icon

Обзор 5 популярных курсов по машинному обучению

 

Содержание:

 

1. Стоит ли того ажиотаж вокруг машинного обучения?

2. Курс от GeekBrains

3. Курсы от SkillFactory

4. Курс от OTUS

5. Курс от Coursera

6. Курс от Яндекс.Практикума

 

Стоит ли того ажиотаж вокруг машинного обучения?

 

Машинное обучение — это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитических моделей. Это ветвь искусственного интеллекта, основанная на идее, что системы могут учиться на данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека.

 

Машинное обучение важно, потому что оно дает предприятиям представление о тенденциях в поведении клиентов и операционных схемах бизнеса, а также поддерживает разработку новых продуктов. Собирая идеи из этих данных, часто в режиме реального времени, организации могут работать более эффективно или получить преимущество перед конкурентами. Многие из ведущих компаний сегодняшнего дня, такие как Facebook, Google и Uber, делают машинное обучение центральной частью своей деятельности. Машинное обучение стало важным конкурентным преимуществом для многих компаний.

Стоит ли того ажиотаж вокруг машинного обучения? Большинство экспертов говорят «да», но с одной оговоркой: главное — понять, как его использовать для решения задач и целей каждого отдельного бизнеса. На основании значительного объема данных и доказательств ясно, что машинное обучение и искусственный интеллект никуда не денутся. Уловка, однако, заключается в признании того, что машинное обучение и ИИ не являются волшебным заклинанием, которое работает в любой ситуации. А значит, на рынке необходимы кадры, которые будут понимать все нюансы этой отрасли.

 

GeekBrains

 

 

Структура курсов и интерфейс

 

GeekBrains – это образовательная платформа от Mail.ru Group. Школа предлагает курс на факультете искуственного интеллекта, который рассчитан для начинабщих специалистов.

Курсы проводятся онлайн в Zoom, а не в записи: вы сможете задавать вопросы преподавателям и общаться с другими студентами. Также каждый вебинар сохраняется, поэтому вы сможете пересмотреть урок в любой момент.

В течение курса вы будете получать домашние задание и проекты, которые попадут в ваше портфолио. Во время обучения вы с другими студентами запустите свой продукт. Само обучение также строится на взаимодействии с командой: наставниками, преподавателями и студентами. Преимуществом является то, что на курсе GeekBrains HR-специалисты помогут вам создать востребованное резюме.  

 

Расписание

 

Все уроки подкрепляются заданиями, которые необходимо сделать к конкретному сроку.  Все занятия проходят по вечерам и по московскому времени. Если вы не сможете присутствовать на занятии, у вас будет возможность посмотреть вебинар в записи, а все вопросы по уроку можно задать преподавателю в чате. 

 

Практикоориентированность

 

Преподаватели GeekBrains – эксперты ВТБ, Mail.ru Group, МТС Банка, Leo Burnett и других топовых компаний. Они подготовят вас к работе в реальных условиях. Также hr-специалисты платформы подберут для вас подходящие вакансии, помогут оформить резюме и подготовиться к собеседованию. Преимуществом также является гарантия трудоустройства, которая закреплена в договоре. Если после успешного обучения вы не найдёте работу, вам вернут деньги.

 

Отзывы в Интернете

 

 

Основные плюсы:

 

1. Хорошие преподаватели. Все преподаватели адекватные, доброжелательные, при необходимости всегда подскажут, как решить трудности в вашей профессии. Владеют материалом, отвечают на вопросы, стараясь поделиться знаниями и личным опытом, даже выходя за рамки темы.

 

2. Структурированный материал. Весь материал структурирован, ничего лишнего.

 

3. Возможность изменить дедлайн через тех.поддержку.

 

Минусы:

 

1. Проблемы с качеством наставничества. Не всегда наставники качественно отвечают. Если необходим совет, лучше обращаться в чате к другим студентам или преподавателям. Однако есть те, кто помогают справиться с возникающими проблемами оперативно.

 

2. Домашние задания зависят от курса и преподавателя. На курсе по основам операционных систем домашние задания в основном теоретического характера, а основы языка Python носят практический характер, но в обоих случаях заставляют порыться в разных источниках и ознакомиться с темой ещё глубже и закрепить полученные знания.

 

3. Нет хорошей мобильной версии.

 

SkillFactory

 

 

Структура курсов и интерфейс

 

Курсы по ML от SkillFactory созданы преимущественно для новичков, так как программа курсов позволяет познакомиться с профессией, основными терминами, понятиями и инструментами. Программа курсов SkillFactory устроена по принципу «от простого к сложному»: каждый изучаемый раздел имеет ссылки на другие ресурсы в интернете для более глубокого понимания материала, даются ссылки на "надёжные" сайты с проверенной, актуальной информацией.

Курс состоит из видеоуроков, в которых есть подробный разбор типичных примеров. Раз в неделю проводятся живые вебинары, где можно задать вопросы преподавателям. Записи вебинаров сохраняюся, их можно просматривать в любой удобный момент. Для обратной связи с преподавателями и другими студентами используется среда Slack, где можно задать вопрос и оперативно получить ответ не только от преподавателя, но и от других студентов. Каждая изучаемая тема заканчивается проектами для студента, оценивать работы студентов предлагается сокурсникам, а после изучения ряда тем проводится аттестация знаний и итоговое оценивание.

 

Расписание

 

На курсе существуют дедлайны в каждом модуле, что мотивирует подходить к обучению ответственно. При этом предполагается гибкий подход к обучению: вы всегда можете сменить учебную группу, если не будете успевать выполнять задания на курсе.

 

Практикоориентированность

 

Программа на 80% состоит из практики — упражнений, тестов, маленьких и больших проектов. Каждая тема закрепляется и отрабатывается на практике.  На курсе вы пройдете все этапы управления продуктом. Карьерный курс также вшит в программу. Студенты получают сопровождение HR-специалистов с первого дня обучения.

 

Отзывы в Интернете

 

 

Основные плюсы:

 

1. Профессиональные преподаватели. Преподаватели ведут обучение на понятном и доступном языке, объясняют все детально, постепенно, сразу показывают практические примеры использования новой информации.  Лексику могу охарактеризовать как “просто о сложном”, так как в группе есть не только опытные специалисты, но и новички, у которых от обилия профессиональной лексики мозг взорвется.

 

2. Структурированная программа. Программа обширная, начиная с языка Python, заканчивая применением машинного обучения на практике. В целом, изучаются алгоритмы машинного обучения, классификация, работа с данными, подбор модели под конкретные задачи. Подход подробный, разбирают правильность алгоритмов, их классификацию, особенности подбора моделей в соответствии со спецификой задачи.

 
3. Коммуникация на курсе. На курсе есть много взаимодействия, как с преподавателями, так и с другими слушателями, а также групповые задания-соревнования и финальный хакатон.

 

4. Хорошая обратная связь. Преподаватели на курсе помогают, подсказывают.

 

Минусы:

 

1. Поверхностный материал курса. "Упор на практику" на деле оказывается синонимом "крайне поверхностного обзора предмета". Лекторы как будто боятся рассказывать вещи, которые будто не сможет понять среднестатистический слушатель. Объяснения методов и алгоритмов, которые нужны для выполнения задачи, на уровне научно-популярного видео для школьников.

 

2. Проблемы с практическими заданиями. Самая распространенная задача – подставить значение одной/двух переменных в код и запустить его или написание одной строчки кода для импорта нужной функции из библиотеки.  Однако есть и полезные задания, например, навык подключения к API google sheet для онлайн-отчётности, но эти навыки могут быть легко добыты получасовым поиском в Google.


3. Много теории. Хотелось бы на курсе увидеть больше практических занятий "в классе".


OTUS
 

 

Структура курсов и интерфейс

 

Платформа OTUS предлагает один курс, посвященный машинному обучению. Он предназначен для начинающих специалистов, которые хотят развиваться в Data Science до уровня Middle / Senior.

Всё обучение проходит онлайн: вебинары, общение с преподавателями и вашей группой в Slack, сдача домашних работ и получение обратной связи от преподавателя. Выпускной проект представляет собой решение нескольких кейсов на выбор из реальной практики. Вы напишите код на языке Python с использованием различных библиотек для того, чтобы выполнить анализ данных.

После защиты финального проекта выдают сертификат и приглашают на собеседование.

 

Расписание

 

Вебинары идут дважды в неделю по 1,5 часа. Все вебинары сохраняются и в записи в вашем личном кабинете, поэтому вы можете пересмотреть записи занятий в любое время. Домашнее задание выдается в среднем одно в две недели, а его выполнение занимает 3-5 часов. 

 

Практикоориентированность

 

Многие студенты жалуются на малое количество практических занятий, с разбором решений практических задач, относящихся непосредственно к ML. В середине курса идет только выдача материала в виде лекции плюс возможность задавать уточняющие вопросы.

 

Отзывы в Интернете

 

 

Плюсы:

 

1. Грамотная подача материала. Темы объясняются доступно, постепенно увеличивая сложность.

 

Минусы:

 

1. Необходимо знание английского. Большая часть материала для самостоятельного изучения предлагается на английском, но никто не указывает требование к знанию этого языка, как пререквизит курса.


2. Ошибки в материалах курса. В раздаточных материалах курса множество ошибок в математических выкладках, а также устаревший код, скопированный с различных ресурсов.

 

3. Противоречивые отзывы об обратной связи. Одни студенты пишут, что попытки задавать вопросы преподавателям в конечном итоге приводят в никуда, проще самому разобраться, нежели просить разъяснений, поскольку, не разобравшись, на одну ошибку могут с легкостью налепить другую. Другие же отмечают, что если наставники находят ошибку, то обязательно подскажут, помогут.


4. Плохая подготовка наставников. Преподаватели к занятиям не готовятся "от слова совсем", читают текст и пытаются пересказать его своими словами. Большая часть "объяснений" — это зачитывание формул, то есть никакого интуитивного понимания не дается.

 

5. Нет разъяснения материала. В некоторых темах очень быстро пробегаются по коду, что не позволяет разобраться в нем.


6. Не хватает подробностей по работе с библиотеками. При прохождении каких-либо алгоритмов на занятиях не хватает объяснения, на какие параметры стоит обращать больше внимания в конкретных часто используемых библиотеках, так как документация не всегда понятна неопытному человеку.

 

Coursera

 

 

Введение в машинное обучение от партнера НИУ ВШЭ

 

Структура курсов и интерфейс

 

На платформе Coursera можно найти множество курсов по машинному обучению, однако мы остановились на одном из самом популярном курсе «Введение в машинное обучение», разработанный НИУ ВШЭ и Школой анализа данных Яндекса. Для прохождения курса слушателю нужно знать об основных понятиях математики, иметь базовые навыки программирования.

Курс состоит из записанных видеолекций и заданий, которые закрепляют полученные знания. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом.

 

Расписание

 

Программа курса рассчитана на 7 недель. В среднем, вы будете просматривать 3-6 видеолекций в неделю, однако сами лекции короткие. Платформа предлагает гибкий график установления дедлайнов: назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

 

Практикоориентированность

 

На факультете компьютерных наук ВШЭ и в Школе анализа данных есть люди, активно использующие машинное обучение и разрабатывающие новые подходы к нему. Именно они — преподаватели этого курса. А для работы на курсе используются реальные данные из реальных задач.

 

Отзывы в Интернете

 

 

Плюсы:

 

1. Интересные задания. Задания по программированию, в которых в достаточной, но не слишком избыточной форме предлагаются хорошие инструменты, и для того, чтобы их использовать, необходимо глубже познакомиться с ними, делать микро-research.

 

2. Качественный материал лекций. Несмотря на сухость лекций, в них дается качественный материал.

 

3. Проверка чужих работ в конце курса. Можно ознакомиться с тем, как другие люди пишут код и какие приемы применяют, что может быть полезно.

4. Дополнительные материалы. Почти на любую тему есть ссылка на соответствующие полноценные написанные лекции, которые очень помогают получить более широкую картину.

 

Минусы:

 

1. Устаревшие методы. Некоторые методы, предлагаемые в заданиях, не оптимальны с точки зрения затрат ресурсов компьютера и времени программиста.

 

2. Не адаптированная подача материала под новичка. Слишком формализованный подход к лекциям: много математического языка, непонятных слов и терминов. Курс читается сложным языком, множество математических терминов и минимум примеров. Не ждите никаких простых объяснений от курса. Условия заданий написаны неоднозначно, вызывают много вопросов. Этот курс будет понятен, если вы уже разбираетесь, что такое машинное обучение и нейронные сети.

 

3. Особенность платформы при сдаче ответов.

 

4. Теория оторвана от практики. Лекции не приближают студентов к возможности выполнить тестовые задания (кроме теории).

 

Яндекс.Практикум

 

 

Структура курсов и интерфейс

 

Проект онлайн-образования от Яндекса специализируется на IT-курсах. Платформа предлагает один курс по Data Science. Онлайн-курс рассчитан на новичков, которые желают получить новую профессию с нуля.

Обучение состоит из трех частей: работы с интерактивным учебником, закрепляемой практикой на реальных кейсах, домашних заданий и курсовых работ для самостоятельной практики, работы с наставником. Все время обучения разбито на спринты – двух- или трехнедельные отрезки с теоретическими уроками, практикой, курсовой работой и строгими дедлайнами. По окончании курса вы приобретете практические навыки, сертификат и портфолио.

 

Расписание

 

В курсе 18 модулей, на прохождения одного модуля дается 2 недели, сюда входит теория, тренажер и проект по пройденному материалу. Примерно каждые 4-5 модулей устанавливается жесткий дедлайн, т.е. нужно пройти все темы и сдать все проекты, иначе придется перейти на группу младше — для кого нагрузка слишком большая. Классических лекций нет, каждую неделю проводятся 2-3 вебинара, где наставники разбирают текущую тему на примерах, сразу с кодом и отвечая на все вопросы.

 

Практикоориентированность

 

Многие студенты отмечают, что знания действительно оказались прикладными и именно то, что используется в боевых задачах. Также в Практикуме помогают с поиском работы: вы узнаете, как составить резюме, что писать в сопроводительных письмах, как откликаться на вакансии и проходить собеседования.

 

Отзывы в Интернете

 

 

Плюсы:

 

1. Сообщество единомышленников. В Slack, где структурировано по всем темам ведется обсуждение и ответы на любые вопросы куратором, всегда можно найти ответ и поддержку: либо от кураторов, либо от сокурсников. Вы вступаете в сообщество выпускников, где все помогают друг другу и делятся информацией о мире IT и не только. На протяжении всего курса действует круглосуточная поддержка наставников и быстрая обратная связь от тех. поддержки.

 

2. Оптимальная база для junior-специалиста. Курс даёт оптимальную базу, которая потребуется от junior-специалиста на новом месте работы, чтобы выполнять свои первые шаги в новой профессии. Курс дает план-минимум для входа в новую профессию.

3. Помощь в трудоустройстве. Если вы вдруг не знаете, как искать работу, или боитесь, что не сможете чётко сформулировать мысли в резюме или сопроводительном, на курсе есть программа трудоустройства, вам помогут на этом нелегком, но увлекательном пути.

4. Удобный и понятный интерфейс.


5. Постоянная поддержка преподавателей, наставников. Преподаватели готовы дотошно объяснить любые непонятные вопросы. Даже если в выходные дни у студентов появлялись вопросы, они получали на них ответы.

 

6. Много практики. Во время обучения дается теория маленькими кусками и сразу же чередуется с практическими заданиями. 

 

7. Авторский материал Яндекс.Практикума. Он написан компетентными людьми, сложные вещи описаны понятным языком с хорошими примерами.

 

Минусы:


1. Проблемы с возвратом средств. Студенты жалуются, что платформа возвращает деньги дольше 2-х месяцев, а сама сумма возврата меньше изначальной на 30%.

 

2. Не оперативная проверка проектов.



3. Проблема идти в своем ритме.  Спринты открываются четко по расписанию.



4. Нехватка проектов по парсингу.

 

5. Поверхностный разбор некоторых тем.

 

6. Ошибки в заданиях. Есть ошибки и баги в тренажере, бывают опечатки. Есть пару спринтов, в которых тема плохо и скомкано объяснена в материалах. Иногда самостоятельные проекты местами выглядят нелогично в плане постановки задачи.
 

Факультет искусственного интеллекта
geekbrains.ru Рейтинг: 57 +2
Стоимость курса: 89 802 ₽
Стоимость/мес.: 89 802 ₽/мес.
Длительность: 18 мес.
Дата начала: 08.10.2021
Математика и Machine Learning для Data Science
skillfactory.ru Рейтинг: 13 +13
Стоимость курса: 47 900 ₽
Стоимость/мес.: 47 900 ₽/мес.
Длительность: 5.5 мес.
Дата начала: 08.10.2021
Курс Machine Learning и Deep Learning
skillfactory.ru Рейтинг: 13 +13
Стоимость курса: 47 900 ₽
Стоимость/мес.: 47 900 ₽/мес.
Длительность: 5 мес.
Дата начала: 05.10.2021
Курс по машинному обучению
skillfactory.ru Рейтинг: 13 +13
Стоимость курса: 36 900 ₽
Стоимость/мес.: 36 900 ₽/мес.
Длительность: 3 мес.
Дата начала: 05.10.2021
Machine Learning. Professional
otus.ru Рейтинг: 15 +15
Стоимость курса: 80 000 ₽
Длительность: 5 мес.
Дата начала: 30.11.2021
Введение в машинное обучение
coursera.org Рейтинг: 72 +2
Стоимость курса: 2 112 ₽
Длительность: 1.5 мес.
Дата начала: 05.10.2021
Как стать специалистом по Data Science
praktikum.yandex.ru Рейтинг: 0
Стоимость курса: 95 000 ₽
Стоимость/мес.: 95 000 ₽/мес.
Длительность: 8 мес.
Дата начала: 06.12.2022
Как стать аналитиком данных
praktikum.yandex.ru Рейтинг: 0
Стоимость курса: 70 000 ₽
Стоимость/мес.: 70 000 ₽/мес.
Длительность: 6 мес.
Дата начала: 06.12.2022
Курс Ресурс Стоимость Длительность Дата начала Ссылка на курс
Факультет искусственного интеллекта geekbrains.ru Рейтинг: 57 +2 89 802 ₽ 4 989 ₽/мес. 18 мес. 08.10.2021
Математика и Machine Learning для Data Science skillfactory.ru Рейтинг: 13 +13 47 900 ₽ 3 992 ₽/мес. 5.5 мес. 08.10.2021
Курс Machine Learning и Deep Learning skillfactory.ru Рейтинг: 13 +13 47 900 ₽ 3 992 ₽/мес. 5 мес. 05.10.2021
Курс по машинному обучению skillfactory.ru Рейтинг: 13 +13 36 900 ₽ 3 075 ₽/мес. 3 мес. 05.10.2021
Machine Learning. Professional otus.ru Рейтинг: 15 +15 80 000 ₽ 5 мес. 30.11.2021
Введение в машинное обучение coursera.org Рейтинг: 72 +2 2 112 ₽ 1.5 мес. 05.10.2021
Как стать специалистом по Data Science praktikum.yandex.ru Рейтинг: 0 95 000 ₽ 13 000 ₽/мес. 8 мес. 06.12.2022
Как стать аналитиком данных praktikum.yandex.ru Рейтинг: 0 70 000 ₽ 12 500 ₽/мес. 6 мес. 06.12.2022

Оставить отзыв