В 2024 году мир машинного обучения продолжает эволюционировать, предлагая всё новые и инновационные курсы для специалистов всех уровней. В этой статье мы рассмотрим лучшие курсы по машинному обучению, которые помогут вам оставаться на переднем крае технологического прогресса.
⭐Список курсов по машинному обучению
1. Профессия data scientist от ProductStar
2. Профессия Data Scientist от Skillfactory
3. Профессия Data Scientist PRO от Skillbox
4. Data Scientist от ProductStar
5. Аналитик Big Data от GeekBrains
6. Профессия Machine Learning Engineer от Skillbox
7. Data Scientist: с нуля до middle от Нетология
8. Python, BI и BigData от ProductStar
9. Data Scientist от Нетология
10. Профессия Data Analyst от Skillbox
11. Математика для Data Science от Skillbox
1. Профессия data scientist | ProductStar
Рейтинг ⭐ 4.88
Освойте самую востребованную профессию Data Science с нуля. Вы получите все необходимые навыки в программировании, математике, машинном обучении для быстрого старта в профессии еще во время обучения.
Навыки после обучения:
- Использовать Python для анализа данных: автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных
- Работать с SQL: писать запросы, работать с базами данных, извлекать и обрабатывать информацию
- Строить модели машинного обучения: подготавливать данные и быстро строить на них ML-модели. Проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных
- Использовать сложную математику для Data Science: использовать математические функции для работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
➡️ Ссылка на курс: https://productstar.ru/prof-data-science
2. Профессия Data Scientist | Skillfactory
Рейтинг ⭐ 4.82
За два года обучения по 10 часов в неделю вы освоите востребованные навыки в Data Science и соберёте портфолио проектов. Вот что будет в вашей учебной программе: кейсы, уроки, тренажеры, soft skills.
Навыки после обучения:
- Использую основные алгоритмические конструкции и структуры данных
- Python для проектирования алгоритмов
- Умею получать данные из веб-источников или по API
- Умею визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib
- Умею создавать модели с помощью классического машинного и глубокого обучения для решения задач Data Science
- Умею оценивать качество модели вне зависимости от задачи
- Применяю методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных
- Строю математические и ML-модели с использованием временных рядов
- Применяю алгоритмы для рекомендательных систем (от ассоциативных правил до advanced-алгоритмов)
- Специализируюсь на ML/CV/NLP-инженерии (в зависимости от выбранной специализации), применяю современные продвинутые модели для решения отдельных задач
- Умею конвертировать бизнес-задачи в технические и наоборот
- Умею выводить и поддерживать модели в Production с учетом специфики выбранной специализации
- Обладаю дополнительными компетенциями в зависимости от выбранного майнора (продвинутый SQL, продвинутый Python, Reinforcement Learning или Data Engineering)
➡️ Ссылка на курс: https://skillfactory.ru/data-scientist-pro
3. Профессия Data Scientist PRO | Skillbox
Рейтинг ⭐ 4.8
Вы станете специалистом по анализу данных, алгоритмам машинного обучения и нейросетям, сможете построить карьеру в крупной технологической компании — в России или за рубежом.
Навыки после обучения:
- Извлекаю данные из различных источников: файлы, API, базы данных
- Очищаю данные
- Работаю с Big Data
- Провожу разведывательный анализ данных
- Визуализирую результаты анализа в виде дашбордов
- Формулирую и проверяю гипотезы
- ML-инженер: строю модели машинного обучения с учителем и без
- ML-инженер: внедряю модели и оцениваю их качество
- Data-инженер: разворачиваю программную инфраструктуру для сбора, обработки и хранения данных
- Data-инженер: тестирую код
➡️Ссылка на курс: https://skillbox.ru/course/profession-data-scientist
4. Data Scientist | ProductStar
Рейтинг ⭐ 4.72
Освойте ключевые технологии, научитесь работать с большими данными, расширьте знания в аналитике и перейдите на новый уровень в профессии.
Навыки после обучения:
- Построение моделей. Линейные методы, логистическая регрессия и SVM
- Линейная алгебра, теория вероятности, теория множеств для работы с машинным обучением
- Дистрибутивная семантика (word2vec, GloVe, AdaGram) и машинный перевод
- Поиск низкоуровневых метрик для улучшенния бизнес-показателей
- Продвинутый уровень мат.статистики для аналитики данных
- Навык построения рекомендательных систем для различных отраслей
- Поиск по картинкам. Сегментация изображений, детекция объектов
- Продвинутый уровень SQL: конкатенация строк, оконные функции и ускорение запросов
- Аналитика данных с помощью библиотек Python: Pandas, Numpy, SciPy, Seaborn, Matplotlib и др
- Визуализация данных с помощью Python и машинного обучения
Презентация результатов анализа данных для принятия решений
➡️ Ссылка на курс: https://productstar.ru/analytics-datascience-course
5. Аналитик Big Data | GeekBrains
Рейтинг ⭐ 4.7
Станьте профессиональным аналитиком больших данных (Big Data) и получите одну из самых востребованных профессий в IT. На программе Вы научитесь собирать, обрабатывать и визуализировать данные. Получите знания по основам программирования, архитектуры, алгоритмов, структур данных. Сможете выявлять и систематизировать требования, составлять технические задания на создание и развитие систем.
Навыки после обучения:
- Владею методами анализа больших данных и методами машинного обучения
- Использую в работе методы прикладной статистики и теории вероятностей
- Умею обрабатывать большие данные с помощью разных технологий (Hadoop, Hive, Spark, Hue, HBase, Kafka, Spark Streaming)
- Владею SQL и NoSQL СУБД
- Работаю с BI-системами (Power BI), формирую отчёты анализа данных
- Программирую на Python и работаю с библиотеками для анализа данных (NumPy, Matplotlib, scikit-learn)
➡️ Ссылка на курс: https://gb.ru/geek_university/developer/analyst/big-data
6. Профессия Machine Learning Engineer | Skillbox
Рейтинг ⭐ 4.67
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 год сможете трудоустроиться ML-инженером, параллельно продолжите проходить курс и дорастёте до уровня Middle.
Навыки после обучения:
- Строить модели машинного обучения
- Обучать нейронные сети
- Использовать ML-алгоритмы
- Работать с инструментами анализа данных
- Извлекать данные из различных источников
- Настраивать инфраструктуру
➡️Ссылка на курс: https://skillbox.ru/course/profession-machine-learning
7. Data Scientist: с нуля до middle | Нетология
Рейтинг ⭐ 4.6
Постройте карьеру в анализе данных и обучении нейронных сетей. Начните работать по специальности уже через полгода обучения.
Навыки после обучения:
- Работать с SQL
- Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов
- Использовать Python и библиотеки
- Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, полученные при анализе данных
- Проверять данные и определять проблемы
- Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения, генерировать новые значимые признаки
- Обучать многослойные нейронные сети и строить модели машинного обучения
- Быстро строить модели и проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных
- Применять математику в алгоритмах
- Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
- Лидировать Data-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком
- Структурировать результаты, формулировать гипотезы, выявлять потребности, находить области применения машинного обучения
➡️ Ссылка на курс: https://netology.ru/programs/prodatascience
8. Python, BI и BigData | ProductStar
Рейтинг ⭐ 4.6
Вы станете экспертом в анализе данных с помощью Python, оптимизируете свою работу и будете ценным сотрудником для любой digital-компании. Изучите: от Python до Power BI и Machine Learning.
Навыки после обучения:
- Продвинутая работа с инструментом Power BI для анализа данных
- Навыки работы с инструментом Tableau для визуализации больших данных
- Работа с инструментами SEMRush, Similarweb, Яндекс.Радар
- Применение библиотек Python для решения ML-задач и проектов
- Опыт работы над типовыми проектами обработки BigData
- Хороший уровень понимание базы мат.статистики, необходимый для работы с данными
- Навык построение сквозной аналитики воронки продаж
- Проведение и обсчёт A/B-тестов с корректной стат.значимостью
- Продвинутый уровень анализа данных за счёт использования SQL-запросов
- Построение базовых отчётов и автоматизация работы с помощью библиотек Python
- Навыки работы с OWOX, продвинутый уровень в Google Sheets и Google Data Studio
- Подготовка отчётов и презентация результатов анализа данных
➡️Ссылка на курс: https://productstar.ru/analytics-python-course
9. Data Scientist | Нетология
Рейтинг ⭐ 4.58
Научитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию для принятия стратегических решений.
Навыки после обучения:
- Сбор и подготовка данных для анализа
- Создание нейросетей
- Генерация текстов и изображений
- Создание рекомендательных систем
- Выбор и реализация алгоритма под задачу
- Выбор и создание фич для модели
➡️Ссылка на курс: https://netology.ru/programs/data-scientist
10. Профессия Data Analyst | Skillbox
Рейтинг ⭐ 4.55
Станьте специалистом по анализу данных: используйте продвинутые методы и инструменты, чтобы автоматизировать рутинные задачи, повысить квалификацию и получить высокооплачиваемую должность.
Навыки после обучения:
- Владение Python для анализа данных
- Знание языка программирования R и основных библиотек
- Создание аналитических панелей (фреймворки Dash и Shiny)
- Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS
- Визуализация данных с помощью Matplotlib
- Организация и проведение А/B-тестирования
- Выявление аномалий данных
- Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL
➡️Ссылка на курс: https://skillbox.ru/course/profession-data-analyst
11. Математика для Data Science | Skillbox
Рейтинг ⭐ 4.5
Вы освежите знания по математике, изучите базовые формулы и функции, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science — таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.
Навыки после обучения:
- Усвоите основную терминологию, сможете читать сложные статьи по Data Science и получать новые знания без постоянных обращений к поисковику
- Перестанете бояться переменных и функций и сможете с их помощью решать практические задачи
- Изучите математические основы Machine Learning и узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения
- Сможете сформулировать практическую задачу с помощью математических формул
- Узнаете, как использовать Python для решения сложных математических задач
➡️Ссылка на курс: https://skillbox.ru/course/math-for-ds
Машинное обучение продолжает быть одной из самых востребованных областей в сфере технологий, и выбор правильного курса может значительно повысить квалификацию специалистов и открыть новые карьерные перспективы. В 2024 году доступно множество курсов, охватывающих разнообразные аспекты машинного обучения, от теоретических основ до практического применения алгоритмов в реальных условиях. Эти курсы предлагаются как ведущими учебными заведениями, так и через онлайн-платформы, что делает обучение доступным для широкой аудитории.
Качественный курс по машинному обучению не только детально разбирает основы алгоритмов, но и уделяет внимание современным тенденциям в этой области, таким как глубокое обучение, обработка естественного языка и автономные системы. Курсы включают в себя как теоретические занятия, так и практические проекты, что позволяет учащимся не только усвоить материал, но и применить его на практике. Особенное внимание в этих курсах уделяется разработке навыков решения сложных задач и адаптации к постоянно меняющемуся технологическому ландшафту.
1. Что такое машинное обучение и почему оно важно❓
Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта, который занимается разработкой алгоритмов, способных обучаться и делать выводы из данных без явного программирования. Эта область важна, поскольку она позволяет компьютерным системам улучшать свои функции автоматически, адаптируясь к новым данным и выполняя сложные задачи, от распознавания речи до автономного вождения.
2.Какие основные направления в машинном обучении следует изучать❓
Студентам следует обратить внимание на несколько ключевых направлений: обучение с учителем, обучение без учителя, и обучение с подкреплением. Также важными являются глубокое обучение, нейронные сети, обработка естественного языка и компьютерное зрение. Понимание этих направлений обеспечит хорошую базу для дальнейшего изучения более специализированных тем.
3. Какие качества делают курс по машинному обучению выдающимся❓
Хороший курс должен предлагать сбалансированное сочетание теории и практики, включать кейс-стадии и проекты, которые позволяют студентам применять полученные знания в реальных условиях. Также важны доступность менторской поддержки, обновленные учебные материалы, соответствующие последним тенденциям в области, и возможность сетевого взаимодействия с промышленностью.
4. Как выбрать курс по машинному обучению, который подходит именно мне❓
При выборе курса важно учитывать ваш уровень знаний, профессиональные цели и предпочтения в форматах обучения. Начинающим стоит искать курсы, ориентированные на основы, тогда как более опытным специалистам подойдут курсы, фокусирующиеся на продвинутых темах и специализациях. Обратите внимание на отзывы студентов и репутацию организаторов курса.
5. Какие глобальные тенденции в образовании по машинному обучению можно выделить в 2024 году❓
В 2024 году наблюдается увеличение количества курсов, предлагающих практические занятия с использованием облачных технологий, что позволяет студентам работать с большими объемами данных и мощными вычислительными ресурсами. Также возрастает интерес к курсам, интегрирующим машинное обучение с другими областями, такими как биоинформатика и кибербезопасность.
6. Какие онлайн-платформы предлагают лучшие курсы по машинному обучению в 2024 году❓
Наиболее популярные онлайн-платформы, такие как Coursera, edX, и Udacity, продолжают предлагать качественные курсы по машинному обучению от ведущих университетов и индустриальных гигантов. Эти платформы предоставляют доступ к курсам, разработанным экспертами отрасли, и часто включают возможности для получения профессиональной сертификации.
7. Какие преимущества дают профессиональные сертификаты по машинному обучению❓
Профессиональные сертификаты могут значительно повысить вашу конкурентоспособность на рынке труда, подтверждая ваш уровень знаний и навыков в определенной области машинного обучения. Они также могут открыть двери для продвижения по карьерной лестнице или для перехода в новые области, где требуются специализированные знания.