От ИИ до основ программирования: 15 курсов, чтобы прокачать свои знания

1. Deep Learning Specialization

Практические задания на языке Python. При этом задания касаются различных сфер: здравоохранение, автономное вождение, распознавание языка жестов, написание музыки, обработка естественного языка. Узнаете о свёрточных сетях, нейронных сетях с обратными связями, пакетной нормализации. В программе также — лекции от лидеров индустрии.

Обучение состоит из 5 курсов, которые включают изучение фундаментальных основ Deep Learning, устройства нейронных сетей, проектов по машинному обучению.

1. Нейронные сети и Deep Learning.
2. Улучшаем глубокие нейронные сети: настройка, систематизация и оптимизация  гиперпарамертов.
3. Структурируем проект по МО.
4. Свёрточная нейронная сеть.
5. Модели/шаблоны МО.

Начать курс Deep Learning Specialization

2. Python for Everybody Specialization, University of Michigan

Чарльз Северанс, доцент Мичиганского университета, учит, как извлекать, обрабатывать и визуализировать данные используя Python. Тестируйте теорию на практике, работая над вашей первой программой на Python и экспериментируя с различными техниками, создавайте приложения для извлечения и обработки данных, изучайте основы SQL и дизайн баз данных.

Обучение состоит из 5 курсов с возрастающей сложностью.

1. Программирование для всех (Python).
2. Структура данных в Python.
3. Используем Python для получения веб-данных.
4. Работаем с базами данных.
5. Итоговый проект: извлечение, обработка и визуализация данных (Python).

Начать курс Python for Everybody Specialization

8 хороших курсов от Coursera по кибербезопасности

По теме

8 хороших курсов от Coursera по кибербезопасности

3. Excel to MySQL: Analytic Techniques for Business by Duke University 

Обучение Excel, Tableau, MySQL для анализа и визуализации данных, прогнозирования и моделирования. В конце курса — работа над собственным проектом как практическое заданиее. 

Обучение состоит из 5 курсов, уровень сложности возрастает.

1. Бизнес-метрики для компаний, которые используют Big Data.
2. Анализируем данные в Excel.
3. Визуализация данных и работа с Tableau.
4. Управляем Big Data с помощью MySQL.
5. Используем анализ данных для увеличения прибыли компании. 

Начать курс Excel to MySQL

4. Machine Learning, Stanford University

Один из флагманских курсов Coursera. Автор —  доцент Стэнфордского университета, исследователь робототехники и машинного обучения Эндрю Ын. В программе — знакомство с базовыми составляющими МО: контролируемое и неконтролируемое обучение, метод опорных векторов, понятие ядра и нейросети. Изучайте параметрические и непараметрические алгоритмы, создание кластеров, редукцию размерности (dimensionality reduction) и другие важные темы. Все инструменты и методы будут применяться на практике — научитесь применять алгоритмы, чтобы создавать роботов, которые понимают текст, аудио, анализируют данные.

Курс рассчитан на 11 недель, все темы разделены соответственно. Каждая неделя — это один-два часа видеолекций, тест на знание теории и практическое задание.

1. Неделя: линейная регрессия с одной переменной, введение в линейную алгебру.
2. Неделя: линейная регрессия с множественными переменными, введение в MATLAB.
3. Неделя: логистическая регрессия, систематизация.

Начать курс Machine Learning

5. Applied Data Science with Python, University of Michigan

Во время обучения вы познакомитесь с NLTK, библиотеками Pandas, Matplotlib, Networkx. Будете изучать построение графиков, диаграмм и другие способы представления данных; машинное обучение, глубокий анализ текста и социальных сетей — всё на Python.

Обучение состоит из 5 курсов

1. Введение в Data Science.
2. Составление схем, графиков и другие методы визуализации информации.
3. Прикладное машинное обучение.
4. Глубокий анализ текста.
5. Анализ социальных сетей.

Начать курс Applied Data Science with Python

6. AI For Everyone

Вы поймёте, как создаются проекты AI, из каких этапов они состоят, как правильно разрабатывать стратегию для таких проектов. Курс научит применять AI для решения проблем в разных сферах. 

Обучение рассчитано на четыре недели.

1. Неделя. Что такое AI.
2. Неделя. Создание проекта AI.
3. Неделя. Создание проекта AI в вашей компании.
4. Неделя. AI и общество.

Начать обучение AI For Everyone

10 бесплатных способов войти в IT — от самых очевидных к нестандартным

По теме

10 бесплатных способов войти в IT — от самых очевидных к нестандартным

7. Learn to Program: Fundamentals, University of Toronto

Основы программирвания, синтаксис, стандартные методы написания кода. Под руководством преподавателя научитесь писать несложные программы. Освоите базу Python, включая математические выражения, переменные и функции, поработаете с различными видами данных и научитесь их преобразовать. После курса можно будет переходить к уровням обучения intermediate и Advanced. 

Начать обучение Learn to Program: Fundamentals

8. Digital Product Management: Modern Fundamentals, University of Virginia

Основная цель программы — знакомство с современными подходами и методами в Product Management. Во время прохождения курса научитесь получать и обрабатывать данные о поведении пользователей, тестировать и проверять идеи, строить бизнес-модели и использовать эти данные при разработке стратегии развития продукта. Изучайте этапы развития продукта, его монетизации, используя качественные и количественные методы.

Начать курс Digital Product Management

9. Blockchain Specialization, University of Buffalo

Курс подготовит к работе на платформе Ethereum. Изучаются основы крпитографии для децентрализованных приложений (cryptographic underpinnings to enabling decentralized applications). Также курс знакомит с применением на практике смарт-контрактов. Узнайте о методах разработки приложений и популярных фреймворках. Работайте с приложениями, применяя блокчейн.

Программа обучения состоит из 4 частей.

1. Основы блокчейна.
2. Смарт-контракты.
3. Децентрализованные приложения (Dapps).
4. Платформы для блокчейна.

Подписаться на курс Blockchain Specialization

Популярные бесплатные курсы по разработке на dev.ИТ-курсы

По теме

Популярные бесплатные курсы по разработке на dev.ИТ-курсы

10. R Programming (John Hopkins University)

Освойте язык R для эффективного анализа данных. Изучите, как статистические вычисления выполняются на практике: написание кода, ввод данных, описание функций, анализ и исправление ошибок с помощью языка R. 

Программа обучения рассчитана на 4 недели.

1. Неделя. Введение. Основы.
2. Неделя. R-программирование.
3. Неделя. Петлевые функции и отладка.
4. Неделя. Моделирование и профилирование.

Начать учить R Programming

11. Machine Learning Specialization (University of Washington)

Курс дает общее представление о машинном обучении, в том числе построении моделей МО. Обучение начинается с вводных уроков, которые знакомят со сферами применения МО, его возможностями, затем информация разбирается на практических примерах.

Обучение состоит из 4 курсов.

1. Основы МО: разбираем на практике.
2. Регрессия.
3. Классификация.
4. Кластеризация и извлечение.

Начать курс Machine Learning Specialization

12. Data-Driven Decision Making

Курс-введение в анализ данных. Познакомьтесь с фреймворками, инструментами и техниками, которые используются при анализе данных. 

Программа обучения рассчитана на 4 недели.

1. Неделя. Введение в анализ данных.
2. Неделя. Методы работы с данными и виды данных.
3. Неделя. Техники и инструменты для анализа данных.
4. Неделя. Итоговый проект.

Подписаться на программу Data-Driven Decision Making

15 курсов по Java, на которые стоит обратить внимание новичкам и профи

По теме

15 курсов по Java, на которые стоит обратить внимание новичкам и профи

13. Data Science Specialization, John Hopkins University

Пройдите полный цикл в Data Science — от извлечения и сбора данных до публикации и управления проектами при помощи  GitHub. Используя регрессионные модели, изучите регрессионный анализ, метод наименьших квадратов (least squares) и логические выводы.

Подписаться на обучение Data Science Specialization

14. C# Programming for Unity Game Development Specialization, University of Colorado System

Обучение C# и знакомство с платформой для разработки игр Unity. Узнайте, как в геймдеве используются паттерны проектирования и структуры данных. Поучаствуйте в  создании консольного приложения C#,  прототипов в Unity, а также двух игр. В финальном проекте создадите собственную игру, используя C# и Unity. 

Блоки.

1. Введение в программирование C# и знакомство с Unity.
2. Более углубленное изучение C#  и Unity.
3. Средний уровень сложности. Объектно-ориентированное программирование для игр, созданных на Unity.
4. Структуры данных и паттерны проектирования в разработке игр.

Начать учить C# Programming

15. Bitcoin and Cryptocurrency Technologies (Princeton University)

Базовые знания для проектирования ПО, которое может взаимодействовать с сетью Bitcoin. Автор программы — доцент Принстонского университета, программист Арвинд Наранян. Курс даёт понимание базовых составляющих Bitcoin, таких как транзакция, скрипт, блок, одноранговая (пиринговая) сеть. Вы поймёте, как алгоритм консенсуса и система стимулов Bitcoin обеспечивают безопасность использования технологии. 

Обучение рассчитано на 11 недель. Подробное содержание. 

Начать программу Bitcoin and Cryptocurrency Technologies