Курсы по машинному обучению

О категории

40 курсов по машинному обучению
44 819  Р - средняя стоимость обучения
121 день - средняя длительность программы

Мы собрали лучшие школы с обучением онлайн по машинному обучению.
Подобрать курс можно по цене, отзывам, условиям рассрочки и рейтингу из 15 компаний.

Найдено 38 курсов
Глубокое обучение на Python
Академия инноваций

Бесплатный курс по изучению фреймворка глубокого обучения на Python. Подходит новичкам в программировании, способствует развитию в профессии IT-специалистов и Python-разработчиков. Для доступа к урокам необходимо зарегистрироваться на платформе. Обучение не предполагает обратной связи и выдачи сертификата.

Благодаря онлайн-курсу "Машинное обучение для людей" любой новичок в программирование поймет, что это такое и как данную технологию можно использовать в повседневной жизни. Обучение будет интересным для начинающих программистов, веб-разработчиков, руководителей и журналистов. За 21 день занятий – просмотра видеолекций, участия в вебинарах и выполнения домашних заданий, обучающиеся узнают основы машинного обучения: регрессию, кластеризацию, уменьшение размерности, освоят ансамблевые методы: бэггинг, бустинг и стекинг, что такое нейросети. Выдаётся диплом.

18 месяцев изучения Data Science с нуля. Содержит 7 блоков. Подходит новичкам. Способствует продвижению в профессии специалистов по машинному обучению, искусственному интеллекту, анализу данных и Data Science. Эксперты познакомят студентов с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научат решать бизнес-задачи. Ведение куратора и освоение английского для IT-специалистов. Дипломированным выпускникам гарантировано трудоустройство.

Рейтинг
4.2/5

18 месяцев изучения инструментов Data Science и Machine Learning. Курс содержит 8 блоков из 93 тематических модулей. Подходит для новичков в IT, начинающих программистов и аналитиков. Способствует продвижению в профессии Data Science. В программе: основы аналитики, статистики и теории вероятностей, машинное обучение, английский для IT-специалистов. Обучение с наставником, доступ в закрытый чат. Диплом по окончании и возможность стажировки.

13 месяцев изучения инструментов машинного обучения и работы с нейросетями. Курс содержит 288 уроков, структурированных в 7 основных блоков. Подходит новичкам, программистам, менеджерам и владельцам бизнеса. Способствует продвижению в профессии Data Scientist. В программе: обучение аналитике, статистике и теории вероятностей. Ведение под руководством куратора, доступ в закрытый чат и защита диплома. Выпускники приглашаются на стажировку.

Data Scientist
Нетология
Рейтинг
1/5

170+ часов практики написания предиктивных моделей для оптимизации бизнес-процессов. Грамотное управление данными и построение прогнозов с помощью нейросетей. Навыки машинного зрения и анализа текстов. Курс позволит прокачаться в профессии аналитикам и специалистам IT. Продвинутая работа с БД, анализ данных на Python и создание рекомендательных систем. Сможете использовать machine learning решения для бизнеса. Эксперты помогут составить резюме и подготовиться к собеседованию.

9 месяцев изучения программирования и автоматизации рутинных задач. Содержит 6 блоков из 42 тематических модулей. Подходит новичкам в IT, аналитикам, менеджерам и владельцам бизнеса. Способствует продвижению в профессии Data Scientist. В программе: обучение программированию, аналитике, статистике и теории вероятностей, изучение английского для IT. Личное курирование на протяжении всего курса, защита диплома и гарантированная стажировка.

Deep Learning
Нетология

Решение 40 практических задач с помощью самых прорывных инструментов машинного обучения. Внедрение искусственного интеллекта и нейросетей для решения разных бизнес-задач. Освоение технологий компьютерного зрения и алгоритмов внимания. Курс подойдет инженерам данных, программистам. Поработаете с многомерными свертками и сегментацией state of art. Реализуете NLP с нуля, построите языковую модель. Добавите 14 проектов в портфолио. После защиты MVP-проекта получите доступ к базе вакансий.

Deep Learning на Keras
Moscow Coding School

Курс по изучению Deep Learning на Keras для новичков, начинающих программистов, аналитиков и менеджеров. Можно проходить в своём темпе. Теоретический блок содержит основные термины и понятия. Совместно с преподавателем студенты напишут полносвязную нейронную сеть, которая заточена на распознавание рукописных цифр, изучат удобные инструменты быстрого проектирования. Поддержка кураторов и менторов не предусмотрена. Выдаётся сертификат об окончании курса.

Профессия: Data Scientist
Moscow Coding School
Рейтинг
5/5

Онлайн-курс по освоению востребованной профессии Data Scientist создан специально для тех, кто хочет с нуля научиться обрабатывать данные и узнать принцип работы алгоритмов самых распространенных нейронных сетей. За 6 месяцев обучения студенты пройдут путь от основ языка Python до добычи информации из открытых источников и применения машинного обучения в предсказывании результата. Ревью кода и комментарий от ментора. Реальные проекты для портфолио. По окончании выдаётся сертификат.

AI и Machine Learning
Moscow Coding School

150 видеоуроков по изучению AI и Machine Learning — от основ к нейронным сетям. Курс станет отличным стартом для всех, кто перерос Excel и готов освоить главные ML-библиотеки. Способствует развитию в профессии IT-специалистов. В программе освоение регрессии, классификации, алгоритмов, кластеринг, оценка и регуляризация, нейросети. Практика в виде задач на Kaggle с ревью кода и комментариями от ментора. Консультации и поддержка в чате курса. Студенты получат сертификат в конце обучения.

Онлайн-курс по изучению нейронных сетей на Keras. Содержит 17 видеоуроков, которые можно осваивать в свободном темпе. Подойдёт новичкам, разработчикам, аналитикам, менеджерам и биохимикам. Курс познакомит с фреймворком Keras, фильтрами, stride, padding, сверточными и pooling-слоями. В практической части студенты напишут и обучат нейронную сеть, которая сможет распознавать объекты на фото из тренировочного датасета. Выдаётся сертификат об окончании курса

Data science и нейронные сети для новичков
Университет искусственного интеллекта
Рейтинг
5/5

9 месяцев освоения инструментов Data science и нейронных сетей для новичков. Содержит 39 занятий с заданиями после каждого. Студенты разовьют навыки написания нейронных сетей, освоят 28 реальных нейросетей: от самых простых до новейших, реализуют нейросетевой проект для себя или компании. Неограниченное количество консультаций, помощь с портфолио и рекомендации для трудоустройства. В конце курса выдаётся диплом установленного образца.

Data science и нейронные сети на Python
Университет искусственного интеллекта
Рейтинг
3.7/5

Курс по освоению Data Science и нейронных сетей на Python поможет стать Middle AI разработчиком за 6 месяцев и реализовать нейросетевой проект. Содержит 26 занятий, которые проходят раз в неделю. В рамках курсах студенты разработают интеллектуальный чат-бот, научатся писать нейронные сети, которые смогут распознавать рукописный шифр и предсказывать акции. Кураторы ответят на все вопросы, помогут с портфолио и стажировкой. После защиты проекта выдаётся диплом.

Углубленный курс по текстам (Natural Language Processing)
Университет искусственного интеллекта

Углубленный курс по текстам, который состоит из 12 модулей. Вебинары проходят каждую неделю по 2–3 часа. Подходит специалистам по Data Science, машинному обучению и нейронным сетям. В программе: рекуррентные и свёрточные сети, языковые модели, построение базовой версии трансформера, написание нейросети с нуля. Персональный куратор ответит на любые вопросы и поможет с обучением. По итогам выпускники получают сертификат о повышении квалификации.

Рейтинг
2.7/5

Практическое изучение инструментов Machine learning. Курс содержит 6 модулей и длится 5 месяцев. Подходит IT-специалистам со знанием высшей математики и знакомых с Python. Способствует развитию в профессии специалистов Data Science. Студенты познакомятся с методами анализа данных, принципом работы алгоритмов на профессиональном уровне. Разработка нескольких мощных проектов для портфолио. Сертификат и подготовка к соревнованиям на Kaggle.

4 месяца углубленного освоения высшей математики для Data Science. Курс содержит 4 основных модуля. Занятия 2 раза в неделю. Способствует развитию в профессии специалистов по машинному обучению до уровня Middle / Senior. Студенты освоят матричные разложения, дифференцирование, оптимизацию, регрессии, моделирование. Много практики и живого общения с преподавателями. После защиты финального проекта выдают сертификат и приглашают на собеседование.

Специалист по data science
Яндекс.Практикум
Рейтинг
4.5/5

8 месяцев изучения инструментов машинного обучения. 300 часов прокачки навыков структурирования больших объёмов данных и обнаружения неочевидных закономерностей. Курс способствует продвижению в профессии специалистов по Data Science. Студенты освоят Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL, с помощью знаний смогут улучшать продукты в бизнесе, промышленности и науке. Куратор даёт обратную связь по заданиям. Выпускники получают сертификат.

Цифровое производство
Цифровое производство
Рейтинг
5/5

Бесплатный практикум для руководителей, инженеров и сотрудников предприятий. Содержит 40 видеоуроков, учебные материалы и тесты. На занятиях студенты получат базовые систематизированные знания об экосистеме цифровизации: системах мониторинга, робототехнике, применении ИИ, промышленной безопасности. Выпускники научатся выбирать точки эффективного применения технологий и повышать эффективность процессов. По итогам обучения выдаётся верифицированный сертификат от компании.

8 месяцев изучения искусственного интеллекта. Среди преподавателей и авторов программ – профессора из лучших вузов США. Занятия длятся по 20 часов в неделю. Курс будет интересен бизнесменам, аналитикам данных, специалистам IT-направлений. Рассматриваются бизнес-приложения машинного обучения, распознавания образов, прогнозирования и повышения производительности вычислительных систем. Поддержка кураторов. В конце курса выдаётся сертификат международного образца.

Рейтинг
5/5

Начальный онлайн-курс Data Science предназначен на новичков и длится 365 дней. За этот период учащиеся знакомятся с основами машинного обучения и работы с нейросетями. В программу входит изучение азов проектирования В программе: Python, визуализации данных в Pandas, Matplotlib, Seaborne и работы с информационными хранилищами. Также предусмотрены курсы-тренажеры, индивидуальное сопровождение ментора, соревнования и хакатоны, помощь в разработке не менее 10 проектов для портфолио. Выпускникам курсов выдаётся диплом об окончании курса.

140-дневный онлайн-курс среднего уровня "Математика + машинное обучение" позволит любому программисту стать универсальным специалистом в Machine Learning. Программа предусматривает изучение линейной алгебры, основ матанализа, теории вероятности и статистики, временных рядов и прочих математических методов. Выпускники научатся применять математические и статистические закономерности в машинном обучении и нейронных сетях. Краткий курс по ML посвящён освоению алгоритмов машинного обучения и работе с такими инструментами, как XGBoost, Python и NumPy. Выдаётся диплом об окончании курса.

Рейтинг
5/5

Курс "Machine Learning PRO + Deep Learning" продолжительностью в 140 дней рассчитан на новичков в этой сфере. Он включает в себя программу из 10 модулей по изучению базовых основ машинного обучения и 11 модулей по освоению искусственных нейронных сетей. Каждый блок предусматривает теоретические и практические занятия. Таким образом, обучающиеся получают не только хорошие знания в области Data Science, но и практические навыки по созданию нейросетей, чат-ботов. Они научатся работать с текстами и средствами ML, овладеют инструментами TensorFlow, Keras и Python. Выпускникам выдаётся соответствующий диплом.

Прохождение данного 84-дневного "Курса по машинному обучению" позволит любому новичку овладеть современными инструментами решения собственных конкретных бизнес-задач и работе с данными при помощи машинного обучения. После обучения выпускник станет продвинутым специалистом по Machine Learning и овладеет практическими навыками работы с различными методами и алгоритмами машинного обучения. В его арсенале появятся такие важные инструменты, как Python, Pandas, NumPy и TensorFlow. На время обучения предусмотрена менторская поддержка. Выпускнику выдаётся диплом.

Бесплатный курс по освоению нейронных сетей. Содержит 5 модулей и 24 занятий. Подойдёт студентам и научным работникам. Для прохождения потребуется уверенное владение школьной математикой. В рамках обучения слушатели познакомятся с теоретическими и практическими основами искусственных нейронных сетей, научатся применять нейронные сети для решения широкого круга задач из области анализа данных, выполнят 90 тестов и 27 интерактивных задач. Занятия проходят на платформе Stepik.

Практический курс по освоению машинного обучения в финансах от Корпоративного университета Сбербанка. Возможность бесплатного участия. Включает 6 модулей и по 2–5 часов занятий в неделю. Подходит работникам в IT или банковской сфере, ML-специалистам. Студенты узнают о внедрении ML на примере трейдинга, прогнозировании операционного дохода банка, автоматизации внутренних процессов, выполнят задания с использованием Python. Сертификат по окончании.

81 видеолекция по обучению на размеченных данных от МФТИ. Курс длится 1,5 месяца и предполагает 8 часов занятий в неделю. Способствует развитию в профессии специалистов Data Science. Эксперты научат строить предсказывающие алгоритмы, оценивать обобщающую способность, подбирать параметры модели, подсчитывать метрики качества. Студенты узнают про случайные леса и метод градиентного бустинга. Обратная связь по заданиям. Сертификат по окончании.

Вводный курс по освоению инструментов машинного обучения от Высшей школы экономики. Можно обучиться бесплатно. Длится 2 месяца по 3–5 часов занятий в неделю. Подойдёт специалистам Data Science. В программе: обзор основных типов задач, решаемых с помощью машинного обучения, методов машинного обучения и их особенностей. Для работы студенты будут использовать данные из реальных задач. Фидбэк от преподавателя по заданиям и сертификат в конце курса.

2 месяца базового изучения искусственного интеллекта от Томского ГУ. Можно обучиться бесплатно. Курс предполагает занятия по 5–15 часов в неделю. Способствует развитию в профессии специалистов по искусственному интеллекту. Студенты будут ориентироваться в технологиях искусственного интеллекта и смогут выступать экспертом для СМИ. В программе: есть материалы для самостоятельного изучения и проверочные тесты. Выдаётся сертификат о прохождении курса.

Практический курс по введению в данные от НГУ. Возможность бесплатного участия. Длится 1,5 месяца. 3–5 часов занятий в неделю. Полезен начинающим специалистам Data Science, которые имеют небольшой опыт работы. Преподаватели разберут теорию вероятностей, статистический анализ выборочных данных, графический анализ, формирование выборок. В конце курса проверка знаний с помощью итогового теста. После защиты проекта выдаётся сертификат.

Новые отзывы

Профессия Data Scientist: анализ данных
11 месяцев назад
В самом начале обучения профессии Data Scientis и Python тебя словно первоклашку подготавливают к учебному году: настраивают окружение, рассказывают про базовые структуры данных в формате мультика), вместе с тобой на первых порах разбирают домашнее задания. Чем дальше ты продвигаешься тем интереснее становятся домашние задания, но и времени они занимают много. И вот уже ты не можешь пойти погулять пока не сделаешь домашние задания)) Помимо доступа к лекциям и обратной связи от преподавателей у Skillbox есть ещё кое-что. Сообщество студентов изучающих то же, что и вы. Когда я вступил в чат телеграмм нашей группы мое обучение стало в разы интереснее. Это уже скорее можно сравнить со студенческими годами. Мы обсуждаем идеи, делимся книгами, полезными ссылками, лайфхаками обучения, мероприятиями. Если есть #вопроспокурсу тебе всегда поможет чудесная Vika или сокурсники. Полезные знакомства точно заведете. Учиться никогда не поздно! В скилбоксе уж точно!
Отзыв взят с сайта mooc.ru
Профессия Data Scientist: анализ данных
11 месяцев назад
Я работаю в банке и анализирую большие объемы данных. Во время карантина нас всех перевели на удаленку. Поскольку я младший специалист, спрос с меня небольшой. Да и знаний требуется немного. Когда устраивалась, хватило вышки. Решение начать учиться чему-то новому пришло само. Я думаю, что расти необходимо и в жизни и в профессии. Мой начальник специалист по Data Science уговорил меня развиваться именно в этой области. Как раз и времени много появилось) Я выбрала Skillbox за соотношение качества/полноты программы и, конечно цены. А еще меня вдохновили отзывы выпускников и истории успеха тех, кто уже работает по новой специальности. Приятно читать, как кто-то вырывается вперед и несется по жизни ветром) Теперь о самом курсе. Многое, что объясняет преподаватель легко откладывается в голове. А что нет - всегда можно закрепить на практике или спросить совет. Программа актуальна и подкрепляется практикой. И это действительно то, что делает мой начальник. Минусом для многих будет то, что нет дедлайнов и привычных экзаменов - многим нужен толчок, мотивация. Я ее в себя воспитываю сама) Сейчас на уроки у меня уходит 2-3 часа в неделю. Есть время и рабочие задачи сделать, и дополнительно почитать по теме или поговорить с преподами и однокурсниками. Классно и то, что доступ к курсу навсегда - и я могу подглядывать в уроки, когда мне приходит неожиданно сложная рабочая задача
Отзыв взят с сайта mooc.ru
Профессия Data Scientist: анализ данных
11 месяцев назад
ДОСТОИНСТВА: Нет тяжёлых лекций и во всем помогает наставник НЕДОСТАТКИ: Не обнаружила Моё знакомство с курсами Skillbox началось с отзывов. Причем, не тех, что можно прочитать в интернете. А со слов знакомого. Таким и доверяешь как-то сразу больше. Тогда я не знала, что это за онлайн курсы и только закончила учиться на аналитика. Хвалилась дипломом, но по факту мало в чем разбиралась. Знакомый работает в Data Science и он сумел увлечь меня, заново полюбить цифры и данные. Отзыв о Скилбокс сработал не сразу, так как я стала мамой. Через пару месяцев я понемногу погружалась в обучение, смотрела вебинары и попала на интенсив по машинному обучению, где познакомилась с Python и даже выиграла электронную книгу «Век живи — век учись». Я ее открыла и поняла, что мне нужно — учиться)) Через страхи и сомнения я записалась на курс. И здесь расскажу, как там все устроено. Во-первых ты получаешь наставника, который заинтересован в твоем успехе и в том, чтобы ты сделала хорошую работу. Во-вторых нет тяжелых лекций как в универе, а все основы ты пропускаешь через себя — на практике делаешь каждый маленький шажочек к серьезной профессии. Если что-то не понял, всегда можно задать вопрос или обратиться к дополнительным материалам под уроками. Бывает тяжело что-то новое понять, но когда ты начинаешь самостоятельно восполнять пробелы и знаешь, что тебе помогут с каждым домашним заданием, то мотивации прибавляется. А наставники здесь крутые. Например, Алла Тамбовцева преподает в Высшей школе экономики. Другие — как минимум статуса Senior. В общем, я очень довольна)
Отзыв взят с сайта mooc.ru
Математика для Data Science. Базовый курс
11 месяцев назад
ДОСТОИНСТВА: Возможность прояснять вопросы через Slack в любое время, есть записи занятий, которые можно пересмотреть в любое время НЕДОСТАТКИ: встречаются небольшие технические недочеты, а некоторые преподаватели могут использовать академическую подачу материала Я, обычное, редко пишу отзывы, но почитав некоторые, все-таки решил зарегистрироваться и написать свою историю с этой компанией. Кто-то пишет в отзывах, что отводится очень мало времени на уроки, отсутствуют практические примеры на лекциях, высокая стоимость обучения. Друзья, 1.5-2 часа длительность одного занятия (а их два в неделю) и целая неделя, чтобы сделать домашку это разве мало? А если вам преподаватель просто будет показывать, как сделать что-то или как решать типовые задачки, не объясняя глубины вопроса и не давая теории, то даю гарантию - вы станете очередным типовым копипастером без понимания как всё работает. Или вот про высокую стоимость - ради интереса зайдите на биржу и посмотрите сколько стоят услуги репетитора по высшей математике :). Прежде чем брать курс вы должны понимать, что учеба — это в первую очередь огромный труд (который в итоге потом будет неплохо оплачиваться), а также долгий процесс и еще надо делать ДЗ :) И не забываем про о реальность бытия - дом, семью, работу, лень... А то многие думают: «Я сейчас оплачу курс, отучусь и у меня будет большая зарплата, дом и мотоцикл». Наверное рассчитывают, что знания сами закачаются в голову как программа (хотя я сам был бы не против такой технологии :) ) А теперь моя небольшая история. Последние несколько лет я все чаще стал сталкиваться с задачами, которые попадают в современную область Data Science. Несколько раз пытался начать обучение в данном направлении (даже брал курсы на Coursera, но так ни одного и не закончил) и, сталкиваясь с первыми сложностями в обучении, всегда успокаивал себя, что и всё это какая-то магия и объект поклонения настоящих математиков в очках с толстыми стеклами, которые свитеры в брюки заправляют, а моя участь – всю оставшуюся профессиональную жизнь автоматизировать бизнес-процессы с помощью 1С (возможно это и неплохо, но не моё). Но, делая очередной «подход к снаряду», я понял, что пропустил первый и самый важный шаг – необходимость восстановить свой математический аппарат, который уже «давно заплесневел и мхом покрылся со времен института». Проанализировав рынок обучения, остановился на компании OTUS и курсе «Математика для Data Science. Базовый курс», т. к. привлекла сильная команда преподавателей, хорошая программа обучения и онлайн-формат. В процессе обучения ожидания подтвердились: преподаватели понятно объясняют материал, а через Slack всегда можно уточнить нюансы или попросить объяснить моменты, которые остались непонятными. Также сам формат онлайн занятий тоже оказался удобным – всегда есть записи занятий, которые можно пересмотреть в любое время. А теперь немного критики. OTUS - компания молодая, поэтому иногда, совсем редко, в лекциях встречаются небольшие технические недочеты, а некоторые преподаватели могут использовать академическую подачу материала, что не вписывается в общую концепцию компании, но кураторы OTUS тщательно отслеживают такие моменты и быстро принимают правильные управленческие решения. Но самое главное, что я получил от курса не только знания, но и возможность опять начать учиться и это очень здорово. Это ни с чем не сравнимое чувство студенческой романтики. Появилось огромное желание писать код, решать сложные задачи, изучать новые и перспективные технологии. Понимать, что сделал первый шаг, чтобы стать востребованным специалистом в одной из самых популярных областей. Закончив курс «Математика для Data Science. Базовый курс», я сразу же записался на трек по Data Science, состоящий из курсов «Machine learning» и «Нейронные сети на Python» и в настоящий момент успешно учусь уже два месяца.
Отзыв взят с сайта mooc.ru
Машинное обучение в финансах
11 месяцев назад
Долго же я шла к тому, чтобы наконец-то пройти курс. Сейчас прохожу курс от ВШЭ по управлению личными финансами. Курс от 2016 года. Сколько же полезной и прикладной информации я нашла для себя. Курс просто огонь! Лектор Николай Иосифович Берзон чуть ли не на пальцах объясняет азы для индивидуального инвестора. На сайте можно скачать доп. материалы (презентацию, таблички, ссылки на на другие источники и т.д.). Если какая-то часть из лекций оказалась сложной, то можно обсудить все вопросы среди других участников курса. Я очень довольна, что наконец-то не пожалела времени и нашла силы проходить самостоятельно обучение. Рекомендую всем подобрать курсы по своим интересами и самообразовываться. Когда, если не сейчаc? :)
Отзыв взят с сайта mooc.ru
В каком формате проходит обучение на курсах, размещенных на вашем сервисе
Мы собрали для вас курсы удаленного формата обучения в форме вебинаров и видео уроков
Да. Для этого необходимо выбрать фильтр “уровень” - “начальный”, и на странице появится сборник всех таких курсов
Из всех представленных 1436 от 114 компаний мы нашли лучшие, опираясь на данные 992 отзывов. Вы можете выбрать курсы по рейтингу, отзывам или цене
На нашем сайте размещено 1436 курсов в разделе Машинное обучение.