Рейтинг лучших онлайн-курсов по машинному обучению и нейросетям

курсы по машинному обучению

Сфера машинного обучения относительно новая, поэтому специалистов немного и они востребованы на рынке труда и, согласно прогнозам, спрос на профессионалов этого профиля будет продолжать расти. Поэтому можно посоветовать выбрать данное направление для построения карьеры в IT-сфере. В рейтинг отобраны лучшие курсы по машинному обучению, благодаря которым можно в короткие сроки освоить перспективную профессию.

Содержание

Особенности профессии специалиста по машинному обучению

Прогресс рождает новые профессии и области занятости. И успеха добиваются те, кто не боится осваивать новые области знаний. На английском языке профессия называется machine learning или короче ML. Это программист, основная задача которого обучать, настраивать и «прокачивать» искусственный интеллект (ИИ) путем создания специальных алгоритмов.

Специалист ML выполняет разные типы работ, точный перечень зависит от направления деятельности компании. Но чаще всего, он занимается следующими проблемами:

  • Сбор, сортировка, подготовка данных. Чтобы прокачать ИИ, необходимо обработать массу информации, причем данные должны быть специально размечены.
  • Разработка моделей для сбора, обработки и анализа информации. Самый простой пример – подбор интересных для конкретного пользователя публикаций в ленте. В данной сфере редко применяют шаблоны, как правило, алгоритмы пишутся для решения определённой задачи, иногда это довольно простые коды, но нередко бывают и чрезвычайно сложные.

Работа в сфере ML подойдет людям, имеющим аналитическое мышление и готовым продолжать учиться на протяжении всей жизни. Чтобы добиться успеха в данной сфере, необходимо обладать разносторонними знаниями, в частности:

  • разбираться в дискретной математике;
  • иметь представление о теории вероятности и статистике;
  • уметь работать с хранилищами информации;
  • владеть языком Пайтон или R.

Помимо технической подготовки, желательно разбираться, хотя бы на базовом уровне, в той области, в которой планируется работать. Например, если нужно создавать модели в медицинской отрасли, то придется вникать в основные нюансы труда врачей и медперсонала.

Машинное обучение условно можно поделить на три основных направления:

  • Исследование данных. Это направление наиболее распространено и, соответственно, востребовано. Цель работы – создание моделей, прогнозирующих протекание бизнес-процессов. Для решения поставленных задач необходимо знать математическую статистику, алгоритмы ML, язык программирования Пайтон, также нужно разбираться в той области бизнеса, в которой ведётся работа.
  • Компьютерное зрение. Направление интенсивно развивается в течение последних 3 лет. В этой области важны знания принципов построения нейронных сетей, кроме того, помимо Пайтона, желательно знать язык C/C++.
  • Обработка естественного языка. Данная область также активно развивается, для работы также нужно разбираться в нейросетях, знать особенности языков программирования.

Для работы в любой области будет полезно знать английский на том уровне, чтобы читать статьи и обзоры в англоязычном сегменте интернета для отслеживания новейших достижений.

Зарплата специалиста ML зависит от опыта. Новички уровня Джуниор зарабатывают, как правило, около 50 тысяч рублей. По мере накопления опыта и профессионализма, доходы будут расти. Профессионалы в этой области зарабатываю значительно больше новичков – 200-400 тысяч. Зависит уровень зарплат и от региона, та рационно тут лидирует Москва, столичные специалисты зарабатывают больше, чем люди, работающие в регионах России.

Существуют разные варианты получения профессии ML-инженера:

  • Поступить в университет на дневное или заочное отделение. Такое решение подойдет для школьников, желающих получить профильное профессиональное образование. Отдельной специальности «Машинное обучение» пока нет, поэтому можно стать студентом факультета «Компьютерные системы и технологии» или выбрать другую родственную специальность.
  • Попытаться освоить профессию самостоятельно по книгам и бесплатным видеоурокам. Такой вариант учебы подойдет практикующим программистам, желающим освоить смежную специальность. Без посторонней помощи выучиться с нуля крайне сложно.
  • Записаться в online школу или поступить на очные курсы. Такое решение подойдет и подросткам, и взрослым людям, решившим сменить специальность. Главная проблема – найти подходящие курсы.

А в поисках подходящей школы поможет наш рейтинг.

ТОП-20: Лучших обучающих онлайн-курсов по Machine Learning – Рейтинг 2022

КУРСЦена курсаСрок обучения
1.«Машинное обучение»49 000 ₽10 месяцев
2.«Machine Learning Engineer»5 994 ₽/мес.12 месяцев
3.«Курс Machine Learning и Deep Learning»63 000 ₽20 недель
4.«Курс Python: анализ данных и машинное обучение»22 000 ₽7 недель
5.«Machine Learning»80 000 ₽10 недель
6.«Python для машинного обучения»42 990 ₽40 ак. ч.
7.«Специалист по Data Science»112 000 ₽8,5 месяцев
8.«Data Scientist»129 900 ₽16 месяцев
9.«Онлайн-интенсив по Data Science»9990 ₽8 занятий
10.«Факультет Искусственного интеллекта»от 4 428 ₽ в месяц24 месяца
11.«Машинное обучение: продвинутый уровень»75000 ₽5 месяцев
12.«Машинное обучение»65 000 ₽32 часа лекций и семинаров, 48 часов на самостоятельную работу
13.«Практический курс по машинному обучению и Data Science»Бесплатно14 часов
14.«Машинное обучение»72 000 ₽3 месяца
15.«Основы машинного обучения»Бесплатно11 недель
16.«Машинное обучение и анализ данных»От 10 500 ₽6-9 месяцев
17.«Разработка машинного обучения»Бесплатно при условии сдачи вступительных тестов2 года
18.«Машинное обучение»30000 ₱9 уроков (18 часов)
19.«Машинное обучение»30000 ₽1 месяц
20.«Data Science / Machine Learning Fundamentals»24 850 ₽1 месяц

20. «Data Science / Machine Learning Fundamentals» от ITEA

«Data Science / Machine Learning Fundamentals» от ITEA

Курсы для получения востребованных профессий, слушатели познакомятся с современными методиками ML и потренируются на практике работать с большими объемами информации.

Программа состоит их 7 семинаров, проходящих в интерактивном формате на платформе Zoom. Ведется запись трансляции, которая будет отправлена студентам. Для закрепления знаний предлагаются тесты и выполнение домашних работ. Каждый слушатель имеет возможность обратиться к ментору для консультации. По завершению занятий учащиеся создают и защищают дипломный проект.

Плюсы и минусы
удобный формат учебы;
регулярно обновляемые программы;
выдается сертификат, пополняется портфолио.
слишком короткий, специалистом после него не станешь;
на вебинарах тратят время на рекламу других курсов.

Для успешной учебы необходимы знания алгебры и элементарные знания в матстатистике, желательно владение английским.

19. «Машинное обучение» от НОЧУ ДПО «НЬЮПРОЛАБ»

«Машинное обучение» от НОЧУ ДПО «НЬЮПРОЛАБ»

В учебную программу включено 7 вебинаров, 2 работы, выполняемые самостоятельно, и 1 командный проект. Вебинары проходят онлайн, их записи остаются в распоряжении слушателей. Основные направления программы:

  • основополагающее ML;
  • ML на текстовках;
  • создание комплексов из моделей;
  • основы Deep learning.

Цель проведения лабораторной работы – решение конкретной бизнес-задачи. Помимо самостоятельной работы, студенты занимаются выполнением большого командного проекта.

Плюсы и минусы
живые вебинары;
интересные практические работы;
шанс поработать в команде единомышленников.
нет помощи с поиском вакансий;
не всегда удается попасть на вебинар, приходится смотреть в записи.

Подойдет для практиков IT-сферы, знающих Python.

18. «Машинное обучение» от hedu

«Машинное обучение» от hedu

За 9 уроков организаторы обещают научить азам ML и навыкам data scientist. Уроки проходят в формате онлайн вебинаров. Проходят вебинары еженедельно, ведётся запись, которую можно пересматривать при необходимости. Также раз в неделю выдается задание для самостоятельного выполнения или предлагается прохождение теста. ДЗ сдаются на проверку, после проверки их возвращают студентам с рекомендациями и разбором ошибок.

При необходимости студент может обратиться с вопросом к экспертам курса. Если возникают вопросы по организации учебного процесса, то их решает координатор проекта, с которым также есть связь. После завершения учебы студенты разрабатывают и защищают проект, после чего получают сертификат об образовании.

Плюсы и минусы
все вебинары остаются в записи, всегда можно пересмотреть какие-то моменты;
дают дополнительные материалы для самостоятельной учебы;
выдается электронный сертификат, но можно заказать и бумажный, его пришлют по почте.
техподдержка затягивает с ответом;
некоторые темы прошли поверхностно, приходится наверстывать самостоятельно.

Учёба возможна при условии наличия минимального опыта, необходимо знание языков программирования и принципов математического анализа.

17. «Разработка машинного обучения» от Школы анализа данных

 «Разработка машинного обучения» от Школы анализа данных

Гибкая программа для желающих сменить профессию или пройти специализацию. Во время учебы слушателей научат писать коды, создавать и оптимизировать системы data-driven.

В течение семестра слушатель должен пройти 3 курса (минимум), помимо основной программы нужно выбрать дополнительный курс из перечня для прохождения. Полученные знания проверяются путем выполнения и сдаче домашних заданий. По окончанию учебы выдается диплом.

Для поступления на курсы бесплатно нужно сдать вступительные испытания. Кандидаты отправляют анкеты, после чего им оправляется тест. На его выполнение отводится 5 часов. Те, кто справится с заданием переходят на второй этап. Поступающие в московское отделение сдают экзамен очно. При поступлении в филиалы экзамены проводятся онлайн. Третий этап – собеседование, проходит онлайн.

Тем, кто не дотянул по уровню до поступления на бесплатной основе, могут учиться платно. Платное обучение проводится только в Москве, стоимость 150 000 рублей за семестр. После сдачи сессии на «отлично» и «хорошо» оплата за семестр снижается вдвое. Если и вторая сессия сдана с хорошими оценками, студент переводится на бесплатное обучение.

Плюсы и минусы
грамотно составленная программа;
выдается диплом;
хорошая профессиональная подготовка.
нужно сдавать экзамены при поступлении;
нет подготовительных уроков.

Курсы подойдут тем, кто любит программировать и имеют опыт в этой области.

16. «Машинное обучение и анализ данных» от ЛМФТИ

«Машинное обучение и анализ данных» от ЛМФТИ

Онлайн обучение для получения востребованной специальности. Подойдет людям, которые ранее не работали в изучаемой области. Программа составлена по принципу постепенного нарастания сложности.

Обучение проводится дистанционно в формате заранее записанных лекций.

Просматривать материалы и сдавать тесты можно в любое удобное время. Студенты учатся в комфортном темпе. В среднем на освоение программы уходит 6-9 месяцев. После прохождения общего курса можно пойти на специализацию, изучая выбранное направление углублено.

Плюсы и минусы
начать учиться можно в любое время;
автоматическая проверка домашних заданий;
сопровождение наставника, к которому можно обратиться при возникновении сложностей.
отсутствие дедлайнов расхолаживает, поэтому курс больше подойдет для мотивированных слушателей;
нет пробного бесплатного урока.

Программа предназначена для начинающих, желательно, чтобы слушатели были знакомы с математической статистикой (в программе средней школы) и знали основы синтаксиса языка Пайтон.

15. «Основы машинного обучения» от Открытое образование

«Основы машинного обучения» от Открытое образование

Учебный план разработан специалистами НИУ ВШЭ. Учеба позволит погрузиться в сферу ML с первых занятий и получить первые ключевые компетенции.

Программа разбита на 11 блоков, на изучение каждого отводится 1 неделя. В блок входит несколько коротких лекций (общая продолжительность видеоматериалов 1-1,5 часа) и тестовое задания для проверки усвоения материала. В конце курса – итоговый тест по всем пройденным темам.

Плюсы и минусы
насыщенная программа;
компетентные лекторы;
учиться можно в любое удобное время.
не для новичков, нужно иметь опыт в программировании на Пайтон либо пройти предварительно курсы по изучению языка и работе с данными;
нет обратной связи с преподавателем.

Подойдет для продолжающих обучение либо уже работающих программистов.

14. «Машинное обучение» от Amazon Web Services

«Машинное обучение» от Amazon Web Services

Цикл курсов, которые можно проходить последовательно или выборочно, в зависимости от поставленных целей. Новичкам рекомендуется следовать плану обучения, проходить курсы один за одним. Тем, кто хочет решить определенную задачу, стоит прослушать необходимые материалы.

Слушатели учатся в комфортном для них темпе. После завершения учёбы выпускники приобретают навыки, которые помогут начать работать инженером по обработке данных или разработчиком машинного обучения.

Плюсы и минусы
грамотный подход к обучению;
доступное изложение материала;
заставляют думать, причем бесплатно.
новичкам сложно учиться без наставника;
более углубленное изучение – платное.

Подойдет для слушателей с разным уровнем подготовки, в том числе и для новичков.

13. «Практический курс по машинному обучению и Data Science» от BigData Team

 «Практический курс по машинному обучению и Data Science» от BigData Team

Организаторы предлагают полное погружение в сферу ML. В программе лекции в видеоформате и самоподготовка с использованием предоставляемых материалов.

Слушатели решают практические задачи, кроме того, учащиеся получают задания, которые выполняют самостоятельно. После завершения учебы слушатели разрабатывают и защищают финальный проект.

В программе две части:

  • классическое ML;
  • нейросети и концепция глубокого, многослойного обучения.

Уроки проходят онлайн, в процессе которого слушатели общаются с сокурсниками и могут задавать вопросы менторам. Можно пройти полный курс или отдельно первую и вторую часть.

Плюсы и минусы
все материалы курса сохраняются, к ним можно вернуться в любой момент;
чат в Telegram для общения с сокурсниками;
много практики.
слишком короткий курс, программа сжата до предела;
начинающим программистам будет сложно, нужно иметь опыт.

Учебный план рассчитан на айтишников, желающих расширить свои профессиональные компетенции. Подойдет разработчикам и аналитикам.

12. «Машинное обучение» от Центра непрерывного образования

«Машинное обучение» от Центра непрерывного образования

Очный курс для полного погружения в процесс освоения знаний. Во время учебы слушатели:

  • познакомятся с классическими алгоритмами ML;
  • изучат разновидности моделей;
  • научатся решать реальные задачи.

Занятия проходят один раз в неделю в вечернее время, адрес школы в Москве – Покровский бульвар, 11. После завершения учебы выдается сертификат.

При поступлении необходимо предъявить сканированные копии документов, в том числе и диплома в среднем профессиональном или высшем образовании. Студенты предоставляют справку из ВУЗа.

Плюсы и минусы
компетентный преподаватель;
грамотно составленная программа;
интересные практические задания.
занятия раз в неделю – это мало;
сложная программа.

Для учебы необходимо владеть языком Пайтон, быть знакомым с высшей математикой и матанализом

11. «Машинное обучение: продвинутый уровень» от OTUS

 «Машинное обучение: продвинутый уровень» от OTUS

За 5 месяцев будут освоены продвинутые техники ML, которые помогут перейти на новый профессиональный уровень и начать успешно справляться даже с самыми сложными и небанальными заданиями.

Все теоретические темы, которые изучаются на курсе, подкреплены примерами. Учеба проходит в формате онлайн-вебинаров, причем слушатели принимают активное участие в написании кода, а не просто слушают лекцию.

Плюсы и минусы
грамотные преподаватели, умеющие увлечь аудиторию;
курс содержательный и полезный;
много практики.
иногда возникают проблемы с записью звука вебинаров;
очень насыщенная программа, нужно сильно напрягаться, чтобы успевать.

Курс для специалистов, практикующих машинное обучение и желающих повысить свою профессиональную квалификацию.

10. «Факультет Искусственного интеллекта» от GeekBrains

«Факультет Искусственного интеллекта» от GeekBrains

Программа рассчитана на 2 года, выпускники могут претендовать на должность Data Scientist-а. Слушателям предлагаются разные формы обучения, но 70% времени посвящено онлайн-вебинарам. Эта форма является эффективной, поскольку существует обратная связь между преподавателем и учащимися.

Учебные методички регулярно обновляются, поэтому гарантируется, что студентам не придется столкнуться с устаревшими знаниями.

Освоиться с платформой и решить организационные вопросы поможет куратор. Для успешного усвоения материала слушателям рекомендуется отрабатывать новые навыки на учебных стендах и тренажерах.

Плюсы и минусы
периодически проводятся интересные онлайн-марафоны, в которых можно принять участие бесплатно;
студенты получают доступ к библиотеке с видеоурокам, подкастам и статьям по изучаемой теме;
после прохождения выпускных экзаменов студенты получают сертификат.
у работающих на выполнение ДЗ не хватает времени;
долго проверяют самостоятельные работы.

Основательный курс, предназначенный для обучению профессии «с нуля»

9. «Онлайн-интенсив по Data Science» от Elbrus Coding Bootcamp

«Онлайн-интенсив по Data Science» от Elbrus Coding Bootcamp

Курс состоит из 8 практических занятий, во время которых студенты знакомятся и изучают основы языка Python и его библиотеки. Учеба проходит на примере фильма «Титаник», студенты собирают информацию и оценивают шансы главного героя выжить.

За несколько занятий слушатели:

  • научатся работать с большим объемом данных;
  • познакомятся с принципами применения сбора и обработки информации.
Плюсы и минусы
интересно построенная программа;
компетентные менторы;
этот курс – отличная подготовка к поступлению в Data Science Bootcamp.
совсем с нуля учиться сложно;
не всегда можно дозвониться.

Интенсив для всех, кто интересуется Data Science, курс ориентирован на новичков в профессии.

8. «Data Scientist» от Нетология

«Data Scientist» от Нетология

В процессе учебы, продолжающейся 1 год и 4 месяца, слушатели освоят востребованную профессию, разработают 7 реальных проектов, которые можно поместить в портфолио. Начать работу по специальности можно уже после прохождения первой части курса – через 7 месяцев после поступления.

Учащимся предстоит много практической работы. Любые новые знания закрепляются работой на тренажерах и выполнением домашних заданий. Выпускникам предлагают помощь в трудоустройстве.

Плюсы и минусы
интересно и продуктивно;
систематизированный подход к образованию;
удобная платформа.
обратная связь;
много лишней информации не по теме.

Курс предназначен для новичков в Data Scientist. Подойдет разработчикам и аналитикам.

7. «Специалист по Data Science» от Яндекс Практикум

«Специалист по Data Science» от Яндекс Практикум

Для успешного освоения программы необходимо посвящать учебе не менее 15 часов в неделю. Во время учебы слушатели с нуля освоят Пайтон и его библиотеки. Программа состоит из теоретической и практической части, курс позволяет практически с нуля освоить профессию Data Science. На практике студенты решают реальные задачи из разных сфер бизнеса. Готовые проекты можно добавить в портфолио.

В процессе учебы слушатели общаются с преподавателями и наставниками. Выполненные студентами домашние работы проверяют ревьюеры, опытные специалисты не только указывают на ошибки, но и дают рекомендации по их исправлению. Решением организационных вопросов занимаются кураторы, которые всегда на связи с учащимися.

Плюсы и минусы
навыки отрабатываются на тренажере;
есть чат для общения с сокурсниками;
помощь с устройством на работу.
иногда возникают проблемы с работоспособностью платформы;
недостаточно материалов для решения задач, приходится искать самостоятельно.

Курс подойдет и для новичков, и для начинающих программистов.

6. «Python для машинного обучения» от Специалист.ру

«Python для машинного обучения» от Специалист.ру

Учиться можно и дистанционно, и очно. Предлагается несколько вариантов расписания занятий, при подаче заявки необходимо выбрать удобный для себя вариант. Очные занятия проходят в Москве по адресу ул. Радио, д.24, корпус 1, 2-ой подъезд, 2-ой этаж (станции метро Бауманская или Авиамоторная).

Программа посвящена применению языка Пайтон в технологиях машинного обучения и изучению основных видов библиотек, применяемых в ML. Состоит из теоретической и практической части. Читается на базе ОС Linux, но большинство технологий столь же успешно применяются в ОС Windows.

Плюсы и минусы
полезный, хорошо структурированный материал;
компетентный преподаватель;
интерактивный формат, общение с учителем при дистанционной форме.
нет скидки на онлайн обучение, дистанционная учеба стоит так же, как и очная;
не всегда удается выбрать удобное расписание.

Для успешной учебы необходимо быть знакомым с Unix и основами синтаксиса Пайтон. Новичкам рекомендуется предварительно пройти базовый курс обучения

5. «Machine Learning» от Слёрм

«Machine Learning» от Слёрм

Это практический курс, требующий первоначальной подготовки. Студенты изучают современные инструменты, необходимые для анализа, и создают первые алгоритмы. Формат занятий:

  • видео-уроки;
  • онлайн-вебинары;
  • практические задания с последующей проверкой.

Студенты создают несколько проектов для портфолио. Выпускники получают сертификат Работает онлайн чат, в котором студенты общаются с кураторами.

Плюсы и минусы
упор на практику, учат работать, а не писать конспекты;
можно научиться решать вопросы, которые нужны на реальной работе;
компетентные преподаватели и отзывчивые кураторы.
требуется хорошая базовая подготовки, желателен практический опыт, для начинающих программа слишком сложная;
иногда случаются задержки с проверкой заданий.

Курс рассчитан на программистов, которые решили освоить дополнительную специальность.

4. «Курс Python: анализ данных и машинное обучение» от LoftSchool

«Курс Python: анализ данных и машинное обучение» от LoftSchool

Студенты знакомятся с Пайтон и популярными библиотеками, изучают азы ML. Этот курс – начальная ступень для продолжения учебы и совершенствования в профессии.

Учебный план разбит на 14 модулей, методички курса остаются в распоряжении учащихся навсегда. С сокурсниками можно общаться в специальном чате. В конце выдается сертификат.

В начале недели выдается задание и недельный план учебы с указанием конкретных задач на каждый день. Изучив теорию, студенты выполняют самостоятельную работу и проходят групповую практику.

Плюсы и минусы
отзывчивые преподаватели и кураторы;
насыщенная программа;
канал для связи учащихся.
слишком быстрая подача материала, мало времени, чтобы во всем разобраться;
с нуля учиться очень сложно, лучше все же иметь хотя бы самую общую базу.

Экспресс курс для новичков, его можно проходить с нулевым опытом.

3. «Курс Machine Learning и Deep Learning» от SkillFactory

«Курс Machine Learning и Deep Learning» от SkillFactory

Цель курса – учить студентов решать конкретные бизнес-задачи, то есть, основной упор сделан на практику. Проходит онлайн учеба по следующему плану:

  • прослушивание лекций (в любое время);
  • выполнение заданий;
  • при необходимости можно воспользоваться помощью преподавателя или сокурсников, общение проходит в закрытом чате.

Те, кто сумеет успешно отучиться, принимают участие в выпускном хакатоне – командном соревновании, в котором требуется применять полученные навыки.

Курс относительно недорогой (63 000 рублей со скидкой), кроме того, можно получить дополнительную скидку по реферальной программе или пройти обучение за счет работодателя.

Плюсы и минусы
помощь от сотрудников школы;
много практики;
живые вебинары.
некоторые темы раскрыты поверхностно, приходится самостоятельно искать дополнительные материалы;
случаются технические проблемы на платформе.

Программу смогут освоить начинающие программисты либо специалисты в другой области IT-сферы при условии уверенного владения Python и наличия базовых знаний в области математики и статистики.

2. «Machine Learning Engineer» от Skillbox

«Machine Learning Engineer» от Skillbox

Годичный курс для получения востребованной профессии. Программа разделена на три части. На первом уровне идет изучение основ, за 5 месяцев студенты подтягивают математику, теорию вероятностей, статистику, успевают обучиться востребованному языку программирования Пайтон.

Второй уровень – продвинутый, в это время происходит погружение в машинное обучение. Полученные знания закрепляются на практике. Параллельно ведется подготовка к собеседованию с будущими работодателями.

Третий уровень – экспертный, во время учебы студенты осваивают профессиональные техники. На этом этапе студенты выбирают специализацию – компьютерное зрение или обработка естественного языка.

Плюсы и минусы
первую оплату за курс можно сделать через полгода после начала обучения;
отзывчивые преподаватели;
актуальные знания.
бывают задержки с проверкой домашнего задания;
нужно иметь силы для самоорганизации.

Курс рассчитан на новичков, достаточным уровнем начальной подготовки будут знания, полученные в средней школе. Также курсы будут интересны начинающим программистам, желающим расширить сферу своей деятельности.

1. «Машинное обучение» от Нетология

«Машинное обучение» от Нетология

Новичкам будет сложно пройти эти курсы, для успешного усвоения программы нужно, как минимум, знать математику на уровне средней школы и уверено кодить на Пайтон. Во время учебы студенты получают прикладные навыки построения нейросетей. Выпускники получают диплом.

Студентам предлагают:

  • записи лекций, которые можно просматривать многократно;
  • задания, в том числе для работы в команде;
  • общение с наставниками.

При курсах работает карьерный Центр, поэтому успешная учеба – это практически гарантированное трудоустройство.

Плюсы и минусы
компетентные, погружённые в тему преподаватели-практики;
живые вебинары и воркшопы;
обратная связь.
сложная программа, начинающим будет трудно;
бывают проблемы организационного порядка.

Это продвинутый курс, для поступления необходимо наличие предварительной подготовки. Подойдет разработчикам, аналитикам, математикам, решившим освоить новую сферу деятельности.

Какой курс по машинному обучению выбрать?

Прежде, чем выбрать курс, необходимо определиться с целью обучения. Если есть желание выучить азы, то можно бесплатно посмотреть обучающие ролики на YouTube. Можно найти ролики на русском языке, но в англоязычном сегменте их больше, поэтому знание иностранного – большое преимущество. Если же цель – освоить профессию и стать профессионалом, лучше выбрать платный курс, в котором предмет изучается более углублено.

Прежде всего, выбирают форму обучения – традиционная (в классе с учителем) или дистанционно. Второй вариант становится все более популярным, так как удаленно изучать основы профессии намного удобнее, особенно, если нужно совмещать учебу с работой.

Сейчас работает множество онлайн-школ, в которых можно получить образование по выбранной специальности. Чтобы выбрать, куда пойти учиться, необходимо провести сравнение учебных заведений. Важные критерии:

  • Учебная программа курсов. Нужно выяснить, на кого она рассчитана – на начинающих или на специалистов, которым требуется переподготовка.
  • Формат обучения. Тут возможны разные варианты – просмотр заранее записанных лекций, интерактивные уроки с группой студентов, занятия с персональным тренером, использование тренажеров онлайн или офлайн.
  • Срок обучения. Этот параметр зависит от программы. Для обучения с нуля до уровня «джуниор» в среднем требуется 12 месяцев. Если это курсы для повышения квалификации или ускоренный треннинг, посвященной внедрению новой разработки, то на учебу может уйти всего несколько дней.

Так же при выборе курса стоит узнать, предусмотрена ли выдача диплома или сертификата. Документ об образовании государственного образца выдают только сертифицированные школы, поэтому прежде чем купить курс, стоит проверить наличие документов и лицензий в выбранной школе.

Немаловажным критерием является стоимость учебы, поэтому лучше сразу узнать сколько стоит обучение. Если цена курса высокая, стоит узнать, возможен ли вариант с помесячной оплатой или постоплатой после устройства на работу. Как правило, последний вариант предлагают курсы с последующим устройством на работу, так как школе выгодно, чтобы выпускник, как можно быстрее начал зарабатывать.

Выбрать курсы, которые в полной мере будут соответствовать запросам будущего студента, поможет наш ТОП-20. В него вошли проверенные школы с хорошими отзывами и устойчивой репутацией на рынке образовательных услуг.

ТОП-Прогрммист
Добавить комментарий

Adblock
detector