2. Create Machine Learning Models — Microsoft Learn
Microsoft Learns Create Machine Learning Models-pad is een sterke gratis vendor-optie voor cursisten die een modulaire, praktische introductie willen die is gekoppeld aan het Azure ML-ecosysteem.
- Niveau: Beginner
- Tijd: ca. 10 uur verspreid over het pad
- Kosten: Volledig gratis
- Beste voor: Engineers in Microsoft-georiënteerde organisaties of cursisten die mikken op Azure AI Engineer- of Data Scientist Associate-certificeringen
Het pad behandelt data verkennen en analyseren met Python, regressie- en classificatiemodellen trainen en evalueren, clustermodellen trainen, en deep learning-modellen verfijnen en testen. Lessen worden aangeboden als korte modules met interactieve sandboxes — geen Azure-abonnement nodig om te starten. Minder taalagnostisch dan Coursera of Kaggle (het curriculum stuurt in latere modules richting de Azure ML SDK), maar een logische keuze voor cursisten die zowel een ML-basis als een credential willen die aansluit op de Microsoft-cloudstack.
3. Intro to Machine Learning — Kaggle Learn
Kaggles Intro to Machine Learning is een sterke gratis optie voor cursisten die korte, projectgerichte lessen willen die direct doorlopen naar competities.
- Niveau: Beginner
- Tijd: ca. 3 uur
- Kosten: Volledig gratis
- Beste voor: Cursisten die snel willen instappen in ML en daarna op een competitieplatform willen oefenen met echte datasets
De cursus behandelt de standaard ML-werkstroom in zeven beknopte lessen: hoe modellen werken, basis data-exploratie, je eerste model bouwen met beslissingsbomen, modelvalidatie, underfitting en overfitting, random forests, en (natuurlijk) indienen bij een Kaggle-competitie. Elke les koppelt een korte tutorial aan een praktische oefening in een Kaggle Notebook.
4. Practical Deep Learning for Coders — fast.ai
fast.ai's Practical Deep Learning for Coders is een sterke project-first optie voor cursisten die eerst werkende modellen willen bouwen en daarna de theorie willen uitwerken.
- Niveau: Gemiddeld (één jaar programmeerervaring vereist)
- Tijd: ca. 20 uur video over 7 lessen; aanzienlijk meer voor het projectwerk
- Kosten: Volledig gratis
- Beste voor: Developers die al kunnen coderen en in hun eerste week een werkend deep learning-model willen opleveren, en daarna willen leren wat eronder zit
Gegeven door Jeremy Howard. De cursus keert de standaarddidactiek om: in les 1 trainen cursisten een state-of-the-art beeldclassificatiemodel op hun eigen data, nog vóór de uitleg wat een neuraal netwerk is. Latere lessen pellen de lagen geleidelijk af. De huidige versie gebruikt PyTorch, fastai, Hugging Face Transformers en Gradio voor deployment.
5. Machine Learning Crash Course — Google
Googles Machine Learning Crash Course is een sterke gratis optie voor cursisten die een verzorgde, door de leverancier geschreven introductie willen met interactieve widgets die gevoel geven voor hoe modellen zich daadwerkelijk gedragen.
- Niveau: Beginner tot gemiddeld
- Tijd: ca. 15 uur voor de basismodules; langer met de geavanceerde en LLM-modules
- Kosten: Volledig gratis
- Beste voor: Engineers op elk niveau die een actueel, goed getimed ML-overzicht willen, met extra diepgang over LLM's en productie-ML-systemen
Oorspronkelijk geschreven voor Google-engineers en nu openbaar. De herziening van 2024 breidde het curriculum aanzienlijk uit: de fundamentele ML-modules (lineaire regressie, logistische regressie, classificatie, neurale netwerken, embeddings) staan nu naast geavanceerde modules over productie-ML-systemen, generatieve AI, large language models en eerlijkheid in ML. Elke les bevat interactieve Colab-notebooks en korte visualisatiewidgets waarmee cursisten het modelgedrag kunnen manipuleren.
6. CS229 Machine Learning — Stanford Online
Stanfords CS229 is een sterke optie voor cursisten die de volledige wiskundige diepgang van een mastercursus machine learning willen.
- Niveau: Gevorderd (lineaire algebra, meervoudige calculus, kansrekening en Python vereist)
- Tijd: ca. 20 colleges van ~80 minuten elk, plus opgaven
- Kosten: Collegevideo's gratis op YouTube; de professionele certificaatversie via Stanford Online kost meer
- Beste voor: Engineers, onderzoekers en masterstudenten die strikte afleidingen willen in plaats van intuïtie-first uitleg
CS229 behandelt supervised learning (lineaire modellen, GLM's, SVM's, kernelmethoden), unsupervised learning (k-means, EM, PCA, ICA), deep learning en reinforcement learning, met bewijzen en afleidingen door de hele cursus. Dit is een goede cursus voor wie wil begrijpen waarom de algoritmen werken, niet alleen hoe je ze gebruikt.
7. 6.036 Introduction to Machine Learning — MIT OpenCourseWare
MIT's 6.036 is een sterke gratis universiteitsoptie voor cursisten die een undergraduate-niveau introductie tot ML willen met focus op de algoritmen en de wiskunde erachter.
- Niveau: Gemiddeld tot gevorderd (Python, lineaire algebra en basis kansrekening vereist)
- Tijd: ca. 24 colleges plus 12 opgaven en labs
- Kosten: Volledig gratis
- Beste voor: Zelfstandige cursisten die MIT-niveau degelijkheid willen en liever bewijzen en opgaven uitwerken dan toegepaste projecten bouwen
De cursus behandelt lineaire classificeerders, perceptrons en de perceptron-convergentietheorie, logistische regressie en gradient descent, feature-representaties en regularisatie, neurale netwerken en backpropagation, convolutionele en recursieve netwerken, toestandsmachines en Markov-beslissingsprocessen, en reinforcement learning. De colleges en opgaven zijn het daadwerkelijke on-campus materiaal van MIT. Minder gepolijst dan commerciële aanbiedingen.
8. Machine Learning A–Z: Udemy
Kirill Eremenko en Hadelin de Ponteves' Machine Learning A–Z is een sterke projectgerichte optie op Udemy, met meer dan een miljoen ingeschreven studenten.
- Niveau: Beginner tot gemiddeld
- Tijd: ca. 44 uur video, plus templates en oefeningen
- Kosten: $15–$85 tijdens Udemy-aanbiedingen
- Beste voor: Cursisten die één docent willen die hen door een brede catalogus van ML-algoritmen leidt met herbruikbare codetemplates voor elk
De cursus behandelt regressie, classificatie, clustering, association rule learning, reinforcement learning, NLP, deep learning, dimensionale reductie en modelselectie — elk met een Python- en een R-implementatie, plus een downloadbare codetemplate. Door de breedte krijgen individuele onderwerpen minder diepgang dan in een gerichte academische cursus, maar het catalogusformaat is handig voor cursisten die een referentie willen in de trant van "welk algoritme kies ik hier". De cursus wordt periodiek bijgewerkt.
9. CS50's Introduction to AI with Python — Harvard (edX)
Harvards CS50AI op edX is een sterke optie voor cursisten die machine learning in de bredere context van artificiële intelligentie willen plaatsen — search, kennispresentatie en redeneren onder onzekerheid naast ML.
- Niveau: Gemiddeld (CS50P of gelijkwaardige Python-ervaring vereist)
- Tijd: ca. 7 weken met 10–30 uur per week
- Kosten: Gratis om te volgen; $239 voor een geverifieerd edX-certificaat
- Beste voor: Cursisten die een bredere AI-basis willen — niet alleen ML — van een erkende universiteit
Gegeven door Brian Yu en David J. Malan. De cursus behandelt zoekalgoritmen (BFS, DFS, A*, minimax), kennispresentatie en propositionele logica, waarschijnlijkheid en Bayesiaanse netwerken, optimalisatie, machine learning (supervised en reinforcement), neurale netwerken en natural language processing. Elke module is gekoppeld aan een substantieel Python-project — een boter-kaas-en-eieren-AI, een PageRank-implementatie, een handschriftherkenner, een vraag-antwoord-systeem.
Vergelijkingstabel beste cursussen machine learning
| Rang | Cursus | Leervorm | Diepgang van curriculum | Schaal / signaal van uitkomsten |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Supervised Learning with scikit-learn — DataCamp | AI-native, interactief | Classificatie, regressie, modelevaluatie, preprocessing | Basiscursus in DataCamps ML Scientist-carrièreroute; eerste hoofdstuk gratis |
| 2 | Create Machine Learning Models — Microsoft Learn | Zelfstudie-modules + sandboxes | Van regressie tot clustering en deep learning, Azure-gericht | Gratis; afgestemd op Azure AI Engineer / Data Scientist-certificeringen |
| 3 | Intro to Machine Learning — Kaggle Learn | Tutorials + Kaggle Notebooks | Eerste model t/m random forests en Kaggle-indiening | Gratis; directe opstap naar Kaggle-competities |
| 4 | Practical Deep Learning for Coders — fast.ai | Project-first video + notebooks | Deep learning voor CV, NLP, tabular, RecSys met PyTorch + Hugging Face | Gratis; begeleidend boek gratis als Jupyter-notebooks |
| 5 | Machine Learning Crash Course — Google | Modules + interactieve widgets | Fundamentele ML t/m productiesystemen, LLM's, fairness | Gratis; herziening in 2024 voegde LLM- en prod-ML-modules toe |
| 6 | CS229 Machine Learning — Stanford Online | Colleges + opgaven | Wiskundige ML t/m deep learning en reinforcement learning | Colleges gratis op YouTube; master-niveau diepgang |
| 7 | 6.036 Introduction to ML — MIT OpenCourseWare | Colleges + opgaven | Lineaire classificeerders t/m MDP's en reinforcement learning | Gratis; daadwerkelijke on-campus MIT-lesmaterialen |
| 8 | Machine Learning A–Z — Udemy | Video door één docent + templates | Brede catalogus van algoritmen in Python en R | 1M+ ingeschreven; herbruikbare codetemplates |
| 9 | CS50's Intro to AI with Python — Harvard (edX) | Colleges + projecten | AI in de breedte: search, logica, waarschijnlijkheid, ML, NLP | Gratis om te volgen; Harvard-credential beschikbaar |
Auteur
Josef Waples
Ik ben een schrijver en editor op het gebied van data science en heb bijgedragen aan onderzoeksartikelen in wetenschappelijke tijdschriften. Ik ben vooral geïnteresseerd in lineaire algebra, statistiek, R en dergelijke. Ik speel ook best wat schaak!
DataCamps Supervised Learning with scikit-learn staat bovenaan de ranglijst van 2026. De volledige lijst en criteria staan hieronder.
Deze lijst rangschikt cursussen machine learning op vier criteria:
Bronnen omvatten directe beoordeling van cursuspagina's van DataCamp, Microsoft Learn, Kaggle, fast.ai, Google, Stanford Online, MIT OpenCourseWare, Udemy en edX per april 2026.
1. Supervised Learning with scikit-learn — DataCamp
DataCamps Supervised Learning with scikit-learn is in 2026 een sterk startpunt voor hands-on machine learning — een interactieve, AI-native cursus waarmee je vanaf het eerste hoofdstuk echte classificatie- en regressiemodellen bouwt.
De cursus is opgebouwd uit vier delen: classificatie met k-Nearest Neighbors, regressie met lineaire modellen, modelevaluatie en cross-validatie, en preprocessing-pijplijnen.
Belangrijk in onze beoordeling: DataCamps leerervaring is nu AI-native en past zich in realtime aan elke cursist aan. Als een model niet presteert of code niet draait, legt een AI-tutor uit waarom en wat je moet veranderen, in plaats van alleen de fout te markeren. Dit komt dicht in de buurt van 1-op-1-begeleiding.
DataCamps Supervised Learning with scikit-learn is de basiscursus in DataCamps Machine Learning Scientist with Python-carrièreroute.