Технологии AI – это главный карьерный тренд нашего десятилетия. Инженеры по машинному обучению наряду с другими специалистами в этой области стабильно попадают в рейтинги самых востребованных и перспективных профессий. Только на Headhunter мы нашли около 1700 вакансий для профильных специалистов. В связи с растущим интересом к этой сфере, все больше людей стремятся получить качественное образование в сфере Machine Learning. Здесь мы собрали подборку лучших онлайн-курсов по ML в 2024 году, которые помогут вам уверенно стартовать в карьере.
✅ Лучшие платные онлайн-курсы по машинному обучению (Machine Learning)
- Машинное обучение | Нетология
- Профессия Machine Learning Engineer | Skillbox
- Курс Machine Learning и Deep Learning | Skillfactory
- Machine Learning для начинающих (ML Start) | Karpov.Courses
Не забудь подписаться на наш Телеграм канал! Каждый день мы публикуем бесплатные лекции, уроки, мастер-классы, интенсивы.
1. Машинное обучение | Нетология (сайт школы)
💸 Стоимость: от 53 900 ₽, доступна рассрочка.
🔥 Промокод: GEEKHACKER5 —5% дополнительная скидка на все онлайн-курсы, кроме направлений «MBA», «Саморазвитие и хобби», «Высшее образование» и курс «Директор по интернет маркетингу». Скидка действует от текущей цены и суммируется с действующими скидками на сайте Нетологии.
Программа разработана для начинающих специалистов, а также представителей смежных профессий – разработчиков и аналитиков. Для эффективного обучения на этом курсе необходимо владеть языком Python. За 10 месяцев студенты научатся формулировать задачи для проектов, разберутся с алгоритмами и смогут подбирать оптимальные модели под разные задачи, освоят библиотеку Sklearn, будут использовать ее для построения моделей. Также узнают, как правильно оценивать качество моделей, интерпретировать результаты исследований и создавать понятные отчёты.
Особенности обучения:
- Просмотр лекций и выполнение ДЗ будет занимать до 10 часов / неделю.
- Курс с программой по трудоустройству. Эксперты консультируют по составлению резюме, предлагают стажировки, проекты от партнеров.
- Программа разработана в партнерстве с Dodo. В рамках дипломного проекта студенты будут работать над реальным кейсом компании.
- При успешном завершении программы получаете официальный диплом.
После регистрации на курсе получаете доступ к личному кабинету и лекциям, можете проходить материал в своем темпе. Также программа предполагает участие в вебинарах, проверку домашних заданий, развернутый фидбек от экспертов.
Отзывы💖
Рекомендуем почитать отзывы учеников на сайте:
Полная информация👈
2. Профессия Machine Learning Engineer | Skillbox (сайт школы)
💸 Стоимость: от 5 669 ₽/мес. (31 месяц).
🔥 Промокод: geek - Скидка 60% на профессии и 50% на курсы Skillbox
Фундаментальная образовательная траектория с выбором специализации. Длительность программы – 12 мес. Весь учебный процесс разделен на 3 модуля:
- Базовая подготовка. За 5 месяцев освоите теоретическую базу по математике, статистике, теории вероятностей. Также научитесь программировать на языке Python.
- Погружение. На втором этапе будете погружаться непосредственно в тему ML, осваивать алгоритмы, а также техники улучшения качества моделей. На этом этапе сможете выполнить несколько практических проектов, а также поучаствовать в соревнованиях на платформе Kaggle. По завершению этой ступени уже можно искать работу по специальности и претендовать на позицию junior.
- Повышение квалификации. Третий модуль посвящен продвинутым темам: созданию временных рядов, рекомендательных систем. Также сможете прокачать скиллы в выбранной специализации: обработке естественного языка или компьютерном зрении.
За время обучения вы сможете реализовать несколько разноплановых проектов и сформировать привлекательное портфолио. Среди них проект по анализу оттока аудитории соцсети, модель по предсказанию спроса, проект в банковском секторе по анализу мощного датасета и созданию модели риск-менеджмента по клиентам, желающим взять кредит. Карьерный центр поможет с поиском работы по специальности. Платформа предлагает на выбор несколько тарифных планов, а также выгодные скидки, отсроченную оплату курса.
Отзывы💖
Рекомендуем почитать отзывы учеников на сайте:
Полная информация👈
Дополнительный курс от Skillbox:
3. Курс Machine Learning и Deep Learning | Skillfactory (сайт школы)
💸 Стоимость: от 62 532 ₽, есть рассрочка.
🔥 Промокод: geek - Плюс 5% к скидке на сайте (кроме VIP тарифа, где скидка 60%)
Курс для аналитиков, разработчиков, дата-сайентистов, которые имеют опыт программирования на Python, знают математику и статистику. Программа сможет дать компетенции уровня middle и получить разносторонние навыки. Будете изучать Python в контексте обработки / анализа данных, научитесь профессионально использовать модели и алгоритмы для решения практических задач бизнеса. В частности, создадите модель по предсказанию кредитного рейтинга покупателей, рекомендательную систему, модель для увеличения розничных продаж.
Особенности обучения:
- Обучение в формате записанных лекций, новые материалы открываются каждую неделю.
- Студенты получают помощь наставников, могут общаться с сокурсниками в закрытых чатах.
- Выпускники получают сертификаты.
- Платформа помогает со стажировками / трудоустройством / портфолио.
Это очень подробный и увлекательный курс, который дает возможность освоить две востребованные специализации по вполне доступной цене.
Отзывы💖
Рекомендуем почитать отзывы учеников на сайте:
Полная информация 👈
Еще программы:
4. Machine Learning. Professional | Otus (сайт школы)
💸 Стоимость: 103 тыс. ₽, есть рассрочка.
Образовательный трек рассчитан на 5 месяцев и подойдет начинающим аналитикам, специалистам в сфере Data Science, разработчикам. Для поступления необходимо иметь стартовые знания по теме, предусмотрено вступительное тестирование. Все уроки будут проходить онлайн – это будут вебинары с экспертами, где можно напрямую задавать вопросы и получать ответы в режиме реального времени. Курс ориентирован на получение практических навыков, дает продвинутые скиллы по работе с грязными данными, языковыми моделями, временными рядами, рекомендательными системами.
Особенности курса:
- Студенты могут добавить свое CV в базу платформы и получать предложения по работе от партнеров Otus.
- Также можно пройти программу трудоустройства: она включает карьерные мероприятиях, подготовку к собеседованиям.
- Выпускники получают сертификат.
Также студенты получат ценный практический опыт и обязательно добавят в свое портфолио 3 новых проекта.
Отзывы💖
Рекомендуем почитать отзывы учеников на сайте:
Полная информация 👈
Еще программы Otus по теме:
5. Machine Learning для начинающих (ML Start) | Karpov.Courses (сайт школы)
💸 Стоимость: от 5 250 ₽/мес. (на 2 года).
Образовательная траектория рассчитана на обучение с нуля, поэтому она будет интересна не только разработчикам, аналитикам, математикам, но и всем, кто хочет освоить эту востребованную профессию. За 7 месяцев на курсе студенты получат фундаментальные знания в нашей предметной области – от ООП и программирования на Python, до построение алгоритмов и моделей ML.
Особенности:
- Платформа предлагает интенсивный график. Студентам предстоит заниматься примерно по 20 часов в неделю.
- Есть сквозной проект, над которым вы будете работать на протяжении всего учебного трека.
- Школа предоставляет всю необходимую инфраструктуру, поэтому не нужно устанавливать на компьютер дополнительные приложения.
- Есть карьерная поддержка.
Также школа предлагает несколько тарифных планов на выбор, которые отличаются уровнем персонализации, поддержки, глубиной изучения материала.
Отзывы💖
Рекомендуем почитать отзывы учеников на сайте:
Полная информация 👈
Еще программы по теме:
Еще курсы по теме:
Инженер машинного обучения | Яндекс Практикум
Стоимость: 130 тыс. ₽, есть оплата в рассрочку на 4 месяца.
Образовательная траектория рассчитана на студентов с опытом: разработчиков, аналитиков, Data Scientist, начинающих ML-инженеров. Она охватывает продвинутые темы машинного обучения и позволяет сформировать сильное портфолио из 6 проектов и 3 полноценных сервисов. Научитесь обучать модели в стабильной инфраструктуре, создавать микросервисы, рекомендательные системы, находить ошибки и улучшать свои проекты. Платформа предлагает смешанный формат обучения: краткие блоки теории, практические задания, вебинары, воркшопы с экспертами.
Студентов будет поддерживать целая команда специалистов: преподаватели, кураторы, ревьюеры. Они проверяют задания и дают обратную связь, отвечают на вопросы в чате. Также студенты получают помощь на этапе трудоустройства: консультации по составлению резюме / портфолио, общению с клиентами или работодателями. Выпускники получают сертификаты / удостоверение о повышении квалификации.
Практический Machine Learning | Stepik
Стоимость: 3 900 ₽.
Хороший вводный курс, который дает представление об актуальном подходе к ML. Студенты рассмотрят классические и современные алгоритмы, научатся работать с основными задачами аналитики: от извлечения и хранения массивов данных, до внедрения моделей. Программа состоит из видеуроков, интерактивных упражнений, тестовых заданий.
Онлайн-курс по машинному обучению | IRS Academy
Стоимость: 47 300 ₽.
Базовый курс из 9 вебинаров. В процессе обучения студенты изучат основные типы данных, а также методы их предобработки. Познакомятся с такими понятиями, как регрессия, кластеризация, ансамбли деревьев, бустинг. Далее научатся оценивать качество алгоритмов, правильно делать выборку, анализировать временные ряды. Последнее занятие программы посвящено построению рекомендательной системы. Курс с выдачей диплома платформы.
Научим применять AI/ML для создания продуктов | Go Practice
Стоимость: по запросу.
Программа разработана для продуктовых менеджеров, предпринимателей и бизнес-лидеров, желающих внедрить в свои проекты Artificial Intelligence. Курс в формате симулятора научит распознавать возможности для полезного внедрения ИИ, реалистично оценивать потенциал и ценность технологии в конкретной ситуации, иметь экспертные знания об ИИ и машинном обучении, чтобы общаться на одном языке с профильными специалистами. Программу можно проходить самостоятельно или с поддержкой ментора. В рамках симулятора познакомитесь с такими технологиями как компьютерное зрение (computer vision), генеративные ИИ, рекомендательные системы, предсказательные (prediction) системы.
Бесплатные курсы
Машинное обучение | Stepik
Курс начального уровня, который включает более 70 уроков и более 20 тестов для закрепления пройденного материала. Слушатели программы узнают, что такое Big Data и научатся их обрабатывать. Будете удалять аномалии, восстанавливать пропущенные значения, а также прогнозировать значения признаков – то есть извлекать скрытые закономерности. Также научитесь анализировать модели ИИ, нейронные сети, аргументировать свои выводы перед заказчиками.
Введение в Data Science и машинное обучение | Stepik
Отличный вариант для новичков, которые только начинают свое знакомство с этой профессиональной нишей. Курс дает понятную стартовую теорию, учить программировать на языке Python, помогает освоить популярные библиотеки (Pandas, Scikit-learn). Программа состоит из 30 уроков, также доступно тестирование, интерактивные задания.
Ускоренный курс по машинному обучению с API-интерфейсами TensorFlow | Google для программистов
Практическое руководство от исследователей Google, которое включает уроки, видеолекции, упражнения, кейсы. Сможете последовательно изучить основные концепции ML, научитесь строить глубокую нейросеть.
Карта навыков
ML специалист должен обладать широким набором знаний и навыков, чтобы эффективно разрабатывать, внедрять, оптимизировать модели машинного обучения. Собрали основные скиллы, которые требуется освоить в рамках этой карьеры:
Технические навыки
1. Программирование:
- Python. Основной язык для ML благодаря библиотекам, таким как TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, NumPy, Pandas.
- R. Популярный в академической среде для статистического анализа, также помогает визуализировать данные.
- SQL. Для работы с БД.
2. Математика, статистика:
- Линейная алгебра. Понимание матриц, опорных векторов, которые лежат в основе многих алгоритмов.
- Математический анализ. Основы дифференциального / интегрального исчисления.
- Статистика, теория вероятностей: Ключевые концепции для понимания вероятностных моделей, методов оценки.
3. Алгоритмы, структуры данных:
- Понимание основных алгоритмов (поиск, сортировка), структур данных (деревья, графы, хеш-таблицы).
Машинное обучение
- Классификация, регрессия, кластеризация. Понимание основных задач / алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, SVM, кластеры и т.д.
- Обработка данных:
- Чистка данных. Умение обрабатывать / очищать данные перед использованием.
- Инженерия признаков. Создание новых признаков, которые улучшают производительность моделей.
Моделирование, оценка моделей:
- Тренировка моделей. Настройка гиперпараметров, выбор подходящих методов.
- Оценка моделей. Использование метрик (точность, полнота, F-мера) для оценки качества модели.
- Валидация. Кросс-валидация для предотвращения переобучения.
Бизнес-навыки
- Понимание доменной области, в которой применяется Machine Learning.
- Умение эффективно презентовать результаты, рекомендации бизнес-руководству.
Софт-скиллы
- Аналитическое мышление. Способность разбираться в сложных проблемах, находить оптимальные решения.
- Непрерывное обучение. Готовность постоянно обновлять свои знания в быстро развивающейся области
Часто задаваемые вопросы
Какие языки программирования нужно изучить ML специалисту?
Основной язык обучения в этой сфере – это Python. Его освоение всегда входит в образовательные программы, а его знание пригодится всем специалистам, которые работают в этой сфере. Данный ЯП имеет отличную подборку библиотек, применимых в сфере ML и анализа больших данных. Также популярностью пользуется язык R, который имеет хорошие возможности для визуализации данных, статистического анализа.
Сколько зарабатывает machine learning?
Заработная плата специалистов зависит от опыта, образования, конкретной компании, региона. В Москве и Питере специалисты начального уровня зарабатывают 80-150 тыс. ₽/месяц, специалисты среднего уровня получают 150-250 тыс. ₽/месяц, а «синьоры» могут зарабатывать 250-400 тыс. ₽. В других регионах зарплаты ниже: джуны зарабатывают 60-120 тыс. ₽, middle-специалисты получают 120-200 тыс. ₽, а старшие специалисты зарабатывают 200-300 тыс. ₽.
Где применяется машинное обучение?
Эта передовая технология искусственного интеллекта имеет обширную сферу применения благодаря своей способности анализировать большие объемы данных, извлекать из них полезную информацию. Вот несколько ключевых областей:
1. Медицина, охрана здоровья. ML помогает в диагностике заболеваний, анализе медицинских изображений, прогнозировании исходов лечения, персонализированной медицине. Примеры включают алгоритмы для обнаружения рака на ранних стадиях, предсказания обострений хронических заболеваний и оптимизации лечения на основе данных о пациенте.
2. Финансовый сектор. Используется для автоматизации анализа кредитоспособности, обнаружения мошеннических операций, управления рисками, алгоритмической торговли. Алгоритмы могут предсказывать дефолты по кредитам, выявлять подозрительные транзакции, автоматизировать инвестиционные стратегии.
3. Маркетинг, реклама. Маркетологи используют ML для сегментации аудитории, прогнозирования покупательского поведения, оптимизации рекламных кампаний. Например, рекомендательные системы анализируют предпочтения пользователей и предлагают персонализированные продукты, услуги.
4. Электронная коммерция. В сфере электронной коммерции применяется для формирования рекомендаций товаров, управления запасами, прогнозирования спроса, анализа отзывов клиентов. Алгоритмы помогают улучшить пользовательский опыт и увеличить продажи, предлагая товары, которые наиболее вероятно заинтересуют покупателя.
5. Производство. Используется для оптимизации производственных процессов, предсказания поломок оборудования, улучшения качества продукции. Примеры включают предиктивное техническое обслуживание, где алгоритмы анализируют данные с сенсоров для прогнозирования сбоев и минимизации простоев.
6. Автомобилестроение. Автономные транспортные средства, системы помощи водителю активно используют ML для распознавания объектов, принятия решений в реальном времени, повышения безопасности на дорогах. Примеры включают системы автономного вождения, ассистенты водителя, такие как адаптивный круиз-контроль, автоматическое торможение.
7. Розничная торговля. В розничной торговле ML помогает в управлении запасами, прогнозировании спроса, анализе поведения клиентов, разработке стратегий ценообразования. Алгоритмы анализируют покупательские данные для улучшения ассортимента товаров и оптимизации ценовой политики.
8. Сфера развлечений. Платформы потокового видео / музыки используют машинное обучение для рекомендаций контента, анализа предпочтений пользователей, персонализации предложений. Примеры включают рекомендации фильмов и сериалов на Netflix или персонализированные плейлисты на Spotify.
9. Образование. В образовании применяется для адаптивного обучения, анализа успеваемости студентов, разработки персонализированных учебных программ. Алгоритмы могут выявлять учащихся, которые нуждаются в дополнительной помощи, и предлагать индивидуальные учебные маршруты.
10. Безопасность. Помогает в обнаружении кибератак, анализе угроз и разработке систем защиты. Примеры включают системы обнаружения аномалий, которые анализируют сетевой трафик и выявляют подозрительное поведение, алгоритмы, которые анализируют логи для выявления потенциальных атак.
11. Энергетика. В энергетическом секторе используется для оптимизации производства и потребления энергии, прогнозирования спроса, управления сетями. Алгоритмы анализируют данные с умных счетчиков и прогнозируют потребление энергии, помогая компаниям оптимизировать поставки.
12. Астрономия. В астрономии помогает в анализе огромных объемов данных, собранных телескопами, для обнаружения новых небесных объектов, анализа космических явлений и прогнозирования событий. Алгоритмы могут выявлять экзопланеты, анализировать структуры галактик, предсказывать взрывы сверхновых.
Что можно сделать с помощью машинного обучения?
С помощью машинного обучения можно решать множество задач в различных областях. Вот некоторые из наиболее распространенных применений:
- Прогнозирование данных. Технология применяется для анализа больших объемов данных и создания моделей, которые могут предсказывать будущие события. Примеры включают прогнозирование спроса на товары, финансовое моделирование, оценку риска.
- Обработка естественного языка (NLP). Также применяется для обработки текстовой информации, что позволяет реализовывать такие функции, как автоматическое переводы, анализ тональности текстов, чат-боты, системы распознавания речи.
- Компьютерное зрение. В этой области ML используется для анализа изображений, видео. Это может быть распознавание лиц, автоматическое маркирование объектов на фотографиях, системы безопасности, автономные транспортные средства.
- Рекомендательные системы. Машинное обучение помогает создавать системы, которые анализируют предпочтения пользователей и рекомендуют им товары, фильмы, музыку и другие продукты на основе этих данных. Эта технология имеет большие перспективы в рекламе.
Какие есть основные виды ML?
Основные виды ML охватывают широкий спектр методов. Среди них обучение с учителем / без учителя, обучение с подкреплением. В обучении с учителем модели тренируются на размеченных данных (обучающая пара состоит из входных данных и соответствующих выходных значений) для создания прогнозов либо классификации.
Обучение без учителя работает с неразмеченными данными, где целью является выявление структур и паттернов без предварительных меток. Такие методы включают кластеризацию, снижение размерности, ассоциативные правила. Эти подходы позволяют извлекать полезные знания из данных, что делает ML мощным и удобным инструментом для развития бизнеса, науки, производства и т.д.
Обучение с подкреплением предполагает взаимодействие агента с окружением, при котором этот агент получает награду или наказание за свои действия. Профессионал должен понимать особенности, преимущества и недостатки каждого подхода, чтобы подбирать оптимальные решения для каждого конкретного проекта.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.
