Хотите освоить Data Science и Machine Learning, но не знаете, с чего начать? Собрали для вас лучшие бесплатные курсы, которые помогут сделать первые шаги, а также три платных на Coursera.
Хотите освоить Data Science и Machine Learning, но не знаете, с чего начать? Собрали для вас лучшие бесплатные курсы, которые помогут сделать первые шаги, а также три платных на Coursera.
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.
Data Science и Machine Learning — быстро развивающиеся области, которые открывают множество карьерных возможностей. Независимо от того, новичок вы в этих дисциплинах или хотите систематизировать свои знания, обучение всегда начинается с поиска правильных курсов.
Хорошая новость в том, что есть множество бесплатных ресурсов, которые дают отличную базу для старта. А для тех, кому нужно получить официальное подтверждение своих навыков, существуют платные сертификационные программы.
Профессионалы DS и ML востребованы во множестве сфер: от анализа данных для бизнеса, до разработки инновационных технологий искусственного интеллекта. Компании активно используют большие данные и прогнозные модели для оптимизации работы и создания новых продуктов.
Будущее DS и ML также выглядит многообещающим. По прогнозам, рынок машинного обучения и искусственного интеллекта продолжит стремительный рост до 2030 года (и далее). Ожидается, что сектор будет увеличиваться с ежегодным темпом роста (CAGR) на 36,2% в период с 2023 по 2030 год. Эксперты свывают этот рост с внедрением AI технологий в самые разные сферы — от здравоохранения и финансов, до транспорта и розничной торговли.
Платные курсы и сертификации — это не только углубленные знания, но и признанные сертификаты, которые помогают повысить вашу конкурентоспособность на рынке труда. Кроме того, платные программы зачастую включают обратную связь от преподавателей, поддержку сообщества, проекты для портфолио и возможность задавать вопросы экспертам.
Если вы уже освоили базовые навыки и хотите продвинуться дальше, платные сертификации дадут структурированную программу обучения с итоговыми проектами, которые можно добавить в резюме.
Многие считают, что платные курсы всегда лучше, но это не совсем так. Бесплатные курсы могут дать вам все необходимые знания для старта в Data Science и Machine Learning. Они создаются университетами, компаниями и экспертами, которые стремятся сделать образование доступным для всех.
Качество таких курсов может быть достаточно высоким. К тому же, это отличная возможность попробовать себя в новой сфере без финансовых рисков.
Многие платные курсы также предлагают бесплатный доступ к части материалов. Это отличная возможность для начинающих попробовать обучение и понять, подходит ли им направление. Платформы, такие как Coursera, дают доступ к лекциям, заданиям и тестам в рамках так называемого «аудиторного режима» (audit mode), который позволяет бесплатно изучать материалы курса.
Хоть в бесплатной версии не доступен сертификат и проверка заданий, это отличный способ получить базовые знания и оценить качество программы до того, как приобретать полный доступ.
Например, Coursera предлагает audit mode ко многим курсам в рамках этой схемы. Чтобы начать обучение в бесплатном режиме, нужно при регистрации на курсе выбрать опцию «Аудирование» (Audit), вместо покупки полного курса.
Вы получите доступ к видео, тестам и другим учебным материалам, но не будет сертификата и проверок выполненных заданий. Такой формат дает возможность понять, стоит ли вкладываться в обучение более серьезно. Если после прохождения бесплатных материалов вы решите продолжить обучение и получить сертификат — можно оплатить курс и разблокировать все возможности.
TIP от Adviser: Если у вас достаточно свободного времени на учебу, а суммарная стоимость выбранных курсов дороже, чем стоимость подписки — попробуйте Coursera Plus. Это выгодно, удобно и абсолютно безопасно!
CS50’s Introduction to Artificial Intelligence with Python (Harvard University)
Курс разработан для тех, кто уже знаком с основами программирования, но хочет углубиться в искусственный интеллект и машинное обучение. Он охватывает такие темы, как поиск, вероятностные модели, оптимизация и основы нейронных сетей. Особое внимание уделяется практическим навыкам на Python, что делает курс отличным выбором для тех, кто хочет применить теорию на практике. Преподавание ведется на базе CS50 — одного из самых популярных курсов по программированию от Гарварда.
Machine Learning Crash Course (Google)
Практический курс от Google для быстрого погружения в машинное обучение. Он охватывает основные концепции, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия, классификация и кластеризация, и включает в себя практические упражнения с использованием библиотеки TensorFlow. Курс идеально подходит для начинающих, поскольку сочетает в себе теоретические материалы с интерактивными заданиями. Учебные материалы помогают понять, как машинное обучение применяется на практике, в том числе в разработке продуктов Google.
Introduction to Data Science (Microsoft via edX)
Курс от Microsoft предоставляет основу для анализа данных и создания моделей с помощью таких инструментов, как Python и SQL. Включает как теоретические, так и практические аспекты Data Science, начиная с обработки данных и визуализации, заканчивая обучением моделей машинного обучения. Курс подойдет тем, кто хочет изучить работу с данными, не имея предварительного опыта, и ориентирован на решения реальных бизнес-задач.
Data Science for Beginners (Microsoft Learn)
Серия курсов, которая помогает новичкам освоить основы анализа данных, машинного обучения и Python. Курс охватывает все, от базовой статистики до разработки моделей и визуализации данных с использованием инструментов, таких как Power BI. Каждая тема включает практические задания, что делает этот курс отличным выбором для тех, кто хочет быстро погрузиться в Data Science с нуля.
Python для Data Science, AI и разработки
Вводный курс по Python от IBM идеально подходит для тех, кто только начинает свой путь в Data Science и программировании. Курс охватывает базовые концепции Python, такие как переменные, структуры данных (списки, кортежи), условия, ветвления и функции. Особое внимание уделено практическому применению — вы научитесь использовать популярные библиотеки, такие как Pandas и NumPy, для работы с данными, а также осваивать инструменты веб-скрепинга с помощью Beautiful Soup. Этот курс поможет не только освоить Python, но и подготовить вас к работе с большими данными, искусственным интеллектом и разработке программного обеспечения. Практические задания выполняются в Jupyter Notebook, что делает процесс обучения более интерактивным.
Data Science with Python (FreeCodeCamp)
Отличный вариант для новичков, желающих освоить Python для анализа данных. Курс включает такие темы, как работа с библиотеками Pandas и Matplotlib, которые используются для анализа и визуализации данных. Это полностью бесплатный курс с пошаговыми инструкциями и задачами, помогающими закрепить изученные навыки. Специально для тех, кто хочет получить прочные основы анализа данных.
Elements of AI (University of Helsinki)
Курс, созданный Университетом Хельсинки, делает AI доступным для широкой аудитории. Он предназначен для тех, кто не имеет технического бэкграунда, и охватывает базовые концепции AI, этические вопросы и влияние технологии на общество. Это отличный выбор для тех, кто хочет понять, как искусственный интеллект работает, не углубляясь в сложную математику или программирование.
Kaggle Learn
Платформа Kaggle предлагает краткие интерактивные курсы, которые идеально подходят для практического изучения Python и машинного обучения. Курсы охватывают темы от основ Python и визуализации данных до работы с нейронными сетями и моделями машинного обучения. В отличие от длинных курсов, Kaggle предлагает короткие и конкретные модули с акцентом на практическое применение на реальных наборах данных.
Генеративный искусственный интеллект для каждого
Курс от известного эксперта в области искусственного интеллекта Эндрю Ына предоставляет понятное и доступное объяснение того, что такое генеративный AI, как он работает и как его использовать на практике. Програама охватывает весь жизненный цикл проекта генеративного AI, начиная с идеи и заканчивая внедрением, включая разработку эффективных подсказок. Особое внимание уделяется реальным кейсам использования и возможностям генеративного AI, а также потенциальным рискам для бизнеса и общества. Курс отлично подойдет тем, кто хочет понять, как интегрировать AI в повседневную работу и оценить его влияние на будущее технологий.
Stanford University’s Machine Learning course
Один из самых популярных курсов по машинному обучению от профессора Эндрю Ына. Охватывает широкий спектр тем, таких как линейная регрессия, нейронные сети, классификация и кластеризация. Курс известен своей доступностью для новичков и глубоким погружением в теорию и практику ML, с использованием Python и Octave.
IBM Data Science Professional Certificate
Специализация охватывает 12 курсов, которые проведут вас через все аспекты Data Science: Python, SQL, анализ и визуализация данных, машинное обучение. Программа отлично подходит для новичков и тех, кто хочет начать карьеру в сфере Data Science. Все курсы включают реальные проекты, которые можно использовать в портфолио, а также сертификат, подтверждающий ваши навыки.
Deep Learning Specialization
Специализация по глубокому обучению от профессора Эндрю Ына включает 5 курсов, охватывающих все ключевые аспекты работы с нейронными сетями: от оптимизации до использования сверточных и рекуррентных сетей. Каждый курс включает практические задания и проектные работы. Эта сертификация помогает углубиться в архитектуру глубокого обучения и предоставляет возможность применить знания в реальных задачах.
Applied Data Science with Python Specialization
Специализация от Университета Мичигана включает пять курсов, посвященных прикладной Data Science с использованием Python. Курсы охватывают статистику, машинное обучение, визуализацию данных и основы нейронных сетей. Это отличный вариант для тех, кто уже знаком с Python и хочет углубить свои знания в области анализа данных и машинного обучения.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.