Бесплатные курсы Data Science на 2024 год. - UPROGER

Изучение data science в 2024 году может быть полезным и важным по нескольким причинам:

1. Растущий спрос на специалистов по data science: С каждым годом все больше компаний осознают значение данных для своего бизнеса и нуждаются в специалистах, которые могут анализировать и интерпретировать эти данные. Изучение data science позволит вам получить навыки, которые будут востребованы на рынке труда.

2. Возможность принимать информированные решения: Data science позволяет анализировать большие объемы данных и извлекать из них ценную информацию. Изучение этой области поможет вам развить навыки анализа данных и принимать более обоснованные решения в различных сферах жизни.

3. Развитие технологий и инструментов: В 2024 году ожидается дальнейшее развитие технологий и инструментов для работы с данными. Изучение data science позволит вам быть в курсе последних тенденций и использовать передовые методы и инструменты для анализа данных.

4. Возможность работы в различных отраслях: Data science применяется во многих отраслях, включая медицину, финансы, маркетинг, транспорт и другие. Изучение этой области даст вам возможность работать в различных сферах и применять свои навыки в различных проектах.

5. Перспективы карьерного роста: Data science является одной из самых востребованных профессий с высокими зарплатами и перспективами карьерного роста. Изучение data science может открыть перед вами новые возможности и помочь достичь успеха в вашей карьере.

t.me/ai_machinelearning_big_data – моем телеграм канале я публикую актуальные проекты курсы, уроки и примеры с кодом по машинному обучению.

Здесь я собрал папку полезных обучающих каналов по Машинному обучению и Анализу данных

В современном мире анализ данных стал неотъемлемой частью многих отраслей и профессий. Однако, обучение в области Data Science может быть достаточно дорогим и недоступным для многих людей. В этой статье мы представляем список бесплатных курсов по Data Science, которые помогут вам овладеть основными навыками и инструментами этой области.

Я собрал курсы, которык предлагаются ведущими университетами и онлайн-платформами, и позволят вам изучить такие темы, как статистика, машинное обучение, анализ данных, визуализация, все что нужно, чтобы стать датасаентистом. Независимо от вашего уровня подготовки, в этом списке вы обязательно найдете подходящий курс, который поможет вам развить свои навыки в Data Science.

Эти курсы – ваш путь к совершенству.

Возможность получить актуальные знания бесплатно от одного из лучших учебных заведений мира.

7 лучших бесплатных курсов 2024 по Feature Engineering (Построение и отбор признаков), которые стоит пройти.

1. Feature Engineering – Coursera

Курс от компании Google Cloud. В этом курсе вы узнаете, что является хорошим признаком и как работать с ним в модели машинного обучения.

2. Feature Engineering for Machine Learning in Python– DataCamp

Это еще один хороший курс по отбору признаков. В этом курсе вы узнаете об основах отбора признаков и о том, как конструировать новые признаки с помощью pandas.

3. Feature Engineering for Machine Learning– Udemy

В этом курсе Udemy вы узнаете о различных методах по работе с данными.

4. Data Processing and Feature Engineering with MATLAB– Coursera

В этом курсе вы будете объединять данные из различных датасетов и работать с примерами, когда часть дынных отсутствует. В начале курса вы изучите различные типы распределений.

5. Feature Engineering in R– Datacamp

В данном курсе используется программирование на языке R для отбора признаков. В этом курсе вы узнаете, как преобразовывать категориальные признаки в числовые представления и техники кодирования данных.

6. Feature Engineering with PySpark– Datacamp

Это еще один курс по работе с признаками от Datacamp. В этом курсе вы узнаете, как подготовить и очистить данные и как создать новые функции для модели машинного обучения. Затем вы узнаете, как построить модель машинного обучения и как оценить ее.

7. Feature Engineering– Kaggle

Этот курс доступен на сайте Kaggle. В этом курсе вы изучите процесс отбора признаков. В ходе курса вы научитесь определять важные признаки из вашего датасета.

1. Введение в информатику и программирование на языке Python

https://www.edx.org/learn/computer-programming/massachusetts-institute-of-technology-introduction-to-computer-science-and-programming-7

2. Foundations Of Software Engineering.

https://ocw.mit.edu/courses/1-124j-foundations-of-software-engineering-fall-2000/

3. Компьютерные алгоритмы в системной инженерии.

https://ocw.mit.edu/courses/1-204-computer-algorithms-in-systems-engineering-spring-2010/

4 Integrating ESystems & Global Information Systems.

https://ocw.mit.edu/courses/15-565j-integrating-esystems-global-information-systems-spring-2002/

5. Оптимизация проектирования мультидисциплинарных систем.

https://ocw.mit.edu/courses/ids-338j-multidisciplinary-system-design-optimization-spring-2010/

6. Статистическое мышление и анализ данных.

https://ocw.mit.edu/courses/15-075j-statistical-thinking-and-data-analysis-fall-2011/

7. Вычисления и анализ данных.

https://ocw.mit.edu/courses/1-017-computing-and-data-analysis-for-environmental-applications-fall-2003/

8. Концепции программной инженерии.

https://ocw.mit.edu/courses/16-355j-software-engineering-concepts-fall-2005/

9. Анализ данных для социологов

https://mitxonline.mit.edu/courses/course-v1:MITxT+14.310x/

10. Введение в Data Science‎ и машинное обучение

https://stepik.org/course/4852/promo

11. Курс нейронные сети— Институт биоинформатики

https://stepik.org/course/4852/promo

8 бесплатных курсов по большим языковым моделям:

1. Университет LLM

Курс дает представление о том, как работают LLM, их практическом применении, и направляет учащихся на использование LLM для создания и развертывания приложений.

https://docs.cohere.com/docs/llmu

2. huggingface NLP course

Этот курс дает исчерпывающие знания о тарнсформерах Hugging Face, датасетах, токенизаторах и инструменте Accelerate в области обработки естественного языка (NLP).

https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter1/1

3. DeepLearningAI

Коллекция бесплатных курсов, созданных в сотрудничестве со многими компаниями, такими как LangChain, OpenAI, Google, Weights & Biases, Microsoft и другими.

https://www.deeplearning.ai/short-courses/

4. Weights_biases course

Этот курс показывает, как создавать приложения на базе LLM, используя API, Langchain и W&B Prompts. Он рассказывает про разработку, экспериментирование и оценку приложений, ориентированных на LLM.

https://www.wandb.courses/courses/building-llm-powered-apps

5. Introduction to LLMs course by google cloud

Курс вводного уровня, в котором рассказывается о том, что такое LLM, о случаях их использования и о том, как повысить производительность LLM с помощью промпт-тюнинга.

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/539

6. Databricks курсы

Программа включает в себя два курса: “LLMs: Application through Production” и “LLMs: Foundation Models from the Ground Up”.

https://www.databricks.com/blog/enroll-our-new-expert-led-large-language-models-llms-courses-edx

7. Курс “LangChain & Vector Databases in Production” от activeloopai, towards_AI и Intel

Серия из трех курсов познакомит слушателей со знаниями и навыками для обучения, тонкой настройки и интеграции LLM в продакшен.

https://learn.activeloop.ai/courses/langchain

8 ) LLM Bootcamp

Охватывает такие темы, как Prompt Engineering, LLMOps, UX для языковых пользовательских интерфейсов, дополненные языковые модели, быстрая разработка LLM-приложений, будущие тенденции в LLM, фундаментальные концепции и прохождение askFSDL.

https://fullstackdeeplearning.com/llm-bootcamp/

Курсы ChatGPT и Prompt Engineering

Бесплатный курс углубленного анализа данных c ChatGPT

Этот курс входит в специализацию Prompt Engineering

https://www.coursera.org/learn/chatgpt-advanced-data-analysis

📂 Prompt Engineering youtbe курс

500+ шаблонов для чатботов AI

https://theveller.gumroad.com/l/ChatGPTPromptTemplates-byTheVeller

ChatGPT Prompt Engineering for Developers

https://deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers

5 бесплатных курсов по ChatGPT

Курсы по математике для аналитиков данных.

Лекции и семинары по курсу “Математическая статистика” на русском

Дистанционные занятия МФТИ по мат статистику 12 лекций.

Прикладная математика для машинного обучения

Курс направлен на студентов без математического бэкграунда. Будут изложены основные понятия необходимые для понимания методов, на которых строится машинное обучение и модели нейронных сетей. Также целью курса является разъяснить как могут быть преобразованы и представлены данные для последующего обучения моделей на них.

1. Linear Algebra Refresher Course

Это бесплатный курс для изучения основ линейной алгебры.

2. Seeing-theory

Изучите основы теории вероятностей и статистики c Университетом Брауна.

В курсе предоставлены наглядные, интерактивные визуализации, которые помогут вам в обучении.

3. Intro to Inferential Statistics

Более продвинутый курс – “Введение в описательную и инференциальную статистику”.

4. Intro to Descriptive Statistics

Курс “Введение в описательную статистику” – это объемный курс с уклоном в практику.

5. Eigenvectors and Eigenvalues

Это очень короткий курс, в котором вы изучите линейные преобразования, векторы, метод главных компонентов.

6. Intro to Artificial Intelligence

Курс начинается с основ искусственного интеллекта и его приложений. В рамках этого курса вы познакомитесь с различными алгоритмами поиска, такими как поиск по дереву, поиск по графу, поиск по ширине, поиск по A* и т.д.

7. Differential Equations in Action

В этом курсе 7 уроков. В нем вы научитесь находить решения систем дифференциальных уравнений.

8. Intro to Statistics

Курс “Введение в статистику” – это совершенно БЕСПЛАТНЫЙ курс для начинающих. Курс ведет сооснователь Udacity Себастьян Трун. Структура курса интересна и увлекательна для начинающих.

Другие рекомендуемые курсы

Университет Стенфорда – Stanford University • Free Online Courses and MOOCs | Class Central
M.I.T. – Free Online Course Materials
Университет Гарварда – Harvard Online Learning | Harvard Online Learning Portal
Йельский университет – Open Yale Courses
UC BERKELEY – Online learning | University of California, Berkeley
Университет ТЕХАСА – UTAustinX
Университет MARYLAND – University of Maryland, College Park
Университет JOHNS HOPKINS – JHSPH OCW
Калифорнийский Университет – http://als.csuprojects.org/free_online_courses
TUFTS UNIV – Index – Tufts OpenCourseWare
УНИВЕРСИТЕТ КАРНЕГИ-МЕЛЛОНА – http://oli.web.cmu.edu/openlearning/

Развивайте навыками работы с искусственным интеллектом с помощью этих курсов:

1. Google – искусственный интеллект для всех

Курс “Google AI для всех” расскажет вам о том, что такое искусственный интеллект. Вы прорветесь сквозь шумиху и узнаете об искусственном интеллекте и машинном обучении.

2. Microsoft – ИИ для начинающих

Изучите азы ИИ с помощью 12-недельного учебного плана Microsoft, состоящего из 24 уроков! Окунитесь в символический ИИ, нейронные сети, компьютерное зрение, обработку естественного языка и многое другое. Практические занятия, викторины и лабораторные работы помогут вам лучше усвоить материал. Идеальное для начинающих, это всеобъемлющее руководство, разработанное экспертами, охватывает TensorFlow, PyTorch и этические принципы ИИ. Начните свой путь к ИИ уже сегодня!”

3. IBM – AI for Everyone.

https://edx.org/learn/artificial-intelligence/ibm-ai-for-everyone-master-the-basics

4. Гарвард – Введение в искусственный интеллект с помощью Python

https://cs50.harvard.edu/ai/2023

5. Google – Введение в генеративный ИИ

https://cloudskillsboost.google/journeys/118

6. Deep Learning – Finetuning Large Language Models

https://deeplearning.ai/short-courses/finetuning-large-language-models/

7. Microsoft – Основы ИИ в Azure

https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/create-no-code-predictive-models-azure-machine-learning/

8. Linux Foundation – Основы работы с данными и искусственным интеллектом

https://edx.org/learn/computer-programming/the-linux-foundation-data-and-ai-fundamentals

9. Alison – 13 бесплатных курсов по ИИ

https://alison.com/tag/artificial-intelligence

10. Проекты по искусственному интеллекту

https://mygreatlearning.com/academy/learn-for-free/courses/artificial-intelligence-projects

11.Бесплатный курс от Weights & Biases: Валидация данных в конвейерах ML.

Научитесь поддерживать качество данных и использовать TensorFlow Data Validation,получите практический опыт проверки данных для создания надежных конвейеров ML.

https://www.wandb.courses/courses/data-validation-for-machine-learning

12. Awesome Artificial Intelligence (AI)

Список курсов по искусственному интеллекту, книг, видеолекций, конкурсов, информационных гайдов по искусственному интеллекту, бесплатных книг и статей.

https://github.com/owainlewis/awesome-artificial-intelligence

Лучшие курсы по ии от топовых университетов мира.

Курсы Стэнфордского университета

•CS221 – Artificial Intelligence: Principles and Techniques

•CS224U: Natural Language Understanding

•CS224n – Natural Language Processing with Deep Learning

•CS224w – Machine Learning with Graphs

•CS229 – Machine Learning

•CS230 – Deep Learning

•CS231n – Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

•CS234 – Reinforcement Learning

•CS330 – Deep Multi-task and Meta-Learning

•CS25 – Transformers United

Курсы Университета Карнеги-Меллон

•CS 10-708: Probabilistic Graphical Models

•CS/LTI 11-711: Advanced NLP

•CS/LTI 11-737: Multilingual NLP

•CS/LTI 11-747: Neural Networks for NLP

•CS/LTI 11-777: Multimodal Machine Learning

•CS/LTI 11-785: Introduction to Deep Learning

•CS/LTI 11-785: Neural Networks

•CS/LTI Low Resource NLP

Курсы Массачусетского технологического института

•6.006 – Introduction to Algorithms

•6.S191 – Introduction to Deep Learning

•6.S094 – Deep Learning

•6.S192 – Deep Learning for Art, Aesthetics, and Creativity

DeepMind x UCL

•COMP M050 – Introduction to Reinforcement Learning

•Deep Learning Series

7 бесплатных онлайн-курсов по дата-инжинирингу.

1. Become a Data Engineer – Udacity

2. Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP Specialization – Coursera

3. Become a Data Engineer – Coursera

4. Data Engineer with Python – Datacamp

5. Big Data Specialization – Coursera

6. Data Engineering with Google Cloud Professional Certificate – Coursera

7. Data Warehousing for Business Intelligence Specialization – Coursera

Бесплатные курсы от Google, для аналитиков данных, которые стоит пройти в 2024 году.

1. Basics of Machine Learning

https://grow.google/intl/en_in/

2. Machine Learning Crash Course

https://coursya.com/product/machine-learning-crash-course

3. Project Execution: Running the Project

https://coursera.org/learn/project-execution-google

4. Foundations of Project Management

https://coursera.org/learn/project-management-foundations

5. Project Initiation: Starting a Successful Project

https://coursera.org/learn/project-initiation-google

6. Project Planning: Putting It All Together

https://coursera.org/learn/project-planning-google

7. Google Analytics for Power Users

8. Fundamentals of digital marketing

https://skillshop.exceedlms.com/student/collection/654330-digital-marketing?locale=en-GB

9. Python Basics for Data Analysis

https://coursya.com/product/learn-python-basics-for-data-analysis

10. Data Science Foundations

https://grow.google/intl/en_in/

11. Advanced Google Analytics

https://coursera.org/professional-certificates/google-data-analytics

12. Google Cloud Computing Foundations:

https://cloudskillsboost.google/course_templates/153

13. Data, ML, and AI in Google Cloud

https://coursya.com/product/google-cloud-computing-foundations-data-ml-and-ai-in-google-cloud-google-cloud-skills-boost

14. Agile Project Management

https://coursera.org/learn/agile-project-management

15. Google Project Management

https://coursera.org/professional-certificates/google-project-management

9 ресурсов для изучения MLOPs

MLOps — это набор процедур, направленных на последовательное и эффективное внедрение и поддержку моделей машинного обучения (ML), используемых в производстве. Само слово представляет собой сочетание, обозначающее “Machine Learning (Машинное обучение)” и процесс непрерывной разработки “DevOps” в области программного обеспечения.

Модели машинного обучения оцениваются и совершенствуются в изолированных экспериментальных системах. Когда алгоритмы готовы к запуску, MLOps практикуется у Data Scientists — Специалистов по анализу данных, DevOps и инженеров машинного обучения для внедрения алгоритма в производственные системы.

1. Machine Learning Engineering от Андрея Буркова

Книга “Machine Learning Engineering” освещает основы машинного обучения и фокусируется на искусстве и науке создания и развертывания конечных моделей.

2. ml-ops.org

Наиболее всеобъемлющий ресурс по MLOps. Он содержит различные статьи о лучших практиках.

3. MLOps от AIEngineering

Канал в YouTube по машинному обучению, у которого есть отдельный плэйлист по MLOps. Для тех, кто предпочитает видеоряд чтению.

4. ML in Production

Луиги Патруно регулярно делится контентом по основам развертывания и поддержания моделей, а также последними новостями.

5. MLOps Community

Здесь вы найдете множество полезных ресурсов, включая блоги, видео, митапы и чаты, чтобы расширить свои знания.

6. Awesome production machine learning

Это репозиторий на GitHub для тех, кто изучить пакеты, библиотеки, передовые инструменты. Этот огромный список предназначен, чтобы помочь вам строить, разворачивать, отслеживать, версионировать, масштабировать ваши ML-системы.

7. Made With ML

Этот открытый курс посвящен построению систем машинного обучения. Его попробовали уже более 30,000 людей.

8. Туториал по MLOps от DVC

DVC (Data Version Control) — это система контроля версий, но предназначенная для ML-проектов, т.е. для версионирования данных и моделей.

9. TFX от TensorFlow

Это платформа для развертывания моделей машинного обучения. Она содержит различные пакеты для валидации данных, преобразований, анализа моделей и проч. в экосистеме TensorFlow.

Курсы по neuroscience.

Новый бесплатный открытый курс по нейронауке для людей с бэкграундом в машинном обучении.

Углубитесь в вычислительную нейронауку или просто побалуйте свое нейролюбопытство.

Курс состоит из 34 коротких видеороликов, начиная с вводных тем и заканчивая недавними открытиями, которые мы до сих пор до не изучены.

Кроме того, в курсе есть практические упражнения в Google Colab.

▪Курс

▪Github

Курсы по визуализации данных.

Курсы по алгоритмам машинного обучения

– Алгоритмы Машинного обучения с нуля (Stepik)

В данном курсе Вы реализуете с нуля все основные алгоритмы классического машинного обучения на чистом Python, Pandas и NumPy.

– Основы науки о данных: Кластеризация K-Means в Python (Coursera)

Основное внимание на курсе уделяется базовым математическим, статистическим и программированием навыкам, необходимым для типичных задач анализа данных.

Вы рассмотрите эти фундаментальные концепции на примере задачи кластеризации данных и будете использовать этот пример для изучения базовых навыков программирования, которые необходимы для овладения методами науки о данных. В течение курса вам предложат выполнить ряд математических и программистских упражнений, а также небольшой проект по кластеризации данных на предоставленном датасете.

– Введение в машинное обучение (Youtube)

Курс “Введение в машинное обучение” Константина Воронцова рассматривает популярные задачи, решаемые с помощью машинного обучения, такие как классификация, регрессия и кластеризация. Слушателю необходимо иметь представление об основных математических понятиях, таких как функции, производные, векторы и матрицы, а также базовые навыки программирования и знакомство с языком Python.

– Нейронные сети (Stepik)

В рамках данного курса слушатели познакомятся с теоретическими и практическими основами искусственных нейронных сетей. Слушатели научатся применять нейронные сети для решения широкого круга задач из области анализа данных.

–«Глубокое обучение» (Deep Learning)

Отличный курс по нейросетям на русском от Александра Дьяконова.

плейлист с записями лекций: https://www.youtube.com/playlist?list=PLaRUeIuewv8BYOrm6HBgJKbGUD-jcBQpW