Data Science и ML с нуля: подборка лучших бесплатных курсов и сертификаций 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.
Примечание Adviser
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.
Почему DS и ML актуальны сегодня и что ждет это направление в будущем
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.
В чем преимущество платных курсов
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.
Почему бесплатные курсы тоже могут быть полезными
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.
У каких платных курсов есть бесплатное обучение
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.
Бесплатные курсы для старта в DS и ML
-
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.
Платные сертификации с Coursera
-
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.
Читать на dev.by