Онлайн-курсы факультета компьютерных наук
Онлайн-курсы — еще один шаг к тому, чтобы сделать качественное образование максимально доступным. Мы делаем этот шаг и приглашаем слушателей по всему миру присоединиться к нескольким десяткам наших курсов по самым актуальным темам и технологиям из мира IT. Материалы доступны на разных платформах на двух языках: русском и английском.
Помимо привычных онлайн-курсов, мы также предлагаем специализации на платформе "Открытое образование", которые позволяют еще глубже погрузиться в изучаемую тему. Специализации — это наборы связанных между собой курсов, которые дают слушателям знания, навыки и инструменты для решения практических задач. При этом каждый курс доступен для прохождения и вне специализации.
Лучший бесплатный курс по Питону на русском. В какой-то момент вам покажется, что задач слишком много, и все они бесполезные. Это не так: в программировании, как и в иностранном, надо много раз сделать одно и то же, чтобы въелось в подкорку, а сложные задачи из реальной практики решались на автопилоте.
Курс «Основы программирования на Python» на платформе Открытое образование
Курс дает сжатое, но при этом комплексное представление о задачах машинного обучения и методов их решения. Большое количество практических заданий, в том числе финальное задание на основе реальной задачи машинного обучения. Рекомендую всем, интересующимся этой темой.
Курс «Основы машинного обучения» на платформе Открытое образование
Отличный курс для начала! Конечно, многие аспекты описаны просто как «магия», но это хороший стимул двигаться дальше в изучении языка.
Курс «Введение в программирование (C++)» на платформе Stepik
Очень полезный курс. Освещает основные моменты изучения программирования. Подойдет как для полного новичка, так и для человека с небольшим опытом. Огромный плюс — это большое количество практических заданий (за это отдельное спасибо).
Курс «Основы программирования на Python» на платформе Открытое образование
Прекрасный курс, в меру сложный. Как мне кажется, в рамках специализации — максимально верно адаптирован под целевую аудиторию, то есть не сухой математический курс для узко математической направленности, а именно для современного анализа данных с примесью программирования на Python.
Курс «Дискретная математика: подсчеты, графы, случайные блуждания»
на платформе Открытое образование
- Специализации
- Курсы
Машинное обучение: от статистики до нейросетей
На данной специализации вы познакомитесь со всеми ключевыми разделами машинного обучения и анализа данных, освоите самые важные концепции и получите базу, с которой сможете углубляться дальше в любом направлении — будь то рекомендательные системы, машинное зрение или обучение с подкреплением.
Промышленное машинное обучение
Специализация состоит из трех курсов, позволяющих освоить методы обработки больших данных и получить представление о процессе проектирования, реализации и поддержки полноценного решения на базе интеллектуального анализа данных.
Математика для анализа данных
В этой специализации мы изучим широкий спектр математических инструментов и рассмотрим некоторые их приложения к анализу данных. Будут рассмотрены такие важные разделы математики, как дискретная математика, линейная алгебра, математический анализ и теория вероятностей. Материалы курсов разработаны с учетом современного состояния Data Science и покрывают все темы, необходимые для для дальнейшего развития в данном направлении.
Deep Learning
This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice.
Mathematics for Data Science
Behind numerous standard models and constructions in Data Science there is mathematics that makes things work. It is important to understand it to be successful in Data Science. In this specialization we will cover wide range of mathematical tools and see how they arise in Data Science. We will cover such crucial fields as Discrete Mathematics, Calculus, Linear Algebra and Probability.