Команда Digitaldefynd собрала список самых популярных курсов. В подборке — программы с бесплатным и платным доступом, учебными пособиями, возможностью получить диплом после окончания. Они годятся как для новичков, так и для продвинутых пользователей.
Команда Digitaldefynd собрала список самых популярных курсов. В подборке — программы с бесплатным и платным доступом, учебными пособиями, возможностью получить диплом после окончания. Они годятся как для новичков, так и для продвинутых пользователей.
В AI takeover рассказываем, как вместе с роботами захватывать мир: курсы, советы и другая учёба
Если решили начать карьеру в области Data Science или Machine Learning, этот курс для вас. Он состоит из 9 занятий, пройдя которые, вы приобретете необходимые навыки для работы над реальными проектами.
Лекции охватываютвизуализацию данных, анализ данных, библиотеки и инструменты с открытым исходным кодом. А к концу курса у вас будет возможность поработать над проектом, чтобы продемонстрировать свои навыки и улучшить резюме.
Никаких предварительных знаний в области программирования или информатики не требуется, так как все темы рассматриваются с нуля.
Рейтинг пользователей: 4.6 из 5.
Длительность: 5 месяцев.
Навыки: Data Science, Deep Learning, Machine Learning, Big Data, Data Mining, Github, Python Programming, Jupyter notebooks, Rstudio, Methodology, CRISP-DM, Data Analysis.
Курс последовательно охватывает все темы, необходимые, чтобы погрузиться в Data Science. К концу занятий вы сможете решать конкретные задачи.
Рейтинг пользоваталей: 4,6 из 5.
Длительность: 31 час видео.
Навыки: Data Science, математика, статистика, Python, Tableau, Machine Learning.
Программа из 5 курсов Мичиганского университета, где вы изучите Data Science на Python. Курсы охватывают построение графиков и представление данных, а также прикладное машинное обучение на Python, анализ текста и социальных сетей. В программе — большое количество практических заданий и проектов. Это поможет стать на шаг ближе к тому, чтобы улучшить свои навыки и резюме.
Важно: нужно обладать базовыми знаниями языка Python.
Рейтинг пользователей: 4,5 из 5.
Длительность: 5 месяцев.
Навыки: Pandas, Matplotlib, Nltk и Network, Python, CSV.
Программа — одна из самых востребованных по Deep Learning на Coursera. На курсах вы узнаете, как создавать нейронные сети и руководить успешными проектами Machine Learning. Освоите теоретические концепции и их отраслевые приложения с использованием Python и TensorFlow. Будете решать конкретные задачи, такие как распознавание речи, синтез музыки, работа с чат-ботами, машинный перевод, обработка естественного языка, создание сверточной нейронной сети и многое другое. Преподаватели программы — соучредитель Coursera (Эндрю Нг.) и адъюнкт-профессора Стэнфордского университета (Юнес Бенсуда Мурр, Киан Катанфоруш).
Рейтинг пользователей: 4,9 из 5.
Длительность: 5 месяцев.
Навыки: Python, TensorFlow, Rnn, LSTM, Adam, Xavier.
Курс дает широкое представление о современном Machine Learning, включая контролируемое обучение (множественная линейная регрессия, логистическая регрессия, нейронные сети), неконтролируемое обучение (кластеризация, уменьшение размерности, рекомендательные системы).
Также в программу включены некоторые из лучших практик, которые используют в Силиконовой долине для искусственного интеллекта и инноваций в области Machine Learning: оценка и настройка моделей, использование подхода, ориентированного на данные, для повышения производительности.
Рейтинг пользователей: 4,9 из 5.
Длительность: 33 часа
Навыки: Regularization to Avoid Overfitting, Gradient Descent, Supervised Learning, Linear Regression, Logistic Regression for Classification.
Программа входит в число лучших по рейтингу онлайн-магистерских программ, доступных на edX. Вы изучите язык программирования R и статистические концепции, методы анализа данных.
Изучение полностью на практике — будете решать конкретные задачи и проводить исследования. Исследования включают себя следующие направления: Тенденции в мировом здравоохранении и экономике, Уровень преступности в США, Финансовый кризис 2007–2008 годов, прогнозирование выборов, Создание бейсбольной команды (вдохновленной Moneyball) и системы рекомендаций по фильмам.
Рейтинг пользователей: 4,6 из 5.
Длительность: 1 год и 5 месяцев.
Навыки: Unix/Linux, git и GitHub, RStudio.
Онлайн-версия магистерской программы по Data Science- Калифорнийского университета в Сан-Диего, где преподаватели будут делиться своими знаниями. Рассчитанный на несколько месяцев, он идеально подходит для новичков и профессионалов, которые ищут программу с подробным разбором концепций Data Science.
Вы получите всестороннее представление о математических и вычислительных инструментах и о том, как их использовать для выработки рекомендаций, основанных на данных.
Рейтинг пользователей: 4,6 из 5.
Длительность: 10 месяцев.
Навыки: Python Spark, анализ больших данных, Machine Learning.
Курс посвящен Machine Learning с использованием языков программирования Python и R. Состоит из нескольких руководств, каждое из которых разработано с использованием пошагового подхода — чтобы детальнее изучать и развивать новые навыки и улучшить свое понимание области Data Science.
Вы будете работать с такими инструментами, как SQL, SSIS, Tableau, Gretl и многие другие. Вместе с практическими заданиями, к курсу прилагаются учебные материалы, которые помогут закрепить информацию, которые вы получаете на курсе.
Рейтинг пользователей: 4,5 из 5.
Длительность: 42 часа.
Навыки: Machine Learning, Python, R, NLP и Deep Learning.
Доступный курс с примерами из реальной жизни. Он позволит глубоко погрузиться в основные концепции Data Science и даст полный обзор пути Data Science. Вы получите возможность из первых рук ощутить боль, с которой ежедневно сталкивается DS специалист. После завершения — сможете подготовить данные для анализа, моделировать данные, выполнить базовую визуализацию данных и многое другое.
Рейтинг пользователей: 4,5 из 5.
Длительность: 21 час видео.
Навыки: Data Mining in Tableau, SLR, MLR, Logistic Regression, CAP.
Курс научит использовать Python для анализа данных и создавать красивые логичные визуализации с помощью мощных алгоритмов Machine Learning. Курс познакомит со всеми основными концепциями Machine Learning и с тем, как использовать их с программированием на Python. Вы также сможете реализовать алгоритмы машинного обучения и узнаете, как использовать Pandas для анализа данных.
Рейтинг: 4,6 из 5.
Длительность: 25 часов.
Навыки: Machine Learning, Python, SciKit-Learn, NumPy, анализ больших данных, Linear Regression, NLP.
На этой программе из пяти курсов вы научитесь анализировать большие данные и поймете, как делать прогнозы на их основе. Обучение начинается с основ вероятности и статистики, а затем переходит к методам анализа данных и алгоритмам машинного обучения.
Для прохождения курса вам потребуется базовое понимание математики и навыков программирования на Python.
Рейтинг: 4.6 из 5.
Длительность: 1 год и 2 месяца.
Навыки: Data Science, Machine Learning, Big Data, Data Mining, Data Analysis.
Эта программа состоит из девяти курсов, благодаря которым вы узнаете буквально всё о науке о данных: про язык программирования R, получение и исследовательский анализ данных, воспроизводимые исследования и статистические выводы. После прохождения теории студентов ждет проект Capstone, во время которого они используют реальные данные для создания информационного продукта.
Курс разработан преподавателями и ведущими профессорами в области биостатики из университета John Hopkins: Роджером Д. Пэном, Брайанам Каффо, Джеффом Ликом.
Рейтинг: 4.5 из 5.
Длительность: 11 месяцев.
Навыки: R Programming, Data Mining, Data Analysis, Data Research.
На Coursera вы можете найти большое количество курсов по Data Science. Их программы разработаны ведущими университетами и предлагают различные методы обучения и варианты практических заданий.
Если вы ищете сравнительно краткосрочные курсы, Coursera предлагает и такие варианты:
Длительность: свободная, зависит от пользователя.
Навыки: Python, R Programming, Excel, Business Analysis, Data Analysis, Data Mining.
Если вас интересуют магистерская степень в области Data Science, то присмотритесь к списку таких программ от Coursera. Каждая из них разработана университетами с самым высоким рейтингом по всему миру: Мичиганским, Иллинойсским, Колорадским.
Длительность: свободная, зависит от пользователя.
Навыки: AI, Machine Learning, Data Analysis, Data Science, Data Mining.
Этот курс состоит из нескольких программ, каждая из которых фокусируется на различных предметах. Вы изучите концепции Data Science, прогнозы в аналитике и машинное обучение.
После обучения вы можете стать специалистом по данным и выбрать любое интересующее вас направление в этой области. Программа также включает несколько бесплатных курсов по науке о данных:
Чтобы получить персонализированную скидку от Udacity, нужно заполнить информацию о своей работе и примерную сумму зарплаты. На основе этих данных платформа рассчитает скидку.
Рейтинг: 4.7 из 5.
Длительность: свободная, зависит от пользователя.
Навыки: Data Analysis, Data Engineering, SQL, Machine Learning, Git and GitHub, NumPy, Python.
Если у вас уже есть знания в области программирования или статистики и вы хотите усилить их Data Science, то на платформе edX можно найти разные варианты курсов по этой теме.
На них вы узнаете о вероятности, статистике и аналитике, поймете, как можно использовать потенциал таких языков, как Python и R.
Можно выбрать обучение, которое будет сосредоточено на конкретной теме или с нуля получить новую профессию.
Длительность: свободная, зависит от пользователя.
Рейтинг: 4.5 из 5.
Навыки: R, Python, Data Analysis, Statistics.
На этом курсе вы узнаете о байесовской статистике, линейной регрессии и моделировании. А также научитесь логической статистике, вероятностям и данным.
Это программа начального уровня и вам не потребуется никакого предыдущего опыта для ее прохождения. Преподаватели курса — профессора из университета Duke: Мэйн Рандл, Дэвид Бэнкс, Колин Рэндел и Мерлиз Клайд.
Рейтинг: 4.7 из 5.
Длительность: свободная, зависит от пользователя.
Навыки: Bayesian Statistics, Linear regression, Data statistics & probability.
Этот курс устранит пробелы в математике и поможет в ее интуитивном понимании для использования в области машинного обучения и Data Science. Вы начнете с основ линейной алгебры и многомерного исчисления, а затем перейдете к более сложным понятиям.
Рейтинг: 4.6 из 5.
Длительность: от 4 до 6 недель, 2-5 часов в неделю.
Навыки: Principal Component Analysis (PCA), Multivariable Calculus, Linear Algebra, Transformation Matrix, Linear Regression, Vector Calculus, Gradient Descent, Dimensionality Reduction, Python.
Если вы хотите научиться извлекать основную мысль из огромных наборов данных — этот курс для вас. Преподаватели курса имеют многолетний опыт обучения Data Science с помощью программирования на Python, помогут разобраться в больших объемах информации и покажут применение данных на практике .
Рейтинг: 4.5 из 5.
Длительность: 2-3 недели.
Навыки: Python, TensorFlow, Keras, KNN, PCA, Deep learning, K.
Если вы хотите разбираться в Deep Learning на профессиональном уровне — этот курс для вас. На нем вы узнаете, как построить свою первую искусственную нейронную сеть с помощью методов Deep Learning и разберетесь в кодировании обратного распространения в NumPy. Также вас научат разбираться в реализации нейронных сетей с помощью нового инструментария Google TensorFlow.
Курс доступен с 30-дневной бесплатной пробной версией.
Рейтинг: 4.6 из 5.
Длительность: 10.5 часов.
Навыки: Tensor Flow, Python, NumPy, NN, Deep learning.
Coursera Plus — подписка, которая предоставляет неограниченный доступ к более чем 7000 курсам, проектам, специализациям и профессиональным сертификатным программам на платформе Coursera. Это работает, как клубная карта, предоставляющяя владельцам неограниченный доступ к более чем 90% каталога курсов.
С Coursera Plus вы можете изучать любую тему или навык по своему выбору, в своем собственном темпе. Это идеально подходит для тех, кто хочет изучить несколько курсов в год, так как подписка позволяет сэкономить деньги по сравнению с покупкой каждого курса отдельно.
Подписка Coursera Plus стоит 399 долларов в год, что делает ее доступной для многих студентов. Если вы стремитесь к непрерывному обучению и хотите получить доступ к широкому спектру курсов по различным темам, Coursera Plus может быть отличным вариантом для вас.
Подробнее о том, как это работает, читайте в статье.
Подробнее о том, как это работает, читайте в статье.
В этой подборке есть ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Если при выборе курса внимательно смотреть на навыки то станет легче выбрать действительно стоящие. Там где python можно смела быть уверенным что это будет просто дёрганье чужого REST api на питончике с очень скудным изложением того что под капотом.
Там все курсы - это или Python, или R. Я так понимаю, вы большой поклонник R?
Нет, не поклонник R, хотя использовал. Python я тоже не поклонник, хотя тоже пользовал для наколенных задач.
Я просто к тому что люди проходят такие курсы где просто дёргается чужое rest и заявляют что что-то знают. А по факту что под капотом ни бум бум.