Если вы решили пройти курсы по Machine Learning (ML), значит, вы не первый день изучаете сферу IT. Специалисты по ML сегодня востребованы как никогда, и спрос на их услуги будет только расти, ведь благодаря им мы можем доверить искусственному интеллекту самые сложные задачи, с которыми не справляемся сами. Мы подготовили для вас топ-подборку курсов, которые приблизят вас к миру искусственного интеллекта.
Что важно учесть перед прохождением курсов по машинному обучению
Для начала важно понимать, чем вам предстоит заниматься в сфере Machine Learning. Специалисты по Machine Learning обучают искусственный интеллект (ИИ) для того, чтобы он брался за решение сложных задач: прогнозирование потребностей, логистика, автоматизация процессов, принятие инвестиционных решений и т. д. Они закладывают фундамент и делают так, чтобы ИИ развивался самостоятельно и умел выявлять закономерности на основании массивов данных.
Чтобы легче влиться в процесс обучения по ML, вам понадобятся:
Курс предназначен для тех, кто интересуется машинным обучением в его современном состоянии, а также не хочет ограничиваться только анализом данных. Для обучения необходимы базовые знания Python и высшей математики.
Вы изучите алгоритмы машинного обучения, повторите или освоите математические подходы, необходимые для анализа данных. После прохождения курса вы сможете полностью решать классические задачи анализа данных: начиная от сбора и хранения данных и заканчивая внедрением обученных моделей в продакшн.
Для прохождения программы нужны навыки программирования на Python, знания математического анализа и линейной алгебры, знания теории вероятностей и мат. статистики.
На курсе для закрепления навыков с каждым алгоритмом вы будете проводить полный pipeline работ от подготовки датасета до анализа результатов и подготовки к продакшену. После курса вы сможете претендовать на позиции уровня Junior- и Middle-специалиста.
Курс рекомендуется тем, кто хочет с нуля освоить карьеру в направлении Machine Learning. Обучение состоит из 2-х ступеней: Junior-специалист и Middle-специалисти. В конце вас ждёт дополнительный интенсив по AWS.
Вы будете учиться на на реальных датасетах и потренируетесь строить полные пайплайны работы с данными. А ментор поможет разобраться в сложных вопросах и даст обратную связь по заданиям.
Курс подойдёт новичкам, программистам и начинающим аналитикам. Чтобы пройти обучение, вам не обязательно иметь знания в программировании, математике, статистике — всё это включено в программу.
На курсе вы научитесь создавать ML-модели, обучать нейронные сети, а также освоите анализ данных. В конце курса вам надо будет выбрать одну из специализаций: обработку естественного языка или Computer Vision. После обучения вы сможете претендовать на должность Middle-специалиста.
Это обучение для тех, кто хочет получить степень бакалавра по специализации «Прикладная информатика. Анализ данных». Это четырёхлетняя программа бакалавриата от РАНХиГС и Skillbox по аналитике данных и машинному обучению. После этого онлайн-обучения вы получите диплом государственного вуза РАНХиГС.
С третьего курса вы можете получить второй диплом — Университета Гренобль Альпы (Франция). После подачи документов вы поступите сразу на 2-й курс факультета экономики французского вуза. Программа бакалавриата в Европе длится 3 года, а значит к концу 4-го курса вы получите сразу два диплома — российский и европейский.
Обучение подходит новичкам, программистам и аналитикам, которые хотят перейти в Machine Learning. Вы научитесь мыслить аналитически и освоите инструменты анализа данных, сможете создавать ML-модели и работать с Git. Курс разбит на 2 больших блока: базовая подготовка и погружение в Machine Learning. По итогам курса вы создадите 2 проекта, которые пополнят ваше портфолио.
Чтобы успешно пройти обучение, достаточно школьных знаний. Программа разработана совместно с компаниями Мегафон и NVIDA. Учат программировать на Python, работать в Linux, собирать данные и проводить статистическое исследование. Вас познакомят с методами машинного обучения и нейронными сетями. Вы также изучите компьютерное зрение и продвинутые архитектуры свёрточных нейронных сетей. Будет отдельный раздел по математике для Data Science.
На курсе много практических заданий. Они максимально приближены к реальным задачам. За время обучения вы сможете добавить 14 кейсов в своё портфолио. После обучения здесь вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer, Computer Vision-специалист, NLP-специалист. Курс ключает в себя пакеты на выбор: «Data Science Мастер» с длительностью обучения 24 месяца и «Data Science PRO» с длительностью обучения 36 месяцев.
Курс для тех, кто уже имеет опыт работы с машинным обучением и нейронными сетями. Нужна математическая база и знание одного языка программирования, в идеале Python. Каждый из модулей обучения можно пройти онлайн или присоединиться к очной группе в Москве.
Вы научитесь строить модели машинного обучения с помощью библиотеки Sklearn, подбирать алгоритмы и метрики под задачу для разных моделей, формулировать задачу для data science-проекта, оценивать качество моделей машинного обучения. В рамках дипломного проекта вы построите ML-модель для решения задач в вашем текущем проекте или в учебном.
Обучение подойдет для тех, кто хочет прокачаться в программировании глубоких нейронных сетей и моделей машинного обучения. Прохождение курсов потребует базового знания языка Python.
На курсе вы узнаете, в чём разница между Machine Learning и Deep Learning, освоите все классические алгоритмы машинного обучения, от деревьев до рекомендательных систем, а также научитесь создавать различные нейронные сети.
Курс от ведущих инженеров Mail.ru Group. Это онлайн-версия третьего семестра совместной программы Mail.ru Group и ВМК МГУ «Техносфера». Для тех, кто уже работает в сфере ML. Новичкам многое будет не понятно. Чтобы попасть на обучение, нужно сдать тест и пройти интервью.
В рамках обучения вы овладеете актуальными технологиями: продвинутый информационный поиск, машинное обучение на больших данных и ансамбли. Фишка курса: менторство от Mail.ru Group в небольшой закрытой группе.
Онлайн-магистратура подходит для абитуриентов без технического образования и опыта в IT. Адаптационные дисциплины помогут вам погрузиться с нуля. Обучение развивает hard skills, важные в работе: полный цикл разработки систем ИИ от создания моделей ML до продуктивного использования
Для поступления нужно подать документы и пройти вступительное испытание. После обучения вы сможете работать на позициях: ML-инженер, AI-разработчик, Data Scientist.
Онлайн-магистратура от МФТИ — ведущего технического ВУЗа России. Вы научитесь применять язык Python для задач анализ данных, освоите ключевые алгоритмы машинного обучения, научитесь управлять процессом разработки ML-решений, освоите принципы хранения и обработки данных.
В последнем семестре вы сможете выбрать один из трех образовательных треков: Artificial Intelligence Developer, Big Data Engineer, Machine Learning Developer, или построить собственный образовательный маршрут.
Курс полезен для желающих стать специалистом в Machine Learning. Вы освоите линейную и логистическую регрессию, изучите границы применимости, аналитический вывод и регуляризацию.
Программа длится 5,5 месяцев и состоит из 14 блоков. Курс включает в себя модули: «Основы теории вероятности и статистики», «Временные ряды и прочие математические методы», «Методы предобработки данных» и «Tree-based алгоритмы: ансамбли».
Курс подойдёт специалистам как технических, так и гуманитарных направлений. NLP (Natural Language Processing) — раздел Data Science на стыке программирования и лингвистики.
Вы научитесь писать код на языке Python, обучать машины распознавать и анализировать речь человека и генерировать ответы, проводить исследования с использованием методов анализа естественного языка. В конце обучения вы получите профессию NLP-инженера, соответствующую международным стандартам.
Программа подходит для новичков, желающих изучить машинное обучение, а также для тех, кто уже работает в IT и хочет перейти в новую сферу или расширить свои знания и навыки.
Вы разберётесь со всеми этапами работы в Machine Learning: от сбора данных, применения классических алгоритмов и прикладной разработки на Python до обучения нейросетей и проведения A/B-тестов. В последнем блоке курса вы узнаете, как проходят собеседования на младшего специалиста в машинном обучении.
Обучение подойдёт тем, кто имеет опыт работы в областях, связанных с машинным обучением, и хочет научиться решать специфические и нестандартные задачи.
На курсе вы пройдёте все этапы работы ML-инженера на реальных кейсах: научитесь самостоятельно собирать и размечать данные, строить пайплайны их поставки, деплоить приложения, настраивать мониторинги и оценивать эффективность алгоритмов. К концу каждого модуля у вас будет собственный ML-сервис, решающий сложную задачу.
Для курса доступна покупка отдельных блоков:
1 блок — 60 000 ₽;
2 блока — 100 000 ₽;
3 блока — 130 000 ₽;
4 блока — 150 000 ₽.
Симулятор подойдёт тем, кто владеет теорией ML, но нуждается в практике, а также аналитикам и специалистам в Data Science.
Программой предусмотрено 4 уровня сложности задач: intern, junior, middle, senior. Вы научитесь сводить бизнес-задачи к задачам ML, разрабатывать метрики, тесты и модели машинного обучения, писать код на Python, работать с базами данных и составлять сложные запросы на SQL.
Методы машинного обучения активно развиваются, и это обусловлено высоким спросом на искусственный интеллект в самых разных областях нашей жизни. Пройдя любой из этих курсов, вы приблизитесь к этой перспективной сфере и сможете стать участником создания новой реальности, которая ждёт будущие поколения!