20 курсов по машинному анализу данных для начинающих

Специалисты по машинному обучению разрабатывают алгоритмы для анализа данных и создания прогнозов, обучают нейросети. Их приглашают на работу в различные отрасли: финансы, медицину, маркетинг и ИТ.

ML-инженеры строят системы рекомендаций для YouTube, совершенствуют Google Translate и даже работают с системами автопилотирования. Поэтому количество обучающих курсов постоянно растёт и выбрать подходящий становится все труднее.

Собрали десять курсов по машинному обучению, на которых можно освоить ключевые инструменты профессии, такие как Python, SQL, Power BI, Excel, получить диплом или сертификат и найти работу. Также можно изучить пять дополнительных курсов для начинающих и пять бесплатных курсов, чтобы познакомиться с профессией и получить базовые навыки.

Собрали курсы по машинному обучению, на которых студенты обучают роботов, анализируют, обрабатывают и визуализируют данные. Практикуются в полезных инструментах, таких как Git, Power BI, MySQL, Selenium и стартуют в профессии. Некоторые школы гарантируют выпускникам трудоустройство.

Курс по освоению машинного обучения, на котором учат создавать ML-модели и работать с нейросетями. Студенты научатся программировать на языке Python, работать с базами данных, создавать и применять алгоритмы машинного обучения. Один из проектов, который можно будет включить в портфолио, — создание нейросети GAN для генерации изображений.

Программу курса можно изучить на его странице.

Достоинства:

Недостатки:

Другие курсы SkillFactory: «Специалист по нейронным сетям», «Курс по нейронным сетям».

Вебинарный курс без предзаписанных лекций. Преподаватели обучают работе с моделями машинного обучения, NLP, DL и рекомендательными системами. После прохождения курса выпускники успешно работают с «грязными» данными, языковыми моделями (NLP), прогнозированием временных рядов и строят рекомендательные системы.

В последний месяц обучения студенты защищают итоговый проект — то, над чем будет интересно работать. Преподаватели помогут определиться с темой и проконсультируют по ней.

Программу курса можно изучить на его странице.

Достоинства:

Недостатки:

Другие курсы OTUS: Machine Learning. Advanced, Machine Learning, Machine Learning. Basic.

Авторский курс от Data Scientist из «Сбера», Wrike и Visa. В программу входит обучение визуализации данных в Power BI, программированию на Python и SQL. Студентов научат строить модели машинного обучения, обучать нейросети, использовать ML-алгоритмы, работать со Spark и Pandas, писать запросы к API.

Выпускники сделают для портфолио модели предсказания оттока аудитории, спроса на аренду автомобилей и платёжеспособности клиента.

Программу курса можно изучить на его странице.

Достоинства:

Недостатки:

Другие курсы Skillbox: «Machine Learning с нуля до Junior».

Курс создан совместно с Dodo Brands. Итогом обучения станет реальный проект для компании.

В программу курса входит построение моделей машинного обучения с помощью Sklearn, формулировка задач для проекта Data Science, подбор алгоритмов и метрик под задачу для разных моделей. Студенты также научатся оценивать качество моделей машинного обучения, интерпретировать результаты и составлять отчёт об исследовании.

Программу курса можно изучить на его странице.

Достоинства:

Недостатки:

На курсе студенты научатся работать с Docker, FastAPI, AirFlow, MLflow, Yandex Cloud и другими инструментами. Создадут продвинутые модели и микросервисы в облачной среде, обучат модель, предсказывающую события на данных «Яндекс Недвижимости». Ещё одним проектом станет разработка рекомендательной системы для «Яндекс Музыки».

Программу курса можно изучить на его странице.

Достоинства:

Недостатки:

Курс от экспертов Amazon, «Яндекса» и Skyeng. Преподаватели научат ориентироваться в современном пространстве нейросетей, алгоритмов и закономерностей. Студенты освоят такие инструменты, как Python, Tableau, Power BI, Flask, Chat GPT и Git.

После прохождения курс будут разбираться не только в машинном обучение, но и освоят профессию Data Scientist с нуля до уровня middle. Также всем слушателям доступен бонусный курс «Бизнес-английский от AgileFluent».

Программу курса можно изучить на его странице.

Достоинства:

Недостатки:

Практический онлайн-курс, где студенты освоят программирование, научатся обучать нейросети и внедрять ML-модели. Выпускники курса смогут использовать Python для анализа данных и работать с Linux, Git, SQL, EDA и другими инструментами. Выпускники курса соберут портфолио из семи проектов.

После заполнения заявки можно получить бесплатный доступ к первым модулям курса. На них студенты познакомятся с основами создания продуктов и разберут задачи, которые решает Data Scientist.

Программу курса можно изучить на его странице.

Достоинства:

Недостатки:

Студенты научатся создавать модели машинного обучения и обучать нейросети для сферы промышленности, здравоохранения, финансов, розничной торговли, ИТ и телекоммуникаций. Освоят более 30 популярных инструментов разработчика искусственного интеллекта, среди которых Git, SQL, Power Bl, Python.

При покупке курса в подарок даются год изучениz английского языка и курс по нейронным сетям.

Программу курса можно изучить на его странице.

Достоинства:

Недостатки:

На курсе обучат основам Data Science, включая работу с данными, сбор бизнес-требований, разведочный анализ, внедрение ML-моделей, продуктовую и маркетинговую аналитику. Преподаватели научат работать с базовыми инструментам, таким как Python, SQL, Excel, Power BI и Airflow.

Также студенты получат базовые знания по математике, статистике и теории вероятностей, необходимые для работы с машинным обучением. Бонус к обучению: доступ к образовательной платформе urait.ru.

Программу курса можно изучить на его странице.

Достоинства:

Недостатки:

Курс включает гостевые встречи с профессионалами из США, Великобритании, Европы и Азии, обучение Python, основам статистики и теории вероятностей, а также практическим навыкам работы с данными.

Студентов научат работать с Python, SQL, EDA, Tableau и Bl-инструментами. В результате обучения слушатели освоят две специализации: Machine Learning и Deep Learning.

Программу курса можно изучить на его странице.

Достоинства:

Недостатки:

Подобрали краткие и расширенные курсы для начинающих и опытных специалистов. В подборке представлены программы с большим объёмом практики — от 70% уроков. Студенты без опыта смогут использовать дополнительные материалы для ускорения подготовки и трудоустройства, а опытные специалисты — расширить ранее полученные навыки.

Бесплатные курсы рассчитаны на знакомство с профессией, погружение в тему или знакомство со школой. Обычно здесь не выдают сертификат об окончании, но можно найти содержательную программу с полезными материалами и практическими занятиями.

1. «Популярные ИТ-направления: Data Science и перспективы профессии» — Skillfactory

Участники практикума узнают, почему Data Science — перспективное направление. Построят план для обучения и развития в этом направлении и поймут, что нужно, чтоб перейти в ИТ из другой сферы. Эксперты Data Science проведут анализ рынка труда и оценят навыки участников.

Программу курса можно изучить на его странице.

2. «Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science» — «Нетология»

Пошаговый план от специалистов «Нетологии» о том, как войти в сферу данных и выбрать своё направление. Программа курса включает описание ролей и компетенций в Data Science, чек-листы, ссылки на полезные ресурсы, советы HR-специалиста и рейтинг зарплат.

Программу курса можно изучить на его странице.

3. «Data Science с нуля: пробуем профессии на практике за 5 дней» — Skillbox

Мини-курс включает не только теорию, но и четыре практических занятия, а также общение с преподавателем. Это позволит разобраться в трёх главных направлениях Data Science, познакомиться с Python и SQL, нейросетями и визуализацией данных.

Программу курса можно изучить на его странице.

4. «Основы анализа данных и Python» — «Яндекс Практикум»

На курсе студенты изучат ключевые этапы анализа данных и основы языка программирования Python, научатся читать графики и строить гипотезы. Преподаватели расскажут, чем занимается аналитик данных и специалист по Data Science. Также студенты выполнят четыре кейса по работе с данными из разных областей.

Программу курса можно изучить на его странице.

5. «Машинное обучение» — «Открытое образование»

Курс ориентирован на студентов и аспирантов, обучающихся по направлению «Прикладная математика и информатика», а также на исследователей, интересующиеся наукой о данных.

Студенты узнают, как устроены модели машинного обучения и как их использовать для решения задач классификации и регрессии. По завершении курса выпускники будут уметь конструировать модели машинного обучения, обучать их на имеющихся выборках данных и оценивать их качество.

Программу курса можно изучить на его странице.

Стать специалистом по машинному обучению можно после обучения на курсах. Они бывают разной продолжительности — от 2 часов до 12 месяцев, разного уровня — для начинающих и для тех, кто уже знаком с Python и SQL.

Короткие курсы познакомят со сферой и дадут базовые знания. Более продолжительные программы позволят освоить машинный анализ данных до такого уровня, чтобы можно быть устроиться по профессии. Можно обратить внимание на следующие курсы:

Если вы нашли в подборке неактуальную информацию или хотите, чтобы мы добавили в неё проверенный вами курс или школу, напишите в комментариях под подборкой.