远程学习已经带领了世界的风暴，现在很容易学习技术课程，这些课程可能会使你从传统大学中花费一笔钱。 在世界各地，学生们都转向在线学习来获取机器学习技能。 Coursera 是一家世界知名的远程教育机构，与多所领先的大学和顶尖的 IT 公司合作，提供灵活且经济实惠的与工作相关的在线学习课程。 我们研究得很好，本文将让您深入了解 2021 年可以学习的最佳 Coursera 机器学习课程。
你知道为什么最大的硅谷公司喜欢远程工作和招聘？ 简单！ 竞争优势。 你不想在快节奏的喷气时代被抛在后面。 虽然一些个人和企业正在犯错误地挂在传统的流程和技术，主要是因为他们感到不迫切需要学习和采用潮流技术，但许多个人和企业都把公牛拿走了号角。 大小型企业、人工智能从业者和非技术专业人士都需要学习与当今高度动态的劳动力市场相关的新课程，并将其纳入其业务结构环境中，以便有机会参与竞争。 在这里，我将分享 Coursera 中最好的十 (10) 个在线机器学习课程。
深度学习 (DeepLearning.AI)
DeepLearning.AI 作为 Coursera 中的专业课程提供的深度学习超级课程包含五（5）套课程，其中包含理论和技术实践经验，以确保您准备好进入劳动力市场。 通过学习深度学习专业课程获得的知识提供了许多新的职业机会。 这是技术领域的一种后一种技能，尤其是软件工程。
本课程向您介绍深度学习的基础和推动深度学习的趋势技术。 课程大纲易于安排和开发，以便能够稳步提高对课程关键方面的理解，并为您提供建立和应用互联深度神经网络的技术技能。
作为在线课程的注册学生，您可以在学习期间随时按照自己的速度学习、暂停学习或终止订阅。
完成课程和最终实践项目将为您赢得一份证书，可以帮助您落实该错误 IT 工作。
此专业化共有 5 门课程。 它们是 ：
- 神经网络和深度学习
- 改进深度神经网络：超参数调整、正则化和优化
- 构建机器学习项目
- 卷积神经网络
- 序列模型
机器学习（华盛顿大学）
机器学习课程是华盛顿大学通过 Coursera 开设的一套课程，为 IT 入门级别提供了巨大的机会，并为对机器学习感兴趣的学生提供了职业发展道路。
华盛顿大学在线教授的机器学习课程可以培养您在线性回归、脊回归、统计和回归分析方面的技能，这些都是必不可少且广泛使用的机器学习和统计工具。 完成本课程后，您将运用您的知识来预测给定的可用数据，股票价格，制定一个简单的回归模型，并使用优化算法拟合模型。
本课程由四个模块 组成：
- 欢迎这是机器学习的介绍
- 简单线性回归建立在基础知识的基础上。
- 评估性能可扩大您的技术专业知识和能力，以便在理论和实践两个方面进行检查。
- Ridge 回归模块研究了模型性能如何随模型复杂性的增加而变化
全民机器学习（伦敦大学）
如果您是初学者，伦敦大学在线教授的机器学习课程将适合您。 远程学习课程包含教程、视频和示例问题以及案例研究，这些课程将帮助您了解如何使用数据训练统计算法。 您将了解机器学习如何通过人工智能技术的突破（如面部识别、自动驾驶汽车、机器人技术等）来影响我们的生活。 但是，本课程仅向您介绍机器学习技术及其工作原理，但不包括 Python 和 TensorFlow 等机器学习的任何编程会话。
课程大纲中包含的模块包括 ：
- 机器学习
- 数据功能
- 机器学习实践
- 您的机器学习项目
谷歌如何进行机器学习（谷歌云）
谷歌教授的这个有趣的远程学习崩溃课程将拓宽你对机器学习的视角及其在当今技术中的现实生活方法。 谷歌简化了学习，以便任何具有计算机基本知识的人都可以轻松理解，从而获得应用程序编程跨阶段（API）、包容性 ML、机器学习、谷歌云平台和 Biqquery 的技能。 该课程, 已经招收了成千上万的学生, 你有资格获得谷歌 b 证书, 这可以土地你在 IT 部门的优秀工作.
本课程包含以下三 (3) 个模块 ：
- 谷歌如何做 ML
- 包括 ML
- 云中的 Python 笔记本电脑
人工智能检测糖尿病视网膜病变（Coursera 项目网络）
使用人工智能检测糖尿病视网膜病变是 Coursera 项目网络提供的一个新的在线课程。 这是医生在失明发生之前帮助检测失明的理想课程。 本课程向学生介绍深度神经网络、残余网络和卷积神经网络 (CNN) 背后的理论和直觉。 您将接受如何使用这种 AI 技术从图像中检测糖尿病视网膜病变类型的培训。
以下是您将从本课程中学到的 内容：
- 了解问题陈述和业务案例
- 导入库和数据集
- 执行数据探索和可视化
- 执行数据扩展和创建数据生成器
- 理解卷积神经网络背后的理论和直觉
- 构建 RENet 深度神经网络模型
- 编译和训练深度神经网络模型
- 评估训练模型的性能
在谷歌云端（谷歌云端）上使用 TensorFlow 进行机器学习
作为一名技术学习的专业人士，这门课程是我的最爱之一。 如果您对机器学习方面的全面培训感兴趣，强烈建议您在 Google Cloud 上使用 TensorFlow 进行机器学习，因为您将获得什么。 本课程将让您深入了解什么是机器语言。 它还可以帮助您掌握和学习如何编写分布式机器学习模型，这些模型具有高性能预测和使用谷歌云进行动手实验的能力。
您可以在完成课程和实践项目后获得证书，您可以与需要这些技能的公司分享这些技能在他们的工作场所。
此专业课程共有 5 门课程 ：
- 谷歌如何进行机器学习
- 启动到机器学习
- 温度流简介
- 特征工程
- 机器学习的艺术与科学
高级机器学习（HSE 大学）
有超过 30 万名学生注册参加这个课程并且仍在计算，这个课程在 Coursera 的受欢迎程度怎么强调也不过分。 高级机器学习课程将向您介绍深度学习自然语言和贝叶斯方法以及理论和现实场景。 您将从本课程中获得的技能，但不限于 Tensorflow、深度学习、贝叶斯优化、特征提取、Xgboost 等。
凭借这些技能，您将能够在企业开发中应用现代机器学习方法。
这一专业化包括七 (7) 个组成部分 ：
- 深度学习简介
- 如何赢得数据科学竞赛：向顶级卡格勒学习
- 机器学习的贝叶斯方法
- 实践强化学习
- 计算机视觉中的深度学习
- 自然语言处理
- 通过机器学习解决大型强子对撞机挑战
IBM 机器学习专业证书
由 IBM 提供和提供的 Coursera 目录中的本课程是一个丰富的课程，涵盖了机器学习的所有重要领域，如深度学习和强化学习。 本课程面向有兴趣从事机器学习职业的学生。
本课程是六 (6) 个模块内容，适合具有最低 Python 编程和代数背景的中级学生。
在本专业证书中，您将接触到一系列工具、库、云服务、数据集、算法、作业和项目，为您提供适用于机器学习工作的实用技能。
完成课程后，您将获得 Coursera 的专业证书和 IBM 的数字徽章。 成功的学生还有机会获得与现代 AI 应用相关的工作。
AWS 机器学习入门（Amazon Web 服务）
如果您希望了解该领域专家的见解并将概念付诸实践，那么选择 Amazon Web 服务机器学习是一个绝佳的选择。
在本文中，您将学习如何使用亚马逊理解、亚马逊重新认证、亚马逊翻译等亚马逊人工智能服务构建现实生活中的智能应用程序。 除此之外，您还将学习如何使用具有内置算法和 Jupyter 笔记本实例的 Amazon SageMaker 部署模型。
您从本课程中获得的技能包括 ：
- 人工智能
- 机器学习
- 亚马逊制造商
- 自然语言处理 (NLP)
- 计算机视觉
以下是课程大纲 ：
- 机器学习简介
- 机器学习管道
- 亚马逊 AI 服务：计算机视觉
- 亚马逊 AI 服务：NLP
- 亚马逊制造商简介
使用 MongoDB 和 PysPark（课程项目网络）分析非结构化数据
使用 MongoDB 和 PysPark 分析非结构化数据是课程项目网络提供的另一个高度吸引力的课程。
无论您是希望开始一个新的职业生涯，还是改变当前职业生涯，Coursera 上的证书课程都可以帮助您做好工作准备。 您可以按照自己的节奏从顶尖公司和大学学习，将您的新技能应用到实践项目中，向潜在雇主展示您的专业知识，并获得职业资格证书，以启动您的新职业生涯。
在本项目结束时，您将学习如何使用 PysPark 分析存储在 MongoDB 中的非结构化数据，并将蒙古数据库与 PysPark 连接起来。
结论
无论您选择何种课程，他们都具备现代机器学习技能，帮助您在快节奏的技术时代保持相关性。 现在在 这里 查看其他课程。
