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:
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)
