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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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

 

 

---

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.