Стоимость курса
106 900 ₽
237 600 ₽
-55%
Рассрочка от 8 908 ₽/мес

Курс Инженер машинного обучения: курс для IT-специалистов от Нетология

Стоимость курса
106 900 ₽
237 600 ₽
Скидка 55%
Рассрочка от 8 908 ₽/мес

Курс «Инженер машинного обучения: курс для IT-специалистов» от школы Нетология — это глубокое и комплексное обучение, ориентированное на специалистов, желающих освоить современные методы и инструменты машинного обучения на профессиональном уровне. Программа курса охватывает все ключевые аспекты ML, включая теорию, практические навыки и применение передовых моделей в реальных задачах. В ходе обучения вы познакомитесь с архитектурой и принципами работы сложных моделей машинного обучения, научитесь строить и оптимизировать нейронные сети, а также разрабатывать решения в областях компьютерного зрения (CV) и обработки естественного языка (NLP). Особое внимание уделяется практическим кейсам, где вы получите опыт работы с большими данными, подготовкой датасетов, а также внедрением и масштабированием моделей на производстве. Преимуществом курса является поддержка ведущих ML-инженеров из крупнейших компаний — Amazon, Яндекс и Сбер. Это позволяет получать актуальные знания, советы по карьере и разбор реальных индустриальных задач. Обучение включает интерактивные задания, проектные работы и регулярную обратную связь, что гарантирует глубокое понимание материала и развитие профессиональных компетенций. По окончании курса вы сможете уверенно разрабатывать и внедрять сложные ML-системы, работать с современными инструментами машинного обучения и стать востребованным специалистом на рынке IT. Курс идеально подходит для разработчиков, аналитиков данных и инженеров, стремящихся повысить квалификацию и получить навыки, необходимые для работы в ведущих технологических компаниях.

Стоимость курса
106 900 ₽
237 600 ₽
Скидка 55%
Рассрочка от 8 908 ₽/мес

Курс «Инженер машинного обучения: курс для IT-специалистов» от школы Нетология — это глубокое и комплексное обучение, ориентированное на специалистов, желающих освоить современные методы и инструменты машинного обучения на профессиональном уровне. Программа курса охватывает все ключевые аспекты ML, включая теорию, практические навыки и применение передовых моделей в реальных задачах. В ходе обучения вы познакомитесь с архитектурой и принципами работы сложных моделей машинного обучения, научитесь строить и оптимизировать нейронные сети, а также разрабатывать решения в областях компьютерного зрения (CV) и обработки естественного языка (NLP). Особое внимание уделяется практическим кейсам, где вы получите опыт работы с большими данными, подготовкой датасетов, а также внедрением и масштабированием моделей на производстве. Преимуществом курса является поддержка ведущих ML-инженеров из крупнейших компаний — Amazon, Яндекс и Сбер. Это позволяет получать актуальные знания, советы по карьере и разбор реальных индустриальных задач. Обучение включает интерактивные задания, проектные работы и регулярную обратную связь, что гарантирует глубокое понимание материала и развитие профессиональных компетенций. По окончании курса вы сможете уверенно разрабатывать и внедрять сложные ML-системы, работать с современными инструментами машинного обучения и стать востребованным специалистом на рынке IT. Курс идеально подходит для разработчиков, аналитиков данных и инженеров, стремящихся повысить квалификацию и получить навыки, необходимые для работы в ведущих технологических компаниях.

Основные преимущества курса

Продвинутая программа

Изучение всех аспектов машинного обучения: создание, внедрение и поддержка моделей.

Специализация в CV и NLP

Возможность узкой специализации в компьютерном зрении или обработке естественного языка, а также освоение обеих областей.

Поддержка экспертов

Менторские сессии и поддержка ML-инженеров из компаний Amazon, Яндекс и Сбер.

Программа трудоустройства

Включена программа помощи в трудоустройстве после окончания курса.

Диплом профессиональной переподготовки

Выдается официальный диплом, подтверждающий квалификацию ML-инженера.

Актуальная и востребованная ниша

Курс ориентирован на быстрорастущий рынок ML с высоким спросом на специалистов уровня middle.

Характеристики курса

Уровень сложности
продвинутый
Продолжительность
от 11 месяцев
Формат обучения
по собственному графику
Гибкость расписания
максимальная гибкость
Видеоконтент
да
Тесты и квизы
да
Проектные работы
да
Вебинары/Живые сессии
да
Практические задания
да
Кейсы из практики
да
Куратор
да
Проверка ДЗ
да
Чат/Комьюнити
да
Карьерные консультации
да
Сертификат
да
Тип сертификата
диплом
Помощь с трудоустройством
да
Практика на проектах
да
Компании-партнёры
да
Помощь с портфолио
да
Помощь с резюме
да

Программа курса

1
Введение в машинное обучение
Обзор ключевых концепций и этапов ML-проекта.
2
Продвинутое программирование на Python для ML
Работа со скриптами, библиотеками, циклами и функциями.
3
Работа с данными и SQL
Выборка, фильтрация и объединение данных с помощью SQL-запросов.
4
Контроль версий с Git
Использование системы контроля версий и командная работа над проектами.
5
Создание и обучение ML-моделей
Построение и настройка моделей машинного обучения.
6
Специализация в компьютерном зрении (CV)
Разработка и внедрение моделей для обработки изображений.
7
Специализация в обработке естественного языка (NLP)
Работа с текстовыми данными и языковыми моделями.
8
Внедрение и поддержка ML-систем
Практические навыки развертывания и эксплуатации моделей.
9
Работа над собственным проектом
Применение знаний на практике с поддержкой менторов.
10
Поддержка и наставничество от экспертов
Общение и консультации с опытными ML-инженерами из крупных компаний.

Часто задаваемые вопросы

Курс длится от 11 месяцев и составлен с учётом актуальной программы 2025 года.
Вы научитесь управлять полным циклом ML-проектов, работать с алгоритмами, проектировать ML-пайплайны, внедрять MLOps-практики и создавать продакшен-решения с контейнеризацией и масштабированием.
Необходим базовый уровень Python, умение работать с SQL и системой контроля версий Git.
В курсе применяются Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, CatBoost, LightGBM, XGBoost, PyTorch, TensorFlow, MLflow, DVC, Docker, Kubernetes, FastAPI, OpenCV, YOLO, ResNet, ViT, GPT, Hugging Face Transformers и BERT.
Да, можно специализироваться в компьютерном зрении (CV), обработке естественного языка (NLP) или освоить обе специализации одновременно.
Курс включает более 10 проектов, которые помогут создать портфолио и применить навыки на реальных задачах, включая работу с SQL, ETL, OLAP, построение ML-моделей и пайплайнов в облаке.
Студенты получают подробную обратную связь по заданиям, участвуют в вопрос-ответ сессиях с экспертами из Amazon, Яндекса, Сбера и других компаний, а также имеют до 9 индивидуальных консультаций с менторами.
По окончании курса выдается диплом о профессиональной переподготовке.
Обучение включает 30+ вебинаров в прямом эфире с преподавателями, а также доступ к материалам для самостоятельного изучения.
Информация о длительности доступа к материалам в описании курса не указана.
Курс ориентирован на IT-специалистов с базовыми знаниями Python, SQL и Git; для начинающих предусмотрен отдельный курс "ML-инженер с нуля".
Информация о поддержке мобильного обучения в описании курса не указана.
Выпускники смогут работать ML-инженерами, специализироваться в CV, NLP или как fullstack ML-инженеры, востребованы в различных сферах и компаниях.
В программу включена поддержка трудоустройства, тестовые собеседования, помощь в оформлении резюме и портфолио, а также задачи от партнёров для практики и рекомендаций.
Информация о технических требованиях не указана.
Программа составлена в 2025 году, обновления не детализированы.
Стоимость курса
106 900 ₽
-55%
237 600 ₽
На сайт

Не знаете, какой курс выбрать?

Ответьте на несколько вопросов, и мы подберём идеальные курсы специально для вас

1 из 4

Какое направление вас интересует?

Выберите одну или несколько категорий

Уточните специализацию

Можете выбрать несколько или пропустить

Какой у вас бюджет?

Выберите подходящий диапазон цен

Дополнительные предпочтения

Отметьте, что для вас важно

Мы подобрали для вас курсы!

Найдено курсов: 0