понимания материала.

Лучший курс машинного обучения на Python предлагает школа Skillbox. По ссылке ниже — актуальная программа, условия оплаты и ваша персональная скидка!

Машинное обучение в Python – это метод анализа данных, который объединяет данные со статистическими инструментами для прогнозирования результатов. Этот прогноз используется различными корпоративными отраслями для принятия благоприятного решения. В этой статье собрал для вас лучшие курсы по машинному обучению на Python. Рекомендую детально ознакомиться с каждым из них и выбрать для себя вариант, который утраивает на 100%!

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ PYTHON

Машинное обучение Python – с чего начать? Этот вопрос актуален для многих. Лучшее решение – онлайн-курсы от ведущих школ, которые уделяют пристальное внимание качеству образовательного процесса.

SKILLBOX: MACHINE LEARNING С НУЛЯ – Перейти на сайт

Информация о курсе

Специалист по Machine Learning, или ML-инженер анализирует большие объёмы информации, создаёт модели для прогнозирования в бизнесе, медицине, промышленности. Задача ML-инженера — обучать нейросети, проектировать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения.

На курсе от Skillbox вы всего за год подготовитесь к работе ML-инженером: получите необходимую математическую подготовку, освоите Python, научитесь работать с данными и создадите свои первые модели машинного обучения.

Чему вы научитесь:

• Логично построенная программа обучения;
• Большое количество практики и живого общения;
• Сильный преподавательский состав;
• Поддержка на всех этапах обучения;
• Год обучения английскому языку в подарок;
• Сертификат о прохождении курса;
• Беспроцентная рассрочка платежей.

• Ограниченное количество мест на курс;
• Ограниченный срок действия скидки на оплату обучения.

Мой рейтинг – 5,0

• Цена – 5
• Программа – 5
• Преподаватели – 5
• Ценность сертификата – 5
• Трудоустройство – 5

SKILLBOX: ML ENGINEER – Перейти на сайт

Информация о курсе

Профессия Machine Learning Engineer на сегодняшний день является одной из наиболее востребованных и перспективных. Освоить все ее азы вы можете в рамках обучения на курсе от школы Skillbox.

Во время прохождения курса вы научитесь создавать модели ML и обучать нейронные сети. Освоите анализ данных и в конце курса выберете одну из специализаций: обработку естественного языка или Computer Vision. Через 9 месяцев сможете трудоустроиться ML-инженером, параллельно продолжите проходить курс и дорастёте до уровня Middle.

Чему вы научитесь:

• Логично построенная программа обучения;
• Большое количество практики и живого общения;
• Сильный преподавательский состав;
• Поддержка на всех этапах обучения;
• Год обучения английскому языку в подарок;
• Сертификат о прохождении курса;
• Беспроцентная рассрочка платежей.

• Ограниченное количество мест на курс;
• Ограниченный срок действия скидки на оплату обучения.

Мой рейтинг – 5,0

• Цена – 5
• Программа – 5
• Преподаватели – 5
• Ценность сертификата – 5
• Трудоустройство – 5

НЕТОЛОГИЯ: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ – Перейти на сайт

Информация о курсе

Сразу хочу обратить ваше внимание на тот факт, что программа данного курса первоочередно ориентирована на студентов с опытом программирования на Python. Курс даёт хорошую базу для перехода в новую область программирования. У вас появятся другие интересные задачи и возможность роста доходов.

Проходить обучение в Нетологии вы можете в том темпе, который для вас наиболее комфортен. Предусмотрено большое количество практических заданий – к этому нужно быть готовым. Итоговый проект — реальный кейс от Dodo Brands.

Чему вы научитесь:

• Формулировать задачи для Data Science проекта;
• Выдвигать идеи и гипотезы;
• Составлять план решения задачи;
• Подбирать алгоритмы и метрики под задачу;
• Строить модели машинного обучения с помощью библиотеки Sklearn;
• Оценивать качество моделей машинного обучения;
• Интерпретировать результаты;
• Составлять отчеты об исследованиях.

• Логично построенная программа обучения;
• Содействие в трудоустройстве студентов;
• Большое количество практических заданий;
• Поддержка от кураторов на всех этапах;
• Сильный педагогический состав;
• Профессиональный диплом о переподготовке;
• Возможность оформления рассрочки платежей.

• Нужно знать язык программирования Python;
• Ограниченное количество мест.

Мой рейтинг – 4,8

• Цена – 5
• Программа – 4
• Преподаватели – 5
• Ценность сертификата – 5
• Трудоустройство – 5

SKILLFACTORY: MACHINE И DEEP LEARNING – Перейти на сайт

Информация о курсе

Курс от школы SkillFactory искусственный интеллект и машинное обучение средствами Python также подходит для тех, кто уже знаком с данным языком программирования. Курс основан на практике. Фокус и упор делается не на математическом фундаменте, а именно на понимании задач и практическом применении решений.

Чему вы научитесь:

• Ключевым методам обработки данных;
• Решать задачи регрессии, классификации и кластеризации;
• Использовать и дообучать готовые сетки для своих задач и тренировать собственные
• Использовать ML-алгоритмы
• Оценивать качество алгоритмов;
• Методам построения рекомендательных систем;
• Работе с нейронными сетями.

• Актуальная и качественная образовательная программа;
• Большой количество практических заданий;
• Сильный педагогический состав;
• Поддержка и помощь на всех этапах;
• Индивидуальный подход к каждому студенту;
• Сертификат о прохождении обучения в SkillFactory;
• Беспроцентная рассрочка платежей.

• Программа не предусматривает содействия в трудоустройстве;
• Не подходит для новичков без опыта программирования на Python;
• Ограниченное количество мест на курс.

Мой рейтинг – 4,8

• Цена – 5
• Программа – 5
• Преподаватели – 5
• Ценность сертификата – 5
• Трудоустройство – 4

OTUS: MACHINE LEARNING – Перейти на сайт

Информация о курсе

Если вам интересно машинное обучение Python, то можете рассмотреть программу, представленную школой OTUS.  Специализация машинное обучение с помощью Python длится всего 12 месяцев.  График своей занятости при этом вы можете планировать самостоятельно.

Большое внимание в этом курсе уделено именно практике. Вас ждут творческая атмосфера и тесное сотрудничество с экспертами Data Science. Время на занятиях пролетит незаметно! Комплексная система, которая поможет получить выгодные офферы в перспективных проектах.

Чему вы научитесь:

• Использовать Python для Data Science;
• Использовать математику для работы с моделями;
• Строить основные модели машинного обучения;
• Выполнять полный pipeline работ: от подготовки датасета до анализа результатов и подготовки к production.

• Курс предусматривает содействие в трудоустройстве студентов;
• Программа адаптирована для начинающих специалистов;
• Большое количество практики;
• Проекты для пополнения личного портфолио;
• Возможность учиться в своем темпе;
• Поддержка на всех этапах обучения;
• Сертификат о прохождении курса;
• Сильный педагогический состав.

• Высокая стоимость курса;
• Возможность рассрочки рассматривается индивидуально;
• Количество мест на курс строго ограничено.

Мой рейтинг – 4,6

• Цена – 4
• Программа – 5
• Преподаватели – 4
• Ценность сертификата – 5
• Трудоустройство – 5

СПЕЦИАЛИСТ. РУ – Перейти на сайт

Информация о курсе

Курс по машинному обучению Python от учебного центра при МГТУ им. Баумана подходит для программистов с опытом, которые знают язык программирования, его синтаксис и другие аспекты. Учиться можно онлайн из любой точки мира или же очно в Москве.  

Чему вы научитесь:

• Применять технологии машинного обучения;
• Использовать модели классификации, регрессии, кластеризации;
• Использовать методы предобработки данных и ковееры машинного обучения;
• Отбирать модели машинного обучения по качеству их работы.

• Актуальная и качественная программа;
• Возможность учиться очно или онлайн;
• Выгодная стоимость курса;
• Диплом о прохождении обучения.

• Не предусмотрено содействие в трудоустройстве;
• Не предусмотрена рассрочка – только кредит;
• Не самом оперативная обратная связь.

Мой рейтинг – 4,4

• Цена – 5
• Программа – 5
• Преподаватели – 4
• Ценность сертификата – 5
• Трудоустройство – 3