Складчина Каталог
Мои курсы

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

  1. Требуемая подготовка

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

  2. Баланс теории и практики

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

  3. Дальнейшее направление

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

Курсы в каталоге

Найдено: 113
П
Можно купить
268 ₽ 850 ₽ −68%
Оплатили 11

Полный класс Python: от начинающего до профессионального

Mark Nielsen
Основы решения алгоритмических задач Можно купить
228 ₽ 6 750 ₽ −97%
Оплатили 71

Основы решения алгоритмических задач

Специалист
П
Можно купить
128 ₽ 2 000 ₽ −94%

Программирование для начинающих

Юрий
Основы работы с большими данными: Data Science Orientation Можно купить
510 ₽ 7 990 ₽ −94%
Оплатили 36

Основы работы с большими данными: Data Science Orientation

Данил Динцис
Д
Можно купить
80 ₽ 1 500 ₽ −95%
Оплатили 58

Доступ к программе обучения по Computer Science

Winderton
Data Science. Уровень 2. Применение машинного обучения Можно купить
634 ₽ 24 000 ₽ −97%
Оплатили 84

Data Science. Уровень 2. Применение машинного обучения

Самородов
О
Можно купить
370 ₽ 700 ₽ −47%
Оплатили 7

Обучающие машины с использованием Python: наука о данных для новичков

P
Можно купить
238 ₽ 670 ₽ −64%

Python: Complete Data Analysis With Python

Udemy
М
Можно купить
88 ₽ 700 ₽ −87%
Оплатили 38

Машинное обучение на Python и Keras

P
Можно купить
90 ₽ 700 ₽ −87%
Оплатили 35

Python для финансового и фондового рынка

D
Можно купить
3 088 ₽ 180 000 ₽ −98%
Оплатили 127

Data Scientist

Нетология
M
Можно купить
146 ₽ 670 ₽ −78%
Оплатили 19

Machine Learning and Neural Networks: Beginner to Advanced

Udemy
Q
Можно купить
82 ₽ 600 ₽ −86%
Оплатили 37

Quant Trading using Machine Learning

Loony Corn
B
Можно купить
272 ₽ 14 900 ₽ −98%
Оплатили 125

Big Data: основы работы с большими массивами данных

Машинное обучение с Python и Big Data Можно купить
200 ₽ 9 000 ₽ −98%
Оплатили 108

Машинное обучение с Python и Big Data

Udemy
Artificial Intelligence: Reinforcement Learning in Python Можно купить
80 ₽ 600 ₽ −87%
Оплатили 48

Artificial Intelligence: Reinforcement Learning in Python

Udemy
B
Можно купить
80 ₽ 499 ₽ −84%
Оплатили 75

BigData - когда количество переходит в качество

ProfIT

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.