Przejdź do głównej treści
Strona główna

Machine Learning courses

Machine learning courses cover algorithms and concepts for enabling computers to learn from data and make decisions without explicit programming. Build your skills in NLP, deep learning, MLOps and more.

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub

Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności i fakt, że twoje dane są przechowywane w USA.
Group

Szkolisz 2 lub więcej osób?

Wypróbuj DataCamp for Business

Recommended for Machine Learning beginners

Build your Machine Learning skills with interactive courses, curated by real-world experts

Kurs

Wprowadzenie do uczenia maszynowego

PodstawowyPoziom umiejętności
4.8+
11 497 recenzji
2 godz.
Wprowadzenie do uczenia maszynowego bez kodowania.

Ścieżka

Podstawy uczenia maszynowego w Pythonie

4.5+
9 recenzji
16 godz.
Opanuj sztukę uczenia maszynowego i wyjdź z niej jako ekspert od predykcji, rozpoznawania wzorców oraz podstaw Deep Learning i Reinforcement Learning.

Nie wiesz, od czego zacząć?

Wykonaj ocenę

Przeglądaj kursy i ścieżki Machine Learning

Kurs

Nadzorowane uczenie maszynowe z scikit-learn

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
9253 recenzje
4 godz.
Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!

Kurs

Uczenie nienadzorowane w Pythonie

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
1178 recenzji
4 godz.
Naucz się grupować, przekształcać, wizualizować i wyciągać wnioski z nieoznaczonych zbiorów danych za pomocą scikit-learn i scipy.

Kurs

Koncepcje MLOps

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
2909 recenzji
2 godz.
Odkryj, jak MLOps przenosi modele machine learning z lokalnych notebooków do działających modeli w produkcji, które generują realną wartość biznesową.

Kurs

Uczenie maszynowe dla biznesu

PodstawowyPoziom umiejętności
4.8+
1838 recenzji
2 godz.
Poznaj podstawy Machine Learning i jego zastosowanie w biznesie.

Kurs

Wprowadzenie do MLflow

ZaawansowanyPoziom umiejętności
4.7+
846 recenzji
4 godz.
Poznaj MLflow i uprość złożoność tworzenia aplikacji machine learning. Poznaj śledzenie, projekty, modele i rejestr modeli MLflow.

Kurs

Liniowe klasyfikatory w Pythonie

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
348 recenzji
4 godz.
W tym kursie poznasz szczegóły klasyfikatorów liniowych, takich jak regresja logistyczna i SVM.

Kurs

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

ZaawansowanyPoziom umiejętności
4.7+
986 recenzji
4 godz.
W tym kursie poznasz nowoczesne ramy MLOps, cykl życia i wdrażanie modeli uczenia maszynowego.

Kurs

Przetwarzanie obrazów w Pythonie

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
224 recenzje
4 godz.
Naucz się przetwarzać, przekształcać i manipulować obrazami według własnej woli.

Kurs

Extreme Gradient Boosting with XGBoost

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
274 recenzje
4 godz.
Poznaj podstawy gradient boosting i twórz nowoczesne modele machine learning z XGBoost do rozwiązywania problemów klasyfikacji i regresji.

Kurs

Walidacja modeli w Pythonie

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
970 recenzji
4 godz.
Poznaj podstawy walidacji modeli, technik walidacji i zacznij tworzyć zwalidowane, wydajne modele.

Kurs

Analiza skupień w Pythonie

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
1069 recenzji
4 godz.
W tym kursie poznasz uczenie nienadzorowane dzięki technikom takim jak klastrowanie hierarchiczne i k-means z użyciem biblioteki SciPy.

Kurs

End-to-End Machine Learning

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.7+
381 recenzji
4 godz.
Poznaj świat machine learning i odkryj, jak projektować, trenować i wdrażać modele end-to-end.

Kurs

CI/CD dla uczenia maszynowego

ZaawansowanyPoziom umiejętności
4.7+
444 recenzje
5 godz.
Usprawnij rozwój Machine Learning dzięki CI/CD z GitHub Actions i Data Version Control

Kurs

Redukcja wymiarowości w Pythonie

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
932 recenzje
4 godz.
Poznaj koncepcję redukcji wymiarowości danych i opanuj techniki jej wykonywania w Pythonie.

Kurs

W pełni zautomatyzowany MLOps

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
382 recenzje
4 godz.
Poznaj architekturę MLOps, techniki CI/CD/CM/CT i wzorce automatyzacji, by wdrażać systemy ML, które z czasem przynoszą wartość.

Kurs

Przetwarzanie języka naturalnego z użyciem spaCy

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.7+
662 recenzje
4 godz.
Opanuj podstawowe operacje spaCy i trenuj modele do przetwarzania języka naturalnego. Wyodrębniaj informacje z nieustrukturyzowanych danych i dopasowuj wzorce.

Kurs

Strojenie hiperparametrów w Pythonie

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
876 recenzji
4 godz.
Poznaj techniki automatycznego strojenia hiperparametrów w Pythonie, w tym Grid, Random i Informed Search.

Kurs

Inżynieria cech dla NLP w Pythonie

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
155 recenzji
4 godz.
Poznaj techniki wydobywania przydatnych informacji z tekstu i przetwarzania ich do formatu odpowiedniego dla machine learning.

Kurs

Uczenie maszynowe z PySpark

ZaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
754 recenzje
4 godz.
Naucz się tworzyć prognozy z danych w Apache Spark, używając drzew decyzyjnych, regresji logistycznej, regresji liniowej, zespołów i potoków.

Kurs

Uczenie maszynowe w finansach z Pythonem

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
230 recenzji
4 godz.
Naucz się modelować i przewidywać wartości danych giełdowych za pomocą modeli liniowych, drzew decyzyjnych, lasów losowych i sieci neuronowych.

Kurs

Analiza koszyka zakupowego w Pythonie

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
289 recenzji
4 godz.
Poznaj reguły asocjacyjne w analizie koszyka zakupowego z Pythonem na danych księgarni i twórz rekomendacje filmów.

Kurs

Wprowadzenie do TensorFlow w Pythonie

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
57 recenzji
4 godz.
Poznaj podstawy sieci neuronowych i naucz się budować modele deep learning w TensorFlow.

Ready to apply your skills?

Projects allow you to apply your knowledge to a wide range of datasets to solve real-world problems in your browser

    Frequently asked questions

    Is machine learning easy to learn?

    DataCamp's beginner machine learning courses are a lot of hands-on fun, and they provide an excellent foundation for machine learning to advance your career or business. Within weeks, you'll be able to create models and generate predictions and insights. You'll also learn foundational knowledge of Python and R and the fundamentals of artificial intelligence.

    After that, the learning curve gets a bit steeper. Machine learning careers require a deeper understanding of statistics, math, and software engineering, all of which can be mastered at DataCamp.

    What is machine learning used for?

    In a nutshell, machine learning is a type of artificial intelligence whose algorithms, as they acquire data, produce analytical models and make predictions with little to no human intervention.

    It's difficult to find an industry that doesn't use machine learning. For example, marketers use machine learning to forecast returns on investments in marketing campaigns. Likewise, purchasing departments use machine learning to predict needed inventory.

    Businesses of all kinds use machine learning to predict customer behavior, map supply chains, and forecast revenues. Machine learning is used to predict health outcomes and to improve patient satisfaction. Machine learning helps scientists model climate change scenarios, including possible solutions.

    More specifically, machine learning is used in smart devices, search engines, and streaming services (when Netflix suggests a show or movie based on your viewing history, that's machine learning).

    What jobs can you get with machine learning skills?

    Machine learning skills are valuable in programming, data science, and other computer engineering disciplines. In addition, machine learning is a must for anyone wanting to work in robotics!

    Not all jobs that require machine learning are in tech though. For example, linguists use machine learning to track ever-changing languages and dialects. In addition, business departments, such as marketing, accounting, logistics, and purchasing, to name a few, increasingly need machine learning experts to help them make informed business decisions. Knowing machine learning can give you a step up in nearly any position, as modeling and predicting are critical business needs.

    Are machine learning skills in demand?

    Yes, machine learning skills are in high demand. According to a report by the World Economic Forum, demand for AI and ML specialists is expected to grow by 40% between 2023 and 2027.

    How much math do I need to take a machine learning course?

    If you're looking to develop a high-level understanding of machine learning concepts, you don't need much math. If you want to dive deeper and make machine learning your career (as opposed to an added value to your existing career), a foundation in statistics and algebra is helpful. If you don't have a mathematical background, that's okay. We'll teach you everything you need, and our instructors are a lot less scary than your high school calculus teacher.

    Do I need to download machine learning software to learn on DataCamp?

    You do not need to download anything while learning with DataCamp. All the tools we use are web-based.

    Inne technologie i tematy

    technologie

    tematy

    Rozwijaj swoje umiejętności danych z DataCamp for Mobile

    Rozwijaj się w drodze dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.

    Download on the App StoreGet it on Google Play