Курсы по машинному обучению и науке о данных — это реальный шаг к карьере в самых востребованных и развивающихся сферах IT. Навыки, которые вы получите в процессе обучения, нужны чтобы решать задачи в различных областях: от здравоохранения до финансов. Сравнили и собрали в удобной таблице 10 курсов для старта в новой профессии.
Курсы по машинному обучению и науке о данных — это реальный шаг к карьере в самых востребованных и развивающихся сферах IT. Навыки, которые вы получите в процессе обучения, нужны чтобы решать задачи в различных областях: от здравоохранения до финансов. Сравнили и собрали в удобной таблице 10 курсов для старта в новой профессии.
В этой статье 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.
Чтобы работать с большими данными, выявлять закономерности и делать обоснованные прогнозы требуются компетенции в области ML и DS. Важно, что спрос на специалистов в этих сферах значительно превышает предложение, несмотря на кризис рынка труда в IT. Как следствие — высокий уровень заработной платы и очевидные карьерные перспективы.
TIP от Adviser: Учиться еще выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число учебных программ из более чем 7000. Это идеальный вариант, если вы готовы в сжатые сроки посвятить много времени учебе.
| Курс / платформа | Время | Рейтинг | Скиллы | Язык | Цена | Ссылка |
| 5 мес. | 4.6 из 5 |
визуализация данных, анализ данных, библиотеки и инструменты с открытым исходным кодом |
en, ru (AI) | $59 / мес. или $399 / год | Учиться | |
|
Professional Certificate in Data Science from Harvard University / edX |
17 мес. | 4.6 из 5 | язык R и статистические концепции, методы анализа данных | en | $1333 | Учиться |
|
Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp / Udemy |
8.5 ч | 4.6 из 5 |
использовать Python для анализа данных, создавать красивые логичные визуализации с помощью алгоритмов ML, использование Pandas для анализа данных |
en | $65 | Учиться |
| 4 мес. | 4.8 из 5 |
концепции Data Science, прогнозы в аналитике и машинное обучение, SQL, Git, NumPy |
en | $249 / мес. или $846 за курс | Учиться | |
| 7.5 мес. | - |
основные алгоритмы ML, обучение глубоких нейронных сетей, стратегия end-to-end, сверточные и рекурентные нейронные сети, фреймворки PyTorch и TensorFlow |
en | $1220 | Учиться | |
|
Математика для Machine Learning и Data Science от Deeplearning.ai / Coursera |
3 мес. | 4.6 из 5 |
школьная программа и высшая математика, исчисление, линейная алгебра, статистика и вероятность |
en, ru (AI) | $59 в месяц или $399 в год | Учиться |
|
Fundamentals of Google AI for Web Based Machine Learning / edX |
3 мес. | - |
прикладной ИИ, библиотека TensorFlow.js, использования ML в JavaScript, написание своих моделей, использование готовых моделей |
en | $598 | Учиться |
| 10 ч | 4.5 из 5 |
Python; программирование на языке R; основные этапы процесса машинного обучения; алгоритмы Natural Language Processing; концепция Deep Learning |
en | $75 | Учиться | |
| 5 мес. | 4.7 из 5 |
анализ данных, рабочий процесс развертывания модели, алгоритмы, основы SageMaker и глубокого обучения, фреймворки Sklearn, Tensorflow и Keras |
en | $249 в месяц или $846 за 4 месяца | Учиться | |
| 7-8 мес. | - |
алгоритмы, построение и обучение глубоких нейронных сетей, методики для оценки качества моделей и их оптимизации, фреймворки PyTorch и TensorFlow |
en | $1305 | Учиться |
Если всерьез интересуетесь DS и ML, специально для вас в проекте Adviser есть раздел AI takeover. Мы рассказываем, как вместе с роботами захватывать мир — собираем курсы, советы и еще много интересного. Например, недавно там вышли статьи:
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.