Логотип Coursus

Курсы по машинному обучению в Перми с нуля

по рейтингу
На этой странице представлен обзор топовых курсов "машинное обучение" в Перми в 2024 году. Мы тщательно отобрали и составили рейтинг из 10 самых востребованных образовательных программ. Каждый из курсов оценён по многим параметрам, включая отзывы учащихся и качество обучения. Цены на курсы варьируются от 32496 до 215640 рублей, что позволяет выбрать оптимальный вариант в зависимости от ваших финансовых возможностей и образовательных целей.

Онлайн курсы

Профессия data scientist   
ProductStar
Рейтинг
4.91
Длительность
10 месяцев
Цена
129 600 ₽
Рассрочка
6 000 ₽
Выборы1 за ноябрь
Выборы1 за ноябрь
Трудоустроим в процессе обучения или вернем деньги
Создатели и спикеры курса - эксперты из Amazon, Yandex и Skyeng
Стажировки в компаниях-партнерах
Профессия Data Scientist  
Skillfactory
Рейтинг
4.82
Длительность
24 месяца
Цена
215 640 ₽
Рассрочка
5 990 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Помощь в трудоустройстве
Центр карьеры
Сообщество экспертов
Стажировки
Профессия Data Scientist PRO  
Skillbox
Рейтинг
4.80
Длительность
12 месяцев
Цена
198 000 ₽
Рассрочка
9 000 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Трудоустройство после обучения
3 специализации на выбор
Стажировка через 6 месяцев
Data Scientist  
ProductStar
Рейтинг
4.72
Длительность
6 месяцев
Цена
95 175 ₽
Рассрочка
4 406 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Помощь с трудоустройством
Поддержка ментором
Акцент на практику
Профессия Machine Learning Engineer  
Skillbox
Рейтинг
4.67
Длительность
12 месяцев
Цена
152 613 ₽
Рассрочка
4 923 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Курс-профессия из 3 уровней
Стажировка через 6 месяцев
Год английского языка
Data Scientist: с нуля до middle  
Нетология
Рейтинг
4.60
Длительность
20 месяцев
Цена
182 400 ₽
Рассрочка
5 333 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Гарантия возврата денег
Помощь в трудоустройстве
Python, BI и BigData  
ProductStar
Рейтинг
4.60
Длительность
6 месяцев
Цена
95 175 ₽
Рассрочка
4 406 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Онлайн в удобное время
Обучение на практике
Data Scientist  
Нетология
Рейтинг
4.58
Длительность
16 месяцев
Цена
110 000 ₽
Рассрочка
3 216 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
10 кейсов в портфолио
Помощь в трудоустройстве
Доступ в профессиональные сообщества
Профессия Data Analyst  
Skillbox
Рейтинг
4.55
Длительность
12 месяцев
Цена
152 613 ₽
Рассрочка
4 923 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Обучение на реальных данных
Гарантия трудоустройства
Стажировка через 6 месяцев
Выгодный
Математика для Data Science  
Skillbox
Рейтинг
4.50
Длительность
3 месяца
Цена
32 496 ₽
Рассрочка
2 708 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Практические задания
Доступ к курсу навсегда
Онлайн в удобное время

Лучшие курсы по машинному обучению в Перми 2024

КурсШколаРейтингЦенаРассрочка
Профессия data scientist ProductStar4.91129 600 ₽6 000 ₽
Профессия Data ScientistSkillfactory4.82215 640 ₽5 990 ₽
Профессия Data Scientist PROSkillbox4.8198 000 ₽9 000 ₽
Data ScientistProductStar4.7295 175 ₽4 406 ₽
Профессия Machine Learning EngineerSkillbox4.67152 613 ₽4 923 ₽
Data Scientist: с нуля до middleНетология4.6182 400 ₽5 333 ₽
Python, BI и BigDataProductStar4.695 175 ₽4 406 ₽
Data ScientistНетология4.58110 000 ₽3 216 ₽
Профессия Data AnalystSkillbox4.55152 613 ₽4 923 ₽
Математика для Data ScienceSkillbox4.532 496 ₽2 708 ₽

Рейтинг школ машинное обучение в Перми 2024

ШколаРейтингОтзывов
Нетология4.829
Skillfactory4.7121
ProductStar4.6336
Skillbox4.617

Курсы по машинному обучению - стоимость обучения в Перми

Описание

Машинное обучение стремительно развивается, добавляя новые идеи в разные отрасли. Если вы планируете стать востребованным специалистом, то это именно тот навык, который переместит вас на передовую. Machine learning — это подраздел искусственного интеллекта, изучающего способы построения алгоритмов, способных к обучению. Именно машинное обучение позволило создать:

  • самоуправляемые машины;
  • роботов, которые самостоятельно убирают дом;
  • навигационные системы разных дронов;
  • системы рекомендаций на YouTube, Netflix;
  • системы распознавания лиц, рукописного текста, компьютерных игр и многого другого.

Однако отдельные алгоритмы не могут самостоятельно анализировать речь человека, картинки или рукописный ввод. Поэтому специалисты работают над созданием искусственных нейронных сетей, чтобы обучить ИИ решать подобные задачи. Это математические модели, которые имитируют мозг человека.

О перспективах профессии

Методы машинного обучения развиваются активно, так как существует высокий спрос на искусственный интеллект в разных областях нашей жизни. Пройдя любой из онлайн-курсов, вы не только приблизитесь к перспективной сфере, но и станете участником создания новой реальности для будущего поколения. Услуги специалистов нужны:

  • IT-компаниям;
  • фирмам, которые занимаются робототехникой;
  • разработчикам продуктов для сферы развлечений;
  • профильным фирмам.

Вопросы-ответы о машинном обучении

Можно ли научиться с нуля?


Да, это может сделать даже новичок, достаточно использовать профессиональные онлайн-курсы. Средний срок обучения составляет 4 месяца, все курсы отличаются объёмом подготовки, качеством. Как правило, преподаватели курируют студентов во время всего процесса обучения. А после окончания обучения выдают лицензированные дипломы, сертификаты, а также помогают ученикам с портфолио, составлением резюме и дальнейшим трудоустройством. Для начала важно понимать, что делает специалист в сфере ml. Data scientist изучают искусственный интеллект, чтобы решать сложные задачи: прогнозировать потребности, логистику, автоматизировать процессы, принимать инвестиционные решения и т. д. Программисты закладывают основу и делают так, чтобы искусственный интеллект самостоятельно развивался и умел выявлять закономерности с помощью массивов данных. Чтобы легче влиться в процесс обучения, вам понадобится база, а именно: знать языки программирования, Sql, Python; базовые знания по дисциплинам: математика, статистика; опыт работы в IT. Смотрите нашу подборку курсов, выбирайте обучение и становитесь профессионалом, за которым охотится работодатель!

С чего начать обучение и как выбрать подходящий курс?


Прежде чем приступить к изучению machine learning следует:

  • повторить или изучить линейную алгебру, а именно умножение матриц, векторы, детерминанты и разложение матрицы с помощью собственных векторов;
  • уделить внимание высшей математике, повторить производные и методы оптимизации;
  • изучить библиотеки Python, которые используются в машинном обучении, например, Numpy, Pandas, Matplotlib, SKLearn;
  • начните программировать, реализуйте все алгоритмы по возрастанию сложности: линейная, а затем логистическая регрессия, классификации, методы k-ближайших соседей, k-средних, опорные векторы. А также деревья классификации, алгоритм Random Forests и градиентный бустинг;
  • станьте слушателем бесплатных лекций от ведущих вузов;
  • получите знания и сертифицированное образование на популярных курсах.

Например, образовательная онлайн-платформа и сообщество профессионалов в области IT OTUS познакомят с новейшими методами анализа информации. Курсы позволят глубоко изучить принцип работы алгоритмов ml и на профессиональном уровне освоить, а главное — использовать в работе все этапы работы с данными. Профессиональная программа подойдет для разработчиков и аналитиков, которые хотят освоить новый набор знаний, навыков и расширить свои возможности. Еще один пример, курс по ml на платформе Coursera от Яндекса и ВШЭ. Специализация Coursera — это серия курсов, которые помогают в совершенстве овладеть определенными навыками в области IT. Каждая специализация включает практический проект, пройдя который легко сможете получить сертификат. Подбирая курс, учитывайте реальные отзывы выпускников, статистику и уровень сложности. Не игнорируйте практику, постоянно совершенствуйте полученные навыки, активно участвуйте в онлайн-проектах и конкурсах. Подготовьте интересное портфолио, резюме и устройтесь на престижную работу.

Сложно ли найти работу?


Специалисты по машинному обучению нужны крупным IT-компаниям, операторам связи, интернет-магазинам, банками SMB-сегменту со стартапами. Работать можно:

  1. В качестве фрилансера. Со временем можно начать получать достойный доход, свободно работая над проектами по машинному обучению.
  2. В стартапе. Стартап-компании, которые работают с технологиями, особенно нуждаются в специалистах, способных обрабатывать массивы данных и извлекать ценную информацию.
  3. В обычной компании. Специалисты МО востребованы во многих отраслях: финансы, медицина, химия, общественная наука и т. д.

Частые вопросы

Популярные курсы в Перми

Другие курсы в Перми

Отзывы о школах

Отзывы Skillbox

Дамир
21 апреля 2021
Проверен
без воды
Я со школы интересовался программированием и всем, что с ним связано. Устроился в сферу IT и вот спустя два года решил углубиться в алгоритмы машинного обучения. Изучил массу курсов, остановился на Skillbox и не пожалел. Курс реально крутой, собраны только самые полезные и современные учебные материалы, без воды и прочего словесного мусора. Теорию отрабатывали на реальных проектах, которые разрабатывали сами. Потом прикрепляли успешные проекты к портфолио, ведь их не стыдно было показать. Стоит отметить преподавателей, настолько все понятно, просто, что даже с левыми знаниями реально стать профессионалом. Не передать словами, как я рад, что прошел курс в достойной школе. Кстати, после окончания мне предложили несколько вакансий для трудоустройства, сейчас их изучаю. В целом, я остался более чем доволен.

Дарья П.
21 апреля 2021
Проверен
Ни разу не пожалела
Еще не окончив университет, на последнем курсе я поняла — хочу попробовать работать не по специальности, и делать то, что реально нравится. Поэтому записалась на курсы Профессия Data Scientist в Skillbox. Хотелось чего-то большего, чем просто работать айтишником в офисе. В итоге пройдя этот курс, я не пожалела о своем решении ни разу. Это самая интересная учеба и у меня еще никогда не было такого. Курс разбит на этапы, наполнен, поэтому приходится заниматься достаточно много, но процесс захватил с самого начала. Абстрактной теорией преподаватели не грузят, только самое важное и полезное. Из-за концентрированного материала иногда тяжело, однако дико интересно. После окончания курсов уверена на 100%, что останусь в сфере Data Scientist. Я нашла свое призвание и точно знаю теперь что делать.

Ульяна
19 мая 2021
Проверен
Очень понравилось
Расскажу о курсах таргетированной рекламы от Скилбокс. В отличии от других школ здесь сразу почувствовала профессиональный подход. Преподаватели работают на результат. Студенты получают только актуальную информацию на уроках, все данные поделены на удобные блоки. До обучения работала в рекламном агентстве, надоело однообразие, рутина, захотела креатива. После окончания решила работать фрилансом, тем более после завершения лекций осталось портфолио с рабочими кейсами. Куратор проверяет домашние задания тщательно и обязательно дает обратную связь, корректируя ошибки. Программа курса правильно структурирована и усваивается постепенно, поэтому проблем с изучением у меня не возникло. Огромный плюс, я изучила много новой информации и применяла моментально ее на практике.

Отзывы Нетология

Андрей Савицкий
04 мая 2021
Проверен
Сложно, но результат стоит того
Я прошел курсы по изучению программного языка Python. Для меня это процесс был сложным, так как ранее я не был ознакомлен нигде с ним. Хочу рассказать, как я преодолел путь от незнания и лени до уровня специалиста. В самом начале своего изучения я ознакомился с основами языка. Узнал что такое циклы, списки, синтаксис, условные конструкции. Не спишите в самом начале браться за практику, как я. У меня не получилось создать приложение, и я чуть не забросил обучение. Дальше, когда уже есть большая база знаний, тогда удобно переходить к созданию проектов, только сначала простых, не спешите. Создавая простые проекты, я развивал на практике свои навыки, и тем самым пополнял свое портфолио, которое увеличивалось с каждым днем. Изучение Python требовало от меня больших усилий, много времени и настойчивости. Но я этот период выдержал. Сейчас для меня все не так сложно, как казалось в самом начале. Однако сейчас я могу использовать навыки программирования в разных сферах своей работы. Я работаю из дома и получаю неплохой доход. При этом у меня много свободного времени на личную жизнь. Я рад, что мои усилия принесли мне пользу.

Антон
22 июня 2021
Проверен
Лучший курс что я видел
Пробовал изучать самостоятельно, но с этим возникли некоторые сложности. Нашел этот курс и остался очень доволен. Действительно хорошие условия, обучение можно легко совмещать с основной работой. Главное - иметь желание. Преподаватели дают полезные комментарии к домашним заданиям. Проходя обучение здесь - вы сможете максимально быстро овладеть всеми необходимыми навыками

Сергей
19 июля 2021
Проверен
Отличный курс по Unity
Понравился формат обучения, точнее то, что данный курс рассчитан на практику. Т.е. теории будет минимум, зато будете много работать над своими собственными играми. На этом курсе вас ждет хорошая обратная связь и актуальная информация (проходил в 2021 году). Главное – всегда выполнять дз, тесты и внимательно относиться к учебе. Так будет проще защитить дипломный проект и получить диплом!

Отзывы ProductStar

Dimitriy V
14 сентября 2022
Проверен
Долго выбирал курс по аналитике и наконец доволен
Здравствуйте, уважаемые читатели! Я не из тех кто любит писать что-либо в интернет, тем более отзывы, обычно пишу только когда доведут )), но тут просматривая в YouTube очередной раз канал «Русские Норм!» где ведущая программы Елизаветы брала интервью у одного из успешных топ-менеджеров Яндекс в прошлом, а ныне с партнера Skyeng, не смог остаться равнодушным и вдохновился поделиться с Вами моей историей с выбором образовательной платформы ProductStar. Все началось год назад, в то время я особо не искал курсы повышения квалификации, работал уже более 10 лет в крупном Холдинге на финансовой должности, предпочитал учиться самостоятельно периодически заглядывая на Coursera или Stepik, иногда принимая участие на вебинарах от GeekBrains, SkillFactory, Skypro, Нетология. Но наступил кризис в нашей отрасли и в связи с некоторыми известными событиями, пришлось задуматься о смене работы. Проводя ревизию своих знаний и умений, работая над своими сильными и слабыми сторонами (SWOT анализ) и над тем, насколько я компетентен и востребован на рынке труда как специалист своей области, впервые задумался о том, что пора уже освоить SQL, GS, Power BI и Python и выйти на новый уровень. Я уже давно зачарован Data Science и аналитикой, даже поступал в магистратуру в МИСиС, но все время что-то мешало, постоянные авралы на работы, понимал, надо остановиться, что-то поменять, но как белка в колесе, по кругу: дом, работа, спортзал, на выходные дача. В октябре 2021 года, мне 39 лет, за плечами 2 высших образования, я только устроился на работу в одну из известных международных компаний, на должность Финансового аналитика. Пройдя испытательный срок, я четко для себя осознал, каких именно компетенций мне недостает: оценил свои навыки по 10 бальной шкале, составил план развития для эффективного обучения, прописал сроки и время, конкретно, сколько часов в неделю я готов уделять своему образованию, и что в итоге я должен знать и уметь, а что смогу прямо сейчас уже применять. Поначалу двигался самостоятельно, но иногда терял фокус внимания и отвлекался, движение было, но результат меня не радовал. Решил погуглить, посмотреть в YouTube, а как вообще народ осваивает те или иные компетенции, в результате поиска я попробовал себя на одной из платных обучающих платформ, и мне не понравилось, были и личные моменты, не «зашел» преподаватель, ну никак, я его просто не воспринимал. Но один из моментов, того что мне не понравилось, на самом деле было изюминкой этого курса (эта известная платформа, я не буду ее называть). Я рассчитывал получить сразу полную информацию о предмете, как если бы тебя взяли за руку и провели от и до, а тут ты как мозаику самостоятельно собираешь, ты как бы в незнакомом лесу, и идешь на голос, тебе каждый раз открывается кусочек новой картины, тебя направляют, тебе подсказывают, и безусловно у тебя есть мотивация, ты хочешь быть лучшим, ты хочешь выйти из тьмы в свет, и постепенно пазл начинает складываться. Но я был не терпеливым и в итоге попросил вернуть деньги и мы расстались. Я много смотрел отзывы, наверное, как и вы сейчас :) К тому времени я уже со многими он-лайн школами был знаком и особенно обращал внимание на негативы, справедливости ради, среди плевел есть и зерна, вам не расскажут этого на презентации курса, но вы сможете потом спросить у менеджера и еще больше узнать в телеграмм чатах. Обычно народ делится, и пишет как есть, иногда эмоционально, но согласитесь, тем интереснее)). Я выбирал для себя он-лайн школу, платное обучение, поиском занимался вдумчиво, искал курсы по «Аналитике данных» с понятной программой, с адекватной ценой и с качественным наполнением. Друзья, для себя я выбрал ProductStar, и не жалею, занимаюсь c мая текущего года на курсах «Профессия: Аналитик данных и DataScience». Меня подкупило, что школу основали Рома Абрамов и Миша Карпов — специалисты с именем в отрасли. Понравилось, что школа сфокусирована на продакт-менеджменте, разработке и аналитике, то есть передают узкий профиль знаний. Мне нравиться здесь четкая структура, понятный план, гибкий график учебы, и последнее в списке, но не по значению, все преподаватели это работающие специалисты, профессионалы с большим опытом. Чего мне не хватает, одного, это живых мастер классов, больше общения в живую, как с преподавателями, так и в совместных работах со студентами. Ну и на последок, несколько общих, но полезных рекомендаций: 1. Обучение – это марафон, это не спринт. Тут нужно делать все постепенно, со своей скоростью, но заниматься нужно регулярно, каждый день, от получаса до часа. 2. Конспектируйте лекции в тетрадь. После урока делайте переосмысление. 3. Не пропускайте домашнее задание! 4. Приготовьте место, отведите время и смотрите видео в комфортном для восприятия темпе. Если ведущий медленно разговаривает, поставьте скорость на 1,25 или на 1,5. 5. Начали курс, нужно пройти его до конца, сначала один, потом следующий. Не распыляйтесь! 6. Чтобы не забыть, решайте задачки, освежайте в памяти курс, а также пролистывайте конспект (всем известна «кривая забывания Эббингауза», если нет, прочитай в интернете). 7. Перед началом обучения всегда ставьте себе конкретную цель. Какая у вас мотивация? 8. Если вы после работы, уставший, обучение не пошло, занимайтесь утром. 9. Сложности в задании – сначала пробуйте решить самостоятельно, и только потом за помощью. Сравнивай себя только с предыдущей версией себя, до того как ты начал курс. Всем желаю успехов, в учебе и в работе!
Источникotzovik.com

Taleepov
14 мая 2022
Проверен
Спасибо всем, кто участвует в обучении
Сначала курс заинтересовал ценой, отзывами, длительностью. Но когда записался, удивил качеством учебной программы, причем в хорошем смысле. Впечатлил тот факт, что сразу после небольшой теории давали домашнее практическое задание по разбираемой теме. А значит я быстро видел личный результат, реально запоминал материал. Помимо основных лекций нам давали ссылки на ресурсы для самостоятельного изучения. Этим я воспользовался в полной мере. На тот момент было много свободного времени, поэтому почему бы и нет) В окончании выдали сертификат об успешном завершении курса. В портфолио ушли все выполненные мною проекты. Поэтому подавать резюме на интересующую вакансию было не так стыдно. Так что спасибо всем, кто участвует в обучении и делится знаниями! Молодцы!
Источникeto-razvod.ru

Светлана
23 июня 2022
Проверен
Нашла новую работу почти за 2 месяца
Главная ценность курса для меня — программа и помощь карьерного центра. Покупала курс в кредит, и хотела как можно быстрее найти работу, чтобы закрыть последние платежи. К программе никаких вопросов нет, очень полные и глубокие знания, опытные спикеры и хорошая подача материала. В некоторых видео был косяк со звуком, о чем я сообщила в тех поддержку. После того как прошла основные блоки — обратилась в Карьерный центр, HR помогла мне переписать резюме и пройти собеседование, и за 2 месяца я смогла попасть на должность маркетолога-аналитика. Очень благодарна ей за проделанную работу! Из минусов, вначале было живое комьюнити в тг, но потом оно как-то пошло на спад. А жаль, было очень классно общаться с ребятами и узнавать для себя что-то новое) Ни жалею о покупке, курс справился со своей целью и помог мне сменить профессию. Часто залезаю в материалы для своей работы, когда сталкиваюсь с новыми задачами.
Источникmooc.ru

Города

О нас

Наш агрегатор онлайн-курсов предлагает доступ к обширной базе данных образовательных ресурсов: более 2400 курсов, 300 школ и 1300 отзывов. Уникальные промокоды обеспечивают дополнительную экономию. Онлайн-образование дает возможность обучаться в удобном ритме, доступ к международным ресурсам и возможность обучения в любой точке мира.

Теги

Machine Learning
Big Data
Data Science
Машинное обучение
Deep Learning
Нейронные сети
Анализ данных через машинное обучение
Основы машинного обучения для начинающих
Создание моделей машинного обучения
Обработка и анализ больших данных
Доступные бесплатные курсы машинного обучения
Практика домашних заданий в машинном обучении
Решения задач машинного обучения
Получение обратной связи на курсах
Разработка программы обучения по машинному обучению
Изучение данных с помощью машинного обучения
Программирование на Python для анализа данных
Освоение курса машинного обучения
Разработка рекомендательных систем через обучение
Применение теорий в области машинного обучения
Визуализация данных в машинном обучении
Успешное прохождение курса машинного обучения
Аналитика данных с использованием машинного обучения
Компьютерное зрение и машинное обучение
Глубокое обучение и его применения
Создание моделей машинного обучения после окончания курса

Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.