Онлайн-курсы

Бесплатные (лучшие)

Классический ML

• Andrew Ng — Machine Learning Specialization(Coursera)

• 3 курса: Supervised, Advanced Learning, Unsupervised

• Бесплатный auditing(сертификат $50)

• #1 для новичков

• fast.ai — Practical Deep Learning for Coders(free)

• Top-down approach (кодирование → математика)

• course.fast.ai

• CS229 — Stanford ML(YouTube)

• Mathematical foundation

• Andrew Ng или Anand Avati

Deep Learning

• Andrew Ng — Deep Learning Specialization(Coursera, free auditing)

• 5 курсов: NN, Improving, ML projects, CNN, Sequence models

• CS231n — Stanford CNN(YouTube)

• Computer Vision deep dive

• Lecture с 2017, но всё ещё актуальны

• MIT 6.S191 — Intro to Deep Learning(YouTube)

• Ежегодно обновляется

• introtodeeplearning.com

NLP / LLM

• HuggingFace NLP Course(free) — MUST DO

• Обучает экосистеме HuggingFace

• huggingface.co/learn/nlp-course

• CS224n — Stanford NLP with Deep Learning(YouTube)

• Christopher Manning

• DeepLearning.AI Short Courses(free)

• LangChain, RAG, Agents, Fine-tuning

• learn.deeplearning.ai

MLOps

• MLOps Zoomcamp — DataTalks.Club(free, GitHub) — MUST DO

• Лучший курс MLOps

• github.com/DataTalksClub/mlops-zoomcamp

• Made With ML — Goku Mohandas(free)

• Production ML patterns

• madewithml.com

• Full Stack Deep Learning(Berkeley, free)

• End-to-end ML systems

• fullstackdeeplearning.com

Data Engineering

• Data Engineering Zoomcamp — DataTalks.Club (free, GitHub)

• DE for ML engineers

• Andrej Karpathy — Neural Networks: Zero to Hero(YouTube)

• Построение GPT с нуля

Specialized

• CS25 — Transformers United(Stanford, YouTube)

• Transformers deep dive

• Andrew Ng — Generative AI for Everyone(Coursera, free)

• Non-technical, но хороший overview

Платные (того стоят)

Coursera Specializations ($49/мес)

• Andrew Ng — ML Specialization+ сертификат
• Andrew Ng — DL Specialization+ сертификат
• MLOps Specialization — DeepLearning.AI
• TensorFlow Developer Certificate

Educative.io

• Grokking the ML Interview — interview prep
• Grokking the System Design Interview

Udacity Nanodegrees ($$$)

• ML Engineer Nanodegree
• AI Programming with Python

Wandb Courses (free!)

• W&B Effective ML Workflows
• LLM Engineering Practices
• wandb.courses

🎯 Рекомендуемый порядок для вашего пути

Месяц 1-2 (Foundations + Classical ML)

1. Andrew Ng — ML Specialization(Coursera) — основы
2. fast.ai Part 1(параллельно) — практически
3. Книга Wes McKinney — Pandas

Месяц 3 (Deep Learning)

1. Andrew Ng — DL Specialization — theory
2. fast.ai Part 2 — практически
3. CS231n(если работаете с изображениями) — vision

Месяц 4 (CV + NLP)

1. HuggingFace NLP Course — transformers
2. CS224n — NLP theory
3. Ultralytics YOLO docs — practical CV

Месяц 5 (LLM + RAG)

1. DeepLearning.AI Short Courses(8-10 шт)
2. HuggingFace Course(LLM section)
3. Karpathy — Zero to Hero — глубже

Месяц 6 (MLOps)

1. MLOps Zoomcamp — от начала до конца
2. Made With ML — production patterns
3. Full Stack DL — system design

Как эффективно использовать курсы

Стратегия изучения

1. Lecture на 1.5x speed — экономия времени
2. Notes — в отдельном markdown файле
3. Делайте Assignment — passive watching недостаточно
4. Project — свой проект после курса
5. Форум — участвуйте в Discord/Slack/Coursera форумах

Распределение времени (1-2 часа в день)

• 30-45 мин — новый материал (kурс lecture)
• 30-45 мин — practice (написание кода, чтение книги)
• 15-30 мин — review (старый материал, flashcards)

Сертификаты — нужны?

• Если компания требует — да
• Для обогащения CV — хорошо, но проект важнее
• Проверка своих знаний — бесплатного auditing достаточно
• Местный рынок — сертификаты Coursera уважают

**Совет:**GitHub portfolioважнее сертификата.

Bootcamps (intensive)

Бесплатно

• MLOps Zoomcamp(DataTalks.Club) — 9 недель
• Made With ML — self-paced

Платные ($$$$)

• Le Wagon Data Science — 9-24 недели
• DataCamp Career Track
• Springboard ML Engineer Track(с ментором)

Курсы университетского уровня (free YouTube)

Переход к YouTube каналам.