• Программирование
  • Дизайн
  • Маркетинг
  • Бизнес и финансы
  • Аналитика
  • Детям
  • Иностранные языки
  • Психология
  • Управление
  • Создание контента
  • Нейросети
  • Для педагогов
  • Образ жизни

Курсы Machine Learning

Эксклюзивная подборка курсов по Machine Learning: современные методики, захватывающие практические занятия и персональная поддержка — все необходимые ингредиенты для успешного погружения в захватывающий мир машинного обучения. Изучайте основы и применяйте инновационные технологии под руководством опытных преподавателей ведущих онлайн-школ.
По рейтингу курса
Цена
От
До
Значение "от" не может быть больше значения "до"
Срок обучения
Сложность
Полный курс по Data Science
4.52 15отзывов 36 мес.

Полный курс по Data Science

150 840 ₽ 251 400 ₽
Рассрочка: 6 285 ₽/мес
Еще -5% по промокоду SKILLU-60%
Смотреть
Data Scientist в медицине: с нуля до Junior

Data Scientist в медицине: с нуля до Junior

129 307 ₽ 222 943 ₽
Рассрочка: 5 388 ₽/мес
Еще -7% по промокоду SKILLU-58%
Смотреть
Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики
4.73 16отзывов 10 мес.

Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики

56 700 ₽ 81 000 ₽
Рассрочка: 2 362 ₽/мес
Еще -5% по промокоду SKILLU-70%
Смотреть
Профессия Machine Learning Engineer
4.61 22отзыва 12 мес.

Профессия Machine Learning Engineer

166 500 ₽ 277 500 ₽
Рассрочка: 5 370 ₽/мес
Скидка 50% по промокоду Skillu-60%
Смотреть

Отзывы о курсах Machine Learning

Все отзывы

Skillbox

4.61

Курс Архитектор программного обеспечения от Skillbox

Видеоуроки Видео уроки записаны и смонтированы на высоком уровне. Многие видео уроки можно использовать как справочные материалы. Удобная навигация по содержанию видео уроков. Практические работы Очень низкое качество заданий к практическим работам. В общем все задания выглядят как «сделайте хоть что-нибудь и как-нибудь». В большом количестве практических работ требуется выполнять действия, никак не связанные с содержанием видеоурока. Если по темам, возможно, есть корреляции. То потому что нужно сделать и как, связь не наблюдается совсем. Требования отразить на общей архитектурной схеме какие-то нововведения в большинстве практических работ вызывают недоумение. Ни в одной практической работе начиная с самого начала не создавалась общая архитектурная схема, поэтому её не существует и отражать на ней изменения невозможно. А также недоумение вызывает само содержание, предполагаемой общей архитектурной схемы. Исходя из контекста различных практических работ на этой «вымышленной» общей архитектурной схеме требуется отражать каждый раз информацию совсем разного типа, никак не связывающуюся в единую схему. Выглядит так, как будто авторы практических работ особо не вдумывались в содержание заданий. Многие описания практических работ из темы в тему просто скопированы. В итоге практические работы выглядят очень непроработанными. Содержание курса В курсе полностью отсутствует: - информация по зонам ответственности архитектора - информация про методологию работы архитектора - информация по архитектурным фреймворкам - информация по видам документов, которые находятся в зоне ответственности архитектора - информация про архитектурные схемы и вообще про какие-либо схемы - информация про архитектурные представления - информация про этапы проектирования - информация о концептуальной, базовой архитектурах и других видах архитектуры - информация по инструментам, с которыми работает архитектор В курсе крайне скудно отражена информация по современному стеку, который применяется в современных системах. Есть крупицы информации и только в нескольких главах курса. В основном информации по платформам, инструментам, фреймворкам не даётся. На основе информации курса невозможно вести какое-либо реальное проектирование системы любого уровня и масштаба. В общем информация, которая дается в курсе, она и так доступна в широком доступе в интернете. Единственное что курс отличает от условной википедии, то, что информация записана в виде видеолекций. Хотя и видео по темам курса в интернете хватает. Итоговый проект Итоговый проект как все практические работы оставляет впечатление «сделайте что-нибудь и как-нибудь». Что не понравилось: - В итоговом проекте курса Архитектора ПО нужно выполнять задачи за всё IT целиком. За бизнес и системных аналитиков нужно писать бизнес-цели, функциональные и нефункциональные требования, выполнять анализ стейкхолдеров и их интересов, описывать и анализировать бизнес риски, писать бизнес-сценарии и сценарии использования приложения, описывать атрибуты качества. За менеджера проектов составлять план поэтапной разработки и расширения и развития системы, считать стоимость владения системой и прочие проектные вещи. В архитектурной части необходимо разрабатывать концептуальную и базовую архитектуры (чтобы это ни значило, в курсе про это не говорилось), представления – функциональное, информационное, многозадачность, инфраструктурное, безопасность (в курсе это тоже не рассматривалось). - Субъективное распределение задач итогового проекта по целевым задачам архитектора 30% и задачам других IT ролей 70% - Очень краткие вводные данные. Фактура на страницу. Список из 16 требуемых артефактов от проекта на полстраницы без какого-либо пояснения что эти артефакты должны представлять. Еще на 2.5 страницы описание приемки и сдачи дипломной работы, 4 совета по написанию диплома и требования к оформлению - все документы в gitе и в формате Markdown. Непонятно чем обоснованы такие требования к оформлению документов. - ОЧЕНЬ объемный итоговый проект с учетом того, что проект от А до Я, от написания бизнес-целей и функциональных требований, до проектирования детальной архитектуры с проработкой каждого элемента системы, выбора конкретных платформ, систем, фреймворков с обоснованием выбора и прочими сопутствующими крупным проектам элементами. И всё это должен выполнять один человек с ролью «Архитектор ПО». Что никогда не делается на проектах любого масштаба, тем более как заявлено в задании ведущим архитектором в большой транснациональной компании. - Очень мало из требуемого в дипломной работе рассматривалось в материалах курса. Особенно то, что касается архитектурной части. По оформлению и проектированию на курсе не было ничего – ни архитектурных схем, ни вообще, что такое концептуальная, базовая или какая-либо другая архитектура. - Очень не понравился ответ куратора на вопрос почему архитектор должен придумывать бизнес цели. Дословно ответ был следующий: «У нас нет штатного бизнес-аналитика, который бы придумывал список бизнес-целей для каждой итоговой работы. Поэтому данным пунктом вам нужно будет заняться самостоятельно». - Очень не понравился ответ куратора на вопрос «Поясните, пожалуйста, о каких бизнес-рисках идет речь и находится ли это в зоне ответственности архитектора». Дословно ответ был следующий: «Прошу очертить зону ответственности архитектора. Ещё не встречал ни одного архитектора, который бы жил в своей зоне ответственности и не думал о бизнесе». - В итоге возникает вопрос – как связаны материалы курса с итоговой работой? - Коммуникации с куратором по вопросам итогового проекта на очень низком уровне и своевременность ответов куратора тоже на низшем уровне. На первые вопросы по проекту ответ был получен только через 11 дней. В течение этого времени я уточнял сроки ответа, но это не ускорило процесс. По следующим коммуникациям с куратором сроки его реакции были схожи. Поэтому возможность общения с куратором по итоговому проекту выглядит только формальностью. Поддержки и конструктивного общения нет. На вопрос куратору, можно ли ему написать в мессенджере, например, в Telegram, для ускорения, он ответил, что вопросы нужно задавать в чате курса или в общем Telegram-канале курса, где около 1000 участков, что на мой взгляд не является местом общения с куратором по деталям итогового проекта. - Поразила обратная связь куратора по итогам завершения дипломного проекта и всего курса целиком. На написание дипломного проекта было потрачено больше 20 ч\часов (с учетом очень большого опыта написания подобных документов). Итоговый проект на 35+ страниц с большим количеством графических схем. Вся обратная связь куратора заключается в одном предложении, дословно «По работе замечаний нет, проект готов!». И ЭТО ВСЕ??? А где комментарии по выполненной работе? Что сделано хорошо, что стоит улучшить? Но ведь это платное обучение. Почему нельзя дать качественную обратную связь по большой работе? - Справедливости ради от куратора было одно замечание, связанное со списком функциональных требований. Он написал, что половина, написанных мной требований, не являются функциональными, а являются требованиями пользователей. У меня часть формулировок начиналась так «Пользователи должны иметь возможность в приложении ...», а часть «Приложение должно предоставлять пользователю возможность ...». Вот первые требования оказались не функциональными, а вторые функциональными. Я переформулировал начала первых, по второму варианту. И это решило вопрос. Хотя, как по мне, смысл никак не изменился. В любом случае это были требования к приложению. Из плюсов отмечу возможность освоить множество сфер знаний, как архитектурных, так и смежных. Кураторы В рамках курса было 2 куратора: - Куратор, проверяющий практические работы - Куратор, сопровождающий итоговый проект Первый куратор обычно проверял работу и отвечал в течение одних суток. Диалог был конструктивным. В основном в рамках обратной связи каких-либо замечаний и комментариев не было. Общение со вторым куратором не понравилось. Очень большие задержки с ответами. Ответы не качественные. Обратная связь на низком уровне. Общее впечатление В рамках итоговой работы при наличии достаточного времени и желания, возможно разобраться в очень широком стеке технологий и сильно расширить свой кругозор. Однако, это можно при желании сделать и не в рамках курса, т. к. в любом случае с подавляющей массой тем и вопросов приходится разбираться самостоятельно по материалам интернета, а не по материалам курса. Поддержки от куратора в рамках итогового проекта нет. Курс более полезен для начинающих свой путь в IT. Для тех, кто давно в этой сфере, не хватает специфики работы архитектора. А всё что нужно делать из смежных сфер IT деятельности, для опытных слушателей может быть лишним. Если возникнет необходимость научиться писать бизнес-цели, функциональные требования и прочие вещи, выполняемые бизнес и системными аналитиками, то лучше пройти соответствующие курсы, а не изучать это на курсе архитектора ПО.
Читать  →

Skillbox

4.61

Сидит препод в смоукинге зачитывает текст

Сидит преподаватнль и зачитывает с ноутбука еле еле, три раза уснул за 30 мин)))). Я и сам могу прочитать в интернете. Зря деньги на ветер
Читать  →

НЕТ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ ОТ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ OTUS. Нет проверки заданий преподавателями OTUS, которая заявлена в программе курса.

Занятия проводятся различными специалистами по различным темам. Лекторы невнятны и большую часть времени рассказывают что-то о том, что это вот важно, а это неважно, что обычно в крупной компании этим занимается отдельный человек, а не один человек владеет всем функционалом. Много воды и мало конкретики. Слабые примеры. Видимо курс действительно совсем начального уровня, ниже начального, для детского сада — подойдет. В курсе обещались домашние задания и их проверки кураторами с обсуждением вопросов как лучше и т-д. Отправленные домашние задания кураторы OTUS просто игнорировали. По окончании курса без всякой проверки освоения материала в принудительном порядке выслали мне сертификат о успешном окончании курса. На моё указание ОТУСУ того, что по сути условия обучения компанией не выполнены, так как на мои отправленные домашние задания не было никакой реакции — мне ответили что «-ну вот как-то так получилось…» и предложили что переведут меня в другую группу когда будет набор. Дальше мне этим заниматься было некогда, тем более что по сути я понял, что курс вообще очень слабый и ждал чего-то посерьезней. Сейчас когда попытался записаться в группу нового курса, мне сказали что руководство в компании сменилось и старые договоренности все похерены, вот максимум что можем дать — 15% скидки. Вот такие ребята. Учитывайте что слов своих они не держат, то что написано в программе курса — не выполняют, если Вам что-то не нравится в обучении — сразу обращайтесь в суд о полном возврате средств, а не ведитесь на уговоры менеджеров. РЕЗЮМЕ Обучением не доволен. Очень низкий уровень преподавателей и много воды. Полное отсутствие в моём случае обратной связи с преподавателями. Обещанные менеджерами условия перевода на другой курс не выполнены компанией под предлогом того, что сменилось руководство и старые договоренности не действуют. Диплом выдан, хотя преподаватели не ознакомились ни с одной моей «домашкой» и не потратили на меня ни секунды своего времени. Заявленные в дипломе проектные работы не проверялись сотрудниками фирмы OTUS. Вся переписка велась в внутрекорпоративной системе фирмы OTUS — в системе «slack» Работодателям также нужно учитывать, что диплом OTUS подтверждает лишь то, что студент оплатил курс, никаких выходных проектных работ он мог и не сдавать, то есть эта бумажка — вообще ничего кроме уплаты денег фирме OTUS не означает.
Читать  →

Skillbox

4.61

Скилбокс 2 раза проиграл в суде и все еще тянет время, чтобы не возвращать средства

Качество контента ужасное, большинство проверяющих уроки имеют посредственные знания, при попытке вернуть средства за непройденное обучение, платформа апеллирует незаконными формулами и отказывает возвращать средства. Я ВЫИГРАЛА СУД У СКИЛБОКСА 2 РАЗА, ПЛАТФОРМА ТЯНЕТ ВРЕМЯ И НЕ ХОЧЕТ ВОЗВРАЩАТЬ СРЕДСТВА 09.01 я выиграла суд, 20.03 было второе заседание по инициативе скилбокса и тоже в мою пользу На данный момент скилбокс не собирается возвращать полагающуюся мне сумму, всевозможными способами тянет время, общается неинформативными отписками.
Читать  →

Яндекс Практикум

4.67

НЕ зря потраченное время

Я проходил курс Java разработчика с нуля. Пришел на этот курс с около нулевыми знаниями в программировании, ведь школа в своей рекламе заявляет, что и для таких как я он подходит. Какого было мое удивление от осознания, спустя пару месяцев изучения, что курс до сих пор не скатился в либо через чур сложные темы, либо в работу где мы "топчемся на месте" постоянно изучая что-то простое. То есть для меня обучение на протяжении всего времени было в меру сложным и всегда оставалось интересным. Да, были модули которые давались тяжело. Были мысли все бросить и вообще забыть идею стать программистом. Но я доучился и вот почему: - Я. практикум организовывает отличное комьюнити внутри курса. Всегда можно найти неравнодушного однокурсника либо даже преподавателя. Например мой преподаватель находил время, что бы созвониться со мной лично и помочь уложиться в дедлайн. - Реальные дедлайны. Если ты не занимаешься - ты не можешь продолжать обучаться. Отлично происходит отсев людей недостаточно замотивированных для обучения. - Команда Яндекса регулярно проводит мотивационные вебинары, презентации и интервью профессионалов - Программа курса сложная, но на выходе ты действительно чему-то научился. Достаточно ли пройти курс, что бы успешно войти в айти? И да и нет. Хардскилов приобретенных на курсе должно быть достаточно для вхождения в профессию. Но нужно быть реалистом и понимать, что придется проходить много собеседований, изучать что-то самому, писать "Пет" проекты ( все это не обязательно истинна - мое мнение). Но и тут у Яндекса кусочек заботы о студентах - они помогают в конце курса с составлением резюме, расскажут о вопросах которые будут на собесах и т.д. Курс однозначно рекомендую. Но не ждите, что этот пройденный курс = 500к в наносекнду после.
Читать  →

Бруноям

4.53

Никогда не поздно стать учеником

Сначала я думала, что смогу разобраться в Adobe Illustrator всё сама, благодаря обучающим видео на Ютубе (да-да, я знаю, как это звучит!). Однако со временем поняла, что всё больше запутываюсь и пора браться за ум. Решила не экономить на себе и записалась на курс от профессионалов. О, как же я себя раскритиковала за затраченное впустую время! Могла бы уже гораздо больше добиться, если бы не изобретала велосипед. Но ничего, верю, что успею добиться всех целей!
Читать  →
Все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Как проходит обучение по направлению Machine Learning?

Курс по Machine Learning начинается с основ ИИ и статистики, продолжается изучением языков программирования, необходимых для работы в сфере, например Python. Студенты выполняют практические задания и проекты на данных, получают обратную связь от преподавателей. Курс заканчивается тестированием и защитой дипломного проекта, что позволяет закрепить полученные знания и демонстрирует умение применять их на практике.

Предоставляются ли сертификаты по окончании курсов по машинному обучению?

По завершении курсов по машинному обучению наша платформа предоставляет учащимся сертификаты, подтверждающие их компетенции в данной области. Платные программы, как правило, сопровождаются выдачей документов, подтверждающих прохождение курса, что может быть полезно при трудоустройстве. Бесплатные курсы также могут предложить электронные сертификаты, которые вы получите на электронную почту после успешного завершения.

Чему я научусь на курсе по машинному обучению?

На курсе по машинному обучению вы освоите: Обработку и анализ больших данных. Понимание и применение алгоритмов машинного обучения. Работу с библиотеками Python, такими как Scikit-learn, TensorFlow и Keras. Интерпретацию результатов моделей для принятия обоснованных решений. Развитие навыков в области искусственного интеллекта и автоматизации процессов. Создание предиктивных моделей для реальных бизнес-задач.

Какие недостатки имеют бесплатные курсы по машинному обучению?

Несмотря на доступность бесплатных курсов по Machine Learning, у них есть ряд существенных минусов: отсутствие практических заданий и реальных проектов, что критично для освоения данной сферы. Материалы часто устаревают, так как область быстро развивается. Нет персонализированной поддержки от наставников, что осложняет процесс обучения и понимание сложных концепций. Большинство курсов предлагают только теоретические знания, что недостаточно для начала профессиональной деятельности.

Преимущества платных курсов по Machine Learning

На платных курсах по Machine Learning вы получите ценные знания, которые позволят вам стать квалифицированным специалистом: Вы обучитесь под руководством опытных менторов. Приобретете практические навыки разработки алгоритмов машинного обучения. Работа над реальными проектами поможет сформировать привлекательное портфолио. Индивидуальные консультации поддержат ваш прогресс. Получите сертификат, подтверждающий ваши знания. Но все может меняться от курса к курсу, будьте внимательные при выборе.

Сколько можно заработать на позиции Machine Learning Engineer в России?

Заработная плата инженеров по машинному обучению в России зависит от уровня их навыков и опыта: Junior: от 80,000 до 120,000 руб. в месяц, Middle: от 120,000 до 200,000 руб. в месяц, Senior: от 200,000 руб. Средний доход на этих позициях по данным hh.ru зафиксирован на уровне около 180,000 рублей.Тем не менее, заработная плата может изменяться в соответствии с изменением спроса и предложения.

Можно ли обучиться Machine Learning с нуля?

Да, обучение Machine Learning с нуля возможно через курсы и самостоятельное изучение. В зависимости от вашего усердия и времени, выделенного на обучение, вы можете овладеть основами за 12-18 месяцев. Курсы обычно покрывают теорию, практические задачи и проекты, что даст вам все необходимые знания для начала работы в области.

Где лучше всего учиться на специалиста по машинному обучению?

Профессионалы в области машинного обучения формируются в различных форматах обучения, включая курсы высшего образования и онлайн-платформы. Вы можете поступить в Московский физико-технический институт или Томский политехнический университет, которые предлагают программы по направлению «Прикладная математика и информатика». Для онлайн-обучения рассмотрите курсы на платформах как Coursera или EdX, где представлены программы от ведущих университетов мира.

Где можно бесплатно научиться машинному обучению на русском языке?

Начать изучение машинного обучения можно с использованием бесплатных ресурсов. Популярные платформы, такие как Coursera и Stepik, предлагают различные курсы для новичков. Примеры курсов: «Машинное обучение для начинающих» от МФТИ на Coursera и «Основы статистики для анализа данных» на Stepik. YouTube также является ценным ресурсом, где можно найти обучающие видео от специалистов в области.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта, который позволяет программам улучшать их производительность на основе анализа данных. Методы машинного обучения обучают алгоритмы накапливать знания, анализируя большие объемы информации, чтобы предсказывать возможные исходы или улучшить автоматическое принятие решений. Эти алгоритмы получают и обновляют свои знания благодаря новым данным, позволяя системам становиться все более эффективными.

Какие возможности для трудоустройства открываются после курсов по машинному обучению?

После обучения по специализации Machine Learning вы можете рассчитывать на позиции в IT-компаниях, занимающихся разработкой алгоритмов искусственного интеллекта. Также востребованы специалисты по машинному обучению в аналитических отделах крупных банков и финтех-компаниях для создания и оптимизации алгоритмов предсказательной аналитики. Есть возможности участвовать в научно-исследовательских проектах или осуществлять фриланс-заказы.

Кому подойдут курсы по машинному обучению?

Курсы машинного обучения рекомендуются студентам IT-специальностей, начинающим программистам, которые хотят расширить свои навыки в области ИИ. Также они будут полезны аналитикам данных, желающим освоить новые инструменты для обработки больших объемов информации. Программа обучения предполагает знание основ программирования и математического анализа, однако есть курсы с нуля.

Подойдет ли машинное обучение для новичков в сфере IT?

Машинное обучение представляет собой прекрасную возможность для начинающих в IT. Несмотря на то, что оно требует базового понимания математики и статистики, начать заниматься машинным обучением можно без глубоких знаний в программировании. Используя Python, который является одним из самых доступных языков, новички могут достаточно быстро приступить к реальным задачам. Также в интернете множество курсов и ресурсов, которые помогают освоить эту перспективную отрасль.

Зачем нужно Machine Learning?

Machine Learning или машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта, которая сосредоточена на разработке алгоритмов, способных обучаться и делать выводы из данных. Это позволяет системам адаптироваться к новой информации без явного программирования. Machine Learning применяется в самых разных сферах, включая рекомендательные системы, автоматический перевод, распознавание речи и образов.

Рейтинг лучших школ Machine Learning 2025

Школа Рейтинг Отзывы Количество курсов Ссылка на школу
1. ProductStar
4.81
16 5 Перейти на сайт
2. Geekbrains
4.77
9 2 Перейти на сайт
3. Нетология
4.73
16 6 Перейти на сайт
4. Яндекс Практикум
4.67
14 3 Перейти на сайт
5. Skillbox
4.61
22 6 Перейти на сайт
6. Бруноям
4.53
11 1 Перейти на сайт
7. Skillfactory
4.52
15 5 Перейти на сайт
8. Eduson Academy
4.5
11 1 Перейти на сайт
9. OTUS
4.12
9 10 Перейти на сайт
10. Karpov.Courses
4
10 3 Перейти на сайт

Рейтинг лучших курсов Machine Learning 2025

Курс Школа Стоимость Длительность Формат Ссылка на курс
1. Профессия Data Scientist
4.52 15 отзывов
Рассрочка: 8 985 ₽/мес
215 640 ₽ 359 400 ₽
N/A Учебный процесс построен на практических занятиях, кейсах и домашних заданиях. Перейти на сайт
2. Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science
4.73 16 отзывов
Бесплатно
< 1 мес. N/A Перейти на сайт
3. Онлайн-день открытых дверей направления Аналитика и Data Science
4.73 16 отзывов
Бесплатно
N/A N/A Перейти на сайт
4. Искусственный интеллект (AI) в медицине
4.12 9 отзывов
Рассрочка: 9 625 ₽/мес
115 500 ₽
4 мес. Учебный процесс включает онлайн-вебинары, домашние задания с обратной связью, активное общение в Telegram и поддержку преподавателей при выполнении проектов. Перейти на сайт
5. Рекомендательные системы
4.12 9 отзывов
Рассрочка: 4 167 ₽/мес
50 000 ₽
3 мес. Курс включает онлайн-вебинары, практические занятия, выполнение домашних заданий и консультации с преподавателями. Обучение проходит в гибком формате с доступом к материалам. Перейти на сайт
6. Бухгалтер: первые шаги в профессии
4.73 16 отзывов
Бесплатно
N/A Учебный процесс строится на разборе обязанностей бухгалтера, понимании необходимых знаний и навыков для развития в профессии, а также на практических заданиях и ведении учета денежных средств. Перейти на сайт
7. Инженер машинного обучения
4.67 14 отзывов
Рассрочка: 6 687 ₽/мес
60 183 ₽
4 мес. N/A Перейти на сайт
8. Специалист по Data Science
4.67 14 отзывов
Рассрочка: 5 761 ₽/мес
51 849 ₽
8 мес. Учебный процесс строится на изучении основ Python, анализа данных, машинного обучения, компьютерного зрения, SQL и других тем, чередуя теорию с практикой и проектами. Перейти на сайт
9. Специалист по Data Science буткемп
4.67 14 отзывов
Рассрочка: 8 642 ₽/мес
77 778 ₽
5 мес. N/A Перейти на сайт
10. Математика для Data Science
4.52 15 отзывов
Рассрочка: 1 990 ₽/мес
23 880 ₽ 39 800 ₽
N/A Учебный процесс построен на практических заданиях, кейсах и индивидуальных проектах Перейти на сайт

ТОП онлайн-курсов Machine Learning

1. Курс «Профессия Data Scientist» от Skillfactory

Школа
Skillfactory
4.52
15 отзывов
Стоимость курса
215640 ₽
Цена в рассрочку
8985 ₽/мес
Программа трудоустройства
Есть
Документ об окончании
Сертификат о прохождении курса
График прохождения курса
свободный, в своем темпе.
Учебный процесс
Учебный процесс построен на практических занятиях, кейсах и домашних заданиях.
Проекты в портфолио
В портфолио будет несколько проектов, связанных с анализом данных, машинным обучением, исследованиями и т.д.
Навыки:
Data Science, Python, Machine Learning, SQL, анализ данных, визуализация данных.
Мнение редактора:
Изучите профессию Data Scientist и станьте специалистом в области анализа данных. Получите необходимые навыки и знания для успешной карьеры в индустрии Big Data. Уникальная возможность трудоустройства после обучения.

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

Школа
Нетология
4.73
16 отзывов
Длительность курса
< 1 мес.
Стоимость курса
Бесплатно
Программа трудоустройства
Нет
Документ об окончании
Сертификат по завершении
График прохождения курса
Свободный, в своем темпе
Проекты в портфолио
Нет информации о проектах
Мнение редактора:
Курс "Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science" от Нетологии предлагает бесплатный пошаговый план для тех, кто хочет погрузиться в мир работы с данными. Обучение доступно для изучения без предварительной подготовки, основываясь на языках программирования Python и R. Получите сертификат по завершении и начните свой путь в Data Science уже сейчас.

3. Курс «Онлайн-день открытых дверей направления Аналитика и Data Science» от Нетология

Школа
Нетология
4.73
16 отзывов
Стоимость курса
Бесплатно
Программа трудоустройства
Нет
Документ об окончании
Сертификат по завершении
График прохождения курса
Свободный, в своем темпе
Проекты в портфолио
информация отсутствует
Навыки:
налогообложение, учет НДС отчетность имущественные права
Мнение редактора:
Курс "Как начать карьеру в аналитике и Data Science" от Нетологии поможет вам освоить необходимые навыки для работы в сфере аналитики и Data Science. Полученный сертификат подтвердит вашу компетенцию и поможет в поиске работы.

4. Курс «Искусственный интеллект (AI) в медицине» от OTUS

Основы медицинской диагностики. Медицинские данные и датасеты

В этом модуле вы узнаете, как правильно формулировать задачи для разработчиков и как искусственный интеллект воспринимается врачами с их профессиональной точки зрения.

Тема 1: Введение в искусственный интеллект в медицине

Знакомство с основами ИИ и его применением в медицинской сфере.

Тема 2: Медицинские данные: обзор, источники, классификации

Обзор различных типов медицинских данных, их источников и способов классификации.

Тема 3: Особенности подготовки медицинских датасетов

Как правильно подготавливать медицинские датасеты для использования в ИИ.

Тема 4: Обзор применения ИИ в медицине

Изучение практического применения ИИ в различных областях медицины.

Основы ML в медицине

В этом модуле вы познакомитесь с основами машинного обучения в контексте медицины, рассмотрите основные методы и подходы, которые часто используются в медицинской практике.

Тема 1: Введение в машинное обучение

Основы машинного обучения и его связь с медицинской практикой.

Тема 2: Задача регрессии. Линейная регрессия

Основы задачи регрессии и линейной регрессии, их применение в медицине.

Тема 3: Задача классификации. Метод ближайших соседей

Изучение задачи классификации и метода ближайших соседей.

Тема 4: Логистическая регрессия

Основы логистической регрессии и её применение в медицинских данных.

Тема 5: Деревья решений

Изучение деревьев решений как метода для анализа медицинских данных.

Тема 6: Ансамбли моделей

Применение ансамблей моделей для повышения точности предсказаний в медицине.

Тема 7: Специфика ML в медицине

Особенности применения машинного обучения в медицинской сфере.

Практические примеры ИИ в медицине

В этом модуле вы познакомитесь с разнообразными примерами использования ИИ в медицине, где ИИ оказывает значительное влияние на работу врачей и пациентов.

Тема 1: Медицинская визуализация

Использование ИИ в медицинской визуализации для диагностики заболеваний.

Тема 2: Кейс: Детекция патологии на томограммах (срезах) // ДЗ

Практическое задание по применению ИИ для обнаружения патологий на томограммах.

Тема 3: Кейс: Хорошие или плохие «родинки» // ДЗ

Задание по использованию ИИ для анализа родинок и выявления опасных изменений.

Тема 4: Кейс: «Невидимый нож» в лучевой хирургии // ДЗ

Применение ИИ в лучевой хирургии для повышения точности и безопасности.

Тема 5: Электронные истории болезней. Медицинские карты

Использование ИИ для обработки и анализа электронных медицинских карт.

Тема 6: Кейс: Виртуальные ассистенты врача // ДЗ

Использование ИИ для создания виртуальных ассистентов врачей, которые помогают в диагнозах и лечении.

Тема 7: Биосигнальные данные

Применение ИИ для анализа биосигналов, таких как ЭКГ и ЭЭГ.

Тема 8: Кейс: Предсказания по энцефалограммам // ДЗ

Задание по использованию ИИ для анализа энцефалограмм и предсказания заболеваний.

Тема 9: Омиксные данные. Генетический анализ

Использование ИИ для анализа омиксных данных и генетического анализа.

Тема 10: Кейс: Анализ омиксных данных // ДЗ

Практическое задание по анализу омиксных данных с использованием ИИ.

Тема 11: Кейс: Поиск новых лекарственных средств // ДЗ

Использование ИИ для разработки новых лекарств и поиска эффективных терапевтических решений.

Особенности ИИ в медицине

В этом модуле вы изучите важные аспекты этики и применения ИИ в реальной медицинской практике, а также регуляторные вопросы.

Тема 1: Этика и доверие к медицинскому ИИ

Изучение этических аспектов и важности доверия к системам ИИ в медицине.

Тема 2: Регистрация ИИ как медицинского изделия

Процесс регистрации ИИ-технологий как медицинских изделий и соответствующие нормативы.

Проектная работа

Заключительная часть курса посвящена проектной работе. Студенты выбирают тему проекта, используя знания, полученные на курсе. Консультации преподавателей доступны в процессе работы, и проект можно продолжить после завершения курса.

Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы // Проект

Выбор темы для проектной работы и планирование этапов её выполнения.

Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям

Консультации с преподавателями по проектным и домашним заданиям.

Тема 3: Защита проектных работ

Представление и защита итоговых проектных работ.

Тема 4: Подведение итогов курса

Обсуждение результатов курса и выводы по проектам.

Школа
OTUS
4.12
9 отзывов
Длительность курса
4 мес.
Стоимость курса
115500 ₽
Цена в рассрочку
9625 ₽/мес
Программа трудоустройства
Нет
Документ об окончании
Cертификат
График прохождения курса
Свободный, в своем темпе
Учебный процесс
Учебный процесс включает онлайн-вебинары, домашние задания с обратной связью, активное общение в Telegram и поддержку преподавателей при выполнении проектов.
Проекты в портфолио
Собственный проект
Навыки:
медицинские данные, машинное обучение, разработка ИИ в медицине
Мнение редактора:
Курс представляет собой глубокое погружение в тему применения искусственного интеллекта в медицине, сочетающее теоретические знания и практические навыки. Он подходит как для разработчиков Python, так и для медицинских специалистов, желающих понять, как ИИ может улучшить диагностику и лечение. Программа охватывает ключевые аспекты, такие как работа с медицинскими данными, машинное обучение, примеры реальных кейсов, а также этические и нормативные вопросы. Курс дает уникальные знания, которые помогут значительно повысить профессиональные навыки в перспективной области.

5. Курс «Рекомендательные системы» от OTUS

От классического ML к персонализации

В этом модуле мы рассмотрим следующие темы:

  • Задачи сегментирования клиентов;
  • Персонализация рекомендаций;
  • Коммуникации для задач с небольшим количеством товаров или альтернатив коммуникаций;
  • Задачи Uplift-моделирования и оптимизация финансовых результатов от коммуникации.

Тема 1: Знакомство. Вводное занятие. Жизненный цикл моделей

Тема 2: Сегментация пользователей и задача персонализации

Тема 3: Look-a-like выделение сегментов пользователей

Тема 4: Модели Next Best Action

Тема 5: Uplift-моделирование

Классические методы рекомендаций

В этом модуле мы изучим основы построения рекомендательных систем, методы оценки их качества и классический подход к реализации моделей — коллаборативную фильтрацию.

Тема 1: Введение в рекомендательные системы

Тема 2: Эвристические модели. Коллаборативная фильтрация

Тема 3: Методы матричной факторизации

Тема 4: Практическое занятие по моделям матричной факторизации

Тема 5: A/B — тесты в рекомендательных системах

Контентные и гибридные методы рекомендаций

В этом модуле мы научимся использовать информацию о пользователях и товарах для построения рекомендательных моделей.

Тема 1: Контентные методы рекомендаций

Тема 2: Рекомендательная система на основе текстовых данных

Тема 3: Ранжирование каталога товаров

Тема 4: Практическое занятие по рекомендательным системам. Двухуровневая модель

Современные методы рекомендаций

Этот модуль посвящен современным архитектурам рекомендательных систем, включая нейросетевые модели, модели на графах и обучение с подкреплением.

Тема 1: Нейросетевые методы рекомендаций

Тема 2: Sequential-модели

Тема 3: Методы теории графов в рекомендательных системах

Тема 4: Многорукие бандиты для оптимизации A/B — тестирования

Тема 5: Многорукие бандиты для задачи рекомендации

Рекомендательные системы в продакшн

В этом модуле мы рассмотрим, как внедрить рекомендательные модели в продакшн и работать с большими данными.

Тема 1: Особенности работы с большими объемами данных

Тема 2: Внедрение рекомендательных систем на практике. Микросервисы

Тема 3: Применение Docker на практике

Проектная работа

Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Каждый студент разрабатывает проект, который соответствует его интересам и может быть основан на знаниях, полученных в рамках курса. Завершение проекта не обязательно должно происходить за месяц — в процессе работы можно получить консультацию преподавателей.

Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы

Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям

Тема 3: Защита проектных работ и подведение итогов курса

Школа
OTUS
4.12
9 отзывов
Длительность курса
3 мес.
Стоимость курса
50000 ₽
Цена в рассрочку
4167 ₽/мес
Программа трудоустройства
Нет
Документ об окончании
Сертификат
График прохождения курса
Свободный, в своем темпе
Учебный процесс
Курс включает онлайн-вебинары, практические занятия, выполнение домашних заданий и консультации с преподавателями. Обучение проходит в гибком формате с доступом к материалам.
Проекты в портфолио
Соственный проект
Навыки:
Big Data рекомендательные системы
Мнение редактора:
Курс обеспечивает глубокое погружение в тему рекомендательных систем, охватывая как классические методы (коллаборативная фильтрация, матричная факторизация), так и современные подходы, включая нейросети и многоруких бандитов. Программа ориентирована на практическое применение знаний, что позволяет студентам работать с реальными задачами и данными. Важно, что курс также включает внедрение рекомендательных систем в продакшн, что делает его полезным для специалистов, стремящихся применить полученные навыки на практике и решать бизнес-задачи.

Преимущества выбора курса со Skillu

Реальные отзывы учеников

  • Выбирайте лучший курс по отзывам реальных учеников
  • 2025-01-01
  • 2025-12-31

Реальные отзывы учеников

  • Выбирайте лучший курс по отзывам реальных учеников
  • 2025-01-01
  • 2025-12-31

Реальные отзывы учеников

  • Выбирайте лучший курс по отзывам реальных учеников
  • 2025-01-01
  • 2025-12-31
Все фильтры
Цена
От
До
Значение "от" не может быть больше значения "до"
Сложность
Срок обучения
Выбрать школу
Навыки