От автора телеграм канала по аналитике Аналитика и growth mind-set.
Машинное обучение все больше проникает в нашу жизнь и от аналитиков данных его требуют все чаще, по крайней мере от уровней Middle и Senior.
Ниже несколько источников курсов, практически всеми пользовалась сама при изучении машинного обучения.
Почти все курсы на английском, но если не знаете, пользуйтесь браузером Яндекс для синхронного перевода видео.
Бесплатные курсы, но за сертификат придется заплатить
Прослушать все курсы на Coursera можно бесплатно, как это сделать без пробного периода и привязки карты, писала тут .
🤖 Курс от Google: Расширенная профессиональная сертификация по аналитике данных.
Курс вышел недавно как продолжение старого курса по аналитике данных для новичков. Одна из глав посвящена основам машинного обучения. Курс построен на видео уроках и тестах, по окончании нужно сделать проект.
🤖 Курсы от основателя Coursera Эндрю Нг: DeepLearning.AI.
Удобно, что есть деление на Introductory, Intermediate, Advanced. Тут и курсы по машинному обучению, и математике для машинного обучения, и искусственному интеллекту.
У курса для новичков Специализация машинное обучение (совместно с университетом Stanford) один из самых высоких рейтингов на Coursera - 4,9 (более 13000 отзывов). Курс построен на видео уроках и тестах.
Прослушать все курсы на Coursera можно бесплатно, как это сделать без пробного периода и привязки карты, писала тут .
Бесплатные курсы с бесплатным сертификатом
🤖 Курсы от Kaggle: Введение в машинное обучение, Машинное обучение углубленное.
Небольшие курсы, построенные таким образом, что дается теория максимум на 1 страницу и после практическое упражнение в редакторе кода на Kaggle. Такой подход может показаться немного суховатым, но для расширенного понимания можно сходить в интернет.
🤖 Курс от FreeCodeCamp: Машинное обучение.
Курс в видеоуроках, по окончании которого нужно сделать 5 практических проектов машинного обучения.
Бесплатные курсы без сертификата
🤖Курсы от Google: Базовые курсы по машинному обучению и Продвинутые курсы по машинному обучению.
Курсы состоят из текста, видео и тестирования знаний. Можно пройти на русском.
Обратите внимание, что разные курсы могут использовать разные библиотеки Python для машинного обучения. Основные библиотеки (Scikit-learn, TensorFlow, Keras, SciPy и др) и их преимущества и недостатки рассмотрены в статье Энрю НГ.
Подписывайтесь на мой телеграм канал Аналитика и growth mind-set, там пишу больше про тренды аналитики данных, бесплатные курсы с сертификатами в области аналитики данных и другое.