ML - Инженер

ML — это создание моделей для современных сервисов и нейросетей: Научим обучать свои модели на данных и превращать в рабочие решения. С нами Вы освоите ключевые инструменты Python и машинного обучения — без опыта и лишней теории. Чёткая система. Практика на реальных задачах. Навыки, применимые в индустрии.

Стоимость:

от 24 990 ₽

Выдаваемый документ:

Сертификат об обучении

Академические часы:

32 акад. часа

О программе

Узнай больше о профессии и сделай осознанный выбор

Кому подойдет эта программа?

Программа разработана для разных уровней подготовки

Новичкам: кто хочет войти в IT и создавать умные алгоритмы без глубокого опыта в программировании.
Студентам и тем, кто меняет профессию: освойте ML и выйдите в востребованную IT-специальность.
Любителям экспериментов - Интересуетесь современными технологиями и хотите создавать ML-решения.
Специалистам: автоматизируйте задачи и внедряйте модели, которые делают работу быстрее и эффективнее
Карьеристам: получите навыки ML, чтобы увеличить доход и перейти в топ-направление IT.
Руководителям: обучите команду ML, чтобы автоматизировать процессы и ускорить рост бизнеса.
Компаниям: ML-инженер заменяет ручной анализ и позволяет масштабировать решения быстрее и дешевле.

Как проходит обучение?

Пошаговый процесс обучения от теории к практике

01
Содержание курса

Видеолекции: 14 ед. Практические задания: 11 ед. Тесты: 13 ед. Итоговый проект (финальный): 1 ед.

02
Объём курса

32 академических часа. Из них: 13,6 ак.ч. видео, 18,4 ак.ч. практики

03
Обучение

Практические навыки работы с моделями от регрессий до нейросетей и готовый проект для оптимизации бизнес-процессов.

04
Темп

Интенсив: 4–6 ч/день - 1 нед. Комфорт: 1–2 ч/день - 3 нед. Каждая тема рассчитана на ~2,5 ак.ч.

05
Обратная связь

Проверка заданий с подробной обратной связью, помощь в чате, индивидуальные разборы сложных тем и проекта. Для выпускников — скидка 50% на разбор рабочих кейсов.

06
Трансформация

Уверенное решение реальных ML-задач, в портфолио собственный ML-проект.

07
Сертификат + портфолио

Просмотр лекций, выполнение заданий и тестов, оформление итогового проекта. По завершении - сертификат и готовые проект для портфолио.

08
Резюме

Начальные позиции: : Junior ML Engineer, ML аналитик, Data Analyst с ML уклоном.

Чему Вы научитесь

Получите конкретные навыки и знания по завершении программы

Освоите ключевые навыки машинного обучения и научитесь применять их в реальных задачах

Научитесь работать с неструктурированными данными, очищать их и готовить для обучения моделей

Освоите ключевые алгоритмы и научитесь применять их на практике

Научитесь проверять качество моделей, подбирать параметры и добиваться точных прогнозов

Поймёте, как работают нейросети, и создадите свою первую модель

Разберётесь в кросс-валидации, гиперпараметрах и способах улучшения моделей

Научитесь внедрять модели в задачи бизнеса: прогнозирование, рекомендации, анализ данных

Создадите полноценный проект, оформите его на GitHub и добавите в резюме

Учебный план

Структура программы и содержание модулей

1.1 Рекомендации 1.2 Учебный курс

2.1 Введение в машинное обучение 2.2 Обучение представлений и этапы построения модели 2.3 Переобучение 2.4 Основы Python и библиотек для анализа данных: NumPy, Pandas, Matplotlib 2.5 Предобработка данных: Standardization, Min-Max Scaling (MinMaxScaler, StandardScaler), One-Hot Encoding, Label Encoding, Data Drift

3.1 Линейная и логистическая регрессия 3.2 KNN и деревья решений 3.3 Random Forest и ансамбли: Bagging, Random Forest

4.1 Кросс-валидация и подбор гиперпараметров: Grid Search, Random Search, RandomizedSearchCV 4.2 Градиентный бустинг: Catboost/XGBoost / LightGBM 4.3 Работа с признаками: : Feature Engineering и Feature Selection

5.1 Кластеризация и понижение размерности: K-means, PCA, t-SNE, UMAP 5.2 Введение в нейросети

6.1 Подготовка портфолио 6.2 Итоговая лабораторная работа. Выполнение и размещение итогового проекта.
Документ по итогам обучения

Пример сертификата, который получает студент

После успешного завершения курса студент получает сертификат об обучении.

Образовательная лицензия № Л035-01298-77/03614407 от 24.10.2025
Загрузка сертификата...

Наши эксперты

Опытные специалисты, которые помогут вам достичь цели

Старт обучения без лишних шагов

Запишитесь на программу
прямо сейчас

Получите доступ к программе, материалам и следующему шагу обучения в одном понятном действии.

Доступ к материалам сразу после записи
Поддержка преподавателя и понятная структура программы
Можно продолжить обучение в удобном темпе

Часто задаваемые вопросы

Ответы на популярные вопросы о нашей платформе

Опыт и подготовка не требуются — обучение начинается с базовых вещей и последовательно ведёт к результату. Базовые знания Python будут плюсом, но не обязательны. Главное — желание учиться.

Ваши наставники — признанные эксперты в своих областях и действующие преподаватели.

Полная гибкость обучения: проходите уроки в удобное время и в любом месте. При необходимости можно заказать индивидуальное занятие и разобрать сложные темы.

Да, после курса мы выдаём сертификат о дополнительном образовании

После записи на курс вы получите доступ к личному кабинету с пробными лекциями, тестами и чатом с преподавателем. Все материалы доступны 24/7 на любых устройствах. Платные лекция необходимо оплатить, доступны разные варианты оплаты.

Каждая лекция включает интерактивные тесты с автоматической проверкой. Лабораторные работы проверяются экспертом с подробной обратной связью.

В платформе встроена система чатов для общения с преподавателем и групповых дискуссий.

Да — все материалы доступны без ограничений по времени. Обучение проходит в удобном темпе: интенсив: 1 неделя (4–6 ч/день), комфортный: 3 недели (1–2 ч/день). Доступ к лекциям, тестам и заданиям сохраняется в течение 6 месяцев в любое время и из любого места.