Ищете базы компаний? Приобретайте актуальные данные на нашем новом ресурсе - companylist.ru

Попробуйте, например, так: КафеПоставщикOzonСтоматологийОтелиАШАНЛЕРУАПЕТРОВИЧ

Топ-10 лучших курсов по искусственному интеллекту и машинному обучению 2023 года

Топ-10 лучших курсов по искусственному интеллекту и машинному обучению 2023 года

Надоело чувствовать себя дилетантом в мире, где господствуют умные машины? Пристегните ремни, потому что сейчас мы отправимся в увлекательное путешествие в сферу искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МОО). Независимо от того, являетесь ли вы энтузиастом технологий или профессионалом, жаждущим новейших достижений в области ИИ, это руководство поможет вам выбрать курс, который ускорит ваше обучение и поможет добиться успеха в этой передовой области.

0.00
Этот товар имеет несколько вариаций. Опции можно выбрать на странице товара.
Диапазон цен: ₽0.00 – ₽598.00
Этот товар имеет несколько вариаций. Опции можно выбрать на странице товара.
Диапазон цен: ₽0.00 – ₽308.00
Этот товар имеет несколько вариаций. Опции можно выбрать на странице товара.
0.00
Этот товар имеет несколько вариаций. Опции можно выбрать на странице товара.
0.00
Этот товар имеет несколько вариаций. Опции можно выбрать на странице товара.
Диапазон цен: ₽0.00 – ₽86.00
Этот товар имеет несколько вариаций. Опции можно выбрать на странице товара.
Диапазон цен: ₽0.00 – ₽1,324.00
Этот товар имеет несколько вариаций. Опции можно выбрать на странице товара.
Диапазон цен: ₽0.00 – ₽3,208.00
Этот товар имеет несколько вариаций. Опции можно выбрать на странице товара.
0.00
Этот товар имеет несколько вариаций. Опции можно выбрать на странице товара.
Диапазон цен: ₽0.00 – ₽104.00
Этот товар имеет несколько вариаций. Опции можно выбрать на странице товара.

Какие курсы по ИИ и машинному обучению являются лучшими?

Курс, который вы выберете, должен предоставлять понятную и современную программу обучения, охватывающую как теоретические концепции, так и практические приложения. В ней должны быть рассмотрены различные области, такие как контролируемое и неконтролируемое обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение, а также подсказки (подробнее о них вы также можете прочитать в наших статьях о базовых моделях и больших языковых моделях).

При выборе курса также следует учитывать свой опыт в данной области. Новичкам и людям, не связанным с техникой, всегда следует проверять, насколько курсы дружелюбны к новичкам и дают ли они прочную основу, постепенно вводя сложные темы. Кроме того, по окончании курса должен быть выдан сертификат, гарантирующий, что вы овладели знаниями и навыками, рассмотренными в курсе,

Формат подачи материала — еще один важный аспект, на который следует обратить внимание, и выбор зависит от ваших предпочтений. Если текстовые материалы могут быть полезны для некоторых людей, то видеокурсы часто дают более увлекательный опыт обучения, позволяя учащимся визуализировать концепции и демонстрации. Еще одним важным фактором является преподаватель курса. Является ли он авторитетным специалистом в данной области? Обладает ли он необходимой квалификацией для того, чтобы обучать вас этим вещам? Ниже мы рассмотрим некоторые из наиболее популярных курсов и выберем лучший из них для ваших нужд!

Текстовые курсы предлагают более гибкий и самостоятельный подход к обучению, позволяя изучать материалы в удобном для вас темпе и легко возвращаться к определенным разделам. Кроме того, текстовые курсы дают возможность глубоко вникнуть в содержание, так как необходимо активно читать, осмысливать и усваивать информацию.

Видеокурсы обеспечивают динамичную и наглядную среду обучения. Видеоматериалы позволяют увидеть демонстрации, визуализации и примеры из реальной жизни, что способствует лучшему пониманию и запоминанию сложных концепций. Кроме того, видеокурсы позволяют наблюдать за языком преподавателя, его интонацией и жестами, что придает учебному процессу индивидуальный характер. Все рассмотренные нами курсы основаны на смешанном формате: видеоуроки сопровождаются текстовыми инструкциями и пояснениями, что позволяет получить лучшее из двух миров.

Лучшие курсы по ИИ и машинному обучению

Здесь представлен список лучших курсов по ИИ и машинному обучению.

Курс «Введение в искусственный интеллект» от Coursera

Обзор

Введение в искусственный интеллект (ИИ) — это курс, предлагаемый Coursera, который представляет собой отличное введение в мир ИИ, охватывающее его концепции, приложения и этические аспекты. Этот курс является частью большого сертификата IBM Applied AI Professional Certificate. Этот удобный для начинающих курс рассчитан на людей как с техническим образованием, так и без него, и не требует никаких знаний в области программирования или информатики. Курс проводится в виде видеолекций, чтения, тестов и оценок, что позволяет слушателям заниматься в удобном для них темпе и по гибкому графику, но на его прохождение у вас уйдет примерно 9 часов. Преподаватель, Рав Ахуджа, является директором глобальных программ в IBM.

Основные рассматриваемые темы

Цена

Итог

После успешного завершения курса слушатели получат сертификат с возможностью обмена, который можно добавить в свой профиль на LinkedIn или включить в резюме или CV. Этот сертификат подтверждает их понимание и компетентность в области ИИ и может повысить их карьерные перспективы в отраслях, где ИИ становится все более актуальным.

Курсы по машинному обучению и ИИ от Google Cloud

Обзор

Помимо впечатляющего и бесплатного плейлиста «AI and Machine Learning with Google Cloud» на Youtube и доступного для начинающих «Краткий курс машинного обучения», компания Google предлагает пакет курсов по машинному обучению и искусственному интеллекту под названием Machine Learning Engineer Learning Path. Цели курса — ознакомить слушателей с новейшими технологическими реализациями, глубоким моделированием данных и методами глубокого обучения. Выбрав эти курсы, вы получите доступ к ведущим в отрасли преподавателям и богатым ресурсам Google Cloud, что обеспечит высокое качество обучения. Эти курсы предоставляются в сочетании с текстовыми и видеоматериалами, что обеспечивает гибкость и увлекательность обучения.

Ключевые темы

  • Рассматриваются такие темы, как Vertex AI, BigQuery, TensorFlow, Cloud Vision, Natural Language API и другие.
  • Слушатели изучат основные задачи работы с данными, ML и AI в Google Cloud, а также продвинутые концепции, такие как операции машинного обучения (MLOps), конвейеры ML, создание и развертывание решений машинного обучения на Vertex AI.
  • Кроме того, на курсах уделяется особое внимание практическому опыту в таких областях, как основы компьютерного зрения, обработка естественного языка, рекомендательные системы и производственные системы машинного обучения, что позволяет слушателям получить практические навыки, необходимые для работы в таких должностях, как специалист по анализу данных, инженер по машинному обучению или инженер контакт-центра.

Цена

Итог

Учащиеся могут быть уверены, что курсы преподаются опытными профессионалами, обладающими глубокими знаниями в данной области. После успешного завершения курсов вы сможете получить значки навыков и даже пройти сертификацию на звание профессионального инженера по машинному обучению, что еще больше подтвердит вашу компетентность в данной области.

Курс «ИИ для всех» от DeepLearning

Обзор

Курс «ИИ для всех» — это вводный 6-часовой курс, призванный помочь слушателям разобраться в концепциях и приложениях искусственного интеллекта (ИИ) независимо от их технической подготовки. Курс проводится с использованием текстовых материалов и видеолекций. Курс ведет Эндрю Нг, известный специалист в области ИИ и основатель компании DeepLearning.AI, который был одним из основателей Google Brain и Coursera, а также руководил исследованиями в области ИИ в компании Baidu. Поскольку лектор является известной фигурой в сообществе Coursera, курс проводится на платформе Coursera.

Основные темы курса

Цена

  • Бесплатно только для аудита
  • 44 долл. для получения сертификата

Итоги

Отличительной особенностью данного курса является его направленность на нетехнический взгляд на ИИ, что позволяет слушателям понять основы и последствия технологии ИИ без необходимости получения обширных технических знаний. Сочетание экспертных знаний Эндрю Нга, практического подхода и возможности получения сертификата делает этот курс привлекательным для тех, кто стремится получить прочную основу в области ИИ. Программа проводится в сочетании с виртуальными сессиями и занятиями в кампусе, что позволяет участникам общаться с известными экспертами факультета MIT и коллегами со всего мира.

Профессиональная сертификационная программа MIT по машинному обучению и искусственному интеллекту

Обзор

Профессиональная сертификационная программа по машинному обучению и искусственному интеллекту, предлагаемая MIT Professional Education, представляет собой комплексное обучение с погружением, предназначенное для специалистов, желающих расширить свои знания и навыки в этой быстро развивающейся области. Программа вооружает участников лучшими практиками и практическими знаниями, необходимыми для успешной работы в условиях революции в области искусственного интеллекта. Программа рассчитана на специалистов с опытом работы не менее трех лет и техническим образованием в таких областях, как информатика, статистика, физика или электротехника. Программа также подходит для тех, чья работа связана с анализом данных, или для тех, кто хочет глубже понять суть машинного обучения и искусственного интеллекта. Программа проводится по видеосвязи в прямом эфире и на территории кампуса Массачусетского технологического института.

Ключевые темы

  • Программа профессионального сертификата по машинному обучению и искусственному интеллекту охватывает такие темы, как обработка естественного языка, предиктивная аналитика, глубокое обучение и алгоритмические методы.
  • Участники получат прочные основы концепций машинного обучения, включая вероятность, статистику, классификацию, регрессию и оптимизацию.
  • В программе рассматриваются такие продвинутые темы, как архитектуры глубокого обучения и алгоритмы, используемые в обучении с подкреплением.
  • Кроме того, участники узнают о применении ИИ в вычислительном проектировании и производстве, а также о стратегиях эффективной разработки и внедрения систем ИИ.

Цена

  • Не разглашается

Итоги

Это отличный выбор для специалистов, стремящихся быть впереди в будущем, основанном на использовании ИИ. Благодаря комплексному учебному плану, выдающимся преподавателям, интерактивному формату обучения и признанной в отрасли сертификации эта программа предоставляет уникальную возможность приобрести навыки и знания, необходимые для успешной работы в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Кроме того, выпускники программы получают единицы непрерывного образования (CEUs), 15%-ную скидку на последующие курсы MIT Professional Education, членство в эксклюзивной группе MIT Professional Education LinkedIn и бесплатную годовую подписку на MIT Technology Review.

Машинное обучение для всех: Курс на Youtube

Обзор

Курс FreeCodeCamp по машинному обучению, разработанный Кайли Йинг и собравший более 1,4 млн просмотров на Youtube, охватывает основы машинного обучения и демонстрирует, как реализовать различные концепции с помощью TensorFlow. Курс полностью основан на видео и длится почти 4 часа.

Ключевые темы

  • Курс включает практические упражнения и предоставляет код и ресурсы для контролируемого обучения (классификация и регрессия) и неконтролируемого обучения.
  • Слушатели узнают о функциях, моделях обучения и таких методах, как K-Nearest Neighbors, Naive Bayes, Logistic Regression, Support Vector Machines, Neural Networks и др.
  • В курсе также рассматриваются практические реализации с использованием TensorFlow и такие темы, как линейная регрессия, кластеризация K-means и анализ главных компонент.

Цена

  • Бесплатно

Итог

Этот четырехчасовой курс — отличный выбор для тех, кто хочет понять основы машинного обучения. Судя по многочисленным хвалебным отзывам, вы выйдете из курса с твердым пониманием алгоритма машинного обучения.

Основы искусственного интеллекта: Курс LinkedIn

Обзор

Курс «Основы искусственного интеллекта: Машинное обучение» — это вводный курс, посвященный увлекательной области машинного обучения, которая является одним из направлений искусственного интеллекта. Цель курса — дать слушателям представление о жизненном цикле машинного обучения и этапах создания систем, способных обучаться на основе данных и автономно принимать решения. Курс предназначен для начинающих, желающих понять основы машинного обучения. Он не предполагает наличия предварительных знаний в этой области, что делает его доступным для широкой аудитории.

Курс представлен сочетанием текстового контента и видеолекций, что позволяет учащимся эффективно усваивать концепции. Курс охватывает широкий круг вопросов, включая контролируемое, неконтролируемое и подкрепляющее обучение. На протяжении всего курса преподаватель Кеша Уильямс подчеркивает важность поиска и подготовки данных, а также выбора наиболее подходящего алгоритма обучения для конкретных проектов.

Ключевые темы

  • В курсе рассматриваются такие ключевые темы, как методы контролируемого, неконтролируемого и подкрепляющего обучения. Особое внимание уделяется поиску и подготовке данных, а также выбору наиболее подходящего алгоритма обучения для конкретных проектов.
  • Кроме того, в курсе рассматривается оценка эффективности моделей с помощью стандартных метрик, а также даются рекомендации по построению конвейера машинного обучения для упрощения процесса разработки.
  • Ключевыми особенностями данного курса являются контрольные вопросы по главам для закрепления знаний, доступ к материалам курса на планшетах и телефонах для удобного обучения в дороге, а также сертификат об окончании курса после его успешного завершения. Сертификат может быть размещен на LinkedIn и других платформах для демонстрации навыков слушателя и повышения его профессионального уровня.

Цена

Итог

Данный курс является отличным выбором для тех, кто хочет разобраться в искусственном интеллекте и машинном обучении и заложить прочный фундамент в этой увлекательной области. Никакой науки о данных или знания языков программирования не требуется!

Курс «Глубокое обучение» от Lightning AI

Обзор

Deep Learning Fundamentals — это видеокурс, обучающий машинному и глубокому обучению с использованием современного стека с открытым исходным кодом. Курс под руководством Себастьяна Рашки, известного автора и профессора, состоит из 10 разделов, включающих в себя видеоролики, тесты и упражнения. В курсе рассматриваются основные концепции глубокого обучения, способы постановки экспериментов с использованием PyTorch и написания эффективного кода с помощью PyTorch Lightning. Курс предназначен для тех, кто имеет некоторый опыт программирования на Python и хочет создавать классификаторы для различных типов данных и оптимизировать производительность моделей.

Основные темы

  • В рамках 10 разделов курса слушатели изучат основные концепции глубокого обучения, включая основы машинного обучения, разработку экспериментов по глубокому обучению с помощью PyTorch и написание эффективного кода с использованием PyTorch Lightning.
  • В курсе рассматриваются различные техники и инструменты для построения классификаторов для различных типов данных, таких как таблицы, изображения и текст.
  • Слушатели также узнают, как оптимизировать производительность моделей, эффективно настраивать их, получат практические знания по организации кода, протоколированию и оценке моделей.
  • Кроме того, в курсе дается представление о компьютерном зрении, обработке естественного языка и больших языковых моделях, а также о методах ускорения обучения моделей.

Цена

  • Бесплатно

Итог

Этот углубленный курс — отличный выбор для тех, кто хочет глубже погрузиться в машинное обучение и продемонстрировать свои знания, поскольку курс предлагает сертификацию в виде дополнительного значка об окончании курса, которым можно поделиться на LinkedIn.

Наука о данных: Машинное обучение» от EDX

Обзор

Курс «Наука о данных: Машинное обучение», предлагаемый HarvardX, — это 8-недельная программа, предназначенная для ознакомления слушателей с популярными методологиями и алгоритмами, используемыми в машинном обучении. В рамках этого курса слушатели получат представление о концепциях и принципах машинного обучения с особым упором на создание системы рекомендаций по фильмам. Курс читается онлайн и доступен в режиме самообучения, что позволяет слушателям развиваться в удобном для них темпе. Для повышения эффективности обучения в курсе используются видеолекции, текстовые материалы и практические упражнения. Преподаватель курса — Рафаэль Иризарри, профессор биостатистики Гарвардского университета.

Основные рассматриваемые темы

  • В курсе рассматривается концепция обучающих данных и их использование для выявления прогностических связей.
  • Участники получат практические знания по построению системы рекомендаций фильмов — популярного применения машинного обучения.
  • Кроме того, в курсе рассматриваются такие важные понятия, как переобучение и регуляризация, а также даются методики, позволяющие избежать распространенных ошибок.
  • К концу курса слушатели получат глубокое понимание принципов машинного обучения, алгоритмов и их практической реализации, что позволит им приобрести ценные навыки анализа данных и прогностического моделирования.

Цена

  • Бесплатный аудит
  • Получение сертификата — 100 долл.

Итоги

Курс предназначен для тех, кто интересуется наукой о данных, в частности, для тех, кто хочет получить знания в области машинного обучения. Курс подходит для начинающих, имеющих базовое представление об анализе данных и статистике. Курс является частью профессиональной сертификационной программы по науке о данных, предлагаемой HarvardX, что делает его отличным выбором для тех, кто хочет развить свои навыки в этой области.

Курс «Основы машинного обучения и искусственного интеллекта» от Codecademy

Обзор

Курс «Основы машинного обучения и искусственного интеллекта», предлагаемый Codecademy, посвящен таким важным понятиям, как программирование на Python, вероятность, линейная алгебра, статистика, matplotlib, pandas и др. Благодаря тщательно разработанному учебному плану, включающему девять разделов, 35 уроков, 25 проектов и 26 тестов, учащиеся получат прочный фундамент в области грамотного использования данных, программирования, математики, статистики и визуализации. Одним из ключевых преимуществ программы является ее практический подход, позволяющий учащимся активно писать код на интерактивной платформе Codecademy.

Ключевые темы

Цена

Итоги

Отзывы учащихся свидетельствуют об эффективности модели обучения Codecademy, высоко оценивая ее интерактивный характер и гибкость графика обучения. Если вы хотите повысить свою квалификацию, выделиться в своей карьере или получить практические знания в области машинного обучения и искусственного интеллекта, этот курс вооружит вас необходимыми инструментами и опытом.

Курс «Понимание машинного обучения» от DataCamp

Обзор

Курс DataCamp «Понимание машинного обучения» предназначен для новичков, желающих ознакомиться с основными концепциями машинного обучения. Этот курс дает общее представление без необходимости кодирования, что делает его доступным для людей с разным уровнем подготовки.

Ключевые темы

  • Курс охватывает такие важные темы, как определение машинного обучения и его отличие от науки о данных и искусственного интеллекта.
  • Слушатели углубятся в лексику, характерную для машинного обучения, и получат представление о его практическом применении.
  • В ходе практических занятий слушатели закрепят полученные знания и получат представление о том, как машинное обучение обеспечивает работу таких технологий, как самоуправляемые автомобили и персонализированные рекомендации на таких платформах, как Amazon.
  • Кроме того, в курсе рассматриваются основополагающие принципы машинного обучения, включая рабочий процесс построения моделей. Слушатели получат представление о методах контролируемого и неконтролируемого обучения и поймут, как они используются в тех или иных случаях.
  • Курс также затрагивает вопросы глубокого обучения, уделяя особое внимание таким популярным приложениям, как компьютерное зрение и обработка естественного языка (NLP). Кроме того, слушатели получат представление об ограничениях и потенциальных ошибках, связанных с машинным обучением.

Цена

Итоги

Этот курс, получивший оценку 4,6+ и положительные отзывы от многочисленных слушателей, заслужил высокую оценку за то, что он дает прочные базовые знания в области машинного обучения. Пройдя этот курс, учащиеся получат необходимые знания для того, чтобы начать свой путь в области машинного обучения.

Какие курсы по искусственному интеллекту и машинному обучению являются лучшими?

Когда речь идет о лучших курсах по искусственному интеллекту и машинному обучению, идеальный выбор может зависеть от того, являетесь ли вы представителем технической или нетехнической среды, а также от уровня вашего опыта. Для новичков с ограниченными техническими знаниями настоятельно рекомендуется курс «DeepLearning AI для всех». Этот курс представляет собой отличное введение в концепции искусственного интеллекта и глубокого обучения, что делает его доступным для тех, кто начинает обучение с нуля, независимо от их технической подготовки.

С другой стороны, для людей с техническим образованием и некоторым опытом программирования отличным вариантом является «Профессиональная сертификационная программа MIT по машинному обучению и искусственному интеллекту». Эта программа углубленно изучает передовые методы машинного обучения и искусственного интеллекта, ориентируясь на тех, кто уже имеет технические знания и опыт.

Какие лучшие сертификаты по искусственному интеллекту и машинному обучению можно получить в Интернете?

Когда речь идет о лучших сертификатах по искусственному интеллекту и машинному обучению, доступных в Интернете, выбор должен соответствовать вашей подготовке и уровню опыта в данной области. Для опытных специалистов, желающих повысить свою квалификацию, высоко ценится сертификат «Google Cloud Professional Data Engineer». Эта сертификация подтверждает навыки проектирования и создания систем обработки данных с использованием технологий искусственного интеллекта и ML.

С другой стороны, для людей с нетехническим образованием, которые стремятся получить признание в этой области, курс «Основы искусственного интеллекта: Курс LinkedIn» — ценный выбор. Этот курс закладывает прочный фундамент концепций ИИ, позволяя нетехническим специалистам утвердиться в области ИИ и МЛ, не требуя при этом обширных технических знаний.

Каково текущее состояние рынка вакансий в области ИИ и машинного обучения?

Текущее состояние рынка вакансий в области ИИ и машинного обучения является весьма перспективным. Согласно последним данным, в 2020 г. мировой рынок ИИ оценивался примерно в 62,35 млрд долл. и, по прогнозам, до 2026 г. будет расти со сложным годовым темпом роста (CAGR) почти на 40%. Спрос на специалистов в области ИИ стремительно растет: за последние пять лет число вакансий в этой сфере увеличилось более чем на 300%. США лидируют по количеству размещенных вакансий в области ИИ, на их долю приходится около 50% общего спроса.

Спрос на специалистов в области ИИ выходит за рамки технологического сектора, поскольку такие отрасли, как юриспруденция, образование, медицина, финансы и производство, все активнее внедряют технологии ИИ. Средняя заработная плата специалистов по ИИ значительно выше, чем в других областях ИТ, а такие должности, как инженеры по машинному обучению и специалисты по анализу данных, обладающие опытом работы в области ИИ, являются весьма востребованными. Ожидается, что рынок труда в области ИИ будет продолжать быстро расти, предлагая широкий спектр карьерных возможностей для тех, кто обладает навыками работы с ИИ.

Требуется ли знание кодирования для работы с ИИ и машинным обучением?

Да, кодирование необходимо для работы с искусственным интеллектом и машинным обучением. Однако важно отметить, что люди с нетехническим образованием все же могут сделать карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Существуют и нетехнические должности в области ИИ, которые рассматриваются ниже. Модели машинного обучения реализуются с помощью кодирования, и понимание того, как писать код, позволяет программистам понять работу алгоритмов и эффективно их оптимизировать. Хотя обычно используются такие языки, как C++, Java и Python, знание таких языков, как R, Lisp и Prolog, становится важным для решения конкретных задач машинного обучения.

Хотя предварительное знание таких языков, как HTML и CSS, не является обязательным, рекомендуется начать с соответствующих языков, таких как Python. Хотя конечной целью машинного обучения является создание условий для автономного обучения компьютеров, для понимания основ и работы с матрицами данных и векторными операциями необходимы базовые навыки в области вероятности, статистики, линейной алгебры и исчисления. Хотя понимание базовых концепций очень важно, обучение написанию кода может быть более поздним этапом обучения, при этом основное внимание уделяется контролируемому обучению, неконтролируемому обучению, обучению с подкреплением и нейронным сетям.

У меня нетехническое образование. Можно ли стать профессионалом в области ИИ и машинного обучения? Каков путь?

Для людей с нетехническим образованием абсолютно возможно сделать карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Чтобы стать профессионалом в области ИИ и машинного обучения, необходимо сосредоточиться на стратегии и лидерстве, а не на практическом кодировании. Нетехнические должности в области ИИ, такие как корпоративные продажи продуктов и услуг ИИ/МЛ или управление продуктами ИИ/МЛ, дают возможность нетехническим специалистам внести свой вклад в развитие этой области.

Для того чтобы осуществить этот переход, необходимо освоить LinkedIn для налаживания контактов, получить основы бизнеса в области ИИ/МЛ и успешно пройти собеседование по вопросам нетехнического ИИ. Следуя этому пути, нетехнические специалисты смогут успешно войти в мир ИИ и машинного обучения.

Заключительные мысли

Выбор лучшего курса по ИИ и МЛ — это не просто получение знаний и навыков; это принятие глубокого решения, определяющего ваше будущее. В такой быстро развивающейся области, как искусственный интеллект, где постоянно происходят изменения, правильный выбор курса должен позволить вам адаптироваться и преуспеть. При принятии решения учитывайте свой опыт, предпочтения в обучении и карьерные цели, чтобы найти курс, который наилучшим образом соответствует вашим потребностям.

Диапазон цен: ₽0.00 – ₽2,004.00
Этот товар имеет несколько вариаций. Опции можно выбрать на странице товара.
Диапазон цен: ₽0.00 – ₽210.00
Этот товар имеет несколько вариаций. Опции можно выбрать на странице товара.
0.00
Этот товар имеет несколько вариаций. Опции можно выбрать на странице товара.
0.00
Этот товар имеет несколько вариаций. Опции можно выбрать на странице товара.
Диапазон цен: ₽0.00 – ₽756.00
Этот товар имеет несколько вариаций. Опции можно выбрать на странице товара.
0.00
Этот товар имеет несколько вариаций. Опции можно выбрать на странице товара.
Диапазон цен: ₽0.00 – ₽130.00
Этот товар имеет несколько вариаций. Опции можно выбрать на странице товара.
Диапазон цен: ₽0.00 – ₽306.00
Этот товар имеет несколько вариаций. Опции можно выбрать на странице товара.