Живете в Польше? Поддержите devby 1,5% налога: бесплатно и за 5 минут 🤗
Support us

Курсы по ML на Udacity — для новичков

Если у вас есть базовые знаний Python и карьерные амбиции в дата-анализе или дата-сайенс, вот четыре курса для новичков. Все курсы — на английском языке и длятся не менее двух месяцев. Выпускники получают сертификат об окончании.

2 комментария
Курсы по ML на Udacity — для новичков

Если у вас есть базовые знаний Python и карьерные амбиции в дата-анализе или дата-сайенс, вот четыре курса для новичков. Все курсы — на английском языке и длятся не менее двух месяцев. Выпускники получают сертификат об окончании.

В AI takeover рассказываем, как вместе с роботами захватывать мир: курсы, советы и другая учёба

Введение в машинное обучение с TensorFlow

Курс для тех, у кого уже есть базовые знания Python, теории вероятности и математической статистики. 

Авторы обещают работу с реальными проектами от экспертов отрасли, персонализированный фидбэк и помощь в составлении портфолио и профиля LinkedIn. 

Чему вы научитесь к концу курса:

  • ​​использовать Python и SQL для анализа данных из различных источников;
  • создавать прогностические модели, используя разные методы машинного обучения без учителя и с учителем;
  • разрабатывать функции для повышения производительности моделей машинного обучения;
  • оптимизировать, настраивать и улучшать алгоритмы;
  • сравнивать характеристики изученных моделей.

Продолжительность — 3 месяца. 

Язык — английский. 

Стоимость — $399/месяц или $1 017 сразу за три месяца. 

Пройти курс

Введение в машинное обучение с использованием Microsoft Azure

Курс готовили эксперты Microsoft и Solliance. Он предполагает самостоятельное обучение. Программу осилят те, у кого уже есть базовые знания любого языка программирования (предпочтительно Python). 

Чему вы научитесь к концу курса:

  • получите базовые знания о машинном обучении, обучите первую модель с помощью Azure Machine Learning Studio;
  • разберётесь, как преобразовывать данные в обученные модели, а также познакомьтесь с автоматизированным машинным обучением;
  • освоите основные понятия машинного обучения: классификация, регрессия, кластеризация, обучении признакам и не только;
  • рассмотрите такие методы, как глубокое обучение, изучение подобия, классификация текста, конструирование признаков и обнаружение аномалий;
  • рассмотрите проблемы, связанные с ML и разберёте принципы создания ответственного ИИ.

Продолжительность — 2 месяца. 

Язык — английский. 

Стоимость — бесплатно. 

Пройти курс 

Введение в машинное обучение с PyTorch

Курс создали специалисты в машинном обучении, физики, инженеры и другие эксперты области вместе с AWS и kaggle. Наставники — преподаватели, физики, специалисты по анализу данных, инженеры машинного обучения и другие эксперты области. Здесь тоже обещают подробный и развёрнутый фидбэк, причем среднее время ожидания обратной связи — меньше часа.

Чему вы научитесь к концу курса:

  • ​​использовать Python и SQL для анализа данных;
  • оптимизировать, настраивать и улучшать алгоритмы;
  • применять контролируемые методы обучения к данным, собранным для переписи населения США;
  • создадите классификатор изображений;
  • обучите нейронную сеть в PyTorch классифицировать изображения; 
  • изучите реальный набор данных о клиентах компании и примените несколько неконтролируемых методов обучения.

Продолжительность — 3 месяца.

Язык — английский. 

Стоимость — $399/месяц или $1 017 сразу за три месяца. 

Пройти курс

Введение в машинное обучение

В разработке программы курса принимал участие Себастьян Трун, профессор компьютерных наук и бизнесмен. Но на фидбэк автора рассчитывать не стоит, курс — для самостоятельного изучения. Он включает десять лекций.

Чему вы научитесь к концу курса:

  • познакомитесь с основами машинного обучения и узнаете, как оно применяется в технологиях и науке; 
  • научитесь использовать Naive Bayes с обучением scikit в python;
  • сможете разделять данные между наборами для обучения и тестирования с помощью scikitlearn;
  • научитесь вычислять апостериорную вероятность и априорную вероятность простых распределений;
  • научитесь реализовывать классификатор SVM в SKLearn/scikit-learn;
  • узнаете, как правильно выбрать ядро ​​для SVM;
  • построите дерево решений на Python;
  • изучите формулы энтропии и прироста информации и способы их расчета;
  • реализуете небольшой проект, используя дерево решений;
  • поймёте, чем непрерывное контролируемое обучение отличается от дискретного обучения;
  • запрограммируете линейную регрессию на Python с помощью scikit-learn.

Продолжительность — 10 недель.

Язык — английский. 

Стоимость — бесплатно.

Пройти курс

Как написан этот материал

В adviser-статьях есть ссылки на партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).

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.

🎊 Dzik Pic Store открыт и готов принимать заказы!

Заходи к нам в магазин

Читайте также
Аглийский для IT: 5 курсов, которые помогут преодолеть языковый барьер в международной команде
Аглийский для IT: 5 курсов, которые помогут преодолеть языковый барьер в международной команде
Аглийский для IT: 5 курсов, которые помогут преодолеть языковый барьер в международной команде
В международных командах редко увольняют за плохой английский. Но именно он чаще всего мешает расти: вы молчите на дейликах, реже обсуждаете архитектуру, не лезете в переговоры. А в итоге остаётесь просто надёжным исполнителем, а не полноценным участником команды. Проблема почти всегда не в словарном запасе, а в страхе говорить — неуверенности формулировок и ощущении, что вы звучите не так, как хотелось бы. И именно здесь обычные курсы английского перестают работать.
Аутсорс быта в Варшаве. Сервис для тех, кто считает ROI своего времени
Аутсорс быта в Варшаве. Сервис для тех, кто считает ROI своего времени
Аутсорс быта в Варшаве. Сервис для тех, кто считает ROI своего времени
Если смотреть на выходной как на ресурс, уборка выглядит странной инвестицией. Несколько часов уходит на задачи, которые не приносят ни отдыха, ни удовольствия. Хотя по факту это время, которое можно было бы потратить иначе — на семью, хобби, отдых или дополнительный заработок.
2 комментария
Промпт-инжиниринг для разработки: курсы про AI, которые не стыдно пройти инженеру в 2026 году
Промпт-инжиниринг для разработки: курсы про AI, которые не стыдно пройти инженеру в 2026 году
Промпт-инжиниринг для разработки: курсы про AI, которые не стыдно пройти инженеру в 2026 году
В 2026 году умение писать код вручную уже не единственный показатель уровня разработчика. Всё чаще решает то, как вы работаете с AI: точно ли ставите задачи, как рано находите ошибки, что именно удаётся автоматизировать вместо рутины.
System Design 2026: Два курса, которые реально готовят к интервью Senior/Staff уровня в Big Tech
System Design 2026: Два курса, которые реально готовят к интервью Senior/Staff уровня в Big Tech
System Design 2026: Два курса, которые реально готовят к интервью Senior/Staff уровня в Big Tech
System Design — ключевой этап интервью для senior и staff-уровня. Он отсекает кандидатов, которые знают термины, но не умеют проектировать системы под нагрузку, ограничения бизнеса и неизбежные фейлы продакшена.

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

0

Ну если Python - то всё понятно

1

что именно понятно?