ТОП-34 курсов по машинному обучению (Machine Learning)

Машинное обучение — это подраздел науки о данных и искусственном интеллекте, который специализируется на использовании алгоритмов для имитации получения опыта человеком с постепенным повышением точности. Методы машинного обучения помогают строить прогнозы и повышают эффективность бизнес-процессов в любой отрасли. В этом обзоре разберем ТОП онлайн-курсов машинного обучения.

Что такое машинное обучение

Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта, который включает в себя разработку алгоритмов, способных обучаться и делать предсказания или принимать решения на основе данных. Эти алгоритмы улучшают свою производительность по мере анализа большего количества данных. Основные концепции машинного обучения включают:

1. Обучение с учителем: Алгоритмы обучаются на данных, где известны входные и выходные значения. Цель — научиться прогнозировать выходные значения для новых входных данных.

2. Обучение без учителя: Алгоритмы анализируют входные данные без явно заданных выходных значений, обычно используется для нахождения структур или групп в данных.

3. Обучение с подкреплением: Алгоритмы обучаются на основе системы наград и штрафов, стремясь максимизировать сумму положительных результатов.

4. Нейронные сети и глубокое обучение: Особая категория машинного обучения, вдохновленная структурой мозга, где алгоритмы строятся в виде слоёв нейронов, каждый из которых участвует в принятии решения.

Машинное обучение применяется в самых разных областях, включая медицину, финансы, рекомендательные системы, автоматическое управление транспортом и многие другие. Это один из самых быстрорастущих и востребованных секторов в сфере технологий.

ТОП 10 курсов по machine learning в 2025 году

1. Полный курс по Data Science от Skillfactory — практическое обучение с акцентом на реальную работу с данными.

2. Машинное обучение от Нетологии — профессиональная переподготовка с дипломом, подходящая для смены профессии.

3. Онлайн-бакалавриат: Data Science & Machine Learning от Skillbox — вузовская программа, которая дает фундаментальные знания и диплом.

4. Программирование Python и машинное обучение от Coddy School — обучение ML для детей с упором на базовые навыки программирования.

5. Профессия Machine Learning Engineer от Skillbox — углубленный курс для тех, кто хочет стать инженером по машинному обучению.

6. Machine Learning и Deep Learning от Skillfactory — комплексная программа с изучением алгоритмов глубокого обучения.

7. Machine Learning. Advanced от Otus — курс для практикующих специалистов в области data science, ориентированный на реальную работу.

8. Онлайн-курс по машинному обучению от Irs.academy — интенсивная программа для быстрого освоения основ ML.

9. Инженерия машинного обучения от SkillFactory — продвинутый онлайн-курс в формате магистратуры.

10. Python: анализ данных и машинное обучение от LoftSchool — курс для самостоятельного изучения с подробными материалами.

11. Python для машинного обучения от Specialist — программа с лекциями и возможностью очного обучения.

Курс Машинное обучение от Нетологии

Обучение состоит из вебинаров, реальных кейсов. В конце вы выполните дипломный проект. Длительность — 6 месяцев. Особенности курса: видеоуроки, дополнительные материалы, общение с экспертами. Плюсы: диплом, упор на практику, гарантия трудоустройства и возврата денег, можно вернуть налоговый вычет.

Программа курса

• Построение модели: регрессия, деревья решений, качества модели, кластеризации.
• Компьютерное зрение: сегментация, генеративные конкурирующие сети, детекция объектов.
• Обработка естественного языка: анализ, семантика, генерация текстов, моделирование.
• Временные ряды.
• Рекомендательные системы.
• Работа с заказчиком.

Для кого

Подойдет разработчикам, аналитикам, математикам.

Чему научитесь

1. Подбирать алгоритмы, метрики.
2. Составлять план решения задачи.
3. Оценивать качество моделей.
4. Определять методы улучшения качества.
5. Строить модели.

Перейти на сайт

Стоимость обучения: 49 000 рублей или в кредит на 12 месяцев — 4 083 рублей/мес.

Онлайн курс Профессия Machine Learning Engineer от Skillbox

Обучение делится на несколько уровней и проходит на онлайн-платформе. Особенности курса: онлайн-лекции, практические задания. Плюсы: диплом, гарантированное трудоустройство, доступ к курсу — навсегда, бесплатная консультация.

Программа курса

• Data Science.
• Основы математики, теории вероятностей, статистики.
• Погружение в Machine Learning.
• Работа с нейросетями. Тестирование архитектуры.
• Обработка естественного языка, языковые модели.
• Сегментация изображений, распознавание эмоций, лица, объектов.
• Бонусные курсы: английский, Git, карьера разработчика.

Для кого

Подойдет новичкам, программистам, начинающим аналитикам.

Чему научитесь

1. Строить модели машинного обучения.
2. Разбираться в алгоритмах.
3. Обучать нейронные сети.
4. Использовать готовые сетки.
5. Проводить разведочный анализ.
6. Визуализировать данные в Power BI.
7. Программировать на SQL, Python.
8. Писать запросы.
9. Понимать архитектуру ML-решений.
10. Мониторить результаты.
11. Прогнозировать временные ряды.

Перейти на сайт

Стоимость обучения: в рассрочку на несколько месяцев — 6 785 рублей/мес.

Курс Факультет аналитики Big Data от Geekbrains

Обучение состоит из видеоуроков, занятий в группе с преподавателем. Длительность — 18 месяцев. Особенности курса: видеозаписи занятий, работа в команде. Плюсы: диплом, преподаватели-практики, гарантия трудоустройства, бесплатная консультация.

Программа курса

• Основы языка Python: объекты, типы данных, модули, библиотеки, циклы.
• Фундамент анализа данных: ООП, рабочая станция Линукс, реляционные базы данных, визуализация.
• Основы Big Data: компьютерные сети, основы веб-разработки, сбор данных, долговременные хранилища, планирование заданий.
• Алгоритмы обработки: статистические гипотезы, тестирование, анализ.
• Рекомендательные системы: автоматизация бизнес-процессов, улучшение финансовых показателей, пакетная обработка, набор инструментов, временные ряды.
• Аналитика Big Data: Power BI, дашборд, контекст вычислений, функции даты и времени, высоконагруженные системы, управление знаниями.
• Высшая математика.
• Язык R.
• Алгоритмы и структура данных.
• A/B тестирование.

Для кого

Подойдет новичкам, начинающим аналитикам, практикующим IT-специалистам.

Чему научитесь

1. Программировать на Python. Писать эффективный код.
2. Работать в оболочке Linux, управлять пользователями, загрузкой.
3. Проектировать базы данных.
4. Собирать данные из различных источников.
5. Прорабатывать процессы предобработки.
6. Выполнять тестирование, решать тестовые задачи.
7. Применять ML.
8. Разрабатывать рекомендательные системы.
9. Оптимизировать запросы.
10. Использовать функции даты и времени.

Перейти на сайт

Стоимость обучения: 172 080 рублей или в рассрочку на 36 месяцев — 4 780 рублей/мес.

Онлайн курс Машинное обучение для начинающих от SkillFactory

Состоит из 10 объемных модулей, упражнений, тестирования, проверки кода, хакатонов. Длительность — 12 недель. Особенности курса: поддержка менторов, чат с одногруппниками, упор на практику, проекты в портфолио, гибкий график, сертификат, тренажеры. Возможна стажировка в IT-компании EORA.

Программа курса

• Введение в профессию.
• Регрессия: типы данных, границы применимости, регуляризация, аналитический вывод, обогащение.
• Методы предобработки: визуализация, feature engineering.
• Кластеризация.
• Введение в деревья: ансамбли, бустинг, свойства, библиотеки, решение задач регрессии.
• Временные ряды: анализ в ML, подбор параметров, принципы кросс-валидации, линейные модели.
• Оценка качества: разбиение выборки, метрики, недо и переобучение.
• Рекомендательные системы: построение, SVD-алгоритм, оценка качества рекомендаций.

Для кого

Подойдет новичкам, аналитикам, программистам.

Чему научитесь

1. Применять базовый алгоритм.
2. Обогащать и очищать данные.
3. Использовать визуализацию, границы применимости, принципы кросс-валидации. Обучение без учителя.
4. Выполнять аналитический вывод, регуляризацию, разбиение выборки.
5. Строить логистическую регрессию, рекомендательные системы.
6. Оценивать качество моделей.
7. Подбирать параметры.

Перейти на сайт

Стоимость обучения: 45 900 рублей или в рассрочку на 12 месяцев — 3 075 рублей/мес.

Онлайн-курс по машинному обучению от HEDU

Начните работать на корпорации за 18 часов. Особенности обучения: вебинары, домашние задания с проверкой, тестирование. Плюсы: сертификат, поддержка от экспертов.

Программа курса

введение в профессию, инструменты, логическая, линейная регрессия, границы применимости, визуализация в предобработке, кластеризация, свойства деревьев, текста ML, бустинг, оценка качества. Кроме этого, подбор параметров, анализ временных рядов, рекомендательная система.

Для кого: аналитиков, фрилансеров, программистов, новичков.

Чему научитесь: анализировать данные, делать выборку, работать со временными рядами, взаимодействовать с алгоритмами, создавать рекомендательные системы, проводить предобработку данных.

Перейти на сайт

Стоимость обучения: 33 000 рублей или в рассрочку по запросу.

Специализация Machine Learning от Otus

Изучите Machine Learning с нуля. Обучение делится на 2 ступени. Длительность — 12 месяцев. Особенности курса: персональный ментор, корпоративное обучение, интерактивные вебинары, практика на датасетах, домашние работы, обратная связь, гарантия трудоустройства, выдача диплома. Возможна стажировка.

Программа курса

• Введение в Python: базы данных, ООП, ML, математика, статистика.
• Продвинутые методы.
• Сбор данных.
• Анализ временных рядов, текста.
• Возможности AWS: применение, мониторинг, построение и деплой моделей.

Для кого

Подойдет студентам, аналитикам и тем, кто хочет сменить профессию.

Чему научитесь

1. Использовать математику для работы с моделями, базовые и продвинутые приемы ML.
2. Строить основные модели.
3. Программировать на Python.
4. Подготавливать датасет.
5. Решать практические задачи.

Перейти на сайт

Стоимость обучения: 116 250 рублей или в рассрочку по запросу.

Специалист по Data Science от Яндекс.Практикум

Обретите новую профессию с нуля за 8 месяцев. Можно начать обучение бесплатно. Особенности обучения: теория, сопровождение, много практики в тренажере, учебные проекты в портфолио. Плюсы: диплом, обратная связь, гарантия возврата денег, помощь в трудоустройстве, техническая поддержка, можно взять академический отпуск.

Программа курса

язык программирования для анализа данных, введение в профессию, графики и выводы, предобработка, статистика, построение гипотез, теория вероятностей, обученная модель, улучшение, переход к регрессии. Кроме этого, метрики квалификации, бизнеса, поведенческие алгоритмы, сбор данных, линейная алгебра, матричные операции, векторы, бустинг, спуск, численные методы, временные ряды, компьютерное зрение, SQL.

Для кого: аналитиков и тех, кто хочет получить новую профессию, программистов.

Чему научитесь: предсказывать события, искать неочевидные закономерности, прогнозировать значения, анализировать большие объемы данных, улучшать продукты в науке, промышленности.

Перейти на сайт

Стоимость обучения: 95 000 рублей или в рассрочку на 9 месяцев — 9 830 рублей/мес.

Машинное обучение от НИУ “Высшая школа экономики”

Курс состоит из 14 интенсивных занятий. Особенности обучения: теория, практика, задачи, домашние задания. Плюсы: удостоверение, корпоративное обучение, скидки для студентов.

Программа курса

введение в машинное обучение, валидация модели, процесс, основные типы задач, градиентные методы, логическая и линейная регрессия, метрики качества, классификация, решающие деревья. А также, бэггинг, нелинейные алгоритмы, категориальные текста, признаки, градиентный бустинг, имплементация, визуализация, кластеризация, статистика, понижение размерности, отбор признаков.

Для кого: студентов, выпускников технических специальностей, аналитиков.

Чему научитесь: работать с классическими алгоритмами, обрабатывать данные, проводить первичный анализ, использовать основные виды моделей.

Перейти на сайт курса

Стоимость обучения: 72 000 рублей.

Практический курс по машинному обучению и Data Science от BigData Team

Получите востребованную профессию data scientist за 15 месяцев. Особенности обучения: семинары, лекции, домашние, практические задания, бизнес-кейсы, финальный проект. Плюсы: удостоверение, обратная связь от наставников, преподаватели-практики, чат с одногруппниками. Можно получить налоговый вычет.

Программа курса: библиотеки, метрики качества, деревья, регуляризация, линейные модели, нейронные сети, погружение в большие данные, deep learning.

Для кого: разработчиков, аналитиков, студентов.

Чему научитесь: создавать ансамбли решающих деревьев, решать задачи классификации и регрессии, строить модели машинного обучения, совершать базовые операции, применять алгоритмы, делать предобработку. А также, использовать механизмы внимания, определять координаты дома, работать с большими данными.

Перейти на сайт

Стоимость обучения: 35 000 — 65 000 рублей или в рассрочку по запросу.

Машинное обучение на Python от Coddy School — лучший курс по ML для детей

 

Основы машинного обучения от Luxoft Training

Продолжительность обучения на дата-сайентиста — 24 часа. Желательно иметь базовые знания в программировании на Python, Java, математической статистике, командной оболочке. Особенности обучения: работа в группах, домашняя работа, тренера-эксперты. Плюсы: сертификат, обратная связь, скидки. Возможно корпоративное обучение.

Программа курса

введение в профессию,оценка моделей, работа с признаками, деревья решений, опорный вектор, нейронные сети, логистическая и линейная регрессия, Байесовский метод, кластеризация. А также, бустинг, стэкинг, бэггинг, случайные леса, конволюционные сети, ограниченные машины Больцмана, рекомендательные системы.

Для кого: руководителей разработки, разработчиков, архитекторов, бизнес-аналитиков.

Чему научитесь: оценивать построенные модели, распознавать виды задач, выбирать подходящие методы, понимать ключевые концепции, интерпретировать результаты, готовить входные данные, отличать методы.

Перейти на сайт

Стоимость обучения: 40 000 рублей.

Data Science от ОЦ МГТУ им.Баумана

Подготовка дата сайентистов длится 48 часов. Особенности обучения: вебинары, видеолекции, различные текстовые материалы. Плюсы: сертификат, актуальность материалов, удобное расписание. Возможно корпоративное обучение.

Программа курса

введение, метрики, задачи бинарной классификации, метод ближайших соединений, нормализация данных, уменьшение размерности, выбор атрибутов, опорный вектор, суть алгоритмов. А также, регрессия, алгоритмы повышения сложности, датасеты, балансировка, кластеризация, вероятность, сохранение моделей, рекомендательные системы.

Для кого: тех, кто изучал data science самостоятельно, IT-специалистов.

Чему научитесь: разрабатывать рекомендательные системы, нормализовывать данные для обработки, работать с атрибутами SVM, основными метриками, использовать kNN.

Перейти на сайт курса

Стоимость обучения: 39 090 рублей.

Машинное обучение для подростков от Machineasy

Обучение проходит на онлайн-платформе. Особенности обучения: видеоуроки, домашние задания. Плюсы: сертификат, обратная связь, бесплатная консультация.

Программа курса

введение, процессы, способы обучения, основы Python, линейная алгебра, регрессия, множество библиотек, градиентный спуск, коэффициент вариации, стандартное отклонение, теорема Байеса.

Для кого: студентов, IT-специалистов.

Чему научитесь: создавать собственные модели, использовать различные методы, алгоритмы, понимать все процессы.

Перейти на сайт курса

Стоимость обучения: 6 200 рублей.

Нейронные сети для новичков от Университета искусственного интеллекта

Получите профессию за 7 месяцев. Особенности обучения: текстовые уроки, домашние задания с проверкой, консультации, дипломный проект. Плюсы: диплом, стажировка, пополнение портфолио, гарантия трудоустройства, личный куратор. А также, можно выбрать тариф обучения.

Программа курса

основы Python, нейронные сети, базовая математика, комбинаторика, матрицы, теория вероятностей, статистика, тестовые выборки, автокодировщики, генерация, обнаружение объектов, описание источников данных. Кроме этого, схемы и витрины, инструменты построения, варианты хранения.

Для кого: новичков, программистов.

Чему научитесь: работать с нейронными сетями, программировать, использовать базовую математику, хранить и получать данные.

Перейти на сайт курса

Стоимость обучения: 39 900 — 154 900 рублей

Машинное обучение от Coursera

Курс от Стэнфордского университета, продолжительность более 60 часов. Особенности обучения: видеоуроки, материалы для изучения, тестирование. Плюсы: сертификат, удобный график, можно начать бесплатно.

Программа курса

введение, контролируемое обучение, линейная регрессия, функции, градиентные спуски, матрицы, векторы, умножение, уравнения, данные. А также, функция затрат, расширенная оптимизация, регуляризация, нейроны, гипотезы, обратное распространение, маржа, обнаружение аномалий.

Для кого: начинающих и практикующих программистов, студентов, новичков.

Чему научитесь: прогнозировать цены и затраты, решать задачи по программированию, использовать логистическую регрессию, интуицию SVMs, изучать параметры нейронной сети, оптимизировать алгоритмы, создавать модели.

Перейти на сайт курса

Стоимость обучения: бесплатно, но чтобы получить сертификат, нужно приобрести платную подписку.

Нейронные сети от Stepik

Курс состоит из 24 уроков, длительность 6 часов. Особенности обучения: интерактивные задачи, видеоуроки, тестирование. Плюсы: сертификат, весь курс проходит бесплатно.

Программа курса

основы линейной алгебры, векторы, матрицы, основы NumPy, искусственные нейроны, градиентный спуск, однослойные модели, целевые функции, перцептрон. А также, визуализация, алгоритм обратного распространения ошибки, мониторинг состояния сети.

Для кого: студентов, школьников, IT-специалистов.

Чему научитесь: разбираться в процессе применения нейронных сетей, линейной алгебре, использовать алгоритмы, мониторить состояние сети.

Перейти на сайт

Стоимость обучения: бесплатно.

Книги

Полезной будет и профессиональная литература, которую советуют перед просмотром видеоуроков. Попросили эксперта показать пару книг из его библиотеки.

• Мюллер А., Гвидо С. — в книге представлено введение по машинному обучению с помощью Python, вы освоите применение алгоритмов на практике и самостоятельно построете ML-систему;
• В книге «Глубокое обучение на Python, Шолле Ф.», автор рассказывает о математических основах нейросетей и практическом применении методов глубокого обучения; эта книга популярна среди разработчиков Keras благодаря своим рассказам об элементарных вещах в мире математики;
• Прикладное машинного обучения с поддержкой Scikit-Learn, Keras и TensorFlow — вы изучите основы методов программирования нейросетей на основе искусственного интеллекта от Жерон О., а практические задания из Github предоставят возможность закрепить приобретенные знания.

Тренажёры для программистов

Для того чтобы разнообразить machine learning обучение и заставить шестеренки вращаться нужны различные тренажеры для программистов. Были принесены несколько платформ, которые содержат в себе задания разного рода на важные для ML-специалиста темы.

• Datacamp предоставляет возможность прокачать знания по Python, R SQL и отдельным аспектам машинного обучения на платформе английского языка. Для получения доступа к материалам, необходимо приобрести подписку. Материалы представлены в виде коротких видео и интерактивных тренажеров; чтобы получить доступ ко всем урокам нужно оформить онлайн-подписки;
• Более ста бесплатных интерактивных упражнений, предназначенных для изучения Python с нуля размещены на платформе «Питонтьютор».
• Команда Code Basics выпустила еще один бесплатный курс-тренажёр, в который входят 73 практический урока по синтаксису Python.
• На сайте CheckiO можно найти более 300 задач для Python, в том числе на алгоритмы; это ресурс с элементами геймификации.
• Интерактивный тренажер по SQL от Stepik — для специалиста в M L понадобится навык получения информации из баз данных, а этот не дорогой тренажёр поможет освоится с азбукой языка запросов.

Тематические каналы в телеграме

Кейсы, новости из мира искусственного интеллекта и советы от практикующих можно найти в тематических блогах Телеграмма. Подробнее о том, кого следует почитать.

• Тренды и кейсы по внедрению искусственного интеллекта в бизнес от @tldr_code;
• Статьи про машинное обучение написаны понятно и на русском языке. Канал @gonzo_ML;
• @dlinnLP — статьи и новости, рассказывающие о глубоком изучении нейросетей с использованием естественного языка;
• @opendatascience — англоязычный портал, публикующий информацию о дата-сайенс и его сферах; @operentations — информативный канал со статьями про цифровые технологии;
• Всегда актуальные проекты с GitHub, ссылки на датасеты и другие материалы по машинному обучению можно найти в разделе @ai_machinelearning big data.

Полезные ресурсы

Сайты с датасетами и облачные платформы, которые пригодятся ML-специалисту в учёбе или работе:

• В Google Dataset Search можно найти базы данных по ключевому запросу, скачать и использовать их для обучения своих моделей; в том числе здесь есть возможность искать данные с помощью ключевых слов.
• Labelme имеет большой датасет размеченных изображений, которые могут быть полезны в разработке алгоритмов компьютерного зрения.
• Book-Crossing Dataset — обширная база данных, включающая в себя рейтинг книг и обезличенные данные их пользователей. Ее можно использовать как рекомендательную систему для создания новой литературы;
• Yandex DataSphere — специализированная облачная платформа для создания ML-моделей.
• Еще одна ML-платформа, которая поможет быстро развернуть проект в облаке – VK «Machine Learning».

Заключение

Искусственный интеллект в течении ближайших нескольких десятков лет будет совершенствоваться, усложняться и совместно с ним эволюционировать машинное обучение. Если вас влекут дела в области дата-сайенса и вы не боитесь точных наук, смело идите вперед на освоение новой сферы знаний – прокачивайте скилы программиста или становитесь ML разработчиком.

В свободное время можно изучить бесплатные видеолекции, а так же читать книги и применять тренажеры из нашей подборки. А чтобы повысить уровень фундаментальной подготовки к машинному обучению – обратитесь на онлайн-занятия с экспертами в этой области.

Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.