Популярные направления
Список курсов
coursera
1,5 месяца базового освоения инструментов информационного поиска от МФТИ и Mail.Ru Group. Курс содержит 6 модулей. Занятия 6–8 часов в неделю. Подходит программистам с опытом работы, способствует развитию в профессии. Студенты разберутся, как устроена поисковая система, научатся приёмам обработки естественного языка и машинного обучения, дадут оценку качества. В конце курса они построят работающую модель...
coursera
Практический курс по освоению машинного обучения в финансах от Корпоративного университета Сбербанка. Возможность бесплатного участия. Включает 6 модулей и по 2–5 часов занятий в неделю. Подходит работникам в IT или банковской сфере, ML-специалистам. Студенты узнают о внедрении ML на примере трейдинга, прогнозировании операционного дохода банка, автоматизации внутренних процессов, выполнят задания с...
цифровое производство
Бесплатный практикум для руководителей, инженеров и сотрудников предприятий. Содержит 40 видеоуроков, учебные материалы и тесты. На занятиях студенты получат базовые систематизированные знания об экосистеме цифровизации: системах мониторинга, робототехнике, применении ИИ, промышленной безопасности. Выпускники научатся выбирать точки эффективного применения технологий и повышать эффективность...
coursera
81 видеолекция по обучению на размеченных данных от МФТИ. Курс длится 1,5 месяца и предполагает 8 часов занятий в неделю. Способствует развитию в профессии специалистов Data Science. Эксперты научат строить предсказывающие алгоритмы, оценивать обобщающую способность, подбирать параметры модели, подсчитывать метрики качества. Студенты узнают про случайные леса и метод градиентного бустинга. Обратная связь по...
университет искусственного интеллекта
Углубленный курс по текстам, который состоит из 12 модулей. Вебинары проходят каждую неделю по 2–3 часа. Подходит специалистам по Data Science, машинному обучению и нейронным сетям. В программе: рекуррентные и свёрточные сети, языковые модели, построение базовой версии трансформера, написание нейросети с нуля. Персональный куратор ответит на любые вопросы и поможет с обучением. По итогам выпускники получают...
coursera
Практический курс по введению в данные от НГУ. Возможность бесплатного участия. Длится 1,5 месяца. 3–5 часов занятий в неделю. Полезен начинающим специалистам Data Science, которые имеют небольшой опыт работы. Преподаватели разберут теорию вероятностей, статистический анализ выборочных данных, графический анализ, формирование выборок. В конце курса проверка знаний с помощью итогового теста. После защиты...
moscow coding school
Курс по изучению Deep Learning на Keras для новичков, начинающих программистов, аналитиков и менеджеров. Можно проходить в своём темпе. Теоретический блок содержит основные термины и понятия. Совместно с преподавателем студенты напишут полносвязную нейронную сеть, которая заточена на распознавание рукописных цифр, изучат удобные инструменты быстрого проектирования. Поддержка кураторов и менторов не...
академия инноваций
Бесплатный курс по изучению фреймворка глубокого обучения на Python. Подходит новичкам в программировании, способствует развитию в профессии IT-специалистов и Python-разработчиков. Для доступа к урокам необходимо зарегистрироваться на платформе. Обучение не предполагает обратной связи и выдачи...
coursera
1,5 месяца базового освоения науки о данных от СПбГУ. Курс содержит 5 модулей. Занятия 4–6 часов в неделю. Подходит начинающим специалистам Data Science. В программе: математический и программный инструментарии науки о данных, машинное обучение с учителем и без. Живое общение с преподавателем-экспертом. Обучение на основе решения реальных практических задач. После окончания курса студенты получают...
coursera
4 курса для освоения специализации по машинному обучению и анализу данных от МФТИ. Длится 8 месяцев и предполагает 8 часов занятий в неделю. Будет полезен программистам с начальным уровнем. Эксперты расскажут о работе с большим массивом данных – методах классификации и регрессии, экспериментах, основах программирования на Python. После разработки собственной системы студенты получат сертификат и смогут...
stepik
Бесплатный курс по освоению нейронных сетей. Содержит 5 модулей и 24 занятий. Подойдёт студентам и научным работникам. Для прохождения потребуется уверенное владение школьной математикой. В рамках обучения слушатели познакомятся с теоретическими и практическими основами искусственных нейронных сетей, научатся применять нейронные сети для решения широкого круга задач из области анализа данных, выполнят...
coursera
Вводный курс по освоению инструментов машинного обучения от Высшей школы экономики. Можно обучиться бесплатно. Длится 2 месяца по 3–5 часов занятий в неделю. Подойдёт специалистам Data Science. В программе: обзор основных типов задач, решаемых с помощью машинного обучения, методов машинного обучения и их особенностей. Для работы студенты будут использовать данные из реальных задач. Фидбэк от преподавателя по...
фроо
Благодаря онлайн-курсу "Машинное обучение для людей" любой новичок в программирование поймет, что это такое и как данную технологию можно использовать в повседневной жизни. Обучение будет интересным для начинающих программистов, веб-разработчиков, руководителей и журналистов. За 21 день занятий – просмотра видеолекций, участия в вебинарах и выполнения домашних заданий, обучающиеся узнают основы...
coursera
2 месяца базового изучения искусственного интеллекта от Томского ГУ. Можно обучиться бесплатно. Курс предполагает занятия по 5–15 часов в неделю. Способствует развитию в профессии специалистов по искусственному интеллекту. Студенты будут ориентироваться в технологиях искусственного интеллекта и смогут выступать экспертом для СМИ. В программе: есть материалы для самостоятельного изучения и проверочные...
- Фундаментальные знания в области математики, статистики и теории вероятностей
- Алгоритмы Machine Learning
- Работа с хранилищами данных, владение языком SQL
- Построение моделей машинного обучения
- Обработка неструктурированных данных
- Анализ и моделирование данных при помощи R или Python
- Работа в команде
- Построение и обучение нейронных сетей
- Статистический анализ и обработка данных
- Оценка качества полученных моделей
- Потоковая обработка данных