Перейти к основному контенту
Главная

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.

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через GoogleПоказать больше вариантов

или


Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, Политику конфиденциальности и соглашаетесь с хранением ваших данных в США.
Group

Обучаете 2 или более человек?

Попробовать DataCamp for Business

Recommended for Machine Learning beginners

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

Курс

Введение в машинное обучение

БазовыйУровень навыков
4.8+
10 434 отзыва
2 ч
Введение в машинное обучение без программирования.

Трек

Основы машинного обучения на Python

4.5+
9 отзывов
16 ч
Освойте искусство машинного обучения и станьте экспертом в прогнозировании, распознавании закономерностей и основах глубокого обучения и обучения с подкреплением.

Не знаете, с чего начать?

Пройти оценку

Просматривайте курсы и треки Machine Learning

Курс

Обучение с учителем с помощью scikit-learn

Средний уровеньУровень навыков
4.7+
8 781 отзыв
4 ч
Развивайте навыки машинного обучения с scikit-learn в Python. Используйте реальные наборы данных в этом интерактивном курсе и научитесь делать точные прогнозы!

Курс

Обучение без учителя на Python

Средний уровеньУровень навыков
4.8+
1 128 отзывов
4 ч
Научитесь кластеризовать, преобразовывать, визуализировать и извлекать инсайты из неразмеченных наборов данных с помощью scikit-learn и scipy.

Курс

Концепции MLOps

Средний уровеньУровень навыков
4.8+
2 695 отзывов
2 ч
Узнайте, как MLOps переводит модели машинного обучения из локальных ноутбуков в рабочие продакшн-модели, приносящие реальную бизнес-ценность.

Курс

Введение в MLflow

Продвинутый уровеньУровень навыков
4.7+
774 отзыва
4 ч
Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.

Курс

Линейные классификаторы в Python

Средний уровеньУровень навыков
4.8+
333 отзыва
4 ч
В этом курсе вы изучите детали линейных классификаторов, таких как логистическая регрессия и SVM.

Курс

Экстремальный градиентный бустинг с XGBoost

Средний уровеньУровень навыков
4.8+
265 отзывов
4 ч
Изучите основы градиентного бустинга и создавайте современные модели машинного обучения с XGBoost для задач классификации и регрессии.

Курс

Обработка изображений в Python

Средний уровеньУровень навыков
4.8+
214 отзывов
4 ч
Научитесь обрабатывать, преобразовывать и редактировать изображения по своему усмотрению.

Курс

Валидация моделей на Python

Средний уровеньУровень навыков
4.8+
896 отзывов
4 ч
Изучите основы валидации моделей, методы валидации и начните создавать валидированные и высокопроизводительные модели.

Курс

Сквозное машинное обучение

Средний уровеньУровень навыков
4.7+
350 отзывов
4 ч
Погрузитесь в мир машинного обучения и узнайте, как проектировать, обучать и разворачивать сквозные модели.

Курс

CI/CD для машинного обучения

Продвинутый уровеньУровень навыков
4.7+
403 отзыва
5 ч
Улучшите разработку Machine Learning с CI/CD с помощью GitHub Actions и Data Version Control

Курс

Кластерный анализ на Python

Средний уровеньУровень навыков
4.8+
1 005 отзывов
4 ч
В этом курсе вы познакомитесь с unsupervised learning через методы, такие как hierarchical и k-means clustering, используя библиотеку SciPy.

Курс

Подбор гиперпараметров в Python

Средний уровеньУровень навыков
4.8+
828 отзывов
4 ч
Изучите методы автоматической настройки гиперпараметров в Python, включая Grid, Random и Informed Search.

Курс

Снижение размерности в Python

Средний уровеньУровень навыков
4.8+
880 отзывов
4 ч
Поймите концепцию снижения размерности данных и освоите методы её реализации в Python.

Курс

Конструирование признаков для NLP на Python

Средний уровеньУровень навыков
4.8+
145 отзывов
4 ч
Изучите методы извлечения полезной информации из текста и преобразования её в формат, подходящий для машинного обучения.

Курс

Мониторинг систем машинного обучения

Средний уровеньУровень навыков
4.8+
503 отзыва
2 ч
Узнайте о сложностях мониторинга моделей машинного обучения в продакшене, включая дрейф данных и концепций, а также о методах борьбы с деградацией модели.

Курс

Анализ тональности текста на Python

Средний уровеньУровень навыков
4.8+
445 отзывов
4 ч
Ваши клиенты в восторге от ваших продуктов или ваш сервис оставляет желать лучшего? Узнайте, как выполнить задачу анализа тональности от начала до конца.

Курс

Fraud Detection in Python

Средний уровеньУровень навыков
4.7+
195 отзывов
4 ч
Learn how to detect fraud using Python.

Курс

Машинное обучение с PySpark

Продвинутый уровеньУровень навыков
4.8+
710 отзывов
4 ч
Научитесь делать прогнозы по данным с Apache Spark, используя деревья решений, логистическую регрессию, линейную регрессию, ансамбли и конвейеры.

Курс

Мониторинг машинного обучения на Python

Продвинутый уровеньУровень навыков
4.8+
367 отзывов
3 ч
Этот курс охватывает всё, что нужно знать, чтобы создать базовую систему мониторинга машинного обучения на Python

Курс

Введение в TensorFlow на Python

Средний уровеньУровень навыков
4.8+
54 отзыва
4 ч
Изучите основы нейронных сетей и научитесь создавать модели глубокого обучения с помощью TensorFlow.

Связанные ресурсы по теме Machine Learning

Artificial Intelligence Vector Image

блог

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 мин

блог

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 мин

блог

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 мин


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.

Другие технологии и темы

технологии

Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.

Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.