Курсы по Machine Learning
Хотите стать профессиональным Специалистом по Machine Learning? Не знаете, с чего начать? Наши эксперты помогут вам выбрать подходящий курс, чтобы вы могли стартовать в Digital и IT.
Написать в чат ➜
- По популярности
- По возрастанию цены ↓
- По убыванию цены ↑
- По ближайшей дате ↓
- По поздней дате ↑
- По длительности ↓
- По длительности ↑
- По названию [А-Я]
- По названию [Я-А]
- Для всех
- Для взрослых
- Для детей
ТОП лучших курсов по машинному обучению
Машинное обучение (ML) – перспективное ИТ-направление, находящее применение в самых различных областях. ML-специалисты создают алгоритмы способные обучаться, принимать решения и делать прогнозы без прямого программирования. Эксперты по ML работают с проектами в сфере анализа данных, распознавания образов, обработки естественного языка и т.п., что делает их незаменимыми в современных организациях.
Самостоятельно освоить базу ML возможно, но не просто, так как потребуется изучить информацию из множества связанных областей науки. В то же время, онлайн-курсы содержат структурированную информацию и предоставляют поддержку опытных наставников. Это существенно упрощает освоение специальности.
| # | Название курса | Длительность | Цена |
| 1 |  Машинное обучение | 6 месяцев | 44 700 ₽ |
| 2 |  Инженерия машинного обучения | 24 месяца | 230 000 ₽ |
| 3 |  Machine learning. Углубленный уровень | 5 месяцев | 99 000 ₽ |
| 4 | Machine Learning. Basic | 6 месяцев | 94 000 ₽ |
| 5 | Machine Learning | 12 месяцев | 94 000 ₽ |
| 6 |  Machine Learning с нуля до Junior | 12 месяцев | 104 933 ₽ |
#1 Машинное обучение
Учебный материал обозревает базовые модели машинного обучения, такие как деревья решений, линейная и логистическая регрессия, ансамбли моделей. Уделяется внимание работе с данными. Участника освоят предобработку, управление пропусками и создание новых признаков. Изучаются алгоритмы кластеризации, методы улучшения качества моделей.
Рассматривается регуляризация и предотвращение переобучения. Онлайн-курс обозревает рекомендательные системы, нейронные сети, компьютерное зрение, анализ временных рядов.
- 125+ часов видеолекций;
- безлимитный доступ к лекциям;
- работа с реальным заказом от Dodo Brands;
- 147+ часов практических занятий;
- возможность замены программы;
- проводятся хакатоны, тесты;
- доступ к записям вебинаров;
- можно изучать с мобильных устройств.
- требуется знать Python;
- не подходит новичкам в ИТ;
- трудоустройство не гарантируется.
#2 Инженерия машинного обучения
Обучение включает освоение алгоритмов машинного обучения, методик анализа данных, создание и оптимизацию моделей. Также рассматривается разработка масштабируемых IT-систем на основе AI. Программа предполагает изучение визуализации данных, Python и математические основы анализа Big Data. Слушатели ознакомятся с полным циклом разработки ML-систем.
Начнут со сбора и обработки данных до внедрения и продуктивного использования моделей. Ещё освоят настройку инфраструктуры для сбора и хранения, обработки данных.
- онлайн-магистра УрФУ;
- профессиональные преподаватели;
- помощь с началом карьеры;
- льготный проезд и др. бонусы;
- удобное регулируемое расписание;
- онлайн-лекции, семинары;
- работа с реальными бизнес-задачами;
- хакатоны, тренажеры, мастер-классы, kaggle-соревнования.
- не подходит новичкам в ИТ.
#3 Machine learning. Углубленный уровень
Комплексная обучающая программа, нацеленная на освоение машинного обучения (ML) на уровне профессионала. Она подойдет для начинающих дата-сайентистов, аналитиков и разработчиков. В рамках этого онлайн-курса рассматривается создание ML моделей, построение систем для автоматического поиска аномалий, разработка end-to-end pipeline'ов для работы с данными.
Помимо этого, слушатели курса изучат основы глубокого обучения.
- удобный формат обучения;
- освоение продвинутых Hard skills;
- размещение резюме в базе OTUS;
- частое обновление обучающих материалов;
- интерактивные и открытые вебинары;
- практическая направленность образовательной программы;
- получение действительно, актуальных навыков востребованных на рынке труда;
- создание работ для портфолио.
- для прохождения обучения потребуется знания Python и линейной алгебры;
- желателен базовый уровень в ML.
#4 Machine Learning. Basic
Этот онлайн-курс нацелен на изучение машинного обучения с нуля. Начальный модуль посвящён освоению азов Python, объектно-ориентированного программирования (ООП) и Git. Затем рассматривается применение этого языка программирования в ML, создание первых моделей и баз данных.
Параллельно изучается SQL, создание таблиц и теория множеств.Кроме того обучающая программа затрагивает области, необходимые для ML – линейную алгебру, математику статистику и анализ.
- подготовка портфолио, итоговые проекты;
- интерактивные вебинары два раза в неделю;
- не требуется технический бэкграунд;
- помощь с оформлением резюме;
- активная обратная связь, помощь с домашними заданиями;
- практика на реальных данных и практических кейсах;
- после окончания курса предоставляются записи занятий;
- закрытый Telegram-чат, профессиональное сообщество.
- долгая обратная связь;
- акцент на самообразование;
- неравномерное распределение нагрузки.
#5 Machine Learning
Двухступенчатый 12-месячный курс, нацеленный на освоение ML до уровня Middle. Первый блок включает в себя изучение языка программирования Python, начиная с азов до качественного уровня, применение ML-библиотек, освоение Git и SQL.
Следующий этап посвящён A/B тестированию, Deep Learning и NLP. А также анализу временных рядов и рекомендательным системам. По итогу, выпускники смогут претендовать на позицию эксперта Data Science среднего уровня.
- формирования портфолио в процессе обучения;
- практико-ориентированный подход;
- технический бэкграунд не обязателен;
- менторская помощь с домашними заданиями;
- обучение на реальных кейсах;
- квалифицированные преподаватели;
- актуальный обучающий материал, учитывающий требования рынка труда;
- бонусные программы по карьере в сфере Data Science.
- для начала обучения необходимо знать математический анализ, линмат, статистику;
- в обучающих материалах встречаются ошибки.
#6 Machine Learning с нуля до Junior
Годовой онлайн-курс, который подготавливает к профессии ML-инженера с нуля.Он подойдет для тех, кто не обладает навыками программирования, так как начальные модули посвящены азам Python и SQL. Кроме того, обучающая программа освещает необходимые знания в математике, матанализе, статистике и теории вероятности, которые важны для машинного обучения.
В более продвинутых модулях рассматривается разработка ML-моделей, алгоритмы ML и введение в Data Science.
- курс подразумевает развитие Soft skills;
- кураторская поддержка при выполнении домашних заданий;
- спикеры-эксперты из ведущих ИТ-организаций;
- создание работ для портфолио;
- рассмотрение всех аспектов профессии ML-инженера;
- нацеленность на практическое применение;
- карьерные консультации, помощь в составлении резюме;
- бонусные обучающие курсы по карьерному развитию и английскому языку.
- нестабильное качество обучающего материала;
- медленная обратная связь;
- упор на самообучение.
Бесплатные курсы по ML
Бесплатные курсы по машинному обучению на YouTube
Отзывы об онлайн-курсах
Курс ChatGPT Professional подойдет тем, кто хочет не просто "поиграться" с ИИ, а использовать его для реальных задач.…
Год работы аналитиком данных дал мне хорошую основу, но курс Karpov вывел мои знания на новый уровень. За три…
Наткнулся на этот курс случайно, но он сразу же меня зацепил. Понравилось, как преподавали материал,…
Изучая отзывы о Нетологии на популярных платформах 2ГИС и Яндекс, я сразу отметил их подлинность. В отличие…
По работе понял, что остро нуждаюсь в знаниях по машинному обучению и искусственным интеллектом. Работаю в…
Прохожу обучение на Data Science от Скиллфактори, ранее к индустрии не имел никакого отношения. Курс мне нравится,…
Учусь в Я.Практикуме по направлению Data Science, учебой доволен.
Всё максимально актуально, дают очень много…
Уже пару месяцев я изучаю искусственный интеллект в университете Geekbrains. Я пришел сюда для общего развития –…
Рейтинг лучших школ по машинному обучению
| # | Школа | Рейтинг | Отзывов | Преимущества и недостатки | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Академия Эдюсон | 172 | ✅ сильные преподаватели; практические навыки; интерактивные уроки; карьерные перспективы. | ❌ высокая стоимость. | |
| 2 | Нетология | 184 | ✅ удобный личный кабинет; поддержка кураторов; качественная подача материала; высокая стоимость обучения; сертификат по окончании. | ❌ высокая стоимость обучения; недостаточно времени на усвоение материала. | |
| 3 | Skillbox | 243 | ✅ удобный интерфейс; обратная связь от экспертов; последовательная подача материала. | ❌ высокая стоимость; непрозрачная система скидок. | |
| 4 | Академия Синергия | 10 | ✅ преподаватели-практики из Университета Синергия; гибкий график и дистанционное обучение; практика на бизнес-кейсах; доступ к материалам после обучения; рассрочка. | ❌ высокая стоимость курсов; поверхностная подача материала. | |
| 5 | Яндекс Практикум | 122 | ✅ специальные тренажёры; много практики; качественная поддержка; диплом об обучении. | ❌ высокая нагрузка. | |
| 6 | SkillFactory | 101 | ✅ помощь с трудоустройством; рассрочка; удобное расписание; центр карьеры; качественная техподдержка. | ❌ высокая стоимость; технические проблемы платформы; неполный материал курса; высокая интенсивность обучения; мало видеолекций. | |
| 7 | HEDU (irs.academy) | 8 | ✅ доступные цены; профессиональные преподаватели; 200+ курсов; подарочные сертификаты. | ❌ проблемы со списанием средств; низкое качество части курсов. | |
| 8 | Otus | 80 | ✅ доступ к материалам после обучения; качественная обратная связь; гибкий формат обучения; быстрая проверка домашних заданий; много практики. | ❌ неудобный интерфейс платформы; мало времени на практику. | |
| 9 | Компьютерная Академия TOP | 5 | ✅ разные форматы обучения; онлайн-обучение для детей; индивидуальное и групповое обучение; работа в 10 странах; действующая лицензия. | ❌ редкое обновление курсов; сложности с возвратом средств; перенос начала обучения; медленная техподдержка. | |
| 10 | Зерокодер | 5 | ✅ онлайн-курсы для детей; клубный абонемент; партнёрская программа; бесплатные онлайн-практикумы; лицензия с 2023 года. | ❌ устаревший материал; медленная обратная связь; низкое качество лекций. |
Вопросы и ответы
Преподаватели и эксперты
Анна Николаева Аналитик, VK 
Иван Юхарин Эксперт по нейросетям 
Анатолий Карпов Основатель, karpov.courses 
Андрей Менде Product Owner, Booking 
Михаил Баранов ML Engineer / Data Scientist, Yandex / Sberbank CIB 
Кристина Высоцкая Специалист по нейромаркетингу 
Artsiom Rusau Тестировщик, преподаватель, блогер 
Ксения Краевская Генеральный директор, Leader-AI.PRO 
Андрей Рассказов Креативный продюсер 
Юлия Курзова Руководитель проектов 1С - SkillFactory скидка 5%
- Otus скидка 10%
- Нетология скидка 8%
- Karpov.Courses скидка 5%
- Skillbox скидка 5%
- ProductStar скидка 25%
- Академия Синергия скидка 5%
- GeekBrains скидка 7%
- Академия Эдюсон скидка 6%
- Москва
- Санкт-Петербург
- Анапа
- Архангельск
- Барнаул
- Белгород
- Брянск
- Видное
- Владивосток
- Владикавказ
- Владимир
- Волгоград
- Вологда
- Воронеж
- Екатеринбург
- Иваново
- Иркутск
- Казань
- Калининград
- Калуга
- Киров
- Королёв
- Красногорск
- Краснодар
- Красноярск
- Мытищи
- Набережные Челны
- Нальчик
- Нижний Новгород
- Нижний Тагил
- Новокузнецк
- Новосибирск
- Омск
- Оренбург
- Орёл
- Пенза
- Пермь
- Петрозаводск
- Пятигорск
- Ростов-на-Дону
- Рязань
- Самара
- Саранск
- Саратов
- Севастополь
- Симферополь
- Смоленск
- Сочи
- Ставрополь
- Таганрог
- Тамбов
- Тольятти
- Томск
- Тула
- Тюмень
- Улан-Удэ
- Ульяновск
- Уфа
- Хабаровск
- Челябинск
- Череповец
- Чита
- Энгельс
- Ярославль