Домой » Онлайн-курсы по машинному обучению (Machine Learning)

Онлайн-курсы по машинному обучению (Machine Learning)

от Андрей Копоть
Лучшие курсы по Machine Learning

Подборка курсов по машинному обучению (Machine Learning) с нуля до трудоустройства: сравнивай по стоимости, программам, дополнительным бонусам и отзывам.

Курс по машинному обучению от Skillfactory

Получить программу обучения по машинному обучения от SkillfactoryДлительность: 12 недель.

Уровень: с нуля в Data Science, но нужно знание Python.

Для кого подходит: Новичок + разработчик + Аналитик.

Формат: вебинары + онлайн-тренажер + общение в закрытом сообществе + ментор.

Содержание:

  • Введение в машинное обучение;
  • Методы предобработки данных;
  • Регрессия;
  • Кластеризация;
  • Tree-based алгоритмы;
  • Оценка качества алгоритмов;
  • Временные ряды в машинном обучении;
  • Рекомендательные системы;
  • Финальный хакатон.

Полная программа курса: посмотреть.

Преподаватели:

  • COO Data Lab в EORA;
  • Head of R&D в EORA;
  • CTO в EORA.

Ключевые навыки: основные задачи и методы машинного обучения; очищение и обогащение данных; визуализация предобработки и feature engineering; обучение моделей регрессии; обучение без учителя; работа с текстами; визуализация процесса обучения; оценка качества алгоритмов; кроссвалидация и подбор параметров; построение рекомендательных систем; предсказания.

Инструменты: NumPy и SciPy, kaggle, sklearn, Matplotlib.

Гарантии: возможность стажировки в EORA + помощь в трудоустройстве и стажировках в других компаниях.

Бонусы: полезные знакомства.

Итоги: сертификат об окончании + 10 Jupyter Notebook + много готового кода для работы.

Цена:

  • Полная – 44 900 рублей в месяц;
  • Успей на скидку! – 30 900 рублей в месяц.

Возможна оплата в рассрочка на год – 2 600 рублей в месяц.

Возможно обучение за счет работодателя.

Ссылка на курс: >>> перейти к обучению <<<

 

Курс «Машинное обучение» от Нетологии

Записаться на курс по машинному обучению от НетологииДлительность: 5 месяцев.

Уровень: нужно владение языком программирования на уверенном уровне (лучше Python) + минимальная математическая база.

Для кого подходит: разработчики, аналитики и математики.

Формат: вебинары + домашнее задание + преподаватель.

Содержание:

  • Построение модели;
  • Работа с заказчиком;
  • Рекомендательные системы;
  • Компьютерное зрение;
  • Обработка естественного языка (NLP);
  • Временные ряды;
  • Итоговый хакатон.

Полная программа курса: посмотреть.

Преподаватели:

  • Data Science Team Lead: работал в «Яндекс» и Rambler&Co.;
  • Руководитель команды диалогового движка в «Сбербанк»;
  • Аналитик-разработчик в «Яндекс»;
  • Data Scientist в Google;
  • Старший аналитик-моделист в Bi.zone;
  • Директор разработки в «ДомКлик».

Ключевые навыки:

  • Сбор и подготовка данных для анализа;
  • Создание нейросетей;
  • Генерация текстов и изображений;
  • Создание рекомендательных систем;
  • Выбор и реализация алгоритма под задачу;
  • Выбор и создание фич для модели.

Инструменты: Python, Pandas, Scikit-learn, OpenCV, PostgreSQL, NLTK, Tensorflow.

Гарантии: профессиональные HR помогают составить резюме и консультируют по собеседованиям, а также предлагают вакансии в компаниях-партнерах + стажировка в проектах «Нетологии-групп».

Итоги: удостоверение о повышении квалификации установленного образца + 5 проектов в портфолио.

Цена:

  • Полная – 65 000 рублей;
  • Успей на скидку! – 42 250 рублей;

Возможна рассрочка без первого платежа – 5 417 рублей в месяц.

Ссылка на курс: >>> перейти к обучению <<<

 

Профессия «Data Scientist: машинное обучение» от Skillbox

Записаться на курс по машинному обучению от SkillboxДлительность: нагрузку выбираете самостоятельно.

Уровень: с нуля.

Формат: вебинары + воркшопы + домашнее задание + преподаватель.

Содержание:

  • Аналитика для машинного обучения: изучение Python; библиотеки NumPy, pandas, matplotlib; чтение и запись данных; введение в базы данных.
  • Математика: Линейная алгебра; Математический анализ; Основы статистики и теории вероятности.
  • Машинное обучение. Начальный уровень: основные концепции Machine Learning; жизненный цикл ML-проекта; регрессия; классификация; кластеризация; дополнительные техники; знакомство с Kaggle.
  • Машинное обучение: Средний уровень: обучение нейросетей; различные виды нейросетей; семантическая сегментация; детектирование объектов; различные модели обучения; NLP; Q-Learning; ускорение и оптимизация нейросетей; production, post-production и мониторинг.

Полная программа курса: посмотреть.

Преподаватели:

  • преподаватель МАИ;
  • ведущий инженер-программист и руководитель отдела Data Engineering в Badoo;
  • руководитель команды разработки рекомендательной системы в ivi.ru;
  • преподаватель НИУ ВШЭ;
  • Team Lead Data Scientist группы бизнес-моделирования в Qiwi;
  • Deep Learning R&D инженер и менеджер в NVIDIA.

Ключевые навыки: использование языков программирования для анализа, структуризации и кластеризации данных; визуализация и создание аналитических панелей; машинное обучение и создание нейросетей: регрессия, классификация, кластеризация; работа с разными типами данных: чтение, запись; работа математическими и статистическими библиотеками; владение различными методами и моделями обучения.

Инструменты: R и Python; Pandas; Jupyter; NumPy и SciPy; MongoDB и SQL; Dash и Shiny; Scikit-learn; Matplotlib; CSV, XML и XLS; Q-Learning; Keras; TensorFlow; Docker.

Итоги: диплом + проект в портфолио, основанный на реальных данных.

Цена:

  • Полная – 88 500 рублей;
  • Успей на скидку! – 70 800 рублей;

Возможна рассрочка без первого платежа – 2 950 рублей в месяц.

Ссылка на курс: >>> перейти к обучению <<<

 

Какой курс вам больше понравился и почему? Ответьте в комментариях! Помогите сделать выбор другим.

0 коммент
0

Почитаем еще?

Оставьте комментарий