Курсы по основам машинного обучения

Точка входа в тему для тех, кто раньше не строил модели и хочет понять базовые принципы работы алгоритмов.

Основы машинного обучения — это про фундаментальные алгоритмы: регрессию, классификацию, деревья решений, работу с обучающей и тестовой выборкой, оценку качества модели. Без этой базы сложнее понимать более продвинутые темы вроде глубокого обучения.

Курсы здесь рассчитаны на новичков в теме, хотя обычно предполагают базовое знание Python и минимальную математическую подготовку. Уточняйте в описании стартовые требования, если раньше не программировали вообще.

В каталоге: 193 курса
Доступно сейчас: 113
На стадии сбора: 79
Стоимость участия: от 40 ₽

Данные каталога обновлены 8 сентября 2026 г.

Начальный уровень бывает разный — сверьте требования с описанием

Требуемая подготовка

Проверьте, нужен ли уже опыт в Python и математике или курс объясняет это параллельно с алгоритмами.
Баланс теории и практики

Уточните, есть ли в курсе практические задания на реальных данных, а не только теоретическое объяснение алгоритмов.
Дальнейшее направление

Если уже понимаете, что интересует конкретная область вроде компьютерного зрения, проверьте, готовит ли курс базу именно под неё.

Курсы в каталоге

О

Можно купить

362 ₽ 12 990 ₽ −97%

Оплатили 81

Основы решения алгоритмических задач. Уровень 1

Специалист

D

Серия · 2 выпуска

3 750 ₽ 38 090 ₽ −90%

Оплатили 11

Data Science. Уровень 2: Машинное обучение

П

Предзаказ

0 ₽

Оплатили 6

Программирование Python и машинное обучение

Виталий М., Владислав М., Владислав С.

D

Можно купить

116 ₽ 820 ₽ −86%

Оплатили 28

Data Science и Machine Learning на Python 3 с нуля

YouRa Allakhverdov

Специалист по Data Science Плюс. Часть 4/16

Можно купить

814 ₽ 16 000 ₽ −95%

Оплатили 44

Специалист по Data Science Плюс. Часть 4/16

Яндекс Практикум

Специалист по Data Science Плюс. Часть 3/16

Можно купить

762 ₽ 16 000 ₽ −95%

Оплатили 47

Специалист по Data Science Плюс. Часть 3/16

Яндекс Практикум

М

Предзаказ

2 825 ₽ 47 940 ₽ −94%

Оплатили 19

Математика и Machine Learning для Data Science

Эмиль Магеррамов, Аяна Шелик

D

Можно купить

80 ₽ 999 ₽ −92%

Оплатили 73

Data Science с Глебом Михайловым

Глеб Михайлов

П

Можно купить

128 ₽ 1 400 ₽ −91%

Оплатили 36

Перцептроны

Роман Душкин

О

Можно купить

166 ₽ 999 ₽ −83%

Оплатили 21

Основы генетических алгоритмов

Роман Душкин

П

Предзаказ

3 473 ₽ 65 000 ₽ −95%

Оплатили 22

Практический курс по машинному обучению и Data Science

М

Можно купить

1 398 ₽ 7 900 ₽ −82%

Оплатили 13

Математические методы на языке Python

Никита Моисеев

М

Предзаказ

2 092 ₽ 30 000 ₽ −93%

Оплатили 17

Машинное обучение

D

Предзаказ

3 702 ₽ 31 250 ₽ −88%

Data Science Машинное обучение на Python

Дарья Короткова

D

Предзаказ

5 867 ₽ 85 000 ₽ −93%

Оплатили 15

Data Scientist

Повышение квалификации специалистов по анализу данных

Можно купить

362 ₽ 3 370 ₽ −89%

Оплатили 23

Повышение квалификации специалистов по анализу данных

Data Science для начинающих

Предзаказ

2 016 ₽ 60 000 ₽ −97%

Оплатили 28

Data Science для начинающих

Никулина Анастасия

D

Предзаказ

13 510 ₽ 69 000 ₽ −80%

Оплатили 6

Data Science

Никита Варганов

М

Предзаказ

2 354 ₽ 31 800 ₽ −93%

Оплатили 15

Математика и статистика для Data Science

Специалист по Data Science Плюс. Часть 1/16

Можно купить

520 ₽ 16 000 ₽ −97%

Оплатили 69

Специалист по Data Science Плюс. Часть 1/16

Яндекс Практикум

Master Machine Learning with Python

Можно купить

272 ₽ 3 600 ₽ −92%

Оплатили 33

Master Machine Learning with Python

Тед Петроу

М

Можно купить

920 ₽ 13 500 ₽ −93%

Оплатили 33

Математика для Data Science

Михаил Миронов, Екатерина Минеева

О

Предзаказ

14 730 ₽ 87 901 ₽ −83%

Оплатили 7

Основы Data Science

Роман Сидоренко

D

Предзаказ

11 704 ₽ 150 000 ₽ −92%

Оплатили 12

Data Science and Data Engineering, Business Intelligence Семестр 1

« 1...4 5 6...9 »

Авторы курсов: Основы машинного обучения

Школы и платформы

Другие направления подкатегории

Частые вопросы

Нужен ли Python перед изучением основ машинного обучения?

Желателен базовый уровень, часть курсов разбирает нужный минимум по ходу, но полностью с нуля осваивать и Python, и алгоритмы одновременно сложнее.

Сколько математики нужно на старте?

Обычно достаточно базового понимания статистики, глубокая линейная алгебра чаще нужна для более продвинутых тем вроде глубокого обучения.

Можно ли после основ машинного обучения сразу перейти к нейросетям?

Да, это логичный следующий шаг, но стоит закрепить базовые алгоритмы и работу с данными перед переходом к более сложным моделям.