Агрегатор онлайн-курсов Checkroi.ru Блог Курсы по программированию Где учиться на специалиста по машинному обучению: большая подборка курсов и полезных материалов

Где учиться на специалиста по машинному обучению: большая подборка курсов и полезных материалов

383 просмотров Время прочтения: 26 минут
Одобрено экспертом Андрей Дурнин
Fullstack веб-разработчик

Искусственный интеллект уже применяется во многих сферах жизни: от проектирования и строительства домов до подбора музыки и фильмов под настроение пользователя. В этой статье мы рассмотрим одну из сфер искусственного интеллекта — машинное обучение, или ML, поговорим про курсы по машинному обучению в онлайн-школах и материалы для самообучения. Присоединяйтесь, будет интересно.

Что такое машинное обучение

Цель машинного обучения в том, чтобы компьютер научился предсказывать результат на основе полученных данных. Для этого нужно создать учебную модель и на этой модели обучить компьютер решать поставленную задачу. В дальнейшем машина сможет быстро и качественно анализировать данные, выявлять закономерности и строить прогнозы.

Например, машины уже обучены находить месторождения газа и руды, оценивать кредитоспособность клиентов банка, диагностировать некоторые заболевания и даже проводить хирургические операции. Прогноз погоды и персональные рекомендации в соцсетях и Spotify — тоже продукт машинного обучения

Разумеется, объяснение принципа работы ML мы сильно упростили. Чтобы обучать компьютер, нужно самому хорошо разбираться в ряде технических предметов — от высшей математики до программирования на Python.

Мы попросили Андрея Дурнина, эксперта в программировании и работе с ИИ, поделиться своим мнением о сфере машинного обучения и перспективах его изучения.

Андрей Дурнин
#комментирует_эксперт
Fullstack веб-разработчик

«Машинное обучение», «компьютерное зрение», «искусственный интеллект», «нейронные сети» — эти термины то тут, то там мелькают в интернете и украшают заголовки статей. Машинное обучение прочно вошло в современные IT-технологии. Возможно, вы этого не замечаете, но продукты машинного обучения уже повсюду: это виртуальные помощники — к примеру, Siri и «Салют», определение лиц в соцсетях, автомобильные ассистенты, которые помогают парковаться и удерживать полосу и дистанцию. Современные компании тоже не обходятся без средств ML в своей работе — при анализе конкурентов, рынка, спроса и др.

Машинное обучение позволяет решать практически любые задачи, особенно те, для которых нельзя или очень сложно найти решение через классическое программирование. Поэтому данная область будет дальше только расти и развиваться. Ничто не остановит этот поезд — самое время и вам на него запрыгнуть, пока он только разгоняется.

Можно ли научиться машинному обучению самому? Можно, однако для этого необходимо иметь крепкую базу знаний в программировании, математике, статистике, аналитике данных. Если таких знаний у вас нет, пойти на специализированные курсы будет правильным решением

Познакомиться поближе со сферой деятельности ML-разработчика можно на бесплатных видеокурсах из нашей подборки полезностей. А чтобы освоить профессию с нуля или повысить квалификацию в отдельных темах ML, выбирайте курсы машинного обучения из топа в следующем разделе.

Ежедневные советы от диджитал-наставника Checkroi прямо в твоем телеграме!
Подписывайся на канал
Подписаться

Где изучать машинное обучение: лучшие курсы по версии Checkroi

Если вы хотите освоить машинное обучение, профессиональная переподготовка на онлайн-курсах — проверенный способ быстро стартовать в новой сфере. Выбрать тот самый курс ML под ваши запросы поможет наш краткий обзор образовательных программ.

Выбор редакции
Лучший вводный курс по машинному обучению
Новичкам
О курсе За 6 месяцев вы с нуля научитесь создавать модели машинного обучения для решения бизнес-задач

Программа. Вы познакомитесь с синтаксисом и библиотеками Python, освоите математику, линейную алгебру и статистику, и на практике разберёте базовые алгоритмы машинного обучения.

Фишки. Каждую неделю вас ждёт домашнее задание и созвон с персональным ментором, а в конце курса — защита выпускного исследовательского проекта.

Выбор редакции
Лучший курс для получения профессии специалиста по машинному обучению
Новичкам
О курсе За 2 года комплексной подготовки вы пройдёте путь от новичка до мидла в машинном обучении и углубитесь в специализацию на выбор — обработку естественного языка или компьютерное зрение

Программа. Обучение выстроено по нарастающей сложности:

  • подготовительная часть — вы осваиваете математический минимум и учитесь писать код на Python и анализировать данные;
  • погружение в машинное обучение до уровня джуниор — вы изучаете базовые алгоритмы машинного обучения, решаете первые задачи по исследованию данных и участвуете в соревновании на Kaggle;
  • повышение квалификации до уровня мидл — вы разбираете продвинутые техники машинного обучения, учитесь создавать нейросети и углубляетесь в специализацию.

Фишки. HR-специалисты помогут вам наметить карьерный план и составить резюме, ответят на вопросы и порекомендуют вашу кандидатуру партнёрам. В подарок вы получите пакет из 3 бонусных курсов и 1 год изучения английского.

#комментирует_эксперт
Fullstack веб-разработчик

Хороший курс, чтобы начать знакомство с ML. На курсе рассматриваются теоретические основы глубокого обучения. Вас научат создавать простые модели, тренировать и применять их, а также использовать готовые модели. На последнем этапе обучение разделяется на специализации: компьютерное зрение и нейронные сети для обработки естественного языка. Жаль, конечно, что студент должен выбрать только одно направление, но, думаю, знаний после курса должно хватить для самостоятельного изучения других аспектов применения ML.

Как всегда, у Skillbox есть программа трудоустройства, что может стать хорошим стартом в карьере. В общем, курс стоит вашего внимания, особенно сейчас, когда первые полгода обучения предлагают бесплатно

Выбор редакции
Лучший прикладной курс по машинному обучению для опытных специалистов
Опытным
О курсе Программа переподготовки для разработчиков, аналитиков и математиков на 9 месяцев. Вы углубитесь в машинное обучение на практике: научитесь создавать ML-модели и нейросети, освоите техники машинного зрения и обработки естественного языка

Программа. Вы узнаете, как подбирать алгоритмы машинного обучения под проект, научитесь создавать ML-модели на основе Python-библиотеки Sklearn, интерпретировать результаты исследований и улучшать качество моделей. Полученные знания вы примените на практике: построите полносвязную нейросеть, разработаете рекомендательные системы, спрогнозируете временные ряды и др.

Фишки. Вы можете посещать очные занятия в Москве или смотреть онлайн-трансляции. Практическая часть курса включает индивидуальные и командные задания, лабораторные работы и хакатон. В финале вы разработаете ML-модель под задачи своего проекта или учебного кейса, а эйчары проведут карьерные консультации.

Выбор редакции
Лучший курс по машинному обучению и нейросетям
НовичкамОпытным
О курсе Обучение для начинающих специалистов в дата-сайенсе, аналитиков и программистов. За 5 месяцев вы прокачаете скилы в создании моделей машинного обучения и глубоком программировании нейросетей

Программа. Вы изучите сразу 2 курса: сначала на практике освоите классические алгоритмы машинного обучения — от регрессий и деревьев до временных рядов и рекомендательных систем, а затем погрузитесь в программирование и оптимизацию нейросетей.

Фишки. В программе предусмотрено множество практических заданий, соревнования с сокурсниками на платформе Kaggle и командные хакатоны.

Выбор редакции
Лучший курс по машинному обучению с подготовкой к соревнованиям на платформе Kaggle
ОпытнымПрофессионалам
О курсе 5-месячный курс повышения квалификации для специалистов со знанием Python и высшей математики. Вы на практике освоите продвинутые алгоритмы ML и подготовитесь к соревнованиям с другими разработчиками на платформе Kaggle

Программа. Вы узнаете, как собирать и очищать данные, научитесь создавать модели машинного обучения, проводить анализ текстовых данных и временных рядов и строить рекомендательные системы. Сможете проводить полный цикл работ по исследованию данных — от сбора датасета до подготовки модели к внедрению в производство.

Фишки. Вас ждут 2 тренировки по Kaggle-соревнованиям, дополнительный урок по градиентному бустингу и защита выпускной проектной работы. Для поступления на курс нужно пройти тестирование.

Почему читатели доверяют нашему выбору курсов

Если вы планируете пройти обучение Machine Learning в онлайн-школе, к выбору курса нужно подойти серьёзно. Чтобы помочь вам сориентироваться на рынке онлайн-образования, мы составили подборку качественных курсов под разные запросы — для начинающих специалистов и для тех, кто хочет углубить знания в машинном обучении и программировании нейросетей.

Нам важно, чтобы на курсах вы стали не теоретиком, а специалистом-практиком, который умеет решать реальные задачи бизнеса. Поэтому прежде чем рекомендовать вам курсы по ML, мы детально проанализировали предложения разных школ: оценили содержание теоретических уроков, количество практических занятий и гарантии по окончании обучения. Вдобавок мы обратились к нашему эксперту — программисту Андрею — и удостоверились в качестве выбранных программ.

Вопросы из зала

Смогу ли я стать специалистом по машинному обучению, если я гуманитарий?

#комментирует_эксперт
Fullstack веб-разработчик
Если вы гуманитарий, то вам будет непросто. Машинное обучение — это смесь высшей математики, программирования, теории вероятности, статистики… короче, всего, что вы не любите. Но это не значит, что вам это противопоказано. Если есть желание, то в сочетании с хорошими наставниками это точно даст положительный результат. Главное — это стремление к цели, если оно есть, то путь найдётся

Что такое Kaggle и зачем он нужен специалисту по машинному обучению?

Kaggle — профессиональная платформа для дата-сайентистов, ML-разработчиков, программистов и других IT-специалистов. Вы можете размещать на сайте наборы данных — датасеты, писать ML-модели во встроенной среде программирования и бесплатно участвовать в соревнованиях разной сложности. Соревнования на Kaggle — это отличный способ проверить знания и прокачать скилы на практике, но рассчитывать на крупные денежные призы на начальном этапе, конечно, не стоит.

Как быстро я смогу найти работу после курсов?

Мы не можем обещать, что назавтра после курса вы выйдете на работу. Многое зависит от вашего уровня подготовки, кейсов за плечами и успешного прохождения интервью. Чтобы получить преимущество на рынке труда, выбирайте программы обучения с поддержкой от «Центра карьеры».

Что такое «рассрочка»? Мне нужно платить проценты, как по кредиту?

Рассрочка даёт возможность разбить полную стоимость курса на небольшие ежемесячные платежи, а школа сама компенсирует банку проценты. Например, если курс стоит 60 000 руб., и вы оформляете рассрочку на 12 месяцев, то вам нужно выплачивать по 5000 руб. каждый месяц — ни больше ни меньше.

Большая подборка материалов для самообучения

Осваивать новую профессию — всегда долгий и кропотливый процесс. Чтобы облегчить вам задачу, мы подобрали бесплатные machine learning курсы, тренажёры, книги и другие ресурсы, которые можно изучать самостоятельно в удобное время. Листайте вниз, выбирайте интересующую тему и прокачивайте скилы в своё удовольствие.

Высшее образование

Если вы хотите пройти фундаментальную подготовку и получить степень бакалавра в информатике и аналитике данных, присмотритесь к 4-летней программе онлайн-бакалавриата по дата-сайенсу и машинному обучению, которую проводят РАНХиГС и Skillbox. Все лекции, практические задания и экзамены проводятся дистанционно, обучение ориентировано на практику с первого курса, а по итогу выдаётся диплом государственного вуза.

Чтобы поступить на обучение после школы, нужно сдать единый госэкзамен по математике, русскому и одному предмету на выбор — информатике, английскому или физике. Если у вас уже есть диплом о высшем или среднеспециальном образовании, необходимо пройти онлайн-испытания. Стоимость семестра — 150 000 руб.

Бесплатные видеокурсы

Самостоятельно познакомиться с основами Python и принципами обучения машин и нейросетей можно на бесплатных видеокурсах. Подобрали для вас видеолекции от опытных преподавателей российских и зарубежных университетов для разного уровня подготовки:

  • Введение в машинное обучение от Coursera — за 7 недель вы узнаете, какие задачи можно решить машинным обучением, как подбирать ML-модель под конкретную задачу, и познакомитесь с основными Python-библиотеками;
  • Открытый курс машинного обучения от OpenDataScience — курс проводится в онлайн-формате: с дедлайнами, практикой, соревнованиями и поддержкой. Для онлайн-участия нужно зарегистрироваться на сайте, а если хотите посмотреть все уроки сразу — переключайтесь на английскую версию курса;
  • Искусственный интеллект: создайте свою первую нейросеть от Нетологии — за 4 видеоурока вы узнаете, как устроены разные виды нейросетей и как проходит процесс их обучения, а для закрепления знаний выполните практические задания базового и продвинутого уровней сложности;
  • Deep Learning School — бесплатный курс по основам нейросетей и глубокого обучения от МФТИ проводится в 2 потока: для базового и продвинутого уровней. Чтобы поучаствовать в ближайшем онлайн-курсе с еженедельными лекциями и чат-поддержкой, нужно зарегистрироваться на сайте. Записи лекций прошлых потоков можно найти на ютуб-канале;
  • Машинное обучение от Академии Яндекса — 22 видеолекции по основам машинного обучения для тех, кто уже освоил математический минимум;
  • Machine Learning от Coursera — 11-недельный курс на английском от преподавателя Стенфордского университета: вы разберёте основные методы машинного обучения и научитесь применять их на практике;
  • Stanford Online — ютуб-канал Стенфордского университета с курсами лекций о машинном и глубоком обучении, обработке естественного языка и др.;
  • Machine Learning with Python от freeCodeCamp — курс по машинному обучению на английском включает видео, тесты и интерактивные задачи. Здесь же есть курсы по основам языка Python и по аналитике данных;
  • Machine learning and deep learning от ujjwalkarn — большая подборка англоязычных статей, туториалов и полезных ресурсов по машинному и глубокому обучению на GitHub.

Английский для программистов

Помимо языков программирования и матанализа, ML-специалисту не обойтись без знания английского языка. Хорошо, если вы уже понимаете по-английски на бытовом уровне, но чтобы изучать техническую документацию, читать туториалы и гайды и смотреть обучающие видео, нужно прокачивать знания IT-английского.

Чтобы быстро и эффективно повысить уровень языка, рекомендуем заниматься на курсах с преподавателем:

  • курс IT-английского от SkyEng — за 21 урок с индивидуальным преподавателем вы научитесь использовать IT-лексику в речи и письме, читать и понимать профессиональную литературу;
  • курс IT-английского от EnglishDom — 50 индивидуальных уроков, за которые вы пополните вокабуляр, научитесь воспринимать речь на слух и общаться на профессиональные темы.

Подтянуть лексику, которая пригодится в работе, можно самостоятельно — по бесплатным видеоурокам и подкастам для IT-специалистов:

  • English grammar lessons for beginners-advanced от English professionally — 63 видеоролика по грамматике английского языка для продвинутого уровня, а если захотите повторить теорию с нуля, заглядывайте в другие плейлисты на канале;
  • English for Science, Technology, Engineering and Mathematics от Coursera — общеобразовательный курс поможет усвоить терминологию сразу из нескольких профессиональных сфер;
  • English for Career Development — за 5 недель курса вы узнаете, как построить карьеру на международном рынке, оформить резюме и сопроводительное письмо и пройти интервью на английском;
  • Talk Python to Me — еженедельный подкаст, где эксперты обсуждают язык Python и смежные темы;
  • Software Engineering Radio — 3–4 раза в месяц на сайте публикуют обучающие подкасты для профессиональных разработчиков;
  • Herding Code — ещё один подкаст про технологии с удобными текстовыми расшифровками.

Математика для программистов

Наука о данных тесно связана с математикой. Чем лучше вы разбираетесь в линейной алгебре и статистике, тем проще вам будет понять алгоритмы машинного обучения и принципы программирования нейросетей.

Чтобы вспомнить школьную программу и познакомиться с высшей математикой, смотрите профильные курсы и видеоуроки. Вот что мы для вас подобрали:

Книги

В дополнение к видеоурокам рекомендуем вдумчиво изучать профессиональную литературу. Просили нашего эксперта Андрея Дурнина поделиться несколькими книгами из его библиотеки:

Тренажёры для программистов

Разнообразить machine learning обучение и заставить шестерёнки крутиться помогут различные тренажёры для программистов. Принесли несколько платформ с интерактивными заданиями на важные для ML-специалиста темы:

  • Datacamp — англоязычная платформа, где вы можете прокачать знания в языках Python, R, SQL и отдельных аспектах машинного обучения. Материалы представлены в формате коротких видео и интерактивных тренажёров, но чтобы получить доступ по всем урокам, нужно приобрести подписку;
  • Питонтьютор — на платформе размещено более 100 бесплатных интерактивных упражнений для изучения Python с нуля;
  • Тренажёр по Python от Code Basics — ещё один бесплатный курс-тренажёр по синтаксису Python включает 73 практических урока;
  • CheckiO — ресурс с элементами геймификации содержит более 300 задач для языка Python, в том числе на алгоритмы;
  • Интерактивный тренажёр по SQL от Stepik — специалисту по ML пригодится умение получать информацию из баз данных, а этот бесплатный тренажёр поможет освоить азы языка запросов.

Тематические каналы в телеграме

Новости из мира искусственного интеллекта, практические кейсы и обучалки можно найти в тематических блогах в телеграме. Кого почитать — рассказываем ниже:

  • @tldr_tech — обзоры трендов и кейсов по внедрению искусственного интеллекта в бизнес;
  • @gonzo_ML — на канале размещены обзоры на статьи по теме машинного обучения — понятно и на русском;
  • @dlinnlp — новости и статьи про глубокое обучение нейросетей и обработку естественного языка;
  • @opendatascience — англоязычный канал со статьями и полезными материалами про дата-сайенс и входящие в него сферы;
  • @ai_machinelearning_big_data — здесь вы найдёте примеры проектов с GitHub, ссылки на датасеты и другие полезные материалы по машинному обучению.

Полезные ресурсы

Подобрали несколько сайтов с датасетами и облачные платформы, которые пригодятся ML-специалисту в учёбе и работе:

  • Google Dataset Search — здесь вы можно искать базы данных по ключевому запросу, скачивать и использовать их для обучения своих моделей;
  • Labelme — большой датасет размеченных изображений, который пригодится, например, для разработки алгоритмов компьютерного зрения;
  • Book-Crossing Dataset — большая база данных с рейтингом книг и обезличенными данными пользователей, которую можно использовать для создания рекомендательной системы;
  • Yandex DataSphere — облачная платформа для разработки ML-моделей;
  • Machine Learning от VK — ещё одна платформа в облаке, которая поможет быстро развернуть ML-проект.

Заключение

В ближайшие десятилетия искусственный интеллект продолжит совершенствоваться и усложняться, а вместе с ним будет развиваться и машинное обучение. Если вас привлекает сфера дата-сайенса и вы не боитесь высшей математики и программирования, смело шагайте в новую область знаний, прокачивайте скилы и осваивайте профессию ML-разработчика.

Изучайте бесплатные видеолекции, читайте книги и практикуйтесь на тренажёрах из нашей подборки в свободное время, а за фундаментальной подготовкой и прикладными знаниями в машинном обучении приходите на онлайн-курсы с опытными менторами.

7 Коментариев
1

Почитаем еще?

Оставьте комментарий

7 комментариев

Автор: Анна
Анна 07.02.2022 - 17:01

Давно мечтала работать в сфере IT, но не получила соответствующего образования. Когда узнала о курсах машинного обучения, заинтересовалась этой темой. Я поняла, что мне это будет не только интересно, но и полезно. Поскольку я совсем новичок, то сразу решила идти на вводный курс, ведь без базовых знаний сложно развиваться и расти профессионально. Уверена, что этот курс пройду не только уверенно, но и с удовольствием!

Ответить
Автор: Андрей Воронцов
Андрей Воронцов 09.02.2022 - 14:25

Здравствуйте, Анна!
Всегда хвалим быстрое принятие решений! Ведь имеющийся энтузиазм должен иметь выход и лучше всегда сразу применять его на деле!
Спасибо за комментарий и удачи в обучении!)

Ответить
Автор: Давид
Давид 07.02.2022 - 16:49

Да заказал уже, вот хочу теперь себя попробовать на Kaggle, мне думается, это станет интересной практикой для таких начинающий но явно перспективных и амбициозных специалистов, как я. Бесплатно принимать участие в соревнованиях это то, о чём я давно мечтал, но так же хотелось чтобы всё таки оплата была, мне, конечно же. А если серьёзно, то это многообещающий проект.

Ответить
Автор: Леонид
Леонид 07.02.2022 - 16:44

Мощная аналитика и хороший разбор всех направлений курсов по машинному обучению. Интересно только, на каких из предложенных курсов можно лучше всего освоить программирование на SQL. Предложен большой выбор. Планирую подробнее ознакомиться с анонсами всех подходящих курсов и приобрести наиболее подходящие. Для начала рекомендованные книги разберу поподробнее.

Ответить
Автор: Андрей Воронцов
Андрей Воронцов 09.02.2022 - 13:50

Здравствуйте, Леонид!
Спасибо за комментарий!

Ответить
Автор: Илья
Илья 07.02.2022 - 16:43

Я несколько лет уже задумываюсь обучится какой-то айти специальности, но программирование слишком сложно и долго, а вот спасибо что натолкнули на мысль обучится на ML-разработчика. Смотрю и курсы не слишком дорогие и не рассчитаны они на много лет, что мне очень даже нравится. Как считаете какой лучше курс пройти, от otus или от нетологии? Лично я не могу между ними выбрать.

Ответить
Автор: Андрей Воронцов
Андрей Воронцов 09.02.2022 - 13:24

Здравствуйте, Илья!
Похвально, что Вы не отказываетесь от своей мечты обучиться IT профессии!
Курс от Нетологии рассчитан на опытных специалистов, а курс от Otus Machine Learning. Basic как раз рассчитан на новичков!

Ответить

Мы иногда используем cookie-файлы, чтобы получше узнать вас и персонализировать контент :) Замечательно!