9个最佳机器学习课程，加速您的职业发展 [2023]

如果数据是令人着迷的东西，那么进入机器学习无疑是一种有回报的职业，因为当今世界运行在数据上，导致对数据科学家和机器学习专家的需求日益增长。

Indeed称，美国机器学习工程师的平均基本工资为152,466美元，如果你在像eBay、Snap Inc或Cruise这样的大品牌公司工作，年薪可能超过200,000美元。

根据世界经济论坛发布的报告，机器学习预计将成为2025年全球最需求的技能之一。

想知道在哪里学习机器学习？当你在Google上搜索学习机器学习的路线图或资源时，我知道滚动条永远不会停止。

然而，参加一个有组织的课程来学习任何技能对于有效掌握它至关重要，机器学习也不例外。因此，我为您精选了一些由专家教授的最佳机器学习课程。

如何充分利用在线课程？

如果你选择在线学习，那么这些技巧值得遵循。

自我激励：在线学习需要很大的自律性，才能完成整个课程。由于在线课程缺乏传统课堂的问责制，我建议你对自己的进展负责，以便开始学习。

你可以通过与他人分享你的进展，比如在社交媒体上发布你的成就，或者告诉朋友你在课程中的进展，来实现这一点。

参与讨论：与你的课程同学交谈，讨论你的学习经验，并询问他们在课程中犯过的错误以及建议。这将帮助你避免常见的学习障碍，更快地掌握材料。

提问疑问：一些在线课程提供解答疑惑的环节，其他课程则提供讲师的电子邮件以便咨询。成为一个积极的学习者，无论你在解决一个作业还是理解一个概念时遇到困难，都要寻求帮助。

时间管理：设定短期目标是实现目标的一种方式。所以，设定一些每周的目标，并决定每天完成的课程量。这样，你可以跟踪自己的进展，并按时完成课程。

通过参加顶级的在线机器学习课程，培养必要的行业就业技能和知识。现在让我们来看看这些课程！

机器学习专业化

通过斯坦福大学提供的这个链接来构建人工智能基础并探索实用的机器学习技能。

由DeepLearning.AI的创始人、Coursera的联合创始人吴恩达教授授课。除此之外，他还是斯坦福大学的教授。我猜他的个人简历就足以让你决定参加这门课程了。

这个专业化课程是一个由3门课程组成的项目，首先是有监督机器学习，教授基本和派生的有监督学习算法，为有监督学习打下坚实基础。

在此基础上，下一个课程关注于构建神经网络和多类模型的高级算法。最后一门课程——无监督机器学习，探讨了聚类并帮助你构建推荐系统。

你将学到什么？

• 回归
• 分类
• 高级链接
• 人工神经网络
• 推荐系统
• Tensorflow

使用Python进行机器学习

IBM提供的这个链接将教你各种机器学习算法及其在Python中的实现。

这门课程是IBM数据科学主要认证项目的一部分，包括IBM Data Science Professional和IBM AI Professional。IBM的高级数据科学家Saheed Aghabozorgi（开发高级分析方法专家）和IBM的数据科学家Joseph Santarcangelo是该课程的讲师。

通过超过13,000名学习者的总体评分为4.7（满分5分），这门最佳机器学习课程是许多数据爱好者和学生的首选。

感谢课程的最后一个模块！您将有机会通过其中包含的项目获得实际经验。

您将学到什么？

• 机器学习
• Python
• SciPy和scikit-learn
• 回归
• 分类
• 层次聚类

机器学习简介

Introduction to Machine Learning覆盖了初学者或中级数据专业人员需要了解的一切。

这门入门课程是Udacity的Data Analyst nanodegree的一部分。因此，参加这门免费且最佳的机器学习课程，以决定是否值得投入您的时间和精力。

该课程是一个完整的套装，引导您完成端到端的机器学习生命周期，包括调查数据，提取相关特征，选择最佳的机器学习算法，并测试模型性能。

好处在于，该课程不仅仅向您灌输理论，希望您像海绵一样吸收它们，而是向您展示直观学习的实际用例。

您将学到什么？

• 朴素贝叶斯
• Support Vector Machines
• 决策树
• 回归
• 异常值
• 聚类
• 特征缩放

机器学习在生产中

Intro to Machine Learning in Production是MLops专业化中的第一门课程，每门课程都专注于将机器学习模型部署到生产环境的各个方面。

了解机器学习和数据科学很重要，但有效地将工作扩展到生产环境将为您提供竞争优势。如果您是一个热爱数据和部署的人，那么这门课程可能就是您正在寻找的课程。

该课程更专注于机器学习部署系统，并创建在生产环境中无缝运行的strategic models。此外，您还将了解如何以最低的成本和最高的效率构建和运行集成的机器学习系统。

还记得Andrew Ng吗？他是本列表中ML专业课程的作者。好消息是，这位数据专家也教授了这门课程。

您将学到什么？

• ML生命周期和部署
• 模型选择和训练策略
• 模型评估
• 概念漂移
• 模型基准
• 部署挑战
• 项目范围和设计

Python数据科学和机器学习

Udemy是最受欢迎和价格实惠的在线学习平台，在全球拥有超过5000万名学习者。

当您在Udemy上搜索最佳的机器学习课程时，Python for Data Science和ML Bootcamp肯定是排名靠前的结果。

这门课程由Pierian Training的数据科学负责人Jose Portilla创建，共计25小时。有趣的是，Salesforce、星巴克和麦肯锡的一些员工是他的学生。

该课程向您介绍Python编程，然后带您进入使用Python进行data analysis和可视化，现在又进入核心的机器学习算法，在实际应用案例中实施每个算法。

您将学到什么？

• Python编程
• 用于数据分析的Pandas
• 用于可视化的Seaborn
• 实施机器学习算法
• NLP
• Neural networks
• 大数据简介

机器学习速成课程

数学基础和Python语法足以启动这个由谷歌开发者提供的关于机器学习的优秀课程。crash course

在课程的每个模块中，你不会看到一个单独的讲师。相反，一个由2-3个谷歌专家组成的团队提供内容，在这个广阔的机器学习领域中教授他们的专业领域。

该课程包含25个课程、30多个作业和real-world case studies的交互式可视化，总共15个小时。所以，在这个课程中，你将通过将其应用于实时的各种案例研究和实践作业来使用机器学习。

这个谷歌开发者学习平台不仅为解决各种机器学习问题提供了高级课程，还包括决策树、聚类、推荐系统、图像分类等专门的课程。

你将学到什么？

• 机器学习概念
• 机器学习算法
• 现实世界的案例研究
• 机器学习工程技术

机器学习CS229

Machine Learning CS229是斯坦福工程学院的一个为期2-3个月的密集学术项目，费用在4000到6000美元之间。

由于这是一门线下课程，因此你不仅会学到常规的机器学习概念，还会了解最新的机器学习研究和最新的实际应用。

截至本文，斯坦福大学计算机科学和统计学助理教授Tengyu Ma以及斯坦福AI实验室副教授Christopher Ré是课程讲师。

这门课程的先决条件要求稍高。你需要拥有本科学位，并且平均绩点超过3.此外，最好具备Python编程能力和对Numpy和Pandas的基本了解。此外，需要掌握微积分、代数和概率知识，以便快速掌握所讲述的概念。

你将学到什么？

• 监督学习
• 聚类
• 统计模式识别
• 降维
• 神经网络
• 实际应用

机器学习基础

Machine Learning Foundations是华盛顿大学的一个七个模块的课程，从机器学习的强大介绍和它如何改变世界开始，然后进入到回归的核心技术，接着是聚类，最后专门介绍深度学习。

华盛顿大学的机器学习学院Amazon教授是主讲教师，并将在整个课程中出现。

通过本课程，你将学会如何通过构建一个真实世界的房屋预测机器学习系统来提取房屋级别的特征、基于客户评价的情感分析、产品推荐、高效搜索图片等。你可以将这些学习应用于广泛的机器学习问题，并轻松解决它们。

但是，对许多学习者来说，安装和使用Graphlab是具有挑战性的。此外，本课程中使用的Python版本已经过时，导致兼容性问题。

你将学到什么？

• Python基础知识
• 机器学习概念
• Deep learning
• 聚类
• 推荐系统

数据科学：机器学习

Data Science course是哈佛大学的一门课程，通过引导你构建一个电影推荐系统的每个阶段来教授你机器学习。这门课程是哈佛大学专业课程的一部分。

你将了解有关训练数据、构建预测关系、过度训练案例、交叉验证等的内容。这将帮助你建立直觉，为电子商务平台、OTT流媒体平台、新闻网站等创建推荐系统。

这个培训将花费您大约100美元，可以无限制地访问课程材料。然而，它还提供了一个免费版本，您可以在其中有限地访问材料，并且没有分级评估来测试您的进展。

Rafael Irizarry，哈佛大学生物统计学教授，教授了这门课程。

你将学到什么？

• 机器学习算法
• 主成分分析
• 正则化
• 电影推荐系统
• 交叉验证

最后的话

掌握机器学习是具有挑战性但可行的，本文提到的最佳机器学习课程清单将帮助您实现这一目标。无论您是想在机器学习方面建立基础的初学者，还是想提升技能的机器学习工程师，这个清单都能满足您的需求。

然而，如果您真的想在机器学习领域建立职业生涯，请不要在课程结束时停下来。将您的课程知识应用于项目中。此外，通过研究论文来保持对技术的更新。

您还可以查看这些 PyTorch resources 来提升您的数据技能。