ТОП-10 курсов по машинному обучению и анализу данных в 2024 году
Машинное обучение (Machine Learning) — это класс методов искусственного интеллекта, главной особенностью которых является обучение при решении множества сходных задач. В машинном обучении активно используются математическая статистика, методы математического анализа, теория вероятностей и так далее. Также оно неразрывно связано с анализом данных.
Специалист по машинному обучению и анализу данных должен уметь выдвигать идеи и гипотезы для различных проектов, подбирать алгоритмы и метрики для разных моделей, выстраивать модели машинного обучения и так далее. Освоить методы обработки данных, кластеризацию, разнообразные алгоритмы и прочее можно на онлайн-курсах.
Программы подготовки специалистов обычно посвящены непосредственно Machine Learning, однако в ряде случаев машинное обучение изучается в рамках подготовки NLP-разработчиков, Data Scientist и пр. Также можете изучать работу с нейросетями, разработку голосовых ассистентов и чат-ботов и прочее.
Обычно курсы по машинному обучению редко подходят новичкам в программировании — нужно владеть несколькими языками, понимать принципы разработки и прочее. Поэтому желательно, чтобы вы были действующим разработчиком, аналитиком или другим IT-специалистом.
Для обучения на данном курсе требуются знания Руthon. Программа курса «Machine Learning Pro» состоит из 9 теоретических модулей, в рамках которых вы познакомитесь с машинным обучением: методы предобработки данных, регрессия, кластеризация, ансамбли и деревья в Tree-based алгоритмах, временные ряды и многое другое. Курс «Deep Learning» состоит и 11 модулей, после их прохождения вы будете уметь создавать модель распознавания изображений, обучать нейросеть решать задачу детекции, создавать специального чат-бота на базе рекуррентной нейросети и агента для игры в Pong на основе DQN алгоритма, и так далее.
Среди преподавателей курса COO Data Lab Эмиль Магеррамов, Head of R&D Антон Киселев, технический директор Сергей Веренцов — все они работают в компании по разработке искусственного интеллекта «EORA». По окончании курса вы будете полностью понимать алгоритмы и знать необходимые библиотеки с использованием машинного обучения.
Курс по Deep Learning: научитесь работе с многомерными свертками, реализации NLP с нуля, State-of-Art сегментации, построению языковых моделей и многому другому. Курс подходит для Data Scientists, Data Engineers, программистов и разработчиков (требуется уровень Middle).
Каждую неделю более 10 часов интенсивных уроков и практика в 5 предметных областях. За время курса выполните 40 практических заданий, по которым получите фидбек от преподавателя. В конце обучения будете работать над дипломным проектом (например, восстановление 3D-модели по фотографиям). Центр развития карьеры поможет выпускникам подготовиться к собеседованию, составить резюме и портфолио.
Преподаватель: Алексей Кузьмин (директор разработки и работы с данными).
Онлайн-курс создан ведущими преподавателями Skillfactory. Он понадобится будущим и практикующим специалистам, занятым в сфере машинного обучения и Data Science. Преимущество его прохождения заключается в формировании навыков нестандартного решения задач, полезных в практической деятельности.
Преимущества:
- подходит для новичков, владеющих базовыми знаниями в области математики;
- возможность прохождения обучения в ускоренном формате;
- простая подача информации;
- возможность реализации полученных знаний в нескольких направлениях практической деятельности.
Недостатки:
- учебные материалы доступны ограниченное время;
- программа предусматривает параллельное прохождение двух курсов, что может не подходить для некоторых студентов.
Программа обучения:
- Линейная алгебра.
- Основы математического анализа.
- Теория статистики и вероятности.
- Временные ряды и ряд иных математических методов.
Этот курс станет отличным выбором для всех новичков, которые хотят изучать Machine Learning. После окончания курса научитесь решать реальные бизнес-задачи посредством методов машинного обучения, работать с библиотеками Python для Machine Learning, справляться с различными нестандартными ситуациями, а также ориентироваться в разных направлениях Data Science, выбирать инструменты, подходящие под задачу.
Этот курс состоит из теории и практической части. Помимо самого курса получаете специальные домашние задания и детальные консультации от лектора. Преподаватели курса: Дмитрий Сергеев (Senior Data Scientist в Oura), Андрей Канашов (Data Scientist в OMD OM GROUP) и многие другие научат всему необходимому.
Научитесь решать разнообразные задачи из реальных рабочих процессов, которые в Data Science, в основном, поручают начинающим специалистам. К концу учебы по этой программе соберете портфолио качественных работ и пройдете карьерную консультацию.
Курс по нейросетям: вы научитесь применению алгоритмов Deep Learning для решения бизнес-задач, приобретете новые знания в Data Science, обучите 7 нейросетей и сможете принять участие в командных соревнованиях на Kaggle. Для комфортного обучения на курсе рекомендуется иметь базовые знания в ML, уметь работать с Python и анализировать данные.
Программа курса состоит из 9 модулей: от введения в искусственные нейросети изучения других областей применения нейросетей. Онлайн-лекции помогут усвоить необходимый теоретический материал, а практические задания – отработать навыки. Будете работать с реальными кейсами и решать задачи с применением алгоритмов Deep Learning. На время обучения становитесь частью закрытого Slack-сообщества, в котором сможете общаться с преподавателем и другими студентами. В конце курса студенты соревнуются друг с другом в командах на хакатоне. При успешном прохождении курса получите сертификат, сможете оформить портфолио и подготовить резюме для последующего трудоустройства.
Преподаватели: Андрей Зимовнов (старший разработчик) и Дмитрий Коробченко (Deep Learning R&D Engineer).
Данный курс является частью флагманской программы «Специалист по большим данным», и рассчитан на разработчиков с опытом программирования, аналитиков данных и менеджеров, развивающих продукты. Программа обучения направлена на то, чтобы вы научились решать задачи регрессии и классификации при помощи различных алгоритмов машинного обучения, представлять текст в векторном виде и решать задачи машинного обучения в классическом виде, создавать ансамбли из моделей, объединяя базовые классификаторы в один большой, а также узнаете о Deep learning.
Занятия будут вести начальник управления алгоритмов машинного обучения в Газпромбанк Владимир Опанасенко, технических директор Self-Driving Car в Яндекс Кирилл Данилюк и Deep Learning R&D Engineer в «Nvidia» Дмитрий Коробченко. В процессе обучения вы будете работать с сервером, оснащенным JupyterHub для удобной работы с Python и с закрытым репозиторием на GitHub.
Онлайн-курс по обработке изображений и текстов нейронными сетями, в рамках которого вы познакомитесь с возможностями современных нейронных сетей, научитесь классифицировать и предварительно обрабатывать изображения для последующего распознавания их нейронными сетями, а также генерировать и классифицировать тексты с использованием Deep Learning.
8 занятий курса в прямом эфире познакомят вас с трендами в сфере обучения нейронных сетей и расскажут об устройстве архитектур на примере работающих кейсов и предскажут возможные ошибки. Программа обучения на курсе предусматривает выполнение студентом 2 крупных проектов на основе реальных кейсов в двух форматах: 1) подбор архитектуры нейронной сети и определение итераций с помощью Google Colab, 2) продолжительное обучение систем с AWS Spot Instances. Курс включает также учебное пособие и дополнительное задание по разметке данных на сrowd-платформе Яндекс.Толока.
Занятия проходят 2 раза в неделю по 3 часа, все материалы предоставляются на руки и доступны 24/7.
На курсах вы узнаете все о машинном обучении: методы предобработки данных, линейная и логистическая регрессия, кластеризация, деревья и ансамбли в Tree-based алгоритмах, методы построения рекомендательных систем, анализ временных рядов в машинном обучении и многое другое. В конце обучающихся будет ждать финальный хакатон.
Для прохождения программы нужно владеть Python, разбираться в математике и статистике, поэтому курс подойдет программистам, аналитикам и всем остальным, кто начинает свой путь в Data Science.
Курс состоит из 10 модулей, которые длятся 3 месяца — за это время вы выполните более 500 упражнений на закрепление материала и обучитесь 10-ти алгоритмам машинного обучения. Занятия будут вести Эмиль Магеррамов, Антон Киселев и Сергей Веренцов, работающие в «EORA» — компании по разработке искусственного интеллекта.
За время обучения вы создадите 6 проектов, которые пойдут в портфолио для поиска работы в новой для себя сфере. На курсе вы научитесь выдвигать задачу для data science-проекта и составлять план ее решения, подбирать алгоритмы и метрики под задачи для разных моделей, работать с библиотекой Sklearn и строить модели машинного обучения, а также оценивать качество моделей МО и интерпретировать результаты, составляя отчёт об исследовании. Программа курса состоит из 6 теоретических модулей, модуля с хакатоном и дипломной работой.
Занятия будут вести Data Science Team Lead в Google Вячеслав Мурашкин, руководитель команды диалогового движка в Сбербанк Никита Кузнецов, аналитик-разработчик в компании Яндекс Константин Башевой и многие другие. Оттачивать полученные знания можно будет как при выполнении практических заданий, так и при лабораторных заданий и хакатоне вместе с сокурсниками.
На онлайн-курсах по машинному обучению вас ждут живые вебинары, на которых сможете задавать любые вопросы преподавателю, а также записанные и смонтированные видеолекции без воды. Дополнительные материалы (презентации, гайды и пр.) помогут закрепить полученные знания.
Во время обучения сможете общаться с другими студентами, выполнять проекты в группах и так далее. Также вас ждет множество практики и домашние задания с проверкой от преподавателей и наставников. Подтверждением знаний станут проекты для портфолио и сертификат, которые получите по окончании обучения.
Подготовка специалиста по машинному обучению — достаточно длительный процесс. Чтобы стать опытным специалистом, понадобится 8-12 месяцев. Некоторые направления подготовки (Data Scientist) требуют 1,5 лет обучения. Если интересуют более узкие направления (например, разработка голосовых ассистентов), то сможете освоить их буквально за 3-5 месяцев.
Пройти обучение по Machine Leatning можно в Нетологии, Фоксфорд, GeekBrains, Skillfactory, OTUS и других онлайн-школах. Преподавателями выступают инженеры-исследователи, Data Scientist, TeamLead, аналитики-разработчики и другие опытные специалисты из IT-сферы.
4.11
430
