机器学习是当今计算机科学中最受欢迎的领域！它是新兴技术之一，不同行业的许多公司都采用了它。因此，如果您想学习这项技术，这并不令人震惊。但是，如果您不想上大学，因为您是一名工作专业人士，或者不想花很多钱来获得学位，请不要担心！在Coursera、edX、Udemy等平台上有很多来自世界上最好的大学的知名人士教授的在线课程。
您可以轻松学习机器学习的基础知识，然后在项目中实现这些概念。如果您想找一份新工作或转行，或者只是想学习新东西，这些课程对您来说是一个很好的垫脚石！本文展示了一些最流行的课程。您可能需要付费才能获得完成课程的官方证书，但您可以免费访问所有课程材料。那么现在就让我们来看看这些课程吧！
1. 斯坦福大学的机器学习 (Coursera)
这是互联网上最著名的机器学习课程！本课程由百度前首席科学家、谷歌大脑深度学习项目负责人吴恩达教授，旨在教授机器学习算法的理论方面以及实际实现。本机器学习课程涵盖了一个变量的线性回归、多个变量的线性回归、逻辑回归、正则化、神经网络、支持向量机、无监督学习等，您可以使用 Octave 或 MATLAB 进行学习。本课程可在 11 周内完成，涵盖机器学习的多个方面和应用。您还可以学习将这些学习算法应用于计算机视觉、数据库挖掘、文本理解、创建机器人等。完成本课程后，您将获得一个可共享证书，您可以将其显示在您的简历或 LinkedIn 个人资料中。
2. deeplearning.ai (Coursera) 的深度学习专业化
这是在您完成机器学习课程后由 Andrew Ng 提供的深度学习高级专业。这将通过卷积网络、循环神经网络、长短期记忆 (LSTM)、自然语言处理等主题教你更多关于深度学习的知识。本课程还将提供深度学习领域许多顶级领导者的个人故事和职业建议这将丰富您的体验。该深度学习专业有 5 门课程，包括神经网络和深度学习、改进深度神经网络、构建机器学习项目、卷积神经网络和序列模型。您还将在许多不同领域创建深度学习模型，例如自动驾驶、医疗保健、自然语言处理、音乐生成等。完成专业领域的每门课程后，您将获得一份可共享证书，您可以将其显示在您的简历或领英个人资料。
3. IBM 的Python机器学习 (Coursera)
本课程旨在教您使用Python机器学习。首先，您将学习机器学习的基础知识及其在现实世界中的应用，然后学习机器学习算法，例如回归、分类、聚类算法。本课程分为六个星期，每个星期都侧重于机器学习简介、回归算法（包括线性、非线性、简单和多元回归）、分类算法（包括 SVM、决策树、KNN、逻辑回归等）、聚类算法，包括分层聚类、基于分区的聚类和基于密度的聚类、推荐系统以及上周包含的最终项目，该项目将利用您所学的知识。完成本课程后，您将获得一份可共享证书，您可以将其显示在您的简历或 LinkedIn 个人资料中。
4. 华盛顿大学机器学习专业（Coursera）
该机器学习专业旨在使用理论知识和实践案例研究来教授 ML，这些知识将教您回归算法、分类算法、聚类算法、信息检索等。 因此，本专业将教您创建智能应用程序、分析大型数据集等. 使用机器学习的力量。本专业分为四门课程，包括机器学习基础、使用预测房价案例研究教授的回归、使用情感分析案例研究教授的分类以及使用类似文档查找案例研究教授的聚类和检索。此专业化课程大约需要 7 个月才能完成，在完成每门课程后，您将获得一份可共享证书，您可以将其显示在您的简历或 LinkedIn 个人资料中。
5. ColumbiaX (edX) 的数据科学和分析机器学习
Columbia 的这门课程旨在教您机器学习及其不同算法的基础知识。它还将使您能够通过了解机器学习的原理，使用预测分析来获得现实世界问题的解决方案。本课程将重点介绍单变量线性回归、多变量线性回归、逻辑回归、支持向量机、无监督学习等机器学习算法，以及如何通过数据分析和使用主题建模进行数据预测在大量数据中找到隐藏的含义。在本课程结束时，您将获得 edX 和 ColumbiaX 颁发的教师签名证书，以证明您对数据科学和分析机器学习的了解。
6. IBM 的Python机器学习 (edX)
本课程旨在教您使用Python机器学习。首先，您将使用Python学习机器学习的基础知识，并使用在线实验室将这些理论知识转化为实践技能。本课程分为五个星期，每个星期都侧重于机器学习简介、回归算法（包括线性、非线性和模型评估方法）、分类算法（包括 K-最近邻）、逻辑回归、决策树、支持向量机等，无监督学习包括分层聚类、K-Means 聚类和基于密度的聚类和推荐系统。在本课程结束时，您将获得 edX 和 IBM 颁发的教师签名证书，以展示您使用Python进行机器学习的知识。
7.HarvardX (edX) 的机器学习
本课程旨在通过创建电影推荐系统来教您机器学习的基础知识和不同的学习算法、主成分分析和正则化。您还将了解数据分析和训练数据以获得有用的见解。本课程将重点介绍机器学习算法，例如单变量线性回归、多变量线性回归、逻辑回归、支持向量机、无监督学习等，并教您交叉验证以避免过度训练该数据。在本课程结束时，您将获得 edX 和哈佛 X 颁发的教师签名证书，以证明您对数据科学和分析机器学习的了解。
8. 微软机器学习原理 (edX)
本课程教您机器学习的基本原理，这些原理是使用理论教授的，然后是使用创建和部署机器学习模型的实践经验。您可以使用Python和 Azure Notebooks 来构建这些模型并获取数据洞察。本课程介绍机器学习，让您熟悉数据探索、数据准备、机器学习算法（包括监督学习和无监督学习）以及提高模型性能。在本课程结束时，您将获得 edX 和 Microsoft 颁发的教师签名证书，以证明您对数据科学和分析机器学习的了解。
9. 机器学习 AZ：数据科学中的Python和 R 实践 (Udemy)
顾名思义，本课程旨在教您来自 AZ 的机器学习和数据科学的基础知识！本课程非常适合想要学习机器学习和数据科学的学生或想要在这些领域从事职业的专业人士。机器学习 AZ 在Python和 R 上教授机器学习，侧重于更具体的主题，如深度学习、强化学习、自然语言处理等。本课程的内容结构包含数据预处理、回归、分类、聚类、关联等主题规则学习、强化学习、自然语言处理、深度学习、降维以及模型选择和提升。完成课程后，您将获得结业证书，您可以将其显示在您的简历、LinkedIn 个人资料等上。
10. Python数据科学和机器学习训练营 (Udemy)
Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp 将教您如何使用Python以及各种Python库进行数据科学和机器学习。您将使用 Pandas 进行数据分析，使用 SciKit-Learn 进行机器学习，使用 Seaborn 进行数据可视化绘图，使用 Spark 进行大数据分析，使用 Plotly 进行交互式动态可视化，使用 Matplotlib 进行Python绘图 NumPy 用于数值数据，等等。您还将学习各种机器学习算法，如逻辑回归、线性回归、随机森林和决策树、支持向量机、神经网络等，以及用于数据库的 SQL。本课程是 Udemy 上数据科学和机器学习最详细的课程之一，每堂课都有 100 多个高清视频讲座和详细的代码笔记本。完成课程后，您将获得结业证书，证明您在数据科学和机器学习方面的知识。