Бесплатные курсы по машинному обучению, data science, анализу данных и python основаны на образовательных программах от ведущих университетов — МФТИ, Stanford, Harvard, John Hopkins. Большинство курсов по машинному обучению представлены на известных платформах онлайн-образования, таких как Coursera, edX, Edureka, часть опубликована на Youtube.
Отдельно стоит отметить, что курсы Coursera доступны бесплатно только для прослушивания лекций. Для того, чтобы выполнять домашние задания или получить сертификат по окончании курса, нужно оформить подписку или оплатить сертификат, после чего вы сможете разместить его у себя в резюме.
В этой статье собраны бесплатные курсы по машинному обучению и Data Science на русском языке или с русскими субтитрами.
Машинное обучение с учителем от Andrew Ng
Авторы: Deeplearning AI
Платформа: Coursera
Язык: русский (субтитры)
Машинное обучение с учителем — это вводный курс Специализации по машинному обучению, его можно прослушать бесплатно. Вы научитесь создавать модели машинного обучения на языке Python с использованием популярных библиотек машинного обучения NumPy и scikit-learn и познакомитесь с методом Обучение с учителем, задачами прогнозирования и бинарной классификации, попробуете применить линейную регрессию и логистическую регрессию. Автор и ведущий курса — легендарный Andrew Ng (Эндрю Ын), сооснователь Coursera, бывший руководитель Google Brain и один из главных популяризаторов машинного обучения.
Лекции курса можно получить бесплатно, для этого на странице курса нужно нажать ссылку «Прослушать курс».
Продолжительность: 15 часов
Математика для Data science
Авторы: Duke University
Платформа: Coursera
Язык: русский (субтитры)
Курс Математика для Data science разработан для обучения основам математики, которые понадобятся для успешного освоения практически любого продвинутого курса по data science, и создан для учащихся, обладающих навыками математики на школьном уровне. Курс объясняет математические принципы, на которых строится наука о данных, последовательно рассказывая идеи и вводя математические термины.
Учащиеся, завершившие этот курс, овладеют терминологией, нотацией, концепциями и алгебраическими правилами, которые все специалисты в области науки о данных должны знать, прежде чем перейти к более продвинутому материалу.
Продолжительность: 13 часов
Основы of Data Science: Метод K-средних для кластеризации с python
Автор: University of London
Платформа: Coursera
Язык: русский (субтитры)
Курс Основы of Data Science: Метод K-средних для кластеризации с python быстро ознакомит вас с основными концепциями науки о данных, чтобы подготовить вас к промежуточным и продвинутым курсам по данной теме. Основное внимание уделяется базовым математическим, статистическим и программированием навыкам, необходимым для типичных задач анализа данных.
Вы рассмотрите эти фундаментальные концепции на примере задачи кластеризации данных и будете использовать этот пример для изучения базовых навыков программирования, которые необходимы для овладения методами науки о данных. В течение курса вам предложат выполнить ряд математических и программистских упражнений, а также небольшой проект по кластеризации данных на предоставленном датасете.
Продолжительность: 29 часов
Обработка данных с Python
Автор: Nanjing University
Платформа: Courserа
Язык: английский, русские субтитры
Этот курс Обработка данных с Python предназначен для учеников, не изучавших программирование. Он начинается с основного синтаксиса Python, затем переходит к тому, как получать данные локально и из интернета с помощью Python, далее рассматривает способы представления данных, объясняет основы и продвинутые методы статистического анализа и визуализации данных, и, наконец, объясняет, как создавать простые графические интерфейсы для отображения и обработки данных, постепенно продвигаясь с уровня на уровень.
Продолжительность: 29 часов
Анализ временных рядов на практике
Автор: New York State University
Платформа: Courserа
Язык: английский, русские субтитры
На курсе Практический анализ временных рядов вы поработаете с датасетами, представляющими последовательную информацию: цены на акции, годовые осадки, активность солнечных пятен, цены на сельскохозяйственные продукты. Вы изучите несколько математических моделей, которые могут быть использованы для описания процессов, порождающих такого рода данные, изучите основы визуализации таких данных, научитесь делать прогнозы на основе данных.
Продолжительность: 24 часа
Введение в машинное обучение
Авторы: ВШЭ и Яндекс
Платформа: Youtube
Язык: русский
На курсе Константина Воронцова Введение в машинное обучение рассматриваются популярные задачи, решаемые с помощью машинного обучения — классификация, регрессия, кластеризация. Слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах, желательно иметь базовые навыки программирования и быть знакомым с python.
Продолжительность: 35 часов
Этические основы Data science
Автор: University of Michigan
Платформа: Courserа
Язык: английский, русские субтитры
Курс Этические основы Data science ответит на такие вопросы, как: кому принадлежат данные, как мы оцениваем конфиденциальность, как получить осведомленное согласие и что означает честное использование данных. Вы изучите этические и конфиденциальные аспекты сбора и управления big data, рассмотрите воздействие области науки о данных на современное общество и принципы справедливости, ответственности и прозрачности, приобретете более глубокое понимание набора этических ценностей. Вы рассмотрите необходимость добровольного раскрытия при использовании метаданных для информирования базовых алгоритмов и/или сложных систем искусственного интеллекта, а также изучите передовые практики ответственного управления данными, понимая значение Закона о принципах справедливой информации и законов, касающихся «права на забвение».
Продолжительность: 14 часов
Нейронные сети
Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский
Бесплатный курс Нейронные сети дает основы теории нейронных сетей и практики применения. Детальный разбор процесса создания и применения нейронных сетей. Алгоритмы, лежащие в основе нейросетей и множество практических задач.
Продолжительность: 33 часа
Программирование на Python
Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский
На курсе Программирование на Python представлены базовые понятия программирования на python и большое количество практических задач. Решения будут проверяться автоматической системой.
Продолжительность: 22 часа
10-часовой полный курс по машинному обучению
Автор: Edureka
Платформа: Youtube
Язык: русский
Полный курс по машинному обучению от Edureka поможет вам понять и подробно изучить алгоритмы машинного обучения. Курс подойдет как для начинающих, так и для профессионалов, желающих овладеть сложными алгоритмами машинного обучения, он включает следующие темы: обучение с учителем, без учителя, с подкреплением, классификация, кластеризация, регрессия, подготовка датасета, количественный и качественный анализ данных, алгоритмы предсказания, теорема Байеса, метод случайного леса, энтропия, метод k-средних, SVM, марковский процесс принятия решения.
Продолжительность: 10 часов
Machine Learning with Graphs
Автор: Stanford University
Платформа: Youtube
Язык: английский (русские субтитры генерируются ютубом)
Курс Графы в машинном обучении охватывает важные исследования в области структуры и анализа больших данных, а также моделей и алгоритмов, абстрагирующих их основные свойства. Вы узнаете, как практически анализировать данные о сетях большого масштаба и как рассуждать о них через модели структуры и эволюции сетей.
Продолжительность: 35 часов
Алгоритмы: теория и практика. Методы
Автор: Computer Science Center
Платформа: Stepic
Язык: русский
Рассматриваются теоретические основы создания алгоритмов и особенности реализации на языках C++, Java и Python.
Продолжительность: 35 часов
Основы программирования на R
Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский
На курсе Основы программирования на R изучаются основные типы данных и семантические правила, анализ и обработка данных.
Продолжительность: 19 часов
Анализ данных с R
Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский
На курсе рассматриваются этапы статистического анализа на R — предварительная обработка данных, применение статистических методов анализа и визуализация данных.
Продолжительность: 21 час
Ускоренный курс по машинному обучению с API-интерфейсом TensorFlow
Автор: Google
Платформа: Google
Язык: русский
На Ускоренном курсе по машинному обучению от Google вы узнаете, чем машинное обучение отличается от традиционного программирования, что такое функция потерь потерь, градиентный спуск, узнаете, как построить глубокую нейронную сеть и научитесь измерять эффективность модели. Обучение включает лекции, видеоуроки, практические задания, визуализации.
Продолжительность: 15 часов
От Excel до MySQL: способы анализа бизнес-данных
Автор: Duke University
Платформа: Coursera
Язык: английский, русские субтитры
В специализацию входят 5 курсов, которые демонстрируют, как использовать Excel, Tableau и MySQL для анализа данных, прогнозирования, создания моделей и визуализации данных для решения задач и улучшения бизнес-процессов.
Продолжительность: 8 месяцев (5 часов в неделю)
Процессный анализ: обработка и анализ данных в действии
Автор: Eindhoven University of Technology
Платформа: Coursera
Язык: русский (субтитры)
Курс Процессный анализ: обработка и анализ данных в действии объясняет основные методы интеллектуального анализа бизнес-процессов. Они могут быть использованы для автоматического создания моделей процессов из необработанных данных журнала событий. Кроме того, курс предоставит простое в использовании программное обеспечение, наборы данных из реальной жизни и практические навыки для непосредственного применения теории на практике.
Обучение начинается с обзора подходов и технологий, использующих данные о событиях для поддержки принятия решений и (ре)дизайна бизнес-процессов. Курс фокусируется на процессном майнинге как связующем звене между майнингом данных и моделированием бизнес-процессов.
Продолжительность: 22 часа
курсы на coursera больше не доступны для пользователей из РФ
Добрый день! Можно получить информацию о том, на какой платформе можно оперировать с комплекснозначными НС? Спасибо.