Курс Python-разработчик с нуля — онлайн-обучение языку программирования Python (питон) для начинающих в Яндекс Практикуме
Итак, прошло две недели с окончания курса.
Меня буквально на днях спросили, а нужны ли эти курсы, можно же самому всё выучить и стать программистом… Я бы хотел повторить то, что сказал в тот раз: выучить весь материал без курсов конечно возможно, но это очень сложно. Это связано с тем, что при самостоятельном изучении нет обратной связи, не понятно где и что делаешь правильно, а что нет. Не любой написанный код выполняющий требуемые задачи написан правильно, множество аспектов останутся не рассмотренными. Я в интернете встречал очень много кода работающего и выдающего требуемый результат, но написанного в учебных целях, в разрез с устоявшимися правилами. Очень много технологий вообще не будет рассмотрено при самостоятельном изучении в связи с тем, что в учебных задачах не появляется необходимости в их применении.
Так же очень сильно мотивирует к работе горящие сроки и дедлайны.
Они настраивают на рабочий лад, на умение оценивать сложность задачи и оценивать время необходимое на её решение.
Я специально не говорю конкретики с примерами так как понимаю, что эта конкретика для каждого направления будет своя.
Лично мне именно общение с наставниками и ревьюерами дало гораздо больше чем решение примеров и задач, предложенных на курсе.
Теперь пара слов о наболевшем: я часто запинался на формулировках задач. Иногда они написаны были достаточно двусмысленно и попадались задачи в которых при написании кода строго по заданию не получалось пройти тест, оказывается имелось ввиду что-то другое. В некоторых местах алгоритмам проверки не хватало гибкости, требовалось вставить ответ строго по заявленному шаблону в то время как код написанный чуть иначе выдавал ровно тот же результат, который требовался, но не проходил проверок.
Зубная и головная боль – Яндекс.Контекст – это просто что-то с чем-то. Формулировки задачь написанные в контексте приходилось очень часто переводить с контекстовского на русский и далеко не всегда это удавалось.
Некоторые аспекты вообще в условиях не были упомянуты, приходилось догадываться.
По структуре – лично мне кажется, что некоторые части находятся не на своём месте, но я не уверен на 100%, возможно в таком порядке была своя какая-то логика которую я упускаю. По моему мнению «Углублённый Python» должен был идти сразу после «Основы Python». Этот материал явно дан не вовремя, с опозданием.
Отдельно я бы не упирал только на Google API в «Python для бизнеса», а скорее перечислил бы существующие API в целом и какие-то их особенности если они есть. В частности, не плохо было бы в текущих условиях рассмотреть поглубже продукты экосистемы Яндекса, Google, банковские API, ещё что-то в том же направлении. Может быть взаимодействие с государственными службами. Но это опять же уже моё мнение и мой взгляд на «Python для бизнеса».
В завершении могу сказать, что не жалею о выборе данных курсов, так как они сэкономили мне на изучении очень много времени, а моё время – это тоже деньги.
Я научился смотреть на поставленные задачи шире, чем раньше, научился искать информацию, разбираться в проблемах и ошибках.
Я понимаю тот набор технологий, которые сейчас присутствуют на рынке и понимаю что смогу самостоятельно изучить те, которые не затрагивались на курсах, опираясь на полученные знания и навыки.
Я в очередной раз убедился, что настоящий программист – это тот, кто не зная какой-то технологии или языка программирования сможет написать на нём программу опираясь на документацию. На Яндекс Курсах учат именно этому, учат разбираться и искать ответ самостоятельно, быстро и качественно, учат не бояться ошибок и разбираться в поставленных задачах. А для лучшего результата в любой момент на помощь придут очень грамотные и знающие люди.
ТОП-20 онлайн-курсов по 1С-программированию — рейтинг обучения в Сравни
1. Курс «1С-программист: первые шаги в профессию» от Нетология
Курс предлагает познакомиться с языком разработки 1С и ключевыми инструментами, а также подскажет, какие навыки нужны 1С-разработчику.
После прохождения курса гайд по развитию в профессии в подарок.
| Школа | Нетология3. 9454 отзыва |
| Начало курса | 25.01.2023 |
| Длительность курса | 15 дней |
| Программа трудоустройства | Отсутствует |
| Документ об окончании курса | Сертификат |
| График прохождения курса | Свободный график |
| Учебный процесс | Запись лекций или вебинары, Онлайн занятия с преподавателем |
| Проекты в портфолио по итогам обучения | Приложение для учёта финансов. |
2. Курс «1С-разработка» от Geekbrains
Освоение навыка создавать архитектуру приложения, разрабатывать подсистемы, и подготовка к сдаче экзаменов 1С.
| Школа | Geekbrains3.61 071 отзыв |
| Начало курса | 25.12.2022 |
| Длительность курса | 12 месяцев |
| Стоимость курса | 138 024 ₽ |
| Цена в рассрочку | 3 834 ₽/мес |
| Программа трудоустройства | Есть |
| Документ об окончании курса | Диплом о профессиональной переподготовке, электронный сертификат. |
| График прохождения курса | Свободный график |
| Учебный процесс | Запись лекций или вебинары, Онлайн занятия с преподавателем |
| Проекты в портфолио по итогам обучения | 4 курсовые работы, дипломный проект. |
3. Курс «1С-программист» от SkillFactory
Получение навыков по созданию и внедрению решений для бизнеса на платформе 1С.
| Школа | SkillFactory3.8467 отзывов |
| Начало курса | 26.01.2023 |
| Длительность курса | 9.5 месяцев |
| Стоимость курса | 98 676 ₽ |
| Цена в рассрочку | 2 741 ₽/мес |
| Программа трудоустройства | Есть |
| Документ об окончании курса | Сертификат |
| График прохождения курса | Свободный график |
| Учебный процесс | Запись лекций или вебинары, Онлайн занятия с преподавателем |
| Проекты в портфолио по итогам обучения | Курсовые проекты после каждого модуля дипломный проект |
4.
Курс «1C-разработчик» от SkillboxПолучение навыков решения кадровых, бухгалтерских и бизнес-задач с помощью разработки, работа в самой популярной программе для автоматизации бизнеса — «1С:Предприятие».
| Школа | Skillbox3.9519 отзывов |
| Длительность курса | 6 месяцев |
| Стоимость курса | 107 888 ₽ |
| Цена в рассрочку | 4 904 ₽/мес |
| Программа трудоустройства | Есть |
| Документ об окончании курса | Сертификат Skillbox, свидетельство от фирмы «1С». |
| График прохождения курса | Свободный график |
| Учебный процесс | Запись лекций или вебинары |
| Проекты в портфолио по итогам обучения | Конфигурация 1С для компании |
5. Курс «Программирование 1С: с нуля к профессионалу» от Специалист (учебный центр МГТУ)
| Школа | Специалист (учебный центр МГТУ) |
| Начало курса | 02. 01.2023 |
| Длительность курса | 256 часов |
| Стоимость курса | 131 890 ₽ |
| Программа трудоустройства | Есть |
| Документ об окончании курса | Свидетельство 1С, Сертификат международного образца, Свидетельство выпускника/Удостоверение о повышении квалификации/Диплом о профессиональной переподготовке |
| График прохождения курса | Есть расписание |
| Учебный процесс | Запись лекций или вебинары, Онлайн занятия с преподавателем |
6. Курс «Онлайн-курс программирования 1С» от Irs.academy
| Школа | Irs.academy3.4100 отзывов |
| Длительность курса | 24 часа |
| Стоимость курса | 38 550 ₽ |
| Программа трудоустройства | Отсутствует |
| Документ об окончании курса | Сертификат |
| График прохождения курса | Свободный график |
| Учебный процесс | Запись лекций или вебинары, Онлайн занятия с преподавателем |
7.
Курс «Программирование 1С» от Stepik| Школа | Stepik4.189 отзывов |
| Длительность курса | 66 часов |
| Программа трудоустройства | Отсутствует |
| График прохождения курса | Свободный график |
| Учебный процесс | Запись лекций или вебинары |
8. Курс «Разработчик сайта на 1С Bitrix» от Специалист (учебный центр МГТУ)
| Школа | Специалист (учебный центр МГТУ) |
| Начало курса | 02.01.2023 |
| Длительность курса | 112 часов |
| Стоимость курса | 57 690 ₽ |
| Программа трудоустройства | Есть |
| Документ об окончании курса | Сертификат 1С-Битрикс, Сертификат международного образца, Свидетельство выпускника/Удостоверение о повышении квалификации |
| График прохождения курса | Есть расписание |
| Учебный процесс | Запись лекций или вебинары, Онлайн занятия с преподавателем |
9.
Курс «Программирование в системе 1С:Предприятие» от Специалист (учебный центр МГТУ)| Школа | Специалист (учебный центр МГТУ) |
| Начало курса | 22.01.2023 |
| Длительность курса | 192 часа |
| Стоимость курса | 123 190 ₽ |
| Программа трудоустройства | Есть |
| Документ об окончании курса | Сертификат международного образца, Свидетельство выпускника/Удостоверение о повышении квалификации |
| График прохождения курса | Есть расписание |
| Учебный процесс | Запись лекций или вебинары, Онлайн занятия с преподавателем |
Зарегистрироваться на онлайн-обучение математике
Перейти к основному содержаниюПочему Beast Academy?
Выберите один из трех вариантов подписки или запишите своего ученика на онлайн-курс с еженедельными онлайн-инструкциями.
Чтобы начать работу, выберите один из трех вариантов подписки.
Объединяйте и экономьте, покупая BA Online и Books вместе.Это текст предупреждения!
Добавьте еще одного ученика всего за 10 долларов США в месяц
Семейные учетные записи позволяют оформить до 6 подписок.
Заинтересованы в наборе новых студентов? Посетите нашу страницу для школ.
Продолжить покупки Добавить в корзину
Это текст предупреждения!
Добавьте еще одного учащегося всего за 60 долларов США в год
Семейные учетные записи позволяют оформить до 6 подписок.
Заинтересованы в наборе дополнительных студентов? Посетите нашу страницу для школ.
Продолжить покупки Добавить в корзину
Это текст предупреждения!
Выберите уровень книг
Добавьте еще один комплект всего за 160 долларов США
Семейные учетные записи позволяют иметь до 6 подписок.
Заинтересованы в наборе дополнительных студентов? Посетите нашу страницу для школ.
В корзину 10-12)
Все курсы математики и языковых искусств
Ежемесячно
Подписка
Регистрация
Ежегодно
Подписка
Regnoll
Самый популярный
Bundle
Подписка + Книги
1-летняя подписка на BA Online + один полный уровень печатных книг BA
Зарегистрируется
Подробнее
Самый популярный
Пакет
Годовая подписка на BA Online + один полный уровень печатных книг BA
Зарегистрироваться
Ежегодно
$/yr
$/месяц, выставляемый ежегодно
*Дополнительные студенты
$/год
Зарегистрировано
Ежемесячно
$/MO
Нет обязательства
*Дополнительные студенты
$/месяц
Regnoll
. выбрать нужный уровень? Узнайте, с чего начать.
* До 5 дополнительных студентов. Для учебных заведений, посетите нашу страницу Школы.
Каждая онлайн-подписка Beast Academy включает полный доступ к уровням 1–5 учебной программы.
- Более 1000 уроков
- Более 20 000 практических задач, включая интерактивные головоломки, игры и многое другое
- Более 1000 обучающих видеороликов, помогающих закрепить понятия
- Онлайн-доступ к руководствам Beast Academy в стиле комиксов
-
- Панель для родителей и подробные отчеты об успеваемости и деятельности учащихся
Почему Beast Academy?
Решая сложные задачи, учащиеся развивают беспрецедентный набор навыков решения проблем, включая уверенность, настойчивость и креативность, которые они будут использовать всю оставшуюся жизнь.
Учебная программа Beast Academy, разработанная ведущими экспертами по математике в стране, помогает учащимся выйти за рамки других стандартных математических программ.
Это математическая программа, о которой мы мечтали в детстве. Увлекательные сюжетные линии и иллюстрации заставляют учащихся возвращаться снова и снова, даже когда они решают одни из самых сложных математических задач, доступных где бы то ни было.
Узнайте больше о BA Online
Как BA Online работает с BA Books?
BA Books и BA Online можно использовать как вместе, так и по отдельности. И книги, и онлайн-уровни BA охватывают одни и те же концепции в том же порядке блоков и глав.
Цифровые версии наших полноцветных путеводителей в стиле комиксов включены в платформу BA Online. Но многим студентам нравится иметь и печатные версии. Наши черно-белые учебники не включены в платформу BA Online. Это совершенно разные задачи, отличные от интерактивных головоломок, которые можно найти в BA Online. По этим причинам студенты часто используют наши онлайн-форматы и книжные форматы вместе в качестве дополнений.
Если вы заинтересованы в использовании обоих, предлагаемые нами последовательности планирования помогут вам начать работу.
См. часто задаваемые вопросы
Я очень доволен реакцией моего ребенка на этот замечательный образовательный ресурс. Он любит книги и читает их даже перед сном.
Сложные головоломки и задачи из сборников упражнений идеально подходят для него. Наконец, есть математическая программа с действительно интригующими и творческими наборами задач! Я вижу, как вращаются колеса, и его любовь к математике снова оживает.
Кристина И., родитель
Как выбрать правильный уровень
Новичок в Beast Academy? Лучший способ определить начальный уровень вашего ученика — это предложить ему пройти вступительный тест. Мы рекомендуем использовать возраст вашего ребенка, чтобы определить, какой вступительный тест нужно пройти.
Помните, что ваша онлайн-подписка предлагает доступ ко всем уровням 1–5, так что вы всегда сможете перейти на другой уровень позже!
Выберите уровень
Политика возврата и отмены
Ежемесячная и годовая подписка
Вы можете отменить любую подписку в течение 14 дней с момента первоначальной покупки, чтобы получить полный возврат средств. См. сведения об отмене подписки.
Комплекты
Если вы возвращаете книги в розничном состоянии или отменяете подписку, которая является частью комплекта, вы теряете скидку на комплект.
Вы можете вернуть все книги в комплекте в течение 30 дней с момента покупки для возврата денег или отменить подписку BA Online, приобретенную как часть пакета, в течение 30 дней с момента покупки для возврата денег. См. сведения об отмене пакета.
10 лучших бесплатных курсов по машинному обучению для начинающих в 2022 году | от javinpaul | Javarevisited
Коллекция лучших бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению для начинающих от Udemy, Coursera, freeCodeCamp и других онлайн-порталов
Если вы хотите изучать машинное обучение и глубокое обучение в 2022 году, а также ищете бесплатные онлайн-курсы и учебники, то вы пришли в нужное место. Ранее я поделился бесплатными курсами по науке о данных для начинающих и В этой статье я собираюсь поделиться некоторыми из лучших бесплатных ресурсов для изучения машинного обучения и глубокого обучения в Интернете.
Если вы начинаете с машинного обучения сейчас, вам повезло, что у вас есть так много бесплатных и платных ресурсов, которые могут сэкономить вам много времени и хлопот.
Когда я впервые начал заниматься машинным обучением, мне было трудно понять, как все работает. Какая библиотека лучше всего подходит для машинного обучения? Какие алгоритмы работали лучше всего для какого набора данных и ресурсов было не так много.
Я потратил много времени на учебные пособия, курсы и бесплатные ресурсы, чтобы изучить ключевые алгоритмы и концепции машинного обучения. Чтобы сэкономить время всем, кто хочет изучить машинное обучение, я создал эту статью со всеми бесплатными ресурсами, необходимыми для изучения машинного обучения.
Кстати, если вы думаете изучать науку о данных, машинное обучение или глубокое обучение, то вы не одиноки, все больше и больше людей во всем мире начинают с этими передовыми навыками.
Тем не менее, я заметил большой интерес индийских инженеров к машинному обучению и искусственному интеллекту. Они полностью увлеклись разработкой программ, которые могут распознавать числа, алфавиты, транспортные средства и некоторые другие вещи, сканирующие изображения.
Это повальное увлечение очень похоже на то, как программисты 1980-х годов увлекались видеоиграми, когда перемещение персонажа по экрану доставляет радость, которую вы получаете, когда ваша программа правильно определяет цифру или букву, которую вы набираете от руки.
От выпускников колледжей до начинающих программистов и от опытных программистов до разработчиков программного обеспечения — все проявляют интерес к машинному обучению и искусственному интеллекту, чтобы стать частью следующей технической революции, свидетелями которой мы можем быть.
Кстати, если вам интересно, что такое машинное обучение и глубокое обучение, позвольте мне дать вам краткий обзор.
Программы машинного обучения используют алгоритмы для анализа данных, изучения этих данных и принятия обоснованных решений на основе полученных знаний. Одним из примеров этого был выбор лучшего огурца из партии, который был сделан японским программистом, вы можете прочитать полную историю здесь.
С другой стороны, глубокое обучение структурирует алгоритмы слоями для создания «искусственной нейронной сети», которая может самостоятельно обучаться и принимать разумные решения.
Это сложнее, чем машинное обучение.
Кстати, если вы не против потратить несколько долларов на изучение такого ценного навыка, как машинное обучение, я также рекомендую вам ознакомиться с Machine Learning A-Z: Hands-On Python & R , если вам нужна всеобъемлющая, в -углубленный курс по машинному обучению.
Машинное обучение от А до Я (курс Python и R в науке о данных)
Заинтересованы в области машинного обучения? Тогда этот курс для вас! Этот курс был разработан двумя…
udemy.com
Этот 45-часовой курс является наиболее полным ресурсом для изучения машинного обучения с нуля, и вы можете купить его всего за 10 долларов США по распродаже Udemy, что почти бесплатно.
Прежде чем поделиться списком курсов, я хотел бы уточнить, что, несмотря на то, что эти курсы бесплатны, они не уступают по качеству, и их преподаватель просто сделал их бесплатными в рекламных и образовательных целях.
На самом деле, иногда эти бесплатные курсы превращаются в платные курсы, как только инструктор достигает своих рекламных целей, поэтому будьте осторожны и проверяйте стоимость курса, прежде чем присоединиться.
В любом случае, вот мой список некоторых из лучших бесплатных онлайн-курсов для самостоятельного изучения машинного обучения и глубокого обучения .
Вероятно, это лучший бесплатный онлайн-курс по машинному обучению и, скорее всего, самый популярный. Поскольку более 4 миллионов человек уже присоединились к этому курсу, он не нуждается в представлении.
Этот курс создан не кем иным, как Эндрю Нг , пионером в области машинного обучения и искусственного интеллекта, а также одним из основателей Coursera. Он также является автором многих популярных курсов и сертификатов Coursera, таких как Специализация глубокого обучения и ИИ для всех , к которой присоединились миллионы учащихся по всему миру.
Возвращаясь к курсу. На этом занятии вы узнаете о наиболее эффективных методах машинного обучения, попрактикуетесь в их применении и заставите их работать на себя.
Что еще более важно, вы узнаете не только о теоретических основах обучения, но и получите практические ноу-хау, необходимые для быстрого и эффективного применения этих методов к новым задачам.
Наконец, вы узнаете о некоторых передовых методах Силиконовой долины в области инноваций, касающихся машинного обучения и искусственного интеллекта. Coursera также является домом для лучших сертификатов по машинному обучению , и если вы хотите стать мастером, Coursera — лучшее место для начала.
Вот темы, которые рассматриваются в этом курсе:
- Обучение с учителем
- Обучение без учителя
- Лучшие практики машинного обучения как применять алгоритмы обучения для создания интеллектуальных роботов, понимания текста, компьютерного зрения, медицинской информатики, аудио, анализа баз данных и других областей.
Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому бесплатному курсу — Машинное обучение
Кстати, поскольку это бесплатный курс, вы не получите никакого сертификата. Если вы присоединяетесь, чтобы получить сертификат Coursera, вам необходимо либо записаться на специализацию, либо выбрать план подписки, такой как Coursera Plus , который предоставляет неограниченный доступ к более чем 5000 курсам, проектам и профессиональным сертификатам Coursera.
Курсера Плюс | Неограниченный доступ к более чем 7000 онлайн-курсов
Инвестируйте в свои профессиональные цели с Coursera Plus. Получите неограниченный доступ к более чем 90% курсов, проектов…
coursera.pxf.io
Это еще один отличный бесплатный курс для изучения глубокого обучения и стека NumPy на Udemy. Это охватывает четыре основные библиотеки Python, такие как стек Numpy, Scipy, Pandas и Matplotlib, которые имеют решающее значение для глубокого обучения, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Созданный Lazy Programmer Inc, создателем нескольких самых продаваемых курсов Udemy, таких как Tensorflow 2.0: Deep Learning and Artificial Intelligence, этот двухчасовой курс научит вас всем этим библиотекам и научится управлять машинным обучением (классификация и регрессия). ) с реальными примерами с помощью Scikit-Learn.
Вы также узнаете, как использовать Numpy, Scipy, Matplotlib и Pandas для реализации численных алгоритмов, и, самое главное, вы узнаете плюсы и минусы различных моделей машинного обучения, включая Deep Learning, деревья решений, Random Forest, Linear Регрессия, бустинг и т.
д.Если вы не знаете, Numpy предоставляет основные строительные блоки, такие как векторы, матрицы и операции над ними, в то время как Scipy использует эти общие строительные блоки для выполнения конкретных задач.
Сила Panda заключается в загрузке данных, особенно из базы данных, в то время как Matplotlib помогает просматривать эти данные с помощью некоторых стандартных графиков, таких как линейная диаграмма, точечная диаграмма и гистограмма.
Короче говоря, отличный бесплатный курс для изучения глубокого обучения с использованием стека Numpy, Scipy, Pandas и Matplotlib.
Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому БЕСПЛАТНОМУ курсу — Предварительные условия глубокого обучения: стек Numpy в Python V2
Это еще один бесплатный курс от Udemy по изучению машинного обучения, посвященный SciKit-Learn. Если вы не знаете, Scikit — одна из популярных библиотек машинного обучения Python.
Первоначально он был разработан Дэвидом Курнапо в рамках проекта Google Summer of Code в 2007 году, и с тех пор он стал де-факто библиотекой машинного обучения для многих программистов.
Scikit-Learn особенно удобен для начинающих, поскольку он предлагает высокоуровневый интерфейс для многих задач, который позволяет новичкам практиковать весь рабочий процесс машинного обучения и лучше понимать общую картину.
Как только вы освоите Sci-kit, вы сможете самостоятельно исследовать более мощные библиотеки, такие как TensorFlow.
В любом случае, в этом курсе вы изучите несколько алгоритмов машинного обучения, а также предварительную обработку данных менее чем за час. Вы пройдете регрессию, классификацию, компонентный анализ и прокачаете все в sci-kit-learn, одной из самых популярных библиотек машинного обучения для Python 9.0007
Вот список алгоритмов машинного обучения, рассмотренных в этом курсе:
- Линейная регрессия
- Полиномиальная регрессия
- Множественная линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- . Analysis
- Gradient Boosting
- XGBoost
Короче говоря, идеальный курс для начинающих, чтобы начать свое путешествие по машинному обучению.
Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому бесплатному курсу Udemy — Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn
Это отличный курс для изучения еще одной мощной библиотеки машинного обучения Python под названием Keras. Если вы не знаете, Keras — это мощная и простая в использовании библиотека Python для разработки и оценки моделей глубокого обучения.
Он включает в себя эффективные библиотеки числовых вычислений, такие как Theano и TensorFlow, и позволяет вам определять и обучать модели нейронных сетей с помощью нескольких коротких строк кода, что просто потрясающе.
Этот курс, созданный Адамом Юбэнксом, призван помочь вам как можно быстрее приступить к работе с глубоким обучением. Мы используем Keras в этом курсе, потому что это одна из самых простых библиотек для глубокого обучения. В каждой лекции вы изучите различные алгоритмы машинного обучения и варианты их использования. Четыре алгоритма, которые вы изучите в этом курсе:
1.
Линейная регрессия2. Плотные нейронные сети
3. Сверточные нейронные сети
4. Рекуррентные нейронные сети
Самое приятное в этом курсе то, что инструктор просматривает каждую строку кода, чтобы вы могли понять модель и процесс. Если вы ищете краткое введение в глубокое обучение, этот курс для вас.
Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому бесплатному курсу — Learn Keras: Build 4 Deep Learning Applications
Это вводный курс по машинному обучению для начинающих, которые ничего не знают о машинном обучении. Этот бесплатный курс Udemy предоставляет хороший обзор обучения с учителем, без учителя и обучения с подкреплением с демонстрационными примерами Python 9.0007
Курс дает общую картину, (в основном) нетехнический обзор обучения с учителем, без учителя и обучения с подкреплением. Идеи представлены с использованием большого количества примеров с анимацией и графиками, а также представлена демонстрация кодов курса Python.
их машина (можно установить платформу Anaconda). Знание Python не требуется для экспериментов с кодами.Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому курсу — Что такое машинное обучение
Это еще один бесплатный курс на Udemy, посвященный машинному обучению. Этот курс предназначен для того, чтобы познакомить вас с ключевыми концепциями машинного обучения, алгоритмами и всеми модными словами, которые вы постоянно слышите о машинном обучении.
Если вы хотите начать работу с машинным обучением, этот курс поможет вам. Это поможет вам подготовиться к интервью с 50 концепциями, охватывающими широкий круг тем. Курс предназначен не только для кандидатов с полным пониманием машинного обучения, но и для восстановления знаний в области науки о данных.
Структура этого курса поможет вам понять ключевые понятия и быстрее подготовиться к собеседованию. Это хороший курс для улучшения или обновления знаний в области машинного обучения
Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому бесплатному курсу — 50 обязательных концепций машинного обучения
Это еще один бесплатный курс Udemy для изучения машинного обучения и глубокого обучения.
Этот курс охватывает глубокое обучение, нейронные сети, KDD, AI, BI, ANN, деревья решений, байесовские сети, TensorFlow и Knime.Это также отличный курс для изучения машинного обучения на Amazon Web Service в нашем AWS, который охватывает концепции TensorFlow, Amazon SageMaker и другие темы AWS ML.
В отличие от других бесплатных курсов Udemy, этот курс глубокого обучения довольно короткий, и у вас будет всего 54 минуты контента, что также делает его полезным для быстрого изучения ключевых понятий.
Если вы ищете ускоренный курс по машинному обучению для AWS, то этот курс идеально вам подойдет.
вот ссылка на бесплатный курс — Изучите алгоритмы машинного обучения, программное обеспечение, глубокое обучение
8. Scikit-Learn за 3 часа [FreeCodeCamp + Youtube]
До сих пор я включал бесплатные онлайн-курсы для изучения NumPy и Kears, и этот бесплатный курс Udemy научит вас Scikit-Learn, еще одна популярная библиотека Python для машинного обучения.
Машинное обучение — быстро развивающаяся область. Однако многие курсы в Интернете сегодня не затрагивают некоторые из его самых мощных алгоритмов.
В этом трехчасовом полном курсе Scikit-learn вы изучите несколько алгоритмов машинного обучения, а также предварительную обработку данных. Вы пройдете регрессию, классификацию, компонентный анализ и прокачаете все в sci-kit-learn, одной из самых популярных библиотек машинного обучения для Python.
Если вы ищете бесплатный онлайн-курс Sci-kit , вам следует посмотреть этот курс, и вы можете сделать это прямо здесь:
Если вы ищете бесплатный курс по машинному обучению на основе проектов, чтобы начать изучать машинное обучение то это идеальный курс для вас. Мне очень нравится содержание этого курса, который показывает, как можно использовать машинное обучение в реальном мире.
Этот курс предназначен для начинающих разработчиков Python, которые хотят начать свое путешествие в области машинного обучения.
В этом курсе мы собираемся использовать модель линейной регрессии из библиотеки Scikit-learn на Python, чтобы предсказать общее число. положительных случаев на COVID19в определенном штате Индии.Пройдя этот курс, вы поймете:
- Что такое машинное обучение и набор данных?
- Что такое линейная регрессия? тестирование
8. Создайте модель линейной регрессии с помощью Scikit-Learn и обучите ее
9. Оценить модель и спрогнозировать значения
10. Визуализация данных с помощью matplotlib
Короче говоря, отличный ресурс, чтобы начать с машинного обучения и подробно изучить линейную регрессию. Я настоятельно рекомендую эти бесплатные курсы по машинному обучению программистам на Python, которые любят учиться на практике.
Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому курсу — Машинное обучение и линейная регрессия
10. Полный курс машинного обучения [Edureka + Youtube]
Это полный курс по машинному обучению от Edureka , платформы онлайн-обучения, которая специализируется на онлайн-обучении в классе под руководством инструктора.
Это видео полного курса машинного обучения Edureka поможет вам понять и изучить алгоритмы машинного обучения в деталях. Это обширный курс, который охватывает большинство тем, которые вы должны знать как инженер по машинному обучению.
Этот учебник по машинному обучению идеально подходит как для начинающих, так и для профессионалов, которые хотят освоить алгоритмы машинного обучения.
Вот некоторые темы, затронутые в этом бесплатном курсе по машинному обучению на Youtube:
1. Что такое машинное обучение?
2. ИИ, машинное обучение и глубокое обучение
3. Как работает машинное обучение?
4. Типы машинного обучения
5. Обучение с учителем и обучение без учителя
6. Обучение с подкреплением и примерыможно посмотреть прямо здесь:
Это все о некоторых из лучших бесплатных курсов по машинному обучению, глубокому обучению и искусственному интеллекту в 2022 году .
Как я уже сказал, это новые технологии, которые будут править миром в ближайшие годы, поэтому изучение их сейчас даст вам ценный опыт, и вы будете намного впереди других.На данный момент специалист по машинному обучению также получает очень приличную зарплату и решает несколько интересных мировых проблем, так что это не только выгодно с финансовой точки зрения, но и является действительно отличной работой.
Другие Курсы по программированию вам могут понравиться
- 10 лучших курсов для изучения науки о данных в 2022 году
- 5 основных алгоритмов машинного обучения для программистов
- Дорожная карта DevOps 2022 года для программистов по Data to Python
- 4 90 лучших книг по науке о данных для программистов
- 4 90
- 10 фреймворков Java и веб-разработчикам следует изучить
- 5 лучших курсов Java Design Pattern для программистов
- 5 лучших курсов по изучению искусственного интеллекта в 2022 году
- 10 бесплатных курсов Java для опытных разработчиков
- 5 бесплатных курсов по изучению Core Spring и Spring Boot
- 10 бесплатных курсов по изучению Docker в 2022 году
- 5 бесплатных курсов по изучению Maven и Jenkins в 2022 году
- 5 лучших обучающих курсов Tableau для визуализации данных
- 5 лучших инструментов визуализации данных, которые вы должны изучить в 2022 году
Спасибо, что дочитали эту статью.
д.
Линейная регрессия
их машина (можно установить платформу Anaconda). Знание Python не требуется для экспериментов с кодами.
Этот курс охватывает глубокое обучение, нейронные сети, KDD, AI, BI, ANN, деревья решений, байесовские сети, TensorFlow и Knime.
В этом курсе мы собираемся использовать модель линейной регрессии из библиотеки Scikit-learn на Python, чтобы предсказать общее число. положительных случаев на COVID19в определенном штате Индии.
Как я уже сказал, это новые технологии, которые будут править миром в ближайшие годы, поэтому изучение их сейчас даст вам ценный опыт, и вы будете намного впереди других.