Курсы по Машинному обучению
- Data Engineering (30)
- Data Science (46)
- Deep Learning (5)
- SQL для анализа данных (27)
- Аналитик данных (58)
- Аналитика для руководителей (6)
- Аналитика на Power BI (16)
- Аналитика на Python (30)
- Аналитика на R (0)
- Аналитика на Tableau (2)
- Бизнес-аналитика (66)
- Инвестиционная аналитика (14)
- Искусственный интеллект (35)
- Математика для Data Science (26)
- Машинное обучение (32)
- Нейронные сети (22)
- Продуктовая аналитика (14)
- Работа с Excel и Google таблицами (54)
- Работа с презентациями (31)
- Системная аналитика (30)
Специальность или профессия: Человек, который обучается на курсах по машинному обучению, может получить профессию специалиста по машинному обучению, инженера по машинному обучению, исследователя данных, аналитика данных, разработчика искусственного интеллекта и другие профессии, связанные с созданием и применением алгоритмов машинного обучения для анализа данных, прогнозирования и принятия решений. Эти специалисты востребованы в различных отраслях, таких как IT, финансы, здравоохранение, маркетинг и другие.
Курсы

с промокодом

- Дата на сайте курса
- Онлайн курс «Machine Learning Engineer» от GeekBrains: получи новую профессию дистанционно! ✅ Курс ориентирован на уровень: Junior. ⌚ Длительность обучения: 12 месяцев. ✅ Помощь в трудоустройстве! Обучение на Machine Learning Engineer с нуля онлайн.


- Дата на сайте курса
- 12 мес.
- Все необходимые для ML-инженера навыки – в одном курсе. Спрос на таких специалистов есть во всех технологичных сферах: в бизнесе, медицине, промышленности и других, а средняя зарплата ML-инженеров составляет 200000 рублей.
- Да

с промокодом

- Дата на сайте курса
- Курс
- Диплом о профессиональной переподготовке

с промокодом

- Дата на сайте курса
- 11
- Есть пробный период
- Machine Learning. Специализация


- Дата на сайте курса
- 9 мес.
- Курс
- Сертификат
- За год подготовитесь к работе ML-инженером: получите необходимую математическую подготовку, освоите Python, научитесь работать с данными и создадите свои первые модели машинного обучения.
- Нет

с промокодом

- Дата на сайте курса
- 5
- Есть пробный период
- Machine Learning. Углубленный уровень

с промокодом
- с 2025-01-30
- 7 мес.
- Самостоятельно с наставником
- Диплом
- Практический онлайн-курс, на котором вы изучите алгоритмы машинного обучения и научитесь использовать лучшие методики для оценки качества моделей и построите первые модели для обучения нейронных сетей.

с промокодом


с промокодом



- Дата на сайте курса
- Экспресс-курс Артёма Мурадова

с промокодом

- Дата на сайте курса
- 5
- Есть пробный период
- Machine Learning. Базовый уровень


- с 2025-01-27
- 10 мес.
- Курс
- Сертификат по завершении
- Онлайн-курс машинного обучения для начинающих и продолжающих: обучение нейронным сетям, реализация моделей на Python, подготовка к карьере в Data Science с помощью реальных проектов и стажировки.


- с 2025-01-20
- 1 мес.
- В группе с наставником
- Выдается сертификат по окончанию обучения
- Симулятор Аналитика — это 2 месяца практики на реальных задачах для полного погружения в тему и закрепления полученных теоретических знаний. Работайте с полным стеком технологий для анализа данных и настоящей инфраструктурой, получайте поддержку экспертов, повышайте свой уровень и стройте успешную карьеру в сфере Data Science.


- Дата на сайте курса
- 9 мес.
- Самостоятельно
- Выдается сертификат по окончанию обучения
- Программа Hard ML предназначена для специалистов с опытом в сфере машинного обучения и учит решать нестандартные задачи бизнеса. Выбирайте один или несколько из 6 модулей и решайте сами, какие навыки и инструменты осваивать в рамках курса.

с промокодом

- Дата на сайте курса
- 6
- Есть пробный период
- Machine Learning. Продвинутый уровень
- Нет гарантий трудойстройства

с промокодом

с промокодом

с промокодом

- Дата на сайте курса
- 4
- Есть пробный период
- None


- Авторы курса ведущие эксперты из Сбера, ЮMoney, Visa.
- Собственная учебная платформа.
- Курс английского языка бесплатно на год.
- Рассрочка на обучение.
- Бессрочный доступ к материалам курса.
- Агрессивная рекламу перед покупкой курса.
- Высокая стоимость курса.
- Блоки курса не всегда синхронизированы.
- Долгая обратная связь с преподавателями.
- Плохое качество видеоуроков.


- Диплом о профессиональной переподготовке.
- Помощь в стажировке и трудоустройстве.
- Весь материал и в мобильном приложении.
- Программу обучения можно поменять 3 раза в течение года.
- Возврат денег, если обучение не подойдёт.
- Рассрочка на обучение.
- Невысокая цена курса.
- Нужно владеть языком программирования Python и навыками математического анализа.
- Нет индивидуальных консультаций с преподавателем.
- Сложная программа для новичка.
- Мало отзывов о данном курсе.


- Тестирование для определение вашего соответствия уровню курса.
- Эксперты - преподаватели из разных сфер, каждый со своим уникальным опытом.
- Помощь в трудоустройстве.
- Невысокая цена курса.
- Положительные отзывы от студентов курса.
- Некоторые преподаватели имели недостаточный уровень подготовки.
- Дублирование информации в модулях.
- Долгая обратная связь от преподавателей.
- В программе есть устаревшие материалы.
- Много скучной сухой теории.


- Курс регулярно обновляется и актуализируется.
- Помощь в трудоустройстве.
- Групповые менторские консультации.
- Курс подходит новичкам.
- Рассрочка на обучение.
- Преподаватели - практикующие эксперты.
- Хорошие отзывы студентов о курсе.
- Очень высокая цена курса.
- Домашние задания занимают большой интервал времени и имеют высокий уровень сложности.
- Рекламный спам от администрации.

- Научитесь решать геопространственные задачи с помощью машинного обучения в Python
- Освоите навыки построения и обучения современных ML моделей
- Сможете претендовать на позицию ГИС-аналитика
- Для новичков
- Мало реальных отзывов


- Работа с признаками и построение моделей.
- Введение в нейронные сети.
- Рекомендательные системы.
- Временные ряды.
- Компьютерное зрение.
- Обработка естественного языка (NLP).
- Менеджмент data-проектов.
- Итоговый хакатон.
- Дипломный проект.
- Научитесь выдвигать идеи и составлять план решения задач.
- На примерах изучите основные алгоритмы и узнаете, в каких случаях их использовать.
- Рассмотрите примеры кода обучения и научитесь применять знания на практике.
- Ознакомитесь с подходами переобучения.
- Сможете делать правильные выводы и разрабатывать грамотные и наглядные отчёты.


- Пройдете общую идею ML, разницу обучения с учителем и без учителя, классификации, регрессию, кластеризацию. Узнаете, что такое понижение размерности, признаки, целевые переменные и какие бывают ошибки
- Изучите категориальные, десятичные и целочисленные переменные, табличные данные. Узнаете, что такое нормализация и стандартизация данных, пропуски, one-hot encoding. Научитесь выделять обучающую и тестовую выборки и делать кросс-валидацию
- Посмотрите на примеры задач, метрики расстояния и алгоритмы k-Means, DBScan, PCA
- Разберете линейную и логистическую регрессию, узнаете потери классификации и регрессии, что такое оптимизация, градиентный спуск и метрики производительности (R2, F1, точность, полнота)
- Разберете, что такое нейроны, перцептрон, функции активации, оптимизацию, градиентный спуск, обратное распространение ошибки и само обучение
- Изучите деревья классификации, деревья регрессии, энтропию, критерий Джини, случайный лес, бэггинг, бустинг
- Сможете правильно сформулировать задачу и выбрать подходящую модель.
- Получите практические навыки программирования для решения прикладных задач.
- Научитесь обучать модели машинного обучения и применять их в конкретных задачах на языке программирования Python
- Добавите к знакомым библиотекам новые: pytorch, xgboost, sklearn, catboost. В любом data science проекте будет фигурировать хотя бы одна из них


-
1) Работа с признаками и построение моделей. 2) Введение в нейронные сети. 3) Рекомендательные системы. 4) Временные ряды. 5) Компьютерное зрение. 6) Обработка естественного языка (NLP). 7) Менеджмент data-проектов. 8) Итоговый хакатон. 9) Дипломный проект.
-
1) Научитесь выдвигать идеи и составлять план решения задач. 2) На примерах изучите основные алгоритмы и узнаете, в каких случаях их использовать. 3) Рассмотрите примеры кода обучения и научитесь применять знания на практике. 4) Ознакомитесь с подходами переобучения. 5) Сможете делать правильные выводы и разрабатывать грамотные и наглядные отчёты.


-
1)Пройдете общую идею ML, разницу обучения с учителем и без учителя, классификации, регрессию, кластеризацию. Узнаете, что такое понижение размерности, признаки, целевые переменные и какие бывают ошибки 2)Изучите категориальные, десятичные и целочисленные переменные, табличные данные. Узнаете, что такое нормализация и стандартизация данных, пропуски, one-hot encoding. Научитесь выделять обучающую и тестовую выборки и делать кросс-валидацию 3)Посмотрите на примеры задач, метрики расстояния и алгоритмы k-Means, DBScan, PCA 4)Разберете линейную и логистическую регрессию, узнаете потери классификации и регрессии, что такое оптимизация, градиентный спуск и метрики производительности (R2, F1, точность, полнота)5)Разберете, что такое нейроны, перцептрон, функции активации, оптимизацию, градиентный спуск, обратное распространение ошибки и само обучение 6)Изучите деревья классификации, деревья регрессии, энтропию, критерий Джини, случайный лес, бэггинг, бустинг
-
1)Сможете правильно сформулировать задачу и выбрать подходящую модель.2)Получите практические навыки программирования для решения прикладных задач.3)Научитесь обучать модели машинного обучения и применять их в конкретных задачах на языке программирования Python 4)Добавите к знакомым библиотекам новые: pytorch, xgboost, sklearn, catboost. В любом data science проекте будет фигурировать хотя бы одна из них
#1. Актуальное обучение
Moscow, RU- Внимательно следим за тем, чтобы информация по каждому из тысячи представленных у нас курсов регулярно обновлялась. На портале собраны только актуальные данные, полученные напрямую от онлайн-школ.
- Дата начала: 2025-02-06
- Дата окончания: 2025-02-11
- Большой выбор курсов
#2. Реальные отзывы учеников
Moscow, RU- Мы собираем только существующие кейсы и мнения, и размещаем отзывы только с проверенных источников.
- Дата начала: 2025-02-06
- Дата окончания: 2025-02-11
- Отзывы о школах
#3. Все акции онлайн-школ
Moscow, RU- В разделе «акции» представлены актуальные скидки и работающие промокоды на онлайн-обучение. Даём возможность приобрести курсы по самым низким ценам на индивидуальных условиях, полученных благодаря сотрудничеству Азбуки Курсов и онлайн-школ.
- Дата начала: 2025-02-06
- Дата окончания: 2025-02-11
- Акции в онлайн-школах