来源：Ja Directives

作者：Jamil Ahmed

智能观 编译

想学习机器学习和深度学习最好的课程来提升自己吗？

这是当今最具挑战性和最难的课程。机器学习算法能使你的未来掌握在自己手中。这是利用过去记录下来的大量数据预测未来的技术。

人工智能长期以来一直为人类所用。比如，检测电子邮件收件箱中的垃圾邮件已经使用了很长时间。机器学习算法已经完全改变了游戏规则。

现在，如果你想要世界上薪水最高和级别最高的工作，那么你需要瞄准机器学习算法专家的工作。学习机器学习的小投资将会获得远高于它的利润。

想象一下自己在Space X、Facebook或微软(Microsoft)、谷歌工作，设计自动驾驶汽车，为智能手机或其他智能设备打造最好的应用程序，是不是很惬意？PS：是的，许多智能手机上的应用程序也在使用机器学习技术，如Twitter、Gmail、Snap Chat等。

我们做了大量的研究，然后为你挑选了这7个最受欢迎的机器学习和深度学习课程，以帮助你成为一个机器学习专家。（友情提示：这次都不是免费的哦~）

NO.1 手把手教你用Python做数据分析和机器学习

Frank Kane是本课程的作者。他在亚马逊和IMDb呆了9年。他的工作是自动化开发和管理技术，为数以百万计的人进行电影和产品推荐。由于他有丰富的经验，像罗伯特·克拉布这样的博士生也对他的课程大加赞扬。

本课程将帮助你使用Python从各种数据挖掘、数据科学和机器学习技术的大型数据集中寻找洞见。除此之外，你还可以强化自己的学习。我们认为仔细看一下课程结构会对你有所帮助。

课程链接：https://www.udemy.com/data-science-and-machine-learning-with-python-hands-on/?siteID

NO.2 零起点机器学习——手把手教你在数据科学中使用R和Python

这是一门畅销的课程，由数据科学家&外汇系统专家Kirill Eremenko和数据科学家Hadelin de Ponteves开发编写。目前已有75000多名学生选了这门课，课程评分高达4.5分（满分5分）。

本课程将帮助你学习基于Python和R的机器学习，以做出准确的预测，建立强大的直觉以构建机器学习模型，并掌握特定的工具，如强化学习、NLP和深度学习。最重要的是，它教会你为每种类型的问题选择正确的机器学习模型。

除了基本高中数学知识，这门课程没什么特别的要求。课程内容有40个小时，足以让你成为一个专家。

课程链接：https://www.udemy.com/machinelearning/?siteID

NO.3 零起点深度学习——手把手教你学习人工神经网络

这是上门课程中的第一位作者的课程。本畅销课程专注于深度学习。它将帮助你了解人工神经网络，循环神经网络，玻尔兹曼机，自组织图和自编码器背后的直觉。你还将学习如何应用它们。

关于人工智能的事实是，它越先进，就越复杂，需要解决的问题就越多。当这些问题出现的时候，深度学习就会起作用。这就是为什么它会成为人工智能的核心。

通过这门课程，你将深入了解深度学习。它的评分有4.6 分。我认为这对你来说是一个很好的选择。

课程链接：https://www.udemy.com/deeplearning/?siteID

NO.4 基于R的数据科学与机器学习训练营

如果你不擅长使用Python，那么可以试试R，这门课是关于R的，有100多个讲座和详细的代码笔记，这是机器学习和数据科学最全面的课程之一。这门课程由圣克拉拉大学的工程学理学士、理硕士Jose Marcial Portilla讲授。他有机器学习和数据科学方面的经验。通过他丰富的专业知识，你可以学习如何用R编程，创建令人惊叹的数据可视化，并使用基于R的机器学习。

除了课程，你还能学习如何更好地使用R，包括一些高级的R功能，以及使用R数据帧来解决复杂的任务。您将了解如何处理Excel文件、用R进行web抓取和将R连接到SQL等。

从技术方面讲，这个课程口碑甚佳，我推荐这个给R的粉丝或不喜欢Python的人。从个人经验来看，我敢打赌R比Python简单。

课程链接：https://www.udemy.com/data-science-and-machine-learning-bootcamp-with-r/?siteID

NO.5 人工智能:基于Python的强化学习

这是针对中级水平者的课程。为了更好的学习，你需要对微积分、概率、马尔可夫模型、Numpy堆栈有一些了解，并具备一些少量监督的机器学习方法的经验。

这些显然不是针对初学者的，但对于那些着眼于一些严肃洞见和为未来做准备的人来说，这就是他们需要的。

讲师Lazy Programmer有很多很棒的课程，其中包括基于Python的线性回归，无监督的深度学习，在Theano上实践深度学习，基于Python的逻辑回归，基于Python循环神经网络，人工智能和TensorFlow。你可以在这里找到作者所有的课程列表。

课程链接：https://www.udemy.com/artificial-intelligence-reinforcement-learning-in-python/?siteID

NO.6 基于Python的数据科学和机器学习训练营

在Glassdoor上，数据科学家被评为最受欢迎的职位，而在美国，数据科学家的平均薪酬在12万美元以上。这是一个综合性的课程。它将帮助你了解如何使用Python来分析数据、创建漂亮的可视化和使用强大的机器学习算法。

特别的，你将学会使用NumPy、Seaborn、Matplotlib、Pandas、scikitt-learn、机器学习、plottly、TensorFlow等。这门课程同样由提供了“基于R的数据科学与机器学习训练营”课程的Jose Portilla讲授。拥有计算机科学博士学位的Tan Apaydin也曾推荐过这门课。

课程链接：https://www.udemy.com/python-for-data-science-and-machine-learning-bootcamp/?siteID

NO.7 为大数据和机器学习而提供的Scala和Spark

如果Python和R你都不喜欢，那么你可以需要尝试一下这门课程。本课程帮助你学习Scala和Spark，用于大数据和机器学习。它是Scala编程速成课程，使用Spark为机器学习而建立的MLlib提供一份大数据生态系统概述。

参加这个课程需要基础的数学能力和一些编程知识。课程有完整的项目帮助你分析财务数据和使用机器学习。所以，如果你是Scala和Spark的粉丝，那就别犹豫了。

以上是我对最好的机器学习和深度学习课程的看法。在这个时代，每个人都需要提高自己的技能。祝你好运并不断取得进步。

课程链接：https://www.udemy.com/scala-and-spark-for-big-data-and-machine-learning/?siteID

【作者简介：Jamil Ahmed是“Reinforce Lab”的CEO。 】

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