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+
10 434 recenzje
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

Wprowadzenie do wersjonowania danych z DVC

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.7+
397 recenzji
3 godz.
Poznaj Data Version Control do zarządzania danymi ML. Opanuj konfigurację, automatyzuj pipeline’y i oceniaj modele bezproblemowo.

Kurs

W pełni zautomatyzowany MLOps

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

Kurs

Nadzorowane uczenie maszynowe w R: regresja

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.6+
105 recenzji
4 godz.
W tym kursie nauczysz się przewidywać przyszłe zdarzenia za pomocą regresji liniowej, uogólnionych modeli addytywnych, lasów losowych i xgboost.

Kurs

Modele ARIMA w Pythonie

ZaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
411 recenzji
4 godz.
Poznaj modele ARIMA w Pythonie i zostań ekspertem analizy szeregów czasowych.

Kurs

Uczenie maszynowe w finansach z Pythonem

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
211 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+
266 recenzji
4 godz.
Poznaj reguły asocjacyjne w analizie koszyka zakupowego z Pythonem na danych księgarni i twórz rekomendacje filmów.

Kurs

Uczenie nienadzorowane w R

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.7+
105 recenzji
4 godz.
Ten kurs wprowadza do klastrowania i redukcji wymiarowości w R z perspektywy uczenia maszynowego.

Kurs

Analiza skupień w R

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
71 recenzji
4 godz.
Zdobądź intuicję, jak działają klastrowanie hierarchiczne i k-means, i naucz się stosować je do wyciągania wniosków z danych.

Kurs

Metody zespołowe w Pythonie

ZaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
414 recenzji
4 godz.
Poznaj tworzenie zaawansowanych i skutecznych modeli machine learning w Pythonie z użyciem technik ensemble, takich jak bagging, boosting i stacking.

Kurs

Uczenie maszynowe z caret w R

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
43 recenzje
4 godz.
Ten kurs uczy kluczowych pojęć machine learning, takich jak tworzenie i ocena modeli predykcyjnych.

Kurs

Uczenie maszynowe w marketingu w Pythonie

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
172 recenzje
4 godz.
Od customer lifetime value, przewidywania churn po segmentację — poznaj i wdrażaj use cases Machine Learning dla Marketingu w Python.

Kurs

Uczenie maszynowe w tidyverse

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
115 recenzji
5 godz.
Wykorzystaj pakiety tidyr i purrr w tidyverse do tworzenia, eksplorowania i oceny modeli uczenia maszynowego.

Kurs

Budowanie silników rekomendacji w PySpark

ZaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
238 recenzji
4 godz.
Poznaj narzędzia i techniki, by wykorzystać własne big data do tworzenia pozytywnych doświadczeń dla użytkowników.

Kurs

Modelowanie z tidymodels w R

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
179 recenzji
4 godz.
Usprawnij swoje workflow machine learning z tidymodels.

Kurs

Wykrywanie oszustw w R

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.7+
38 recenzji
4 godz.
Naucz się wykrywać oszustwa za pomocą analityki w R.

Kurs

Maszyny wektorów nośnych w R

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.8+
91 recenzji
4 godz.
Ten kurs wprowadza maszynę wektorów nośnych (SVM) w intuicyjny, wizualny sposób.

Kurs

MLOps dla biznesu

PodstawowyPoziom umiejętności
4.8+
148 recenzji
3 godz.
Poznaj MLOps, w tym narzędzia i praktyki potrzebne do automatyzacji i skalowania aplikacji uczenia maszynowego.

Kurs

Inżynieria cech w R

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.7+
149 recenzji
4 godz.
Poznaj zasady feature engineering dla modeli machine learning i wdrażaj je z użyciem frameworka R tidymodels.

Kurs

Analiza sentymentu w R

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
4.7+
95 recenzji
4 godz.
Naucz się analizy sentymentu: rozpoznawaj pozytywny i negatywny język, intencje emocjonalne i twórz atrakcyjne wizualizacje.

Powiązane zasoby dotyczące Machine Learning

Artificial Intelligence Vector Image

blog

How to Become a Machine Learning Engineer in 2026

Learn how to become a machine learning engineer and discover why it is one of the most lucrative and dynamic career paths in the data world.
Kurtis Pykes 's photo

Kurtis Pykes

15 min

blog

33 Machine Learning Projects for All Levels in 2026

Machine learning projects for beginners, final year students, and professionals. The list consists of guided projects, tutorials, and example source code.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

15 min

blog

Top 12 Machine Learning Engineer Skills To Start Your Career

Master these skills to become a job-ready machine learning engineer in 2024.
Natassha Selvaraj's photo

Natassha Selvaraj

11 min


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

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.