fbpx
  • 16 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению

    Фото: www.utep.edu

    Популярная тенденция в сфере онлайн-образования — массовые открытые онлайн-курсы (Massive open online-courses, MOOC). Появились бесплатные курсы по машинному обучению и data science. Они доступны каждому и основаны на образовательных программах от ведущих университетов, например, МФТИ.

    Большинство MOOC по машинному обучению доступны на английском языке и представлены на известных платформах онлайн-образования, таких как Coursera, Udacity, World Education University и edX.

    Отдельно стоит отметить, что курсы Coursera доступны бесплатно только для прослушивания лекций. Для того, чтобы выполнять задания или получить сертификат по окончании курса, нужно оформить подписку или оплатить курс.

    Видео-материалы и лекции курса можно получить бесплатно, для этого на странице курса внизу нужно нажать кнопку «прослушать курс», как показано на картинке:

    как прослушать бесплатные курсы по машинному обучению
    Как бесплатно прослушать курсы по машинному обучению

    В этой статье собраны бесплатные курсы по машинному обучению и Data Science на русском языке или с русскими субтитрами.


    Введение в машинное обучение

    Авторы: ВШЭ и Яндекс
    Платформа: Coursera
    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


    Машинное обучение и анализ данных

    Авторы: МФТИ и Яндекс
    Платформа: Coursera
    Язык: русский

    Специализация Машинное обучение и анализ данных включает 6 курсов. Осваиваются основные инструменты, необходимые в работе с большим массивом данных: современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, проведение экспериментов, построение выводов, фундаментальная математика, основы программирования на python.

    Продолжительность: 8 месяцев (7 часов в неделю)


    Python для анализа данных

    Авторы: МФТИ, ФРОО, Mail.ru Group
    Платформа: Coursera
    Язык: русский

    Курс Python для анализа данных ориентирован на решение практических задач. Студенты будут применять свои навыки программирования для построения предиктивных моделей, визуализации данных и работы с нейросетями.

    Продолжительность: 25 часов


    Введение в науку о данных

    Автор: СПбГУ
    Платформа: Coursera
    Язык: русский

    Курс Введение в науку о данных рассматривает постановку и решение типичных задач, с которыми может столкнуться в своей работе data scientist, подходы к сбору, анализу, обработке и визуализации массивов данных.

    Продолжительность: 17 часов


    Глубокое обучение в творчестве с TensorFlow

    Автор: Google Magenta
    Платформа: Kadenze
    Язык: английский, русские субтитры

    MOOC Использование глубокого обучения в творчестве с помощью TensorFlow расскажет о том, как строить алгоритмы глубокого обучения на основе сверточных, рекуррентных, генеративных нейросетей и применять их для создания творческих приложений.

    Продолжительность: 60 часов


    Data Science

    Автор: Johns Hopkins University
    Платформа: Courserа
    Язык: английский, русские субтитры

    В специализацию Data Science университета John Hopkins входят 10 курсов, включая сбор и сортировку данных, программирование на языке R, регрессионные модели, разработку продуктов для обработки данных и другие.

    Продолжительность: 8 месяцев (5 часов в неделю)


    Data science для руководителей

    Автор: Johns Hopkins University
    Платформа: Courserа
    Язык: английский, русские субтитры

    Data Science для руководителей — это ускоренная обучающая программа — 5 курсов, которые дают базовое понимание о том, что такое data science и как работать с проектами в этой сфере, собирать и развивать команду и даже лидерские качества.

    Продолжительность: 40 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


    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 в 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


    Базы данных

    Автор: СПбГУ
    Платформа: Coursera
    Язык: русский

    В основе курса Базы данных изучение и применение языка SQL для создания, модификации объектов и управления данными в реляционных базах данных. Рассматриваются сферы применения NoSQL баз данных и современные подходы к обработке big data.

    Продолжительность: 20 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)


    Линейная регрессия

    Автор: СПбГУ
    Платформа: Coursera
    Язык: русский

    В курсе Линейная регрессия разбираются основные методы описания взаимосвязей между количественными признаками, регрессионный анализ и построение моделей. Специальное место отводится операциям с матрицами. Курс ориентирован на людей, которые уже знакомы с базовыми понятиями анализа данных.

    Продолжительность: 22 часа


    Анализ данных

    Автор: НГУ
    Платформа: Coursera
    Язык: русский

    В специализацию Анализ данных Новосибирского государственного Университета входят 4 курса. Курсы содержат материалы по основам теории вероятностей и математической статистики, исследованию связей между признаками, построению прогнозов на основе регрессионных моделей, кластерному и статистическому анализу. Курсы разработаны совместно с 2GIS.

    Продолжительность: 4 месяца (3 часа в неделю)