Специалисты по Machine Learning востребованы сегодня в сфере IT как никогда, и спрос на услуги будет только расти. Ведь благодаря специалистам по ML мы можем решать самые сложные задачи, с которыми сами не справляемся. Используя искусственный интеллект, можно легко прогнозировать потребности, выстраивать логистику, автоматизировать сложные процессы, принимать инвестиционные решения. Специалисты по ML закладывают основу и делают так, чтобы ИИ самостоятельно развивался, выявлял используя массивы данных определенные закономерности.
Легче влиться в процесс обучения по ML помогут знания языка программирования Python на профессиональном уровне, базовые знания по статистике, математике, желателен опыт работы в сфере IT.
Мы подготовили для вас топ-курсов, которые познакомят вас с особенностями интеллектуального мира. Смотрите наш обзор, выбирайте обучающие программы, чтобы стать специалистом, за которым охотятся работодатели!
✅ ТОП-5 Лучших курсов по Машинному Обучению в 2023
- Машинное обучение от Нетологии
- Факультет искусственного интеллекта от GeekBrains
- Профессия Data Scientist PRO от Skillbox
- Machine Learning. Advanced от OTUS
Не забудь подписаться на наш Телеграм канал! Каждый день мы публикуем бесплатные лекции, уроки, мастер-классы, интенсивы.
1. Машинное обучение | Нетология (сайт школы)
Курс научит создавать работающие нейронные сети. Преподаватели закладывают слушателям в процессе обучения фундаментальные знания для развития до уровня middle. Программа разработана совместно с DODO BRANDS.
Коротко о главном
- Стоимость: 49 000 ₽ со скидкой, полная стоимость 70 000 ₽
- Оплата: беспроцентная рассрочка на год. (от 2 722 ₽\мес.)
- Длительность: 6 месяцев.
- Документ об окончании: диплом.
- Наставник: Вячеслав Мурашкин и другие.
- Для кого: разработчиков, математиков, аналитиков.
Программа
- Построение модели.
- Как работать с заказчиком.
- Рекомендательные системы.
- Компьютерное зрение.
- NLP.
- Временные ряды.
- Итоговый хакатон и дипломный проект.
Плюсы:
- Гарантия возврата денег.
- Карьерное консультирование.
- Общение с экспертами.
- Формат обучения на выбор: онлайн или очные занятия.
- Скидка.
Минусы:
- Обучение рассчитано для продвинутых специалистов. Нужно знать язык Python, математику.
Преподавательский состав
Вячеслав Мурашкин, Data Science. Работал в Яндексе, Rambler&Co.
Константин Башевой, Analyst-developer. Работает в Яндексе.
Константин Гусев, Model analyst. Работает в Bi.zone.
Особенности
В основе итогового проекта — реальный кейс от Dodo Brands. Курс наполнен практическими занятиями, в индивидуальном, командном формате. Выпускники могут отточить навыки, участвуя в хакатоне и на лабораторных занятиях.
Чему научитесь
- Формулировать задачу, строить непрерывные гипотезы, составлять план для быстрого определения взаимосвязей, решения сложных задач.
- Выбирать под определенную задачу разные модели метрики, алгоритмы.
- Строить модели ML, используя библиотеки Sklearn, определенный код.
- Оценивать качество моделей, освоите методы оценки.
- Расшифровывать результаты, формировать отчет о проведенном исследовании. Сравнивать на готовых датасетах используемые алгоритмы, применять методы для улучшения качества.
Отзывы 💖
Отзывы учеников о программе можно посмотреть на сайте:
Полная информация 👈
2. Machine Learning и Deep Learning | Skillfactory (сайт школы)
Продвинутый комплект курсов помогает ученикам освоить машинное, глубокое обучение начиная с простых моделей до нейронных сетей.
Коротко о главном
- Стоимость: 113 400 руб, со скидкой 68 040 руб.
- Оплата: беспроцентная рассрочка на 12 мес.
- Длительность: 5 месяцев.
- Документ об окончании: сертификат.
- Наставник: Эмиль Магеррамов и другие.
- Для кого: новичков, программистов, аналитиков.
Программа
- ML, введение, регрессия, кластеризация, методы для предварительной обработки данных.
- Алгоритмы Tree-based: деревья, ансамбли.
- Оценка качества алгоритмов, ряды временные, системы рекомендательные.
- Искусственные, сверточные, рекуррентные нейронные сети и их оптимизация.
- Фреймворки: TensorFlow, Keras.
- Transfer learning & Fine-tuning.
- Детектирование, сегментация изображений.
- NLP, Word Embeddings.
Плюсы:
- Курс основан на практике.
- Несколько вариантов скидок.
- Возможно обучение за счет работодателя.
- Курс состоит из комплекса курсов.
- Лучших студентов ждет стажировка в компании EORA.
- Помощь с трудоустройством.
- Собственно разработанные проекты попадут в резюме или наполнят портфолио.
Минусы:
- Для обучения требуется знание языка программирования Python.
Преподавательский состав
Эмиль Магеррамов, COO Data Lab, EORA
Андрей Зимовнов, Developer, преподает в Яндекс.Дзен
Дмитрий Коробченко, Engineer, NVIDIA
Особенности
Преподаватели курса научат базовому пониманию ML, углубят имеющиеся знания Data Science. Упор в программе сделан на понимание задач, размерности, применение решений на практике.
Чему научитесь
- Ставить количественные задачи, использовать методы, изучите практические кейсы.
- Различать типы данных, использовать визуализацию для освоения, предварительной обработки feature engineering.
- Использовать линейную, логистическую регрессию, изучите границы применимости, регуляризацию, аналитический вывод и модели регрессии.
- Работать с текстами, используя средства ML.
- Использовать решающие деревья, библиотеку sklearn.
- Строить логистическую регрессию, используя ансамбль деревьев, а также работать в бустинге.
- Разбивать выборку, давать оценку модели, используя метрики качества, визуализировать процесс обучения.
- Анализировать временный ряд в ML, линейные модели, XGBoost, а также использовать принципы кросс-валидации.
- Строить рекомендательные системы, SVD-алгоритмы, анализировать качество больших данных, модели в целом.
- Создавать нейронную сеть, чтобы выполнить вычисление цифр на языке программирования Python.
- Распознавать изображения с помощью FashionMNIST, Keras, CIFAR-10, сверточной нейронной сети.
- Оптимизировать сети, дополнительно изучите прогнозирование, нейронную сеть ImageNET.
- Использовать сети, чтобы сегментировать в датасете COCO людей, а также работать с логотипами брендов.
- Создадите нейросеть, чтобы работать с natural language processing, чат-ботами, агентами для игры в Pong.
Отзывы 💖
Отзывы учеников о курсе можно посмотреть на сайте:
Полная информация 👈
⭐ На образовательном портале предусмотрен еще один курс по нашей специальности:
Профессия Data Scientist
Программа рассчитана на два года обучения, упор на погружение в Data Science, объем не менее 10 часов в неделю. Освоите основные навыки, начнете понимать принципы работы, соберете портфолио проектов.
3. Факультет искусственного интеллекта | GeekBrains (сайт школы)
На курсе содержательная, объемная программа, включающая изучение базы, продвинутых инструментов.
Коротко о главном
- Стоимость: от 6 528 ₽\мес., со скидкой 2 612 ₽\мес
- Оплата: беспроцентная рассрочка на 36 мес.
- Длительность: 18 месяцев.
- Документ об окончании: диплом.
- Наставник: Сергей Ширкин и другие.
- Для кого: новичков.
Программа
380 часов обучающего контента и практики, 14 проектов в портфолио, 2 вебинара в неделю
- Программирование.
- Сбор данных, статистическое исследование.
- Математика.
- ML.
- Нейронные сети.
- Задачи искусственного интеллекта.
- Дополнительные модули.
Плюсы:
- Разные форматы обучения.
- Гарантия трудоустройства.
- Актуальная программа.
- 14 проектов в портфолио.
- Постоянная практика.
- Доступ к закрытому сообществу.
- Подарки для студентов.
- Дополнительная скидка при оплате курса одним платежом.
Минусы:
- Стоимость.
Преподавательский состав
Сергей Ширкин, data science. Внедрял ML-проекты в Сбере, Росбанке.
Дмитрий Коробченко, эксперт по ML, нейронным сетям. Работал в Самсунге.
Алексей Петренко, разработчик python. Создавал проекты для Министерства обороны РФ.
Особенности
Еженедельно 2 вебинара, в портфолио после прохождения курса попадет 14 готовых проектов. Курс обучения включает 380 часов практики и обучающего контента.
Чему научитесь
- Освойте современные технологии и компетенции Data Science за полтора года практического обучения
- Строить модели для прогноза спроса, уровня цен.
- Работать с клиентской базой, а именно начнете разбираться в сегментации, кластеризации и классификации клиентов.
- Владеть статистикой, теорией вероятности.
- Выстраивать скоринговые модели.
- Выводить отчеты анализа данных.
- Строить рекомендательные системы.
- Работать с алгоритмам, структурами данных.
- Использовать библиотеки для ML: Scikit-learn, XGBoost, Vowpal Wabbit.
- Писать «чистый» код.
Отзывы 💖
Отзывы учеников о курсе можно посмотреть на сайте:
Полная информация 👈
4. Профессия Data Scientist PRO | Skillbox (сайт школы)
Программа нацелена на изучение с нуля Data Science. Вас ждет: освоение базы, три специализации на выбор - аналитика данных, ml и дата-инженерия.
Коротко о главном
- Стоимость: 9 903 ₽\мес, со скидкой 3 961 ₽\мес
- Оплата: беспроцентная рассрочка.
- Длительность: 2 года.
- Документ об окончании: диплом.
- Наставник: Кирилл Шмидт и другие.
- Кому подойдет: новичкам, программистам, начинающим аналитикам.
Программа
Вас ждут 15 курсов с различным уровнем сложности, онлайн-лекции и практика, 3 специализации, 3 бонусных курса
- Знакомство с Data Science.
- Азы статистики, математики и теории вероятностей.
- Выбор специализации.
- Бонусные модули.
Плюсы:
- На выбор три специализации.
- Трудоустройство.
- Подарки и дополнительные модули для изучения.
Минусы:
- Указано 6 месяцев бесплатно — по факту это предоставление рассрочки.
Преподавательский состав
Кирилл Шмидт, Product analyst, Wrike.
Юлдуз Фаттахова, Data Scientist, Сбер.
Вячеслав Архипов, Математик, Banuba development.
Особенности
Программа состоит из 15 курсов, предусмотрен различный уровень сложности, вас ждет практика и содержательные онлайн-лекции. 3 специализации и 3 бонусных курса.
Чему научитесь
- Определять проблему, собирать бизнес-требования, работать с большими данными.
- Внедрять готовые ml-модели, приложения, формулировать и проверять гипотезы.
- Работать с основными инструментами и языками программирования.
- Использовать случайные величины и события. Узнаете виды распределений, изучите статистические тесты, чтобы составлять модели, проверять гипотезы.
- Закрепите базовые знания по математике. Узнаете, что такое вектор, матрица, регрессия, аппроксимация, интерполяция, функции. Работать в библиотеке SymPy с математическими сущностями.
Далее в зависимости от выбранной специализации освоите:
- Machine Learning: алгоритмы ML, регрессия, байесовские методы, классификация и кластеризация. А также, построите нейронную сеть, узнаете, что такое постановка параметров, оценка качества модели и как выводить результат в Production. Построите рекомендательные системы и сможете выполнить прогноз временных рядов, применяя метод ансамбля, регрессионный анализ, мониторинг, стекинг, бустинг, кросс-валидацию и пайплайн.
- Data Engineer: сложные наборы и витрины данных, DS-проекты, тестирование кода, пайплайны для работы с данными. А также, типовые средства мониторинга, настройка алерты, особенности стохастического approach. Архитектура для хранения данных, сложные типы, распознавание, выстраивание между переменными данными определенной инфраструктуры и пайплайны.
- Data Analyst: базовые методы анализа, компоненты аналитики. Изучение Excel, Python и Power BI. Формулирование, тестирование гипотезы, гиперпараметров, признаков, презентация итоговых результатов. Сможете погрузиться в изучение следующих программ: Product Analytics, Marketing Analytics и BI Analytics.
Отзывы 💖
Отзывы учеников о курсе можно посмотреть на сайте:
Полная информация 👈
Подборка курсов от других школ
Machine Learning. Advanced | OTUS
На курсе особенный подход к практике — формат Live coding, поэтому подходит для изучения начинающими специалистами с нуля. В программе много разносторонних проектных заданий с автоматической проверкой.
Преимущества:
- Разные формы оплаты — рассрочка, кредит.
- Бесплатный трансфер.
- Приветственная скидка — 21 день.
- Программа лояльности.
- Консультация экспертов.
- Реферальная программа.
- Возможно обучение за счет работодателя.
Онлайн-курс по машинному обучению | irs.academy
Курс обучил самостоятельно выполнять предварительную обработку данных, работать с алгоритмами, временными рядами, анализировать данные, делать выборку, рекомендательные системы.
Преимущества:
- Сопровождение экспертами курса.
- Курс ведут учителя-практики.
- Гибкий график занятий.
- Три тарифа оплаты на выбор.
Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python
Программа от udemy научит понимать технологии ИИ, ML и нейронные сети, а также основы программирования на языке Python. Научитесь различать машинное и глубинное обучение с нейронными сетями.
А также, решать простые задачи, используя алгоритмы и приемы машинного обучения в Excel, Python. Узнаете где находить данные, датасеты, построите на computer нейронные сети для предсказания изображений,анализа текстов. Создадите свои модели ML для решения задач.
Машинное обучение и анализ данных
Полноценный курс от МФТИ , Яндекса на платформе Coursera. Программа специализации включает пять курсов. Во время обучения вы научитесь работать с данными, а именно осуществлять сбор, оценку, обработку, выводить полученные результаты. Для закрепления навыков вы самостоятельно решите большую аналитическую задачу.
Бесплатные курсы
Data Science: будущее для каждого | Нетологии
Трехдневный бесплатный course от Нетологии. Простыми словами о Data Science, нейросетях, ИИ. А также, работа на практике с данными, ускорение, инструменты аналитики.
Как найти себя в сфере машинного обучения
Бесплатные courses от GeekBrains. Начнете работать в ИИ, узнаете из чего состоят проекты, как решать задачи. А также, разберете практические кейсы совместно с экспертом.
Специализация Машинное обучение и анализ данных от Coursera
В процессе обучения рассмотрите типовые задачи, анализ данных, найдете методы решения.
Нейронные сети от Stepik
Слушатели курса познакомятся с теорией, практикой по теме: искусственные нейронные сети. А также, научатся применять нейронные сети, чтобы анализировать данные в выпускных проектах. Узнают, что такое байесовская методология, логические, метрические методы, уменьшение размерности метод ml.
Введение в курс машинного обучения от UDACITY
Бесплатный курс, продолжительность 10 недель. Включает учебный онлайн-контент, интерактив и полезные видеолекции.
Курс открывает вашему вниманию 61 видео, расшифровывая основные понятия машинного обучения: метрические методы, ассоциативный анализ, байесовские методы, стохастический градиент.
Английские курсы
Машинное обучение, university Stanford
Продолжительность курса 11 недель. Программа включает видеоуроки, текстовые материалы, тесты. Предусмотрены русские субтитры, так как курс на английском языке.
Основы Машинного Обучения: Подход К Тематическому Исследованию от Вашингтонского университета
Продолжительность курса 6 недель. Видеоуроки, лекции, текстовый материал, тесты. Обратная связь отсутствует, сертификат выдают по запросу платно.
Опрос от редакции GeekHacker.Ru
Кто такой специалист по ML
ML-инженер создает алгоритмы, заставляет искусственный интеллект анализировать различные массивы данных. Эксперт создает нейросети, чтобы анализировать, решать любые задачи. Например, подбирать комбинации в шахматах, выполнять распознавание образов или речи, управлять транспортными средствами, ставить диагноз человеку на основе имеющихся симптомов.
Спрос на инженеров-ML постоянно растет. В услугах специалистов нуждаются IT-компании, разработчики робототехники, программного обеспечения, продуктов для сферы развлечений, а также организации из конкретных профильных сфер.
Самые известные проекты ML-инженеров: система рекомендации контента Pinterest, target реклама Facebook, лента новостей Twitter. Услугами ml-специалистами активно пользуются Google, Яндекс, Сбер, IBM, Baidu.
Разработка алгоритмов не требует от специалиста креативности, поэтому может показаться, что работа монотонная. На самом деле инженерам приходится постоянно использовать творческий подход, чтобы машины самообучались и решали любую задачу.
Обязанности machine learning engineer
ML-инженер, используя алгоритмы интеллектуального анализа данных решает практические задачи, автоматизирует труд человека. Главные задачи специалиста – подготовка данных, удаленное построение модели для дальнейшей обработки.
Эксперты по искусственному интеллекту каждый день трудятся, решают следующие задачи:
- сбор, подготовка и классификация данных с разметкой, необходимых для работы с artificial intelligence;
- создание ML-моделей, чтобы обрабатывать неструктурированные данные;
- создание алгоритмов, позволяющих устройству обучаться;
- анализирование характеристик, свойств изучаемого объекта;
- работа со скоринговыми картами, созданными из ранее собранной информации;
- разработка промышленной архитектуры;
- создание платформы для соединения виртуального магазина и потенциального клиента.
ML-инженер осуществляет работу над проектом в несколько этапов. Для начала собирает, классифицирует исходные данные. На основании собранной информации ML-инженер строит модель, анализирует и проверяет гипотезы. Далее специалист запускает пробные модели, проверяет процесс взаимодействия с данными, после чего пишет понятный код.
В каких сферах востребованы специалисты по ML
Эксперты по Machine Learning необходимы во многих областях жизни: отрасль здравоохранения, пищевая промышленность, металлургия, computer science, policy, интернет-торговля. Все больше компаний работают сегодня над созданием, тестированием беспилотников. Внедрение технологии ml невозможно без профессионала из области artificial интеллекта.
Аналогичная ситуация в медицине. Одно из направлений развития отрасли – диагностика, в основе которой собранная множественная статистика со всего мира. Такие компании, как Facebook и Google, внедряют ML в разные аспекты работы: target реклама или применение чат-ботов.
Что должен знать и уметь специалист
Для решения задач ml-специалист должен владеть следующими навыками, знаниями:
- математика, прикладная статистика, перцептрон, вероятностная модель;
- знать многомерное моделирование и ключевые алгоритмы обучения;
- работать с БД, а также знать оценивание, логические методы поиска информации, градиента;
- анализировать и моделировать данные на Python, java, R;
- знать svm - метод опорных векторов, градиентный спуск, облачный сервис Amazon Web Services - aws;
- работать с фреймворками Tensorflow, Keras;
- использовать пакет инструментов Matplotlib, библиотеки Pandas, Scipy, NumPy;
- знать для программирования, чтения документов английский язык;
- владеть принципом функционирования СУБД PostgreSQL, SQLite3, MongoDB;
- составлять запросы на mysql.
Обучиться ИИ будущим экспертам помогут структурированные программы на онлайн-курсах, а именно изучение:
- программирования на языке Python;
- визуализации данных, включая принципы разработки интерактивной инфографики;
- foundations работы с БД, библиотеками;
- фреймворков, нейросетей, чтобы решать реальные задачи;
- создания моделей ML, рекомендательных систем.
Для выполнения задач ML-инженеру нужно хорошо знать язык Python и популярные библиотеки. Например, Matplotlib, поможет визуализировать данные с подкреплением двумерной графикой.
Кроме hard навыков, нужны также мягкие skills. К soft навыкам относятся универсальные компетенции: аналитический склад ума, внимательность к деталям, хорошая память, аккуратность, желание изучать новое.
Совет! Для того, чтобы всегда оставаться востребованным ML-специалистом, нужно определиться с предметной областью, посвятить много времени углубленному изучению, набраться опыта, отслеживать последние изменения в отрасли.
Востребованность и уровень дохода
Тенденция к использованию машинного обучения набирает обороты во всем мире, ведь цифровые технологии развиваются быстрыми темпами и понижение показателей маловероятно. Учитывая объем необходимых знаний, навыков, рассматриваемая профессия считается одной из самых высокооплачиваемых в сфере IT. Специалисты востребованы в Сбербанке, Яндексе, Ростехе и других компаниях гигантах.
Средняя зарплата ML-специалиста в РФ составляет 165 000 рублей, однако уровень дохода напрямую связан с опытом.
Если разбить доход на уровни квалификации, то в РФ доход Junior варьируется от 70 -120 тыс. рублей, Middle до 200, а Senior до 300 000 рублей ежемесячно.
Профессионал, работающий в крупной международной компании может рассчитывать на оклад 350 тыс. рублей.
Плюсы и минусы профессии
Непросто влиться в современные цифровые технологии и стать на лицензированном уровне специалистом по машинному обучению. Профессия имеет не только достоинства, но и недостатки.
Преимущества:
- востребованность;
- доступны интересные проекты;
- высокий доход;
- творческая реализация.
Минусы:
- высокая нагрузка на зрение;
- рабочий день ненормирован;
- знание алгебры, статистики, языков программирования желательно;
- ответственность.
Как освоить профессию специалист по ML
Для успешной карьеры в области machine learning нужны фундаментальные знания в отраслях науки и техники, а также хорошее знание математики. Освоить специальность, понять основы легче аналитику данных, специалисту по data scientist или big data. Профессия также благосклонна к разработчикам на языке Python, только необходимо тщательно изучить библиотеки.
Если планируете получить высшее образование, выбирайте университет с техническим уклоном. Однако этот путь самый долгий и затратный.
Если не хотите обучаться в вузах, то выбирайте обучение ml в формате онлайн. Обучающие online программы позволяют получить структурированную информацию в среднем за год. Эксперты-практики дают студентам теоретическую базу, после чего можно легко пройти экзамен или выполнить любое практическое задание.
Для людей с техническим бэкграундом подходит самостоятельное частичное обучение. На специализированных площадках можно найти бесплатные книги, видео и полезные статьи. Однако придется самостоятельно подбирать материалы, выбирать самое главное, структурируя информацию. Этот способ подходит, когда нужно решить определенную проблему, например, найти материалы, углубится в изучение темы и получить ответ на вопрос.
Если решили пройти обучение в ведущих университетах, рекомендуем изучить наш список курсов по машинному обучению. Составляя рейтинг, мы ориентировались на условия прохождения обучения, финансовое обеспечение и привлекательность условий для студентов, наличие выпускных проектов и помощь в прохождении собеседований.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.