Стоимость курса
82 400 ₽
Рассрочка от 6 867 ₽/мес
Срок обучения: 1 месяц

Курс Продвинутое машинное обучение от Karpov Courses

Стоимость курса
82 400 ₽
Рассрочка от 6 867 ₽/мес
Срок обучения: 1 месяц

«Продвинутое машинное обучение» от karpovcourses — программа для специалистов, которые уже имеют опыт работы с ML и хотят увереннее решать сложные, нестандартные задачи бизнеса. Вместо единой обязательной траектории курс предлагает гибкий формат: выберите один или несколько из шести модулей, ориентируясь на свои цели, текущие задачи и уже освоенные навыки. Так вы сможете углубиться в наиболее актуальные для себя направления и не тратить время на темы, которые не соответствуют вашему профессиональному запросу. Обучение помогает расширить набор инструментов и научиться применять машинное обучение в ситуациях, где недостаточно готовых решений. Фокус на бизнес-задачах позволяет рассматривать модели не изолированно, а в контексте практической пользы: важно не только выбрать метод, но и понять, как использовать его для решения конкретной проблемы. Гибкая структура программы подойдёт тем, кто хочет систематизировать знания, освоить новые подходы или точечно усилить компетенции в выбранных областях. Курс рассчитан на практикующих специалистов и предполагает, что базовое знакомство с машинным обучением у вас уже есть. Перед выбором модулей стоит определить, каких навыков не хватает для текущих проектов или следующего карьерного шага. В результате вы сможете собрать индивидуальный маршрут обучения и сосредоточиться на тех инструментах, которые имеют для вас наибольшую ценность. «Продвинутое машинное обучение» — вариант для тех, кому важно развиваться адресно и применять новые знания к реальным, не шаблонным задачам бизнеса.

Стоимость курса
82 400 ₽
Рассрочка от 6 867 ₽/мес
Срок обучения: 1 месяц

«Продвинутое машинное обучение» от karpovcourses — программа для специалистов, которые уже имеют опыт работы с ML и хотят увереннее решать сложные, нестандартные задачи бизнеса. Вместо единой обязательной траектории курс предлагает гибкий формат: выберите один или несколько из шести модулей, ориентируясь на свои цели, текущие задачи и уже освоенные навыки. Так вы сможете углубиться в наиболее актуальные для себя направления и не тратить время на темы, которые не соответствуют вашему профессиональному запросу. Обучение помогает расширить набор инструментов и научиться применять машинное обучение в ситуациях, где недостаточно готовых решений. Фокус на бизнес-задачах позволяет рассматривать модели не изолированно, а в контексте практической пользы: важно не только выбрать метод, но и понять, как использовать его для решения конкретной проблемы. Гибкая структура программы подойдёт тем, кто хочет систематизировать знания, освоить новые подходы или точечно усилить компетенции в выбранных областях. Курс рассчитан на практикующих специалистов и предполагает, что базовое знакомство с машинным обучением у вас уже есть. Перед выбором модулей стоит определить, каких навыков не хватает для текущих проектов или следующего карьерного шага. В результате вы сможете собрать индивидуальный маршрут обучения и сосредоточиться на тех инструментах, которые имеют для вас наибольшую ценность. «Продвинутое машинное обучение» — вариант для тех, кому важно развиваться адресно и применять новые знания к реальным, не шаблонным задачам бизнеса.

Основные преимущества курса

Решение реальных бизнес-задач

Курс посвящён сложным и нестандартным задачам машинного обучения на практических кейсах, а не только обучению моделей.

Полный цикл разработки ML-сервисов

Вы освоите все этапы работы ML-инженера: сбор и разметку данных, построение пайплайнов, развёртывание сервисов, мониторинг и оценку эффективности.

Гибкий выбор специализации

Можно выбрать от одного до шести модулей по интересам и самостоятельно определить, какие навыки и инструменты осваивать.

Шесть актуальных направлений машинного обучения

В программе представлены ранжирование и матчинг, динамическое ценообразование, uplift-моделирование, продвинутое A/B-тестирование, рекомендательные системы и MLOps.

Практические проекты с готовым результатом

В каждом модуле предусмотрен финальный проект, в ходе которого вы создадите ML-сервис для решения конкретной сложной задачи.

Возможность ускоренного отбора в MAGNIT TECH

Студенты и выпускники могут пройти Fast Track на позицию инженера машинного обучения в MAGNIT TECH; участникам предоставляют обратную связь.

Характеристики курса

Уровень сложности
продвинутый
Входное тестирование
нет
Конкурсный отбор
да
Формат обучения
по собственному графику
Гибкость расписания
максимальная гибкость
Видеоконтент
да
Тесты и квизы
да
Проектные работы
да
Вебинары/Живые сессии
нет
Практические задания
да
Кейсы из практики
да
Куратор
нет
Проверка ДЗ
нет
Чат/Комьюнити
нет
Карьерные консультации
да
Сертификат
да
Тип сертификата
сертификат об окончании
Гос. лицензия
нет
Пожизненный доступ
нет
Скачивание материалов
нет
Оффлайн-доступ
нет
Мобильное приложение
нет
Помощь с трудоустройством
да
Практика на проектах
да
Компании-партнёры
да
Помощь с портфолио
нет
Помощь с резюме
да

Программа курса

1
Введение в продвинутое машинное обучение
Обзор курса, цели и задачи, знакомство с этапами работы ML-инженера.
2
Ранжирование и матчинговые системы
Разработка алгоритмов сопоставления объектов и ранжирования для бизнес-задач, включая метрики и обучение моделей.
3
Динамическое ценообразование
Создание пайплайнов для динамической настройки цен с учетом спроса, эластичности и методов многоруких бандитов.
4
Uplift-моделирование
Оценка дополнительного эффекта маркетинговых кампаний для сегментации клиентов и оптимизации бюджета.
5
Продвинутое A/B-тестирование
Методы проведения и анализа сложных экспериментов для оценки эффективности моделей и бизнес-решений.
6
Рекомендательные системы
Построение систем рекомендаций с использованием современных алгоритмов и практических кейсов.
7
MLOps и деплой моделей
Организация процессов развертывания, мониторинга и поддержки ML-сервисов в продакшене.
8
Работа с данными и их разметка
Сбор, парсинг и аннотирование данных для обучения и улучшения моделей.
9
Продвинутые алгоритмы и архитектуры
Изучение современных моделей, включая трансформеры и векторные представления текста.
10
Финальные проекты и практическое применение
Разработка собственных ML-сервисов на основе изученных методов и кейсов.

Часто задаваемые вопросы

Курс рассчитан на специалистов с опытом в машинном обучении уровня middle и senior, желающих решать нестандартные бизнес-задачи.
Курс состоит из 6 модулей, и вы можете выбрать один или несколько для изучения в зависимости от интересующих навыков.
Обучение проходит в формате самостоятельного изучения материалов с возможностью выбора модулей и работы над проектами.
Вы научитесь строить ML-сервисы для реальных бизнес-задач, работать с данными, создавать пайплайны, деплоить модели и настраивать мониторинг.
В курсе применяются современные методы машинного обучения, включая FastText, DSSM, трансформеры, а также инструменты разметки данных от Яндекса.
Выпускники и студенты могут участвовать в программе ускоренного трудоустройства в MAGNIT TECH на позицию Инженера машинного обучения.
По окончании курса выдается сертификат, подтверждающий освоение продвинутых навыков в машинном обучении.
Информация о длительности доступа к материалам в описании курса не указана.
Для обучения необходим компьютер с возможностью установки и запуска инструментов машинного обучения, более подробные требования не указаны.
В описании курса нет информации о поддержке мобильного обучения.
В конце каждого модуля выполняется финальный проект — создание собственного ML-сервиса для решения конкретной бизнес-задачи.
Модуль включает изучение алгоритмов сопоставления объектов, метрик ранжирования, языковых моделей и построение системы поисковых подсказок.
Вы научитесь строить пайплайны для динамического ценообразования, моделировать спрос, рассчитывать эластичность и применять многорукие бандиты.
Модуль посвящён оценке дополнительного эффекта маркетингового воздействия с помощью uplift-моделей и построению алгоритмов для поиска оптимальной аудитории.
Курс ведут ведущие специалисты, включая Валерия Бабушкина и Игоря Котенкова, поддержка и ответы на вопросы предоставляются через образовательную платформу.
Стоимость курса
82 400 ₽
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