Quels sont les cours de machine learning les plus populaires sur les plateformes en ligne ?

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Apprentissage automatique (ML) est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou des décisions sans programmation explicite. Le ML est l’une des compétences les plus recherchées dans le monde moderne, car elle a des applications dans divers domaines tels que la santé, la finance, l’éducation et le divertissement. Si vous souhaitez apprendre l’apprentissage automatique ou améliorer vos compétences existantes, les plateformes en ligne proposent une variété de cours qui peuvent répondre à vos besoins et à vos préférences. Dans cet article, nous allons explorer certains des cours de ML les plus populaires sur les plateformes en ligne, en fonction de leur contenu, de leurs notes, de leurs avis et de leurs inscriptions.

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1 Pourquoi apprendre le ML en ligne ?

L’apprentissage de l’apprentissage automatique en ligne présente de nombreux avantages par rapport aux salles de classe traditionnelles. Vous pouvez accéder à du contenu de haute qualité d’experts et d’instructeurs d’universités et d’entreprises de premier plan, telles que Stanford, MIT, Google et IBM. Vous pouvez également choisir parmi un large éventail de sujets et de niveaux, du débutant au avancé, et du théorique à la pratique. Vous pouvez apprendre à votre propre rythme et à votre propre emploi du temps, et revoir le matériel quand vous le souhaitez. Vous pouvez également interagir avec d’autres apprenants et mentors par le biais de forums, de quiz, de projets et de commentaires de pairs. Les plateformes en ligne offrent souvent des certificats ou des titres de compétences qui peuvent améliorer votre CV et mettre en valeur vos compétences.

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Ashish Chandan

Sr. Data Scientist | Generative AI | NLP | Machine Learning | Deep Learning | IIIT - Bangalore
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Some of the most popular machine learning courses on online platforms include: 1. Machine Learning by Andrew Ng on Coursera 2. Machine Learning by Columbia University on edX 3. Google's Machine Learning Crash Course 4. Applied Data Science with Python Specialization 5. Deep Learning Specialization by Andrew Ng on Coursera 6. Machine Learning A-Z on Udemy Other notable courses include Kaggle's Machine Learning Micro-courses, Microsoft's Professional Program in Artificial Intelligence, and Stanford University's Machine Learning courses on edX.

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Jayanth MK

Data Scientist | Phd Scholar | Research & Development | ExSiemens | IBM/Google Certified Data Analyst | Freelance Trainer | Instructor | Mentor | Data Science | Machine Learning | AI | NLP/CV |
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learning machine learning online is like unlocking a treasure trove of knowledge. The flexibility to access top-tier content from renowned institutions and industry experts, coupled with the diverse range of topics, allows for a tailored learning journey. I've found the ability to set my own pace invaluable—it caters to both understanding complex theories and diving into hands-on projects. The interactive nature of online platforms fosters a sense of community, where forums and peer interactions enhance the learning experience. The tangible proof of achievement through certificates adds a rewarding dimension, making online ML courses a robust and convenient avenue for skill development.

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Dr. Vijay Varadi PhD

Lead Data Scientist @ DSM-Firmenich | Driving Data-Driven Business Growth
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Popular online machine learning courses include: Coursera's "Machine Learning" by Andrew Ng: A foundational course covering machine learning, data mining, and statistical pattern recognition. Deep Learning Specialization on Coursera by Andrew Ng: Focuses on deep learning, teaching neural networks and convolutional networks. Udemy’s “Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R In Data Science”: Known for its practical approach, teaching various techniques in Python and R. edX's "MicroMasters Program in Statistics and Data Science" by MIT: An advanced series covering probability, statistics, data analysis, and machine learning. DataCamp's courses: Interactive learning in machine learning for all levels.

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2 Quelles sont les meilleures plateformes pour les cours de ML ?

Il existe de nombreuses plateformes en ligne qui proposent des cours de ML, mais certaines des plus populaires et des plus réputées sont Coursera, edX, Udacity et DataCamp. Ces plateformes ont des partenariats avec des universités et des organisations de premier plan, et fournissent un contenu et un enseignement de haute qualité. Ils ont également des caractéristiques et des formats différents qui peuvent répondre à différents styles et objectifs d’apprentissage. Par exemple, Coursera et edX proposent des cours qui suivent un calendrier fixe et ont des échéances et des évaluations, tandis qu’Udacity et DataCamp proposent des cours à votre rythme et comportent plus d’exercices et de projets pratiques.

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Vijayant Mehla

Financial Risk Engineer | Goldman Sachs
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My personal favorite is Datacamp given the interactive coding experience it provides, however any resource is good enough if you practice along with it. Coursera, Pluralsight also offer nicely crafted and curated courses that offer a schedule you can follow with ease, and they also make it interactive, a bit gamified using assessments and different badges.

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Álan Belém

Data Analyst | Psychometrics | Business Intelligence | Alteryx Specialist
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I personally love Codecademy's Machine Learning Career Path. You can code in real time and see the consequences of your coding, which is how coding is done in real life.

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3 Comment choisir le cours de ML qui vous convient le mieux ?

Le choix du cours de ML qui vous convient dépend de plusieurs facteurs, tels que vos connaissances préalables, vos intérêts, votre objectif et votre budget. Vous devez d’abord évaluer votre niveau actuel de compréhension et de compétences en ML, et identifier les lacunes ou les domaines que vous souhaitez améliorer. Vous devez également tenir compte du type de problèmes ou d’applications ML qui vous intéressent, ainsi que du type d’outils ou de frameworks que vous souhaitez utiliser. Vous devez également définir votre objectif d’apprentissage, qu’il s’agisse d’avoir une vue d’ensemble, de maîtriser un sujet spécifique ou de préparer une carrière ou une certification. Enfin, vous devez comparer les coûts et les avantages de différents cours, et rechercher les avis et les évaluations d’autres apprenants.

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4 Quels sont quelques exemples de cours d’apprentissage automatique populaires ?

Les cours d’apprentissage automatique populaires sur les plateformes en ligne peuvent varier en termes de contenu, d’évaluations, d’avis et d’inscriptions. Voici quelques exemples : Le cours d’apprentissage automatique de l’Université de Stanford sur Coursera, enseigné par Andrew Ng, est l’un des cours d’apprentissage automatique les plus complets couvrant la régression linéaire, la régression logistique, les réseaux neuronaux, les machines à vecteurs de support, le clustering et les systèmes de recommandation. Il enseigne également comment appliquer l’apprentissage automatique à des problèmes du monde réel tels que la reconnaissance d’images et le traitement du langage naturel. Il compte plus de 4 millions d’inscriptions et une note de 4,9 sur 5. Le cours Machine Learning with Python d’IBM sur edX est un cours pratique qui enseigne comment utiliser Python et ses bibliothèques pour mettre en œuvre des solutions ML. Il compte plus de 500 000 inscriptions et une note de 4,6 sur 5. Le Nanodegree d’ingénieur en apprentissage automatique d’Udacity est un cours axé sur la carrière et basé sur des projets qui prépare les apprenants au rôle d’ingénieur ML. Il coûte 399 $ par mois et prend environ 3 à 4 mois à compléter. Les principes fondamentaux de l’apprentissage automatique de DataCamp sont un cours interactif et convivial pour les débutants qui enseigne les bases du ML à l’aide de R et Python avec des exercices, des quiz et des vidéos. Il compte plus de 400 000 inscriptions et une note de 4,5 sur 5. En résumé, ces cours offrent des avantages uniques qui peuvent aider les apprenants à comprendre les principes fondamentaux de l’apprentissage automatique ainsi qu’à développer les compétences nécessaires pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique ou appliquer des solutions d’apprentissage automatique dans des scénarios réels.

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Jayanth MK

Data Scientist | Phd Scholar | Research & Development | ExSiemens | IBM/Google Certified Data Analyst | Freelance Trainer | Instructor | Mentor | Data Science | Machine Learning | AI | NLP/CV |
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Having explored various ML courses, I've found the diversity in offerings fascinating. Andrew Ng's course from Stanford on Coursera stands out for its depth, covering a spectrum from foundational concepts to real-world applications. IBM's practical approach using Python is commendable, providing a hands-on experience crucial for implementation. Udacity's Nanodegree, with its career-focused orientation, aligns well with the industry's demands. As someone who appreciates interactive learning, DataCamp's fundamentals course, blending R and Python with exercises, strikes a balance between accessibility and depth. Each course caters to different learning styles, making it essential to choose based on personal goals and preferences.

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5 Quels sont les conseils pour réussir les cours de ML ?

Pour réussir les cours de ML, vous avez besoin de certains prérequis, tels que des compétences de base en mathématiques, en statistiques et en programmation. De plus, vous devez faire preuve d’un état d’esprit curieux et analytique et d’une volonté d’expérimenter et d’apprendre de vos erreurs. Il est important de revoir le plan de cours et les exigences pour planifier votre temps et vos ressources. Engagez-vous avec le matériel de cours et les instructeurs, posez des questions ou demandez des commentaires si nécessaire. Pratiquez et appliquez ce que vous apprenez, ainsi que travaillez sur des projets ou des défis qui vous intéressent ou qui se rapportent à vos objectifs. Connectez-vous avec d’autres apprenants pour partager des idées et des solutions. Enfin, gardez une trace de vos progrès et célébrez les étapes importantes ou les réalisations.

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1 Pourquoi apprendre le ML en ligne ?

2 Quelles sont les meilleures plateformes pour les cours de ML ?

3 Comment choisir le cours de ML qui vous convient le mieux ?

4 Quels sont quelques exemples de cours d’apprentissage automatique populaires ?

5 Quels sont les conseils pour réussir les cours de ML ?

6 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

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