23 апреля в 17:24 28

ТОП-20 курсов по машинному обучению - рейтинг лучших курсов по машинному обучению по отзывам

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, фокусирующаяся на создании алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам обучаться и принимать решения на основе данных, без явного программирования. Специалисты по машинному обучению исследуют методы анализа данных, разрабатывают модели прогнозирования и распознавания паттернов. Они занимаются обучением компьютеров распознавать закономерности в информации, что позволяет автоматизировать прогнозы, классификацию и обработку данных.

Ниже рассмотрим наиболее популярные и эффективные курсы, которые позволят стать специалистом по машинному обучению.

Краткий список лучших курсов

Otus — «Компьютерное зрение»
Нетология — «Машинное обучение»
Otus — «Reinforcement Learning»
SkillBox — «Machine Learning с нуля до Junior»
Otus — «MLOps»

Otus: «Компьютерное зрение»

Ссылка на курс: otus.ru

Цена: от 49 600 руб.

Рассрочка: от 4 704 руб.

Длительность: 4 месяца

Сложность: с опытом

Трудоустройство: нет

Сертификат: есть

Стажировки: нет

Программа курса:

базовые понятия в сфере компьютерного зрения — рассматриваются нейронные сети, и как они эволюционируют. Также будут обсуждаться более новые типы нейронных сетей — трансформеры;
задачи в области — в этом модуле разбираются задачи, которые решает компьютерное зрение. Кроме того, студенты изучают, как распознаются объекты на изображениях и лица;
генерация картинок, замена основного стиля изображения, работа с видео и поиск различных совершенных действий на них, решение геометрических задач и многое другое.

Полную программу курса можно посмотреть на странице курса .

Содержимое курса: программа обучения фокусируется на основных концепциях в области компьютерного зрения. Студенты исследуют развитие нейронных сетей, включая более современные варианты, такие как трансформеры. Также курс охватывает разнообразные задачи, решаемые в компьютерном зрении, включая распознавание объектов и лиц, генерацию изображений, стилевые преобразования, обработку видео и другое.

Эти навыки позволяют студентам успешно применять компьютерное зрение в различных областях — от разработки инновационных технологий до решения сложных задач визуального анализа данных.

Преподаватели курса:

Антон Витвицкий, директор по компьютерному зрению в Boos Arria NLG;
Андрей Канашов, Data Scientist в BestDoctor;
Борис Цейтлин, ML Scientist.
Раиль Сулейманов, инженер по машинному обучению.

Отзывы:

Узнать подробнее о курсе по машинному обучению .

Нетология: «Машинное обучение»

Ссылка на курс: netology.ru

Цена: от 49 000 руб.

Рассрочка: от 2 866 руб.

Длительность: 10 месяцев

Сложность: с опытом

Трудоустройство: есть

Сертификат: есть

Стажировки: есть

Программа курса:

основные принципы работы с моделями — ученики смогут освоить, как работать с деревьями решений или логистикой, а также изучат алгоритмы создания кластеров и научаться решать проблемы с потерей качества данных;
специфика нейронных сетей в машинном обучении — в этом блоке детальнее рассмотрят нейронные сети, которые делают обучение машин наиболее эффективным в перспективе;
системы для работы — студенты изучать различия между персонализированными и неперсонализированными системами и научится их создавать и комбинировать.

Полную программу курса можно посмотреть на странице курса.

Содержимое курса: программа обучения обеспечивает углубленное изучение ключевых аспектов в сфере машинного обучения. Студенты освоят методы работы с моделями, включая деревья решений и логистическую регрессию, разрешая проблемы с данными. Затем они углубятся в нейронные сети для эффективного обучения машин.

Курс достаточно обширный и позволяет не только изучить все нюансы и практиковаться, но и изучить специфику работы над проектами в сфере, поучаствовать в хакатоне и сделать дипломный проект.

Преподаватели курса:

Алексей Кузьмин, руководит разработкой в «ДомКлик»;
Артур Сапыркин, Data Scientist;
Наталья Баданина, инженер, НИИДАР;
Егор Конягин, инженер по компьютерному зрению, Haut.AI.
Константин Башевой, аналитик-разработчик.

Отзывы:

Узнать подробнее о курсе по машинному обучению.

Otus: «Reinforcement Learning»

Ссылка на курс: otus.ru

Цена: от 50 000 руб.

Рассрочка: от 6 300 руб.

Длительность: 3 месяца

Сложность: с опытом

Трудоустройство: нет

Сертификат: есть

Стажировки: нет

Программа курса:

знакомство со сферой обучения с подкреплениям — рассматриваются тонкости машинного обучения при взаимодействии со средой, изучаются алгоритмы, а также порядок построения модели окружения и агента;
более углубленное обучение — в это модуле студенты углубятся в напрвление обучения с подкреплением, в частности значимость Q-сетей и алгоритмов;
применение RL — ученики рассмотрят наиболее интересные кейсы и методики, применяемые в них, чтобы изучить процесс обучения с подкреплением.

Полную программу курса можно посмотреть на странице курса.

Содержимое курса: программа обучения включает в себя знакомство со сферой машинного обучения с подкреплением, где студенты изучают тонкости взаимодействия машинного обучения с окружающей средой, анализируют алгоритмы и осваивают процесс построения модели окружения и агента. В более углубленном модуле ученики погружаются в направление с акцентом на значимость Q-сетей и алгоритмов. Курс также включает разбор различных кейсов, где студенты изучают интересные методики и техники, применяемые в этих областях. Это обеспечивает всестороннее понимание процесса машинного обучения с подкреплением и его применения в практических сценариях.

Преподаватели курса:

Сергей Доронин, ведущий инженер-программист;
Игорь Стурейко, тимлид, главный инженер;
Артем Голубин, ведущий Data Scientist.

Отзывы:

Узнать подробнее о курсе по машинному обучению.

SkillBox: «Machine Learning с нуля до Junior»

Ссылка на курс: skillbox.ru

Цена: от 90 873 руб.

Рассрочка: от 4 348 руб.

Длительность: 9 месяцев

Сложность: для всех

Трудоустройство: есть

Сертификат: есть

Стажировки: нет

Программа курса:

Data Science — студенты познакомятся с анализом данных, научатся выстраивать на основе информации прогнозы, правильно извлекать данные, а также рассмотрят нюансы машинного обучения;
статистика и математика — в этом модуле произойдет погружение в математическую область, в частности будет изучаться теория вероятностей, а также применение статистических методов;
алгебра — студенты освоят применение функций, алгоритмов и регрессии в контексте ML;
ML — это более углубленный уровень, который включает изучение сферы ML. Студенты овладевают концепциями обучения на основе данных, созданием моделей, их обучением и оценкой результатов для решения разнообразных задач.

Полную программу курса можно посмотреть на странице курса .

Содержимое курса: обучение позволит студентам освоить все тонкости Data Science и машинного обучения. Сначала рассматриваются данные и работа с ними — методы сбора, отбора и визуализации информации, а потом непосредственно алгебра и математика, чтобы легче разобраться в процессах. Финальный блок позволяет узнать больше о ML и включиться в концепции работы с моделями и их обучением. По итогу курса ученики смогут получить все необходимые навыки, которые нужны в работе специалиста по машинному обучению.

Преподаватели курса:

Юлдуз Фаттахова, senior Data Scientist;
Владимир Ершов, Data Solutions manager;
Николай Герасименко, Data Scientist в Сбербанке.
Петр Емельянов, спикер курса.

Отзывы:

Узнать подробнее о курсе по машинному обучению.

Otus: «MLOps»

Ссылка на курс: otus.ru

Цена: от 82 875 руб.

Рассрочка: от 8287,5 руб.

Длительность: 5 месяцев

Сложность: с опытом

Трудоустройство: есть

Сертификат: есть

Стажировки: нет

Программа курса:

из чего состоит ML-проект — общий модуль, в котором рассматривается специфика ведения проектов, работы в команде и сбора информации и основных метрик;
хранение данных — в этом блоке можно изучить, как выстраиваются блоки для хранения данных, узнать подробнее об инфраструктуре в целом;
работа с данными — здесь можно узнать, как производится сбор данных, их обработка, очистка и многое другое;
работа с моделями, валидация, развертывание данных и мониторинг — анализ, тренировку и оптимизацию моделей машинного обучения, оценка и проверка эффективности моделей на тестовых данных и другое.

Полную программу курса можно посмотреть на странице курса .

Содержимое курса: программа обучения включает обширный блок, посвященный ведению ML-проектов, командной работе и сбору ключевых метрик. Также рассматривается хранение данных, структура блоков и общая инфраструктура для эффективного хранения. В разделе работы с данными студенты осваивают методы сбора, обработки и очистки информации. Кроме того, изучается и анализ данных, тренировка и оптимизация моделей, а также проверка их эффективности на тестовых данных.

Преподаватели курса:

Павел Филонов, Data Scientist manager;
Вадим Заигрин, ведущий консультант;
Дмитрий Бугайченко, управляющий директор Сбербанка.
Николай Осипов, ML-инженер.

Отзывы:

Узнать подробнее о курсе по машинному обучению.

SkillBox: «Профессия Machine Learning Engineer»

Ссылка на курс: skillbox.ru

Цена: от 156 763 руб.

Рассрочка: от 5 323 руб.

Длительность: 12 месяцев

Сложность: для всех

Трудоустройство: есть

Сертификат: есть

Стажировки: есть

Программа курса:

базовый уровень — включает обучение тонкостям Data Science;
продвинутый уровень — студенты углубляются в машинное обучение, изучают алгоритмы, кластеры, регрессию и прочее;
экспертный уровень — тут происходит погружение в выбранную специализацию. Студенты могут углубиться в Natural Language Processing или компьютерное зрение.

Полную программу курса можно посмотреть на странице курса.

Содержимое курса: обучение разделено на три ступени. Начиная с базового уровня, студенты узнают основы Data Science. На следующем, продвинутом этапе, изучаются сложные аспекты машинного обучения, включая алгоритмы, кластеры и регрессию. Экспертный уровень предоставляет возможность глубокого погружения в выбранную область, такую как Natural Language Processing или компьютерное зрение. Программа обеспечивает ступенчатый и систематизированный подход к освоению ключевых компетенций в Data Science.

Преподаватели курса:

Юлдуз Фаттахова, Senior Data Scientist;
Петр Емельянов, R&D Director;
Маргарита Широбокова, Product Owner R&D.
Светлана Обухова, спикер курса.

Отзывы:

Узнать подробнее о курсе по машинному обучению.

Otus: «Machine Learning. Basic»

Ссылка на курс: otus.ru

Цена: от 58 650 руб.

Рассрочка: от 5 865 руб.

Длительность: 6 месяцев

Сложность: с нуля

Трудоустройство: есть

Сертификат: есть

Стажировки: нет

Программа курса:

Python — студенты изучают синтаксис, структуры данных, функции, объектно-ориентированное программирование и его применение в решении задач, а также работу с библиотеками для анализа данных и машинного обучения;
Python для ML — рассматривается процесс работы и использования библиотек, сбора и визуализации данных, а также конструирование типовых приложений машинного обучения на этом языке;
теоретическая сторона ML — тут изучается математика в контексте машинного обучения. Например, регрессия и кластеризация;
как происходит машинное обучение — анализ данных, создание моделей и их обучение для автоматического принятия решений без явного программирования.

Полную программу курса можно посмотреть на странице курса.

Содержимое курса: на первом этапе студенты осваивают основы Python, что позволяет им освоить основной язык разработки. В перспективе это делает специалистов более свободными — они могут не ограничиваться сферой ML. Но курс также позволяет освоить Python именно в контексте машинного обучения, в частности использование библиотек, обработка данных, работа с алгоритмами. Также ученики могут изучить теоретическую часть ML — рассматриваются математические концепции, а на заключительном этапе изучается процесс машинного обучения, включая анализ данных и создание моделей для автоматического принятия решений.

Преподаватели курса:

Мария Тихонова, PhD Computer Science;
Евгений Ревняков, software engineer уровня senior;
Глеб Карпов, исследователь.
Константин Алексин, специалист по прогнозному моделированию.

Отзывы:

Узнать подробнее о курсе по машинному обучению.

SkillFactory: «Курс Machine Learning и Deep Learning»

Ссылка на курс: skillfactory.ru

Цена: от 68 040 руб.

Рассрочка: от 5 670 руб.

Длительность: 20 недель

Сложность: с опытом

Трудоустройство: есть

Сертификат: есть

Стажировки: есть

Программа курса:

изучение основ машинного обучения — этот блок поможет больше узнать о ML, в частности о задачах и методах. применяемых в процессе. Кроме того, рассматривается алгоритм работы над ml-проектом;
работа с данными — тут можно узнать о том, как происходит сбор, обработка и очистка данных, а также об их визуализации;
регрессия — здесь происходит углубление в математику, в частности линейную и логистическую регрессию;
работа с различными алгоритмами — студенты смогут изучить, что такое деревья, и освоить работу с ними, а также дальнейшую оценку их качества.

Полную программу курса можно посмотреть на странице курса.

Содержимое курса: в процессе обучения студенты углубляются в основы машинного обучения, изучая задачи и методы, применяемые в проектах. Они также осваивают алгоритмы работы над ML-проектами, учатся работать с деревьями и оценивать их эффективность. Блок по работе с данными включает в себя изучение по сбору, обработке и визуализации данных, что позволяет более качественно работать с моделями в перспективе. Студенты рассмотрят все ключевые моменты, касающиеся ML, а по итогу смогут поучаствовать в финальном хакатоне.

Преподаватели курса:

Эмиль Магеррамов, COO Data Lab в компании EORA;
Антон Киселев, Head of R&D;
Сергей Веренцов, CTO в EORA.
Эмиль Богомолов, инженер-исследователь.

Отзывы:

Узнать подробнее о курсе по машинному обучению.

Otus: «Machine Learning»

Ссылка на курс: otus.ru

Цена: от 144 712 руб.

Рассрочка: от 14 471,2 руб.

Длительность: 12 месяцев

Сложность: для всех

Трудоустройство: есть

Сертификат: есть

Стажировки: нет

Программа курса:

ступень обучения на Junior — в этом блоке студенты изучают Python, а также саму структуру языка и тонкости программирования в целом, тонкости ML и его составляющие, в том числе и основы математики, и методы обучения в ML;
ступень обучения на Junior+/Middle — это более углубленная часть обучения, где можно рассмотреть более продвинутые методы в ML, погрузиться в Deep Learning и научиться анализировать данные, собирать их и проводить анализ временных рядов;
ступень обучения на Middle — этот блок включает глубинное изучение MLOps.

Полную программу курса можно посмотреть на странице курса.

Содержимое курса: студенты курса могут пройти три основные ступени обучения в зависимости от уровня, на который они претендуют. Сначала на первом уровне рассматриваются тонкости программирования, Python, а также этот язык программирования в контексте ML. Позже ученики смогут углубиться больше в машинное обучение — узнать, как работать с данными, собирать и визуализировать их и многое другое. Третий этап обучения включает изучение MLOps, то есть управление жизненным циклом машинного обучения.

Преподаватели курса:

Игорь Стурейко, Team Lead и главный инженер в НИИгазэкономика;
Мария Тихонова, PhD Computer Science;
Евгений Ревняков, Senior software engineer.

Отзывы:

Узнать подробнее о курсе по машинному обучению.

SkillFactory: «Инженерия машинного обучения»

Ссылка на курс: skillfactory.ru

Цена: от 480 000 руб.

Рассрочка: от 180 руб.

Длительность: 24 месяца

Сложность: с опытом

Трудоустройство: есть

Сертификат: есть

Стажировки: нет

Программа курса:

первый этап обучения — включает основы ML, в частности изучение Python в рамках направления, статистика и другие математические основы в ML;
второй этап обучения — этот период позволяет изучить специализацию лучше, узнать об алгоритмах ML, основах автоматизации, а также более глубоко погрузиться в математику;
третий этап обучения — здесь студенты узнают больше о ML-инженерии, учатся работать с проектами и управлять ими, а также осваивают сбор, накопление, визуализацию данных;
четвертый этап обучения — финальный семестр, когда ученики готовят свой выпускной проект.

Полную программу курса можно посмотреть на странице курса.

Содержимое курса: обучение состоит из четырех основных этапов. Студенты начинают с основ в сфере ML — например, изучение Python и основ математики. После этого ученики углубляются в сферу и осваивают алгоритмы машинного обучения, методы сбора и визуализации информации. Важным аспектом обучения является то, что в процессе можно поработать над реальными проектами, которые будут в работе в перспективе, и это даст понимание об этапах работы. В конце студенты готовят выпускной проект, который можно поместить в портфолио.

Преподаватели курса:

Святослав Солодушкин, доцент УрФУ, кандидат физико-математических наук;
Антон Долганов, кандидат технических наук;
Владимир Тимохин, доктор экономических наук.

Отзывы:

Узнать подробнее о курсе по машинному обучению.

Otus: «Machine Learning. Professional»

Ссылка на курс: otus.ru

Цена: от 76 840 руб.

Рассрочка: от 8 232 руб.

Длительность: 5 месяцев

Сложность: с опытом

Трудоустройство: нет

Сертификат: есть

Стажировки: нет

Программа курса:

машинное обучение и его тонкости — на курсе студенты могут погрузиться в более продвинутые методы работы с моделями, которые конструируются в процессе машинного обучения. Например, метод градиентного спуска, который минимизирует функцию потерь, шаг за шагом двигаясь в направлении, обратном градиенту функции;
углубление в области Deep Learning — студенты учатся не только работать с типичными моделями в процессе ML, но и с нейронными сетями. Их они тоже обучают и выставляют более высокие по уровню задачи;
работа с данными и временные ряды — ученики рассматривают работу с данными и учатся прогнозировать вероятные изменения со временем.

Полную программу курса можно посмотреть на странице курса.

Содержимое курса: программа обучения помогает изучить сферу ML более подробно. Это не обычный базовый уровень — здесь студенты углубляются в работу с моделями и изучаются более глобальные методы обучения. Кроме того, курс включает и блок по нейронным сетям, что позволяет ученикам научиться обучать и их. Это обеспечивает комплексное обучение, необходимое для успешной карьеры в области машинного обучения.

Преподаватели курса:

Мария Тихонова, PhD Computer Science;
Вадим Заигрин, ведущий консультант в IBS;
Антон Ветвицкий, Director по компьютерному зрению.

Отзывы:

Узнать подробнее о курсе по машинному обучению.

Бруноям: «Машинное обучение»

Ссылка на курс: brunoyam.com

Цена: от 24 900 руб.

Рассрочка: от 2 075 руб.

Длительность: 2 месяца

Сложность: с опытом

Трудоустройство: есть

Сертификат: есть

Стажировки: нет

Программа курса:

основы ML — студенты изучат, что именно включает в себя машинное обучение, что это за сфера;
работа с моделями — студенты будут обучаться осуществлять разнообразные операции с моделями в машинном обучении;
неразмеченные данные — ученики смогут научиться работать с данными без предварительной разметки в ML;
временные ряды и тексты — рассматривается порядок обработки текста и временных рядов в ML;
работа с нейронными сетями — это блок предусматривает освоение машинного обучения в контексте нейронных сетей.

Полную программу курса можно посмотреть на странице курса.

Содержимое курса: программа обучения включает изучение основ машинного обучения с акцентом на понимание работы моделей. Студенты также осваивают анализ неразмеченных данных, обработку временных рядов и текстов в машинном обучении и углубляются в работу с нейронными сетями. Курс предоставляет студентам возможность развивать навыки, необходимые для успешного участия в проектах и достижения профессиональных целей в области машинного обучения.

Преподаватели курса:

Обучение будет вести Эмиль Шакиров, Data Scientist в Сбере.

Отзывы:

Узнать подробнее о курсе по машинному обучению.

Otus: «Natural Language Processing (NLP)»

Ссылка на курс: otus.ru

Цена: от 42 500 руб.

Рассрочка: от 4 620 руб.

Длительность: 4 месяца

Сложность: с опытом

Трудоустройство: нет

Сертификат: есть

Стажировки: нет

Программа курса:

обработка текстов с помощью Python — студенты рассматривают, как использовать язык программирования, чтобы модель могла анализировать и обрабатывать текстовые данные;
основы DL — изучение подраздела машинного обучения, использующего искусственные нейронные сети для обучения на больших объемах данных и решения сложных задач;
NLP-методы — освоение технологий обработки естественного языка, включающих в себя анализ, понимание и генерацию текста компьютерами;
изучение алгоритмов машинного обучения, использующих нейронные сети для обработки и генерации естественного языка. Они способны понимать и генерировать текст, улавливая лингвистические закономерности и контекст.

Полную программу курса можно посмотреть на странице курса.

Содержимое курса: программа обучения включает в себя изучение обработки текстов с использованием Python, освоение основ Deep Learning, анализ методов обработки естественного языка (NLP) и изучение алгоритмов машинного обучения, использующих нейронные сети для обработки и генерации текста. Студенты приобретут навыки работы с текстовыми данными, погружение в мир искусственных нейронных сетей и понимание технологий NLP для анализа и создания текстовых данных.

Преподаватели курса:

Мария Тихонова, PhD Computer Science;
Антон Ветвицкий, директор по компьютерному зрению;
Анатолий Бурнашев — SRE expert.

Отзывы:

Узнать подробнее о курсе по машинному обучению.

SkillFactory: «Data Scientist с нуля до PRO»

Ссылка на курс: skillfactory.ru

Цена: от 224 070 руб.

Рассрочка: от 6 224 руб.

Длительность: 25 месяцев

Сложность: с нуля

Трудоустройство: есть

Сертификат: есть

Стажировки: нет

Программа курса:

изучение основ математики — включает в себя освоение алгебраических методов, оптимизации, численных алгоритмов и функций, а также регрессии;
данные и работа с ними — изучается сбор, анализ, предобработка данных и их визуализация для последующего использования в моделях машинного обучения;
математика и ML — математика в машинном обучении включает в себя изучение статистики, теории вероятностей, алгебры и численных методов для разработки и оптимизации моделей;
специфика работы специалистов по машинному обучению (ML) и компьютерному зрению (CV).

Полную программу курса можно посмотреть на странице курса.

Содержимое курса: программа включает в себя изучение основ математики, охватывая алгебраические методы, оптимизацию, численные алгоритмы и регрессию. Также рассматривается работа с данными, включая их сбор, анализ, предобработку и визуализацию для использования в моделях машинного обучения. В рамках математики и машинного обучения студенты изучают статистику, теорию вероятностей, алгебру и численные методы для разработки и оптимизации моделей. Курс также охватывает особенности работы специалистов по машинному обучению и компьютерному зрению. Эти темы предоставляют студентам уникальные возможности для глубокого понимания и применения в сфере машинного обучения и анализа данных.

Преподаватели курса:

Алексей Семенов, академик РАН;
Алек Леков, Senior ML-Engineer в МТС;
Эмиль Магеррамов, руководитель группы вычислительной химии в BIOCAD, ведущий автор разделов ML и DS.

Отзывы:

Узнать подробнее о курсе по машинному обучению.

Otus: «Machine Learning. Advance»

Ссылка на курс: otus.ru

Цена: от 82 500 руб.

Рассрочка: от 6 804 руб.

Длительность: 5 месяцев

Сложность: с опытом

Трудоустройство: нет

Сертификат: есть

Стажировки: нет

Программа курса:

внедрение и работа над ML-проектами — изучение практического использования методов машинного обучения в реальных проектах: выбор моделей, обработка данных, обучение моделей до их внедрения и поддержки в рабочей среде;
изучение временных рядов — студенты научаться анализировать данные в разные отрезки времени;
байесовское обучение и PyMC — обучение использованию вероятностных методов в ML;
обучение с подкреплением — освоение метода машинного обучения через взаимодействие с окружающей средой для достижения определенных целей.

Полную программу курса можно посмотреть на странице курса.

Содержимое курса: с помощью курса студенты смогут углубиться в сферу машинного обучения, в частности освоить работу над проектами, изучить временные ряды и их использование. Помимо этого, рассматриваются более узкоспециализированные темы — например, вероятностные методы машинного обучения и машинное обучение с подкреплением, которое подразумевает взаимодействие модели с окружающей средой. По итогам курса ученики смогут подготовить итоговый проект.

Преподаватели курса:

Мария Тихонова, PhD Computer Science;
Андрей Канашов, Senior Data Scientist;
Виталий Сидоренко, Senior Data Scientist.

Отзывы:

Узнать подробнее о курсе по машинному обучению.

Яндекс Практикум: «Инженер машинного обучения»

Ссылка на курс: practicum.yandex.ru

Цена: от 130 000 руб.

Рассрочка: от 35 000 руб.

Длительность: 4 месяца

Сложность: для всех

Трудоустройство: есть

Сертификат: есть

Стажировки: нет

Программа курса:

обучение работе с данными и создание модели — студенты смогут собирать и визуализировать данные, а также создадут готовую к внедрению и использованию в производстве модель машинного обучения;
внесение улучшений в модель — изучается процесс создания простой модели, служащей точкой отсчета для оценки производительности более сложных алгоритмов;
работа над рекомендательной системой — студенты изучат технологию, используемую для предоставления персонализированных рекомендаций или предложений пользователю;
создание более усовершенствованной модели — ученики воссоздадут модель, предназначенную для прогнозирования воздействия маркетинговых действий на поведение потребителей.

Полную программу курса можно посмотреть на странице курса.

Содержимое курса: программа обучения включает в себя освоение работы с данными, создание готовой к внедрению модели, улучшение и оценка производительности алгоритмов. Студенты также изучат создание рекомендательных систем и разработку продвинутых моделей для прогнозирования воздействия маркетинговых действий. Полученные навыки позволят сразу окунуться в мир разработки моделей и их последующего обучения, благодаря чему трудоустроиться будет значительно легче.

Отзывы:

Узнать подробнее о курсе по машинному обучению.

Нетология: «Аналитик данных»

Ссылка на курс: netology.ru

Цена: от 82 500 руб.

Рассрочка: от 3 616 руб.

Длительность: 7 месяцев

Сложность: с опытом

Трудоустройство: есть

Сертификат: есть

Стажировки: есть

Программа курса:

особенности аналитического мышления — студенты рассмотрят, чем именно отличается мышление аналитика и смогут понять, какие методы использовать для его развития;
статистика — в этом модуле разбираются тонкости статистического анализа и изучаются нюансы проверки гипотез;
работа с SQL, базами данным, программирование — предоставляется база для погружения в сферу программирования, в частности Python и специфика баз данных.

Полную программу курса можно посмотреть на странице курса.

Содержимое курса: в первую очередь на курсе разбираются особенности аналитического мышления, что позволяет студентам понять, как различается мышление аналитика и какие методы применять для его развития. ПРограмма также включает в себя изучение тонкостей статистического анализа и освоение методов проверки гипотез. Важным компонентом является работа с SQL, базами данных и программирование, создавая основу для погружения в программирование с использованием Python. Эти навыки формируют компетенции для успешного анализа данных и принятия обоснованных решений в различных областях и могут выступать как основа для дальнейшего углубления в машинное обучение.

Преподаватели курса:

Олег Булыгин, Lead Data Scientist;
Константин Башевой, аналитик и разработчик в Яндексе;
Николай Хащанов, Fullstack-разработчик.

Отзывы:

Узнать подробнее о курсе по машинному обучению.

ProductStar: «Профессия Data Scientist»

Ссылка на курс: productstar.ru

Цена: от 225 000 руб.

Рассрочка: от 4 406 руб.

Длительность: 6 месяцев

Сложность: с нуля

Трудоустройство: есть

Сертификат: есть

Стажировки: есть

Программа курса:

работа с данными и SQL — изучается извлечение, анализ и оптимизация запросов;
погружение в Python — освоение одного из ключевых языков программирования, в том числе в контексте машинного обучения;
конструирование моделей машинного обучения — студенты создадут первые модели, смогут обучать их, оценивать качество и оптимизировать в перспективе;
работа с нейронными сетями и их обучение — рассмотрят процесс машинного обучения нейронных моделей и обработку естественного языка;
создание рекомендательных систем.

Полную программу курса можно посмотреть на странице курса.

Содержимое курса: программа включает изучение работы с данными и SQL для извлечения, анализа и оптимизации запросов. Студенты освоят Python, применяемый в машинном обучении. Блок по конструированию моделей научит созданию, обучению и оптимизации моделей, включая нейронные сети и обработку естественного языка. Программа также охватывает создание рекомендательных систем. Все это обеспечит студентам глубокие знания и практические навыки для успешной работы в области данных и машинного обучения.

Преподаватели курса:

Денис Соболев, работает в Skyeng;
Илья Чухляев, работает в OWOX;
Анна Морозова, работает в Яндекс.

Отзывы:

Узнать подробнее о курсе по машинному обучению.

Яндекс Практикум: «Специалист по Data Science plus»

Ссылка на курс: practicum.yandex.ru

Цена: от 228 000 руб.

Рассрочка: от 16 000 руб.

Длительность: 16 месяца

Сложность: с нуля

Трудоустройство: есть

Сертификат: есть

Стажировки: нет

Программа курса:

изучение Python и специфики анализа данных — рассматривают инструменты программирования и обучают глубокому пониманию методов обработки и интерпретации данных;
анализ данных и предобработка — студенты изучают ключевые этапы обработки информации, подготовку данных для дальнейшего анализа и ее использование в различных областях;
линейные модели в машинном обучении — изучение простых методы предсказания, основанных на линейных зависимостях между входными признаками и целевой переменной;
машинное обучение в сфере бизнеса — ученики рассматривают применение алгоритмов для анализа данных, прогнозирования трендов и оптимизации бизнес-процессов, повышая эффективность и принятие более обоснованных решений.

Полную программу курса можно посмотреть на странице курса.

Содержимое курса: программа включает изучение Python и анализа данных, предоставляя студентам инструменты программирования и глубокое понимание обработки данных. Блок по анализу данных и их предобработке обеспечивает освоение ключевых этапов обработки информации.

Студенты изучают линейные модели в машинном обучении, а также машинное обучение в бизнесе. Программа формирует универсальные навыки для успешного применения машинного обучения в различных сферах.

Преподаватели курса:

Сослан Табуев, аналитик-разработчик в Яндексе;
Артём Ющенко, эксперт в управлении перспективных алгоритмов машинного обучения в ВТБ;
Анна Осина, руководитель отдела дата-анализа в AliExpress Россия.

Отзывы:

Узнать подробнее о курсе по машинному обучению.

GeekBrains: «Data Scientist: быстрый старт в профессии»

Ссылка на курс: gb .ru

Цена: от 99 517 руб.

Рассрочка: от 3 211 руб.

Длительность: 9 месяцев

Сложность: для всех

Трудоустройство: есть

Сертификат: есть

Стажировки: нет

Программа курса:

введение в программирование — студенты изучат принципы программирования и разработки;
контроль версий и математика — рассматривается контроль версий приложений и программ, тестирование, а также основы математики, которые необходимы в машинном обучении и анализе данных;
Python — освоение языка программирования в контексте ML в том числе;
математическая теория — серия блоков, в которых рассматривается математический анализ, статистика, линейная алгебра и многое другое;
работа с нейронными сетями и данными — студенты учатся тонкостям машинного обучения нейронных сетей.

Полную программу курса можно посмотреть на странице курса.

Содержимое курса: программа направлена на изучение основ программирования, что обеспечивает студентам углубленное понимание принципов разработки в целом. Кроме того, на курсе можно погрузится в изучение контроля версий, тестирование и математику, что дает основы для успешной работы в машинном обучении и анализе данных. Овладение Python в контексте машинного обучения станет ключевым инструментом. По итогам курса начинается интенсивная работа над портфолио, чтобы подготовить студента к трудоустройству.

Преподаватели курса:

Ильнар Шафигуллин, кандидат физико-математических наук;
Александр Иванов, Senior Data Scientist в Сбере;
Евгений Абумов, инженер умных устройств.

Отзывы:

Узнать подробнее о курсе по машинному обучению.

Кому могут подойти курсы по машинному обучению

Машинное обучение – востребованная область, проникшая в различные секторы. Исследования, финансы, медицина, технологии – везде оно нашло применение. Курсы по машинному обучению будут полезны:

профессионалам в IT — это позволяет расширить знания в области искусственного интеллекта для современных технических задач;
новичкам в IT — новички могут изучить новые инструменты, которые популярны во многих сферах и активно используются;
разработчикам программного обеспечения — обучение анализу данных и созданию инновационных решений на основе машинного обучения;
аналитикам данных — погружение в техники обработки больших объемов данных для принятия более эффективных решений;
инженерам — приобретение навыков построения моделей для решения сложных инженерных задач;
предпринимателям — возможность создания инновационных продуктов и решений на основе анализа данных;
исследователям — глубокое понимание методов исследования данных для создания новых знаний и открытий;
студентам и профессорам — углубление в перспективную область исследований для современного мира.

Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных профессий, и его понимание приносит ценные перспективы и навыки.

Какими навыками должен обладать специалист по машинному обучению

В мире машинного обучения даже мельчайшие ошибки могут иметь серьезные последствия, требующие дополнительных усилий и ресурсов для исправления. Специалист по машинному обучению должен обладать рядом четких знаний и навыков, чтобы успешно справляться с задачами в этой высокотехнологичной области.

строгие математические основы — математические концепции, такие как линейная алгебра и статистика, формируют основу для понимания алгоритмов машинного обучения и обеспечивают точность моделей;
программирование на языке Python — это основной язык в машинном обучении, который обеспечивает доступ к библиотекам и инструментам, необходимым для разработки моделей;
понимание алгоритмов машинного обучения — знание основных алгоритмов, таких как регрессия, классификация и кластеризация, позволяет выбирать и применять их с учетом конкретных задач;
опыт работы с библиотеками машинного обучения — умение использовать библиотеки, такие как TensorFlow или scikit-learn, упрощает создание и обучение моделей;
обработка и анализ данных — навыки работы с данными, их чистка и предобработка обеспечивают корректность и эффективность моделей;
знание фреймворков глубокого обучения — работа с фреймворками, такими как PyTorch или Keras, позволяет создавать сложные модели глубокого обучения.
коммуникативные навыки — взаимодействие с командой и заказчиками требует четкости в выражении сложных концепций машинного обучения;
постоянное обучение и следование трендам — быстрое внедрение новых методов и технологий обеспечивает конкурентоспособность специалиста.

В итоге, обладание этими навыками позволяет специалисту по машинному обучению эффективно решать сложные задачи и быть успешным в быстро развивающейся области.

Востребованность и заработная плата

Сфера машинного обучения достаточно обширная — методы и инструменты подобного типа применяются в медицине, образовании, бизнесе, производстве, автомобильное производство и многое другое. Поэтому с востребованностью специалиста проблем не будет — он сможет заниматься своей деятельностью в любой области, которая его привлекает. Например, разрабатывать умные автомобили, которые могут ехать без водителя. В перспективе можно устраиваться в ведущие автомобильные компании — например, та же Tesla.

Работа от специалиста требует очень много навыков и знаний, а также значительный опыт. Причина в том, что разработка инструментов, роботов и машин и дальнейшее их обучение — это дорогостоящая сфера. Даже небольшие ошибки могут привести к зря вложенным средствам и значительным потерям ресурсов. Поэтому для специалистов по машинному обучению предлагают достаточно конкурентные зарплаты. Например, на данный момент при сравнении вакансий на HeadHunter было выявлено, что средняя зарплата составляет 250-300 тысяч. Сеньоры могут зарабатывать от 600 тысяч и более.

Эксперты отвечают

ММихаил Толмачев, Senior Manager в EPAM.

Что нужно знать для попадания в сферу ML?

Сейчас во всём мире тренд на Deep Learning, компьютерное зрение, нейросети. Нейросети можно использовать для предсказания спроса, рекомендации товара, персонализированного маркетинга. Однако, чтобы понять, как эти технологии работают, нужно иметь углублённые знания, быть Data Scientist. В отличие от Deep Learning, методы классического машинного обучения — матричного разложения, факторизационных машин — гораздо легче интерпретируются бизнесом, то есть с их помощью можно объяснить, почему те или иные товары были интересны, какие основные драйверы спроса. Также ограничения на интерпретируемость моделей бывает на законодательном уровне, например в фарме или банках.

ММария Рябенко, старший технический писатель направления AI Cloud

Насколько востребована сфера машинного обучения?

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения уже определяют экономический успех предприятий. По данным консалтинговой компании Gartner порядка 50% процессов в сфере обработки и анализа данных будут автоматизированы с помощью ИИ к 2025 году, что снизит острую нехватку высококвалифицированных специалистов.

Вывод

Эти курсы по машинному обучению предоставляют студентам всесторонний набор навыков, начиная от освоения Python и анализа данных до глубокого понимания линейных моделей и их применения в сфере бизнеса. Программы не только эффективно подготавливает к решению задач в области данных, но и развивает способности к самостоятельному анализу и оптимизации бизнес-процессов с использованием инновационных методов машинного обучения.