Курс "Профессия Machine Learning Engineer" от онлайн школы "SkillBox"

Курс Профессия Machine Learning Engineer от SkillBox - профессиональная программа обучения

4.80 отзывов

Тематика курса:

программирование и IT

Характеристики курса

Уровень сложностиС нуля
Длительность3 месяца
ФорматОнлайн
Домашнее заданиеДа
Обратная связьДа
СтажировкаНет
Помощь в трудоустройствеНет
Документ по окончанииесть
📚

Информация о курсе

Курс «Профессия Machine Learning Engineer» от Skillbox. С нуля до трудоустройства. Практика в Kaggle: сможете работать с реальными дата-сетами. Обратная связь: вместо автопроверок — чат с наставником и разбор заданий. 3 проекта в портфолио, основанных на реальных данных от наших партнёров. Трудоустройство: поможем найти работу — или вернём деньги.

Настоящее за искусственным интеллектом: Специалист по Machine Learning, Data Scientist или ML-инженер анализирует большие объёмы информации, разрабатывает модели машинного обучения, нейросети и создаёт большие GPT-подобные языковые модели. Спрос на таких специалистов есть везде: в бизнесе, медицине, промышленности и других отраслях.

Начните свой путь в IT с машинного обучения: - 215 000 рублей — средняя зарплата ML-инженера. По данным на январь 2025 года, на hh.ru в Москве было открыто более 2 500 вакансий для ML-инженеров, а по всей России — более 14 000. - ML-инженеры нужны всем: по данным Всемирного экономического форума, работа в Data Science занимает первое место в рейтинге профессий с самым большим спросом на рынке до 2025 года. - Начинающие специалисты тоже нужны: по данным hh.ru, для джунов доступно около 500 вакансий. - Можно начать без знаний математики: на курсе мы дадим вам весь необходимый минимум по статистике и математике — не волнуйтесь!

Все необходимые навыки ML-инженера — в одном курсе:

Должность: Специалист по машинному обучению/ML-engineer

Навыки: - Уверенно владею Python, SQL - Извлекаю данные из различных источников (файлы, API, базы данных) - Умею проводить EDA и визуализировать его результаты - Провожу очистку и нормализацию данных, готовлю их к обучению и анализу - Провожу feature engineering и feature generation: оцениваю значимость фичей, отбираю признаки - Владею всеми классическими методами машинного обучения, умею их применять и адаптировать под задачу - Использую временные ряды для решения задач прогнозирования - Строю рекомендательные системы - Работаю с инструментами Big Data - Использую и дообучаю нейросети, в том числе трансформеры - Внедряю модели в прод в бизнесе - Строю пайплайны сбора и обработки данных, а также обучения ML-алгоритмов и оценки качества их работы - Замеряю качества работы алгоритмов с помощью модельных метрик и провожу их тестирование - Работаю с NLP/CV-задачами с помощью классических методов ML и Deep Learning

Инструменты: SQL, Python, FastAPI, GitLab, Airflow, Excel, PyCharm, scikit-learn, Jupyter Notebook, Hadoop, Hive, Docker, Spark, TensorFlow, PyTorch, Keras, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly, XGBoost, LightGBM, CatBoost, MLflow, DVC, Kubernetes, PostgreSQL, MongoDB, Redis, Elasticsearch, Apache Kafka, Apache Flink, Apache Storm, Apache Beam, Apache NiFi, Apache Superset, Grafana, Prometheus, Jenkins, CI/CD, Linux, Bash, Git, REST API, GraphQL, gRPC, WebSocket, RabbitMQ, Apache Pulsar, Apache Cassandra, Apache HBase, Apache Druid, Apache Pinot, Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Parquet, Apache Avro, Protocol Buffers, Apache Arrow, Apache Beam, Apache Flink, Apache Storm, Apache Kafka, Apache Pulsar, Apache NiFi, Apache Superset, Grafana, Prometheus, Jenkins, CI/CD, Linux, Bash, Git, REST API, GraphQL, gRPC, WebSocket, RabbitMQ, Apache Cassandra, Apache HBase, Apache Druid, Apache Pinot, Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Parquet, Apache Avro, Protocol Buffers, Apache Arrow.

Что значит 3 месяца бесплатно? Освоить новую профессию ML-инженера с нуля непросто, особенно вначале. Поэтому расходы за первые 3 месяца мы берём на себя — вам не придётся вносить ежемесячные платежи. Вместо этого сфокусируетесь на изучении курса и без стресса пройдёте необходимые основы. Внести остаток и оплатить полную стоимость курса можно до конца периода рассрочки.

Налоговый вычет: Вы можете вернуть часть средств в виде налогового вычета. Основные условия: быть налоговым резидентом РФ и платить НДФЛ. Налоговый вычет составит до 13% от стоимости курса. Максимальная сумма возврата части НДФЛ — 15 600 рублей за год при цене курса 120 000 рублей.

Формат обучения полностью онлайн с бессрочным доступом к материалам. Курс включает практические задания, проверку домашних работ и персональную обратную связь от наставников.

🎯

Чему вы научитесь

Уверенно владеть Python и SQL для работы с данными
Извлекать данные из различных источников (файлы, API, базы данных)
Проводить EDA (исследовательский анализ данных) и визуализировать его результаты
Проводить очистку и нормализацию данных, готовить их к обучению и анализу
Проводить feature engineering и feature generation: оценивать значимость фичей, отбирать признаки
Владеть всеми классическими методами машинного обучения, применять и адаптировать их под задачу
Использовать временные ряды для решения задач прогнозирования
Строить рекомендательные системы
Работать с инструментами Big Data
Использовать и дообучать нейросети, в том числе трансформеры
Внедрять модели в прод в бизнесе
Строить пайплайны сбора и обработки данных, а также обучения ML-алгоритмов и оценки качества их работы
Замерять качества работы алгоритмов с помощью модельных метрик и проводить их тестирование
Работать с NLP/CV-задачами с помощью классических методов ML и Deep Learning

Ключевые навыки

Вы получите все навыки для работы ML-инженером. Научитесь анализировать большие объёмы информации, разрабатывать модели машинного обучения, нейросети и создавать большие GPT-подобные языковые модели. Сможете работать с реальными дата-сетами в Kaggle, создадите 3 проекта в портфолио на основе реальных данных от партнёров. Средняя зарплата ML-инженера 215 000 рублей, более 14 000 вакансий по всей России, около 500 вакансий для джунов. Можно начать без знаний математики — на курсе дадут весь необходимый минимум по статистике и математике.

Часто задаваемые вопросы

Для кого подходит курс?

Курс подходит новичкам в машинном обучении — можно начать без знаний математики. На курсе дадут весь необходимый минимум по статистике и математике. Вы сможете научиться работать с данными, создавать модели машинного обучения и начать карьеру ML-инженера.

Как проходит обучение?

Вы можете изучать материалы курса в удобном вам режиме, совмещать обучение на платформе с работой и личной жизнью. В среднем пользователи платформы, которые проходят курс по машинному обучению, занимаются от 2 до 3 часов в день. Все видео будут доступны и по окончании курса, так что вы сможете освежить свои знания в любой момент.

Кто будет мне помогать в обучении на платформе?

В обучении профессии «Machine Learning Engineer» нет никаких автоматических проверок и скриптов. Куратор-практик не только укажет на ошибки, но и поможет разобраться в сложных темах, ответит на вопросы. Проверка практических заданий и доступ к Telegram-чату уже входят в стоимость курса — ничего доплачивать не нужно. Вместо автопроверок — чат с наставником и разбор заданий.

Есть ли лицензия?

Да, лицензия №040485. После обучения вы получите диплом о профессиональной переподготовке государственного образца и возможность налогового вычета.

Отзывы о курсе

Пока нет отзывов

Станьте первым, кто оставит отзыв об этом курсе!

(5/5)

Важно: Не используйте ненормативную лексику, агрессивные и политические высказывания. Комментарии проходят модерацию и будут опубликованы только после проверки.

Стоимость курса

Цена

5 601 ₽ в месяц

Перейти на сайт школы

Краткая информация

ШколаSkillBox
Формат обученияОнлайн
Длительность3 месяца

Программа курса

Модуль 1
Введение в машинное обучение и основы Python для работы с данными
Модуль 2
Работа с данными: извлечение, очистка, нормализация и EDA
Модуль 3
Feature engineering и классические методы машинного обучения
Модуль 4
Временные ряды, рекомендательные системы и работа с Big Data
Модуль 5
Нейросети, трансформеры и Deep Learning
Модуль 6
NLP/CV-задачи, внедрение моделей в прод и пайплайны ML
Модуль 7
Практика в Kaggle и создание проектов для портфолио