Аналитика20 марта 2024 г.
ТОП 30 лучших курсов по машинному обучению
Машинное обучение — это ключевая технология, лежащая в основе искусственного интеллекта, и востребованный навык в аналитике данных. В подборке 30 лучших курсов по машинному обучению представлены программы, которые охватывают методы обработки данных, построение моделей и работу с популярными библиотеками, такими как Scikit-learn и TensorFlow. Эти курсы помогут вам стать профессионалом в области AI и анализа данных.
Автор
Елена О.На чтение
12 минДата обновления
21.09.2026
Курсы
Data Scientist с нуля до Junior
21 отзыв
110 160 ₽200 291 ₽
-45%
Освойте Data Science с нуля. Вы попробуете силы в аналитике данных, машинном обучении и подробно изучите направление, которое нравится вам больше. Отточите навыки на реальных проектах и станете востребованным специалистом.
Программа курса
- Введение в Data Science. Введение в курс - Business understanding. С чего начинается работа с данными - Data understanding. Excel - Введение в Python - Переменные и типы данных - Условия - Циклы - Алгоритмы и структуры данных - Функции - Коллекции в Python -…
- Основы статистики и теории вероятностей. Введение в теорию вероятностей - Случайные события - Случайная величина - Непрерывные распределения. Общие сведения - Основные виды непрерывных распределений - Статистические тесты.
- Основы математики для Data Science. Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования - Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты - Аналитика и ML. Функции одной…
- Специализация 1: Machine Learning. Постановка задачи машинного обучения - Основные термины машинного обучения - Выгрузка данных с помощью SQL - Линейная регрессия - Регуляризация линейной регрессии - Метрическая классификация. Метод ближайших соседей и его ра…
- Специализация 2: Data Analyst. Введение - Доступные источники данных - Аналитика на метриках - Подходы к оценке качества данных - Введение в формулирование гипотез - Визуализация в Excel - Проанализируете текущие продажи компании, выявите лидеров и аутсайдеро…
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: аналитика и ml. базовые математические объекты и sympy. необходимые функции и некоторые дополнительн…
- Научитесь уверенно работать с темой: business understanding. с чего начинается работа с данными.
- Освоите и сможете применять: выгрузка данных с помощью sql.
- Разберётесь в основах формулирование гипотез.
- Разберётесь в теме: data understanding. excel.
Data Science с нуля
6 отзывов
27 620 ₽42 500 ₽
-35%
Освой анализ данных и машинное обучение на Python: 4 месяца онлайн, практика на датасетах и сертификат. Смотри программу.
Программа курса
- Блок 1. Введение.
- Блок 2. Анализ данных на Python.
- Блок 3. Классическое машинное обучение. Обучение с учителем.
- Блок 4. Классическое машинное обучение. Обучение без учителя.
- Блок 5. Введение в глубокое обучение.
- Блок 6. Введение в компьютерное зрение.
- Блок 7. Тестирование.
- Блок 8. Базовые типы и структуры данных, переменные. Условные операторы, работа с функциями.
- Блок 9. Основы ООП, работа с классами и исключениями.
- Блок 10. Знакомство с Web разработкой, HTTP, Rest API, протокол WSGI, работа с датаклассами, первое веб-приложение. Знакомство с git.
- Блок 11. Знакомство с реляционными базами данных.
- Блок 12. Автотесты на Python, фабрики.
- Блок 13. Асинхронная работа в Python, асинхронные запросы в сеть, асинхронная работа с API и БД.
- Блок 14. Веб-фреймворк Flask.
- Блок 15. Веб-фреймворк Django.
Чему научитесь
- Научитесь уверенно работать с темой: асинхронная работа в python, асинхронные запросы в сеть, асинхронная работа с api и бд.
- Научитесь уверенно работать с темой: базовые типы и структуры данных, переменные. условные операторы, работа с функциями.
- Научитесь анализировать и применять: анализ данных на python.
- Познакомитесь с web разработкой, http, rest api, протокол wsgi, работа с датаклассами, первое веб приложение. знакомство с git.
- Освоите основы: основы ооп, работа с классами и исключениями.
Data Science + ИИ
5 отзывов
109 900 ₽274 750 ₽
109 900 ₽/мес рассрочка-60%
Практический онлайн-курс, на котором вы с нуля освоите все ключевые навыки специалиста по Data Science. Научитесь анализировать большие данные, программировать на Python и применять модели машинного обучения для решения бизнес-задач.
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: работает в сфере рекомендательных систем, разрабатывал алгоритмы для крупных it компаний. специализируется на связях между математикой, статистикой и программированием.
- Карьерный тренажёр проведёт вас по ключевым этапам поиска работы. Вы научитесь уверенно презентовать свои навыки и получите необходимые знания для успешного трудоустройства.
- Освоите и сможете применять: кейсы и конспекты по ключевым алгоритмам ml классификация, регрессия, кластеризация методами k средних, dbscan и hdbscan, k ближайших соседей.
- Освоите и сможете применять: и другие полезные материалы, включая разбор матриц, теории вероятностей и подборку кейсов по работе с нейросетями в повседневных задачах.
- Научитесь настраивать и организовывать: конспекты по инженерной части разворачивание приложений через виртуализацию, настройка цепочки процессов, организованный код.
- Освоите и сможете применять: более 3 лет опыта в ds/ml. участвовал в международных соревнованиях по компьютерному зрению, сотрудничает с nvidia.
- Освоите и сможете применять: лицензия на осуществление образовательной деятельности, выданная департаментом образования и науки города москвы.
- Освоите и сможете применять: специалист по большим данным, «сбер». специалист по аналитике данных и оптимизации процессов в b2c направлении.
- Освоите и сможете применять: предсказывает кредитоспособность клиентов, предотвращает мошенничество и оптимизирует управление рисками.
- Прогнозирует спрос, управляет ассортиментом, анализирует покупательские привычки и помогает персонализировать клиентские предложения.
Онлайн-магистратура МИФИ "Машинное обучение"
4 отзыва
230 000 ₽
230 ₽/мес рассрочкао программе, стоимости обучения в МИФИ и условиях поступления на сайте SkillFactory!
Программа курса
- Часть материалов уже записана и доступна 24/7. На обучение потребуется 20−30 часов в неделю.
- Освойте Data Science и Machine Learning с нуля до продвинутого уровня и выберите свой трек: MLOps, AI-engineer, Data Scientist, ML-engineer.
- Создать модель, которая предлагает персональный список вузов на основе предпочтений абитуриента: музыка, фильм, книга, игра, хобби.
- Обучение проходит полный цикл ML-проекта: данные → модель → оценка → эксперимент → внедрение → мониторинг..
- Начнете развиваться в IT, сможете внедрять ML-технологии в существующие проекты или перейти в MLOps.
- Решайте сами, писать диссертацию по научной теме или практической задаче от партнера программы.
- Плавно перейдете в индустрию и освоите базу, которая понадобится для работы в Machine Learning.
- создавать интеллектуальные системы для анализа данных, прогнозирования и принятия решений.
- выбирать модели Machine Learning под конкретную задачу, обучать их и внедрять в продакшен.
- Разработать модель, которая определяет вероятность получения кредита в заданных банках.
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: материалов уже записана и доступна 24/7. на обучение потребуется 20−30 часов в неделю.
- Начнете развиваться в IT, сможете внедрять ML технологии в существующие проекты или перейти в MLOps.
- Плавно перейдете в индустрию и освоите базу, которая понадобится для работы в Machine Learning.
- Освойте Data Science и Machine Learning с нуля до продвинутого уровня и выберите свой трек MLOps, AI engineer, Data Scientist, ML engineer.
- Создать модель, которая предлагает персональный список вузов на основе предпочтений абитуриента музыка, фильм, книга, игра, хобби.
Курс «Бизнес-тренер + специалист по обучению персонала»
2 отзыва
36 900 ₽43 600 ₽
-15%
Специалист по кадровому делопроизводству и управлению кадровой службой. Разработка и внедрение программ обучения учебного центра по направлениям HR. Организация и контроль процедур оценки персонала Работает в сфере HR или управления Узнайте, как разрабатывать и проводить обучающие мероприятия для сотрудников. Хочет расширить профессиональный арсенал Систематизируйте имеющиеся знания на программе обучения бизнес-тренеров и внедряйте современные методики в повседневную практику. Планирует профессионально заниматься бизнес-тренингами или обучением персонала Получите практические инструменты для работы в корпоративных структурах или начните собственный путь в качестве независимого тренера — программа закладывает фундамент для обоих сценариев. Обзор программы профессиональной переподготовки «Бизнес-тренер с дополнительной специализацией в области обучения персонала» с присвоением квалификации
Программа курса
- Стратегическое управление персоналом организации - 60 часов. Система стратегического менеджмента. — Стратегический анализ организации. — Разработка стратегии организации. — Система стратегического управления персоналом. — Стратегии управления персоналом. — Ор…
- Корпоративная культура и внутренние коммуникации - 60 часов. Место и задачи корпоративной культуры в управлении персоналом. Возможности и особенности корпоративной культуры, как инструмента управления. — Определение понятия «корпоративная культура». Содержани…
- Обучение и развитие персонала - 60 часов. Цель и уровни качества процесса обучения и развития персонала. Разница функций обучения и развития персонала. Три концепции обучения квалифицированных кадров. — Политика в области обучения и развития персонала. Модель…
- Тренинг как форма группового обучения персонала - 60 часов. Тренинг как метод обучения персонала и его отличия от других активных методов обучения. — Виды и место тренинга в системе обучения персонала предприятия. — Требования к личности тренера и его деятель…
- Карьерный менеджмент. Основы формирования карьеры. Управление карьерой. Карьерное консультирование - 60 часов. Основные понятия карьеры. Деловая карьера: виды, модели, этапы. — Понятие карьерного менеджмента и типы карьерных ориентаций. — Типы карьерного проц…
- Технологии работы с кадровым резервом - 60 часов. Кадровый резерв, его цели и виды. — Основные принципы и критерии формирования кадрового резерва. — Основные этапы работы с кадровым резервом. — Планирование карьеры и кадровый резерв. — Мотивация к успеху. — О…
- Профессиональные стандарты: цель, задачи, порядок внедрения - 60 часов. Национальная система квалификаций в Российской Федерации. — Зарубежный опыт разработки национальной системы квалификаций и внедрения профессиональных стандартов. — История разработки проф…
- Кросскультурные деловые коммуникации - 60 часов. Понятие кросс-культурных коммуникаций. — Формы кросс-культурных коммуникаций. — Основы кросс-культурной психологии для эффективной коммуникации: особенности когнитивной деятельности. — Деловая этика и ее значен…
- Управление конфликтами - 60 часов. История развития конфликтологии, этапы становления. — Характеристика конфликта как социального явления. — Структура конфликта. Динамика конфликта. — Внутриличностный конфликт. Межличностный конфликт. — Конфликты в организаци…
- Практикум по проектированию системы обучения персонала организации - 60 часов. Анализ необходимости системы обучения персонала в организации. — Анализ инструментов определения текучести персонала в организации. — Оформление перечня документов, регламентирующи…
- Итоговая аттестация - 10 часов. Итоговая аттестация.
- Основы управления персоналом - 60 часов. Управление персоналом как наука. — Менеджер по персоналу. Основные профессиональные роли менеджера по персоналу: кадровый стратег, кадровый технолог, инноватор, консультант, исполнитель. — Организационный контекст упра…
Чему научитесь
- Научитесь анализировать и применять: анализ необходимости системы обучения персонала в организации. анализ инструментов определения текучести персонала в организации. офор…
- Освоите и сможете применять: история развития конфликтологии, этапы становления. характеристика конфликта как социального явления. структура конфликта. динамика конфликта. внутриличностный конфликт. межлич…
- Освоите и сможете применять: место и задачи корпоративной культуры в управлении персоналом. возможности и особенности корпоративной культуры, как инструмента управления. определение п…
- Освоите и сможете применять: тренинг как метод обучения персонала и его отличия от других активных методов обучения. виды и место тренинга в системе обучения персонала предприятия. т…
- Освоите и сможете применять: технологии работы с кадровым резервом.
Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики
1 отзыв
43 600 ₽96 970 ₽
-55%
Онлайн-курс машинного обучения для начинающих и продолжающих: обучение нейронным сетям, реализация моделей на Python, подготовка к карьере в Data Science с помощью реальных проектов и стажировки.
Программа курса
- Построение модели - 88 часов. Узнаете, что такое библиотека Sklearn и как ею пользоваться. Изучите алгоритмы кластеризации и сможете строить ансамбли моделей. Научитесь оценивать модели и работать с переобучением. Узнаете, как использовать в работе GridSearch…
- Рекомендательные системы - 19 часов. В этом и следующих блоках вы будете применять полученные знания в разных областях машинного обучения. Во время этого блока научитесь строить персонализированные и неперсонализированные рекомендательные системы, а также ком…
- Компьютерное зрение - 34 часа. Вы освоите основные техники машинного зрения: извлечение признаков, поиск по картинкам, сегментирование, детекция объектов, а также научитесь строить нейросети.
- Обработка естественного языка (NLP) - 33 часа. Вы освоите морфологический и синтаксический анализ, дистрибутивную семантику и информационный поиск, научитесь снижать размерность в векторной модели, классифицировать, извлекать информацию и генерировать тексты.
- Временные ряды - 34 часа. На этом интенсивном блоке вы научитесь выявлять происхождение и структуру временного ряда, прогнозировать будущие значения для эффективного принятия решений при построении моделей машинного обучения. Поймёте, что «под капотом» у попу…
- Менеджмент data-проектов - 12 часов. Вы научитесь планировать разработку data science проектов, а также грамотно рассказывать заказчикам о результатах исследований.
- Итоговый хакатон - 8 часов. Завершим обучение состязанием с товарищами по курсу: в составе миникоманды за ограниченное время и на основе датасетов крупных игроков рынка вам придётся решать задачи по прогнозированию продаж или оптимизации производства, задейст…
- Дипломный проект - 40 часов. Вы построите ML-модель для решения своих текущих профессиональных задач: это может быть система прогнозирования продаж, распознавание объектов на фото или видео, анализ временных рядов, анализ больших объёмов текста.Если у вас нет…
Чему научитесь
- Узнаете, что такое библиотека Sklearn и как ею пользоваться. Изучите алгоритмы кластеризации и сможете строить ансамбли моделей. Научитесь оценивать модели и работать с переобучением. Узн…
- Вы освоите морфологический и синтаксический анализ, дистрибутивную семантику и информационный поиск, научитесь снижать размерность в векторной модели, классифицировать, и…
- Вы научитесь планировать разработку data science проектов, а также грамотно рассказывать заказчикам о результатах исследований.
- Вы построите ML модель для решения своих текущих профессиональных задач это может быть система прогнозирования продаж, распознавание объектов на фото или видео, анализ временных рядов, ан…
Инженер машинного обучения PRO
1 отзыв
117 600 ₽261 360 ₽
-55%
«Инженер машинного обучения» от Нетологии для ИТ-специалистов: узкая специализация в компьютерном зрении или обработке естественного языка, менторские сессии.
Программа курса
- Существующие навыки помогут на этапе подготовки — это одна из трудностей для начинающих, с которой вы не столкнётесь. Вы сможете превращать данные в работающие ML-модели.
- Познакомитесь с видами хранилищ, поймёте архитектуру DWH (хранилища данных) и его возможности. На практическом кейсе разберёте популярные инструменты работы с DWH.
- В Machine Learning высокий спрос на кросс-функциональных специалистов, которые могут отвечать за продукт на всех этапах: от обучения до внедрения и поддержки.
- Опыт разработки пригодится на этапе сборки моделей — этого нет у многих junior-ML-специалистов. Вы научитесь создавать полноценные интеллектуальные системы.
- Погрузитесь в работу с изображениями и видео, изучите архитектуры для распознавания, сегментации, генерации. Узнаете, как внедрять CV в продукт.
- Глубокое понимание работы с данными и моделями — ваше преимущество. Чтобы его подкрепить, вы изучите развёртывание и масштабирование моделей.
- Разберёте задания, которые обычно дают на технических собеседованиях. Это поможет увереннее чувствовать себя во время реальных собеседований.
- Построите несколько моделей. Например, классифицируете клиентов банка по уровню дохода и проведёте разведочный анализ данных.
- Познакомитесь с основным инструментом обработки больших данных. Разберётесь в возможностях управления ресурсами кластера.
- Проанализируете уровень удовлетворённости сотрудников работой. Построите модель, предсказывающую, уволится ли сотрудник.
Чему научитесь
- Существующие навыки помогут на этапе подготовки это одна из трудностей для начинающих, с которой вы не столкнётесь. Вы сможете превращать данные в работающие ML модели.
- Опыт разработки пригодится на этапе сборки моделей этого нет у многих junior ML специалистов. Вы научитесь создавать полноценные интеллектуальные системы.
- Погрузитесь в работу с изображениями и видео, изучите архитектуры для распознавания, сегментации, генерации. Узнаете, как внедрять CV в продукт.
- Глубокое понимание работы с данными и моделями ваше преимущество. Чтобы его подкрепить, вы изучите развёртывание и масштабирование моделей.
- Познакомитесь с основным инструментом обработки больших данных. Разберётесь в возможностях управления ресурсами кластера.
Data scientist: тариф PRO
1 отзыв
136 395 ₽340 988 ₽
136 395 ₽/мес рассрочка-60%
Практический онлайн-курс, на котором вы с нуля освоите все ключевые навыки специалиста по Data Science. Научитесь анализировать большие данные, программировать на Python и применять модели машинного обучения для решения бизнес-задач.
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: работает в сфере рекомендательных систем, разрабатывал алгоритмы для крупных it компаний. специализируется на связях между математикой, статистикой и программированием.
- Карьерный тренажёр проведёт вас по ключевым этапам поиска работы. Вы научитесь уверенно презентовать свои навыки и получите необходимые знания для успешного трудоустройства.
- Освоите и сможете применять: кейсы и конспекты по ключевым алгоритмам ml классификация, регрессия, кластеризация методами k средних, dbscan и hdbscan, k ближайших соседей.
- Освоите и сможете применять: и другие полезные материалы, включая разбор матриц, теории вероятностей и подборку кейсов по работе с нейросетями в повседневных задачах.
- Научитесь настраивать и организовывать: конспекты по инженерной части разворачивание приложений через виртуализацию, настройка цепочки процессов, организованный код.
- Освоите и сможете применять: более 3 лет опыта в ds/ml. участвовал в международных соревнованиях по компьютерному зрению, сотрудничает с nvidia.
- Освоите и сможете применять: лицензия на осуществление образовательной деятельности, выданная департаментом образования и науки города москвы.
- Освоите и сможете применять: специалист по большим данным, «сбер». специалист по аналитике данных и оптимизации процессов в b2c направлении.
- Освоите и сможете применять: предсказывает кредитоспособность клиентов, предотвращает мошенничество и оптимизирует управление рисками.
- Прогнозирует спрос, управляет ассортиментом, анализирует покупательские привычки и помогает персонализировать клиентские предложения.
Технологии Будущего: Python и Нейросети (13-17)
1 отзыв
148 000 ₽204 000 ₽
-27%
Быстрый вход в ИИ: Python для анализа данных, базовые принципы машинного обучения и нейросетей, готовые модели для практики. Итог — простые AI-проекты (классификация, чат-бот) и понимание, как создавать свои первые нейронные сети.
Программа курса
- Попробуйте первый урок бесплатно! За 90 минут ребенок сделает свою первую настоящую программу, мини-сайт или чат-бота и пройдет профориентацию.
- Мы делаем запись каждого занятия, чтобы вы могли пересмотреть урок для разбора сложной темы. Доступ к записям курса есть в личном кабинете.
- Запишитесь на пробный урок бесплатно.
- Научится создавать программы с использованием функций и модулей.
- Изучит основу работы с типами данных и операторами.
- Освоит синтаксис и структуру программ на Python.
- Есть 2 формата занятий: индивидуальное обучение и групповые занятия. При выборе второго формата мы занимаемся с группой 1 раз в неделю.
- Код выводит 3 вараинта логотипа Easycode. Получает данные из переменных, а далее при помощи функций переводит текст в иной формат.
- Чему научится ваш ребенок?
- Лабиринт на Pygame, где персонажу нужно уничтожать противников и искать выход.
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: есть 2 формата занятий индивидуальное обучение и групповые занятия. при выборе второго формата мы занимаемся с группой 1 раз в неделю.
- Освоите и сможете применять: код выводит 3 вараинта логотипа easycode. получает данные из переменных, а далее при помощи функций переводит текст в иной формат.
- Освоите и сможете применять: лабиринт на pygame, где персонажу нужно уничтожать противников и искать выход.
- Освоит синтаксис и структуру программ на Python.
- Научится создавать программы с использованием функций и модулей.
Симулятор DS: тренажёр по анализу данных и машинному обучению
0 отзывов
35 000 ₽49 200 ₽
2 050 ₽/мес рассрочка-29%
«Симулятор DS: тренажёр по анализу данных и машинному обучению» предназначен для аналитиков и инженеров машинного обучения (ML) разного уровня. Выбирайте задачи из разных индустрий, которые вам интересны, изучайте теорию на платформе и решайте кейсы под руководством экспертов. Повышайте профессиональный уровень и формируйте сильное портфолио за счёт учебных проектов (пет‑проектов).
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: retail (продажи), e commerce (эл. коммерция), fintech (фин.технологии), foodtech (технологии в сфере питания), edtech (образовательные технологии), реклама и другие.
- Освоите и сможете применять: нажмите «ок», если вы согласны с условиями обработки cookie и данных о поведении на сайте, необходимых для аналитики. запретить обработку можно через браузер.
- Освоите и сможете применять: python, sql, a/b тесты, метрики, llm (большие языковые модели), рекомендательные системы, прогнозирование, деплой (развёртывание) и многое другое.
- Освоите и сможете применять: «у меня были базовые знания в области анализа данных, но хотелось больше практики и отработки теории на реальных задачах».
- Освоите и сможете применять: > хотел закрепить знания на практике и поработать с задачами, приближенными к реальным, чтобы найти работу.
- Освоите и сможете применять: > нашел новую работу благодаря сообществу, спустя время сам собеседовал студентов симулятора.
- Освоите и сможете применять: можно начать с самого простого и постепенно повышать сложность по мере развития навыков.
- Освоите и сможете применять: «у меня не было опыта работы в it, хотя за плечами было множество пройденных курсов».
- Освоите и сможете применять: «у меня не было опыта работы в ит, хотя за плечами было множество пройденных курсов».
- Освоите и сможете применять: > не знал, как решить рабочую задачу, связанную с рекомендательными системами.
Курс по нейросетям и машинному обучению для начинающих
0 отзывов
22 880 ₽35 200 ₽
-35%
Разберись, как работают нейросети, и обучи свою первую модель: 4 месяца онлайн, практика и сертификат. Смотри программу курса.
Программа курса
- Блок 1. Основы нейронных сетей.
- Блок 2. Работа с библиотекой Keras.
- Блок 3. Распознавание изображений.
- Блок 4. Работа с локальными моделями.
- Блок 5. Практическое применение.
- Блок 6. Финальный проект.
- Блок 7. Завершающий этап.
- Блок 8. Базовые типы и структуры данных, переменные. Условные операторы, работа с функциями.
- Блок 9. Основы ООП, работа с классами и исключениями.
- Блок 10. Знакомство с Web разработкой, HTTP, Rest API, протокол WSGI, работа с датаклассами, первое веб-приложение. Знакомство с git.
- Блок 11. Знакомство с реляционными базами данных.
- Блок 12. Автотесты на Python, фабрики.
- Блок 13. Асинхронная работа в Python, асинхронные запросы в сеть, асинхронная работа с API и БД.
- Блок 14. Веб-фреймворк Flask.
- Блок 15. Веб-фреймворк Django.
Чему научитесь
- Научитесь уверенно работать с темой: асинхронная работа в python, асинхронные запросы в сеть, асинхронная работа с api и бд.
- Научитесь уверенно работать с темой: базовые типы и структуры данных, переменные. условные операторы, работа с функциями.
- Научитесь уверенно работать с темой: работа с локальными моделями.
- Научитесь уверенно работать с темой: работа с библиотекой keras.
- Познакомитесь с web разработкой, http, rest api, протокол wsgi, работа с датаклассами, первое веб приложение. знакомство с git.
Магистратура «Инженерия машинного обучения» с УрФУ
0 отзывов
162 500 ₽
Дистанционная магистратура по машинному обучению от УРФУ и Нетологии: углубленное изучение ИИ, разработка ML-моделей, анализ Big Data. Получите диплом магистра и станьте востребованным инженером в IT.
Программа курса
- Кредит на обучение с господдержкой — часть расходов возьмёт на себя государство.
- Высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода.
- Сможете сами выбрать интересные проекты для реализации. Например, построите и обучите свёрточную сеть для классификации изображений.
- Библиотека Python, которую применяют для математических вычислений: начиная с базовых функций и заканчивая линейной алгеброй.
- Проектирует, строит и поддерживает системы обработки и хранения данных, обеспечивая к ним доступ аналитиков и разработчиков.
- Дипломной работой (ВКР) может быть научное исследование — внесёте вклад в отрасль и поделитесь результатом с сообществом.
- Разработать модель, которая сможет предсказывать погоду на основе исторических данных и текущих условий.
- Свободный фреймворк для разработки быстрых и безопасных веб-приложений и сайтов на языке Python.
- Система с открытым исходным кодом, применяемая для распределённой обработки больших данных.
- ● Повысите свою ценность на рынке труда, сможете вырасти в заработной плате.
Чему научитесь
- Сможете сами выбрать интересные проекты для реализации. Например, построите и обучите свёрточную сеть для классификации изображений.
- Библиотека Python, которую применяют для математических вычислений начиная с базовых функций и заканчивая линейной алгеброй.
- Освоите и сможете применять: кредит на обучение с господдержкой часть расходов возьмёт на себя государство.
- Высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода.
- ● Повысите свою ценность на рынке труда, сможете вырасти в заработной плате.
Инженер машинного обучения
0 отзывов
131 400 ₽265 527 ₽
-51%
Курс Нетологии «Инженер машинного обучения с нуля»: 10+ проектов, работа с ИИ, специализация на выбор, возможность оплачиваемой стажировки, карьерная поддержка.
Программа курса
- Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Разберёте популярные библиотеки, парсинг и работу с API.
- Познакомитесь со статистическими показателями, научитесь проводить статистический анализ данных и проверять гипотезы с помощью различных инструментов.
- Высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода.
- Для учёбы хватит школьных знаний математики и интереса к технологиям. Вы освоите профессию, независимо от предыдущих навыков и опыта.
- При успешной защите итогового проекта вы получите документ, который сможете добавить к резюме и показать при устройстве на работу.
- Построите несколько моделей. Например, классифицируете клиентов банка по уровню дохода и проведёте разведочный анализ данных.
- Проанализируете уровень удовлетворённости сотрудников работой. Построите модель, предсказывающую, уволится ли сотрудник.
- Поймёте, как выбирать и использовать инструменты для конкретных задач, попрактикуетесь решать их при поддержке эксперта.
- Научитесь брифовать заказчиков, проводить анализ, корректно интерпретировать результаты и презентовать исследования.
- Сможете получить специализацию в компьютерном зрении или обработке речи. Такие узкие навыки выше ценятся на рынке.
Чему научитесь
- Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Разберёте популярные библиотеки, парсинг и работу с API.
- Научитесь брифовать заказчиков, проводить анализ, корректно интерпретировать результаты и презентовать исследования.
- Познакомитесь со статистическими показателями, научитесь проводить статистический анализ данных и проверять гипотезы с помощью различных инструментов.
- Для учёбы хватит школьных знаний математики и интереса к технологиям. Вы освоите профессию, независимо от предыдущих навыков и опыта.
- Сможете получить специализацию в компьютерном зрении или обработке речи. Такие узкие навыки выше ценятся на рынке.
Комплект курсов «Онлайн-курс по нейросетям» и «Python программист»
0 отзывов
38 490 ₽42 770 ₽
-10%
«Курс по нейросетям и машинному обучению для начинающих»: Разберись как работают нейросети с нуля, освоишь Keras, сверточные и рекуррентные архитектуры, научишься использовать большие языковые модели как у ChatGPT. В финальном проекте - создашь и обучишь нейросеть для распознавания изображений, выберешь архитектуру и натренируешь собственную модель.«Python программист с нуля»: Скажем честно - создать нейросеть без Python вряд-ли получится, он там везде. Начнем с основ: переменные, циклы, функции, работа с файлами. Практика с первого урока, чтобы не просто смотреть, а сразу писать код.
Программа курса
- Блок 1. Основы нейронных сетей.
- Блок 2. Работа с библиотекой Keras.
- Блок 3. Распознавание изображений.
- Блок 4. Работа с локальными моделями.
- Блок 5. Практическое применение.
- Блок 6. Финальный проект.
- Блок 7. Завершающий этап.
- Блок 8. Базовые типы и структуры данных, переменные. Условные операторы, работа с функциями.
- Блок 9. Основы ООП, работа с классами и исключениями.
- Блок 10. Знакомство с Web разработкой, HTTP, Rest API, протокол WSGI, работа с датаклассами, первое веб-приложение. Знакомство с git.
- Блок 11. Знакомство с реляционными базами данных.
- Блок 12. Автотесты на Python, фабрики.
- Блок 13. Асинхронная работа в Python, асинхронные запросы в сеть, асинхронная работа с API и БД.
- Блок 14. Веб-фреймворк Flask.
- Блок 15. Веб-фреймворк Django.
Чему научитесь
- Научитесь уверенно работать с темой: асинхронная работа в python, асинхронные запросы в сеть, асинхронная работа с api и бд.
- Научитесь уверенно работать с темой: базовые типы и структуры данных, переменные. условные операторы, работа с функциями.
- Научитесь уверенно работать с темой: работа с локальными моделями.
- Научитесь уверенно работать с темой: работа с библиотекой keras.
- Познакомитесь с web разработкой, http, rest api, протокол wsgi, работа с датаклассами, первое веб приложение. знакомство с git.
Профессиональная переподготовка «Инженер в сфере машинного обучения»
0 отзывов
15 850 ₽17 250 ₽
-8%
▶️ Профессиональная переподготовка «Инженер в сфере машинного обучения» с выдачей диплома. Дистанционное (онлайн) обучение в учебном центре «НЦПО». 🔥Обучение в рассрочку от 1320 руб. в месяц. Без предоплат и скрытых комиссийЗаписывайтесь на обучение «Инженер в сфере машинного обучения» в удобном формате:1️⃣ Профессиональная переподготовка2️⃣ Переквалификация3️⃣ Первичное обучение4️⃣ Переобучение после перерыва в стажеПосле профпереподготовки «Инженер в сфере машинного обучения» выдаются официальные документы:✅ Диплом о профессиональной переподготовке✅ Приложение с предметамиПреимущества обучения в УЦ «НЦПО»:❗️ Имеем лицензию Министерства Образования— Гарантируем внесение сведений в единый государственный реестр за 3 дня после обучения— Можно ознакомиться с учебным планом до оплаты— Рассрочка 0% на все курсы— Доступ к методическим материалам остается навсегда— Бесплатно доставим документы
Программа курса
- Введение в специальность и нормативное регулирование - 60 часов. Знакомство со специальностью «Инженер в сфере машинного обучения», ее структурой, сферами применения и современными тенденциями. Изучение законодательства, профессиональных стандартов, отраслевы…
- Теоретические основы и фундаментальные знания - 120 часов. Освоение базовых теоретических знаний, ключевых понятий, принципов и научных подходов, составляющих основу профессиональной деятельности в области «Инженер в сфере машинного обучения». Изучение методо…
- Методы и технологии профессиональной деятельности - 140 часов. Изучение основных методов работы, технологических процессов и алгоритмов решения профессиональных задач. Освоение современных подходов и передовых практик. Анализ типовых и нестандартных профессио…
- Инструменты, оборудование и цифровые технологии - 100 часов. Практическое освоение профессионального оборудования, программных продуктов и технических средств. Работа с цифровыми технологиями и информационными системами в области «Инженер в сфере машинного об…
- Практическое применение и документооборот - 60 часов. Планирование и реализация профессиональных проектов в области «Инженер в сфере машинного обучения». Ведение профессиональной документации, составление отчетов и контроль качества в профессиональной деятель…
- Итоговая аттестация - 20 часов. Комплексная проверка освоенных знаний и навыков через теоретическое тестирование и практические задания. Защита итогового проекта. Получение диплома о профессиональной переподготовке «Инженер в сфере машинного обучения».
Чему научитесь
- Изучите основных методов работы, технологических процессов и алгоритмов решения профессиональных задач. освоение современных подходов и передовых практик…
- Комплексная проверка освоенных знаний и навыков через теоретическое тестирование и практические задания. Защита итогового проекта. Получение диплома о профессиональной переподготовке «И…
- Освоение базовых теоретических знаний, ключевых понятий, принципов и научных подходов, составляющих основу профессиональной деятельности в области «Инженер в…
- Практическое освоение профессионального оборудования, программных продуктов и технических средств. Работа с цифровыми технологиями и информационными система…
Инженер машинного обучения
0 отзывов
119 000 ₽134 470 ₽
6 958 ₽/мес рассрочка-12%
Программа «Инженер машинного обучения» — возможность начать карьеру в перспективной сфере машинного обучения. Программа рассчитана на специалистов разных сфер — аналитиков, математиков, разработчиков — и позволяет освоить профессию с нуля. Учитесь в комфортном для вас графике, познакомьтесь с классическими алгоритмами машинного обучения (Machine learning) и основами глубокого обучения (Deep learning).
Программа курса
- Что делает ML-инженер. Составите первое представление о работе инженера по машинному обучению, узнаете, какие навыки, технологии и инструменты необходимы для работы, а также изучите основные шаги и операции при работе с данными и научитесь выбирать нужные инс…
- Прикладная разработка на Python. Изучите основы программирования на Python, освоите библиотеки для анализа данных и машинного обучения. Узнаете, как строить архитектуру приложений и контролировать версии в Git. Напишете прототип будущего сервиса по машинному…
- Машинное обучение. Познакомитесь с классическими алгоритмами машинного обучения, освоите подготовку данных для моделей, разберетесь в тонкостях разработки рекомендательных систем и обучите модель на данных социальной сети.
- Основы deep learning. Разберете популярные архитектуры нейросетей, научитесь работать с предобученными моделями и тренировать собственные. Усовершенствуете созданный на предыдущих этапах обучения механизм рекомендаций.
- Статистика и A/B-тесты. Рассмотрите основные понятия теории вероятностей и математической статистики, научитесь проводить тесты и оценивать влияние моделей по машинному обучению на продукт и бизнес. Реализуете свою систему тестирования и оцените ее эффективно…
- Подготовка к собеседованиям. Узнаете, как проходят собеседования на инженера по машинному обучению для начинающих специалистов (уровня junior). Разберете алгоритмические задачи на Python и популярные вопросы по теме машинного обучения, статистике и A/B-тестам…
Чему научитесь
- Имеете опыт в программировании и разработке приложений, но хотите применить свои знания в новой области и научиться выявлять потребности бизнеса.
- > Разбираюсь в основах теории вероятностей и математической статистики , знаю основные статистические критерии и условия их применимости.
- Освоите продвинутые методы и инструменты и выйдете на качественно новый уровень в своей специальности.
- Понимать синтаксис Python: освоим циклы, коллекции, функции, библиотеки и ООП.
- > Имею опыт применения продвинутых ML-моделей методом градиентного бустинга.
- Перейдете от теории к практике и научитесь решать реальные бизнес-задачи.
- Оценивать влияние моделей на бизнес с помощью статистики и A/B-тестов.
- > Умею проводить A/B-тесты и оценивать влияние ML-моделей на продукт.
- Открытая программная библиотека, разработанная компанией Яндекс.
- Изучайте разборы идеальных решений в видео и текстовом формате.
Machine Learning: тариф Базовый
0 отзывов
145 900 ₽364 750 ₽
145 900 ₽/мес рассрочка-60%
Практический онлайн-курс, на котором вы изучите алгоритмы машинного обучения и научитесь использовать лучшие методики для оценки качества моделей и построите первые модели для обучения нейронных сетей.
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: оперативная память от 8 гб. процессор 2.30 ггц или быстрее. видеокарта с памятью от 4 гб (для windows и linux). 100 гб свободного места на жестком диске.
- Освоите и сможете применять: после выполнения итогового проекта вы получите удостоверение о повышении квалификации установленного образца и сертификат на английском языке.
- Разберётесь, что такое функции, как их создавать и использовать. Научитесь передавать аргументы, работать с args и kwargs, использовать локальные и глобальные переменные.
- Освоите и сможете применять: работать на ос linux или macos. если на вашем компьютере windows, можно поставить linux второй системой с этим помогут эксперты курса.
- Познакомитесь с принципами ООП инкапсуляцией, наследованием, полиморфизмом. Научитесь создавать классы и объекты. Узнаете, как написать код в парадигме ООП.
- На курсе вас ждёт синхронный формат, где вы сможете общаться с экспертами, задавать вопросы, получать помощь и поддержку на всём пути обучения.
- Освоите и сможете применять: teachmeskills выпустили более 11 500 студентов, которые успешно начали карьеру в ит компаниях по всему миру.
- Научитесь настраивать и организовывать: построение и обучение глубоких нейронных сетей, настройка и оптимизация архитектурных параметров.
- Цель специалиста выбрать подходящие алгоритмы для работы и настроить их так, чтобы модель смогла самостоятельно принимать решения.
- Освоите и сможете применять: в россии каждая пятая крупная компания использует искусственный интеллект для решения бизнес задач.
Deep Learning
0 отзывов
45 500 ₽91 921 ₽
-51%
Пройдите курс по глубокому обучению в Нетологии и научитесь создавать нейросети для анализа изображений и текста. Получите практические навыки в AI и машинном обучении за 2,5 месяца.
Программа курса
- Пререквизиты - 10 часов. Напомним, что важно знать и уметь, чтобы учиться на курсе: — уметь программировать на Python
- — знать основы машинного обучения (терминология, основные метрики, которые используются при решении задач машинного обучения: accuracy, preci…
- Персептрон - 6 часов. Изучите основны глубокого машинного обучения. Научитесь работать с тензорами, строить простейшую нейронную сеть и цикл обучения сети.
- Многослойная нейронная сеть - 6 часов. Научитесь строить многослойную сеть со слоями для регуляризации и использовать различные оптимизаторы.
- Свёрточные сети - 6 часов. Научитесь использовать различные элементы архитектур для проектирования и создания сетей, а также предобученные сети — Fine-tuning.
- Современные свёрточные архитектуры - 6 часов. Изучите основные этапы развития свёрточных сетей и применяемые подходы и архитектуры.
- Рекуррентные сети - 17 часов. Научитесь строить рекуррентные нейронные сети с использованием emmbedding-слоя. Сможете генерировать текст на основе символьной rnn-модели. Разберёте недостатки и проблемы классических рекуррентных сетей. Узнаете, как устроены GR…
- Механизм внимания - 5 часов. Научитесь встраивать механизм внимания в рекуррентные сети.
- Компьютерное зрение - 16 часов. Научитесь использовать готовые реализации структурных элементов алгоритмов для детекции на основе нейронных сетей с помощью пакета torchvision. Узнаете, как строить нейронные сети типа U-net для решения задачи семантической сег…
- Работа с текстом - 10 часов. Научитесь строить векторизаторы слов на основе нейронных сетей. Разберётесь, как применять готовые реализации векторизаторов и использовать предобученные веса. Научитесь строить нейронные сети на основе архитектуры Transformer. См…
- GAN - 6 часов. Научитесь применять обычные и вариационные автоэнкодеры и строить архитектуру генеративных состязательных сетей.
- Итоговый проект - 15 часов. Вы самостоятельно выберете тему диплома и в течение месяца будете работать над проектом под руководством экспертов курса. По итогу вы защитите диплом перед экспертом.
Чему научитесь
- Научитесь строить рекуррентные нейронные сети с использованием emmbedding слоя. Сможете генерировать текст на основе символьной rnn модели. Разберёте недостатки и проблемы классических ре…
- Научитесь строить векторизаторы слов на основе нейронных сетей. Разберётесь, как применять готовые реализации векторизаторов и использовать предобученные веса. Научитесь строить нейронные…
- Научитесь использовать готовые реализации структурных элементов алгоритмов для детекции на основе нейронных сетей с помощью пакета torchvision. Узнаете, как строить нейронные сети типа…
- Освоите и сможете применять: вы самостоятельно выберете тему диплома и в течение месяца будете работать над проектом под руководством экспертов курса. по итогу вы защитите диплом перед экспертом.
- Научитесь использовать различные элементы архитектур для проектирования и создания сетей, а также предобученные сети Fine tuning.
Продвинутая аналитика данных
0 отзывов
129 000 ₽168 400 ₽
7 017 ₽/мес рассрочка-23%
Программа «Продвинутая аналитика данных» разработана для аналитиков уровня junior и middle, которые хотят повысить свой грейд. Изучайте продвинутые эксперименты и методы машинного обучения, учитесь работать с командой DWH и осваивайте продуктовый подход на курсе karpov.courses.
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: выпускники и студенты курса «продвинутая аналитика данных» могут поучаствовать в программе ускоренного трудоустройства в magnit tech на позицию аналитика данных.
- Состоит из двух мини проектов по итоговому заданию для каждого блока. Вам предстоит собрать для проекта DashBoard Map и создать дашборд в рамках BI системы под конкретную задачу.
- Освоите и сможете применять: знаете базовый синтаксис, умеете работать с библиотеками на уровне экспорта/импорта данных, владеете навыком построения базовых визуализаций.
- Освоите и сможете применять: формирует культуру принятия решений на основе данных и экспериментов, развивает процессы продуктовых исследований (discovery) в аналитике.
- Освоите и сможете применять: оставьте заявку, мы свяжемся с вами и поможем подобрать курс, который будет полностью соответствовать вашему уровню и целям.
- Освоите и сможете применять: получить приглашение на интервью в magnit tech + техническое собеседование аналитическую сессию и онлайн кодинг.
- Освоите и сможете применять: всем участникам будет дана обратная связь. компания сама выберет кандидатов, которых пригласит на интервью.
- Аналитикам часто приходится создавать дашборды. Но если они формируются без понимания задач бизнеса, то только отнимают время у команды.
- Освоите и сможете применять: владеете навыком проверки гипотез, знакомы со статистическими критериями и p value (уровнем значимости).
- Освоите и сможете применять: участвовал в построении системы бизнес аналитики (bi) одного из крупнейших банков казахстана kazkom.
Математика для Data Science
0 отзывов
43 764 ₽79 571 ₽
-45%
Вы разберётесь в базовых разделах математики, изучите методы статистики и теории вероятностей, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science – таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.
Программа курса
- Основы математики для Data Science. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования. - Базовые математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты. - Функции одной переменной, их свойства и графики. - Интерполяция и полиномы: квадр…
- Основы статистики и теории вероятностей. Введение в теорию вероятностей. Основные определения, свойства и методы. - Случайные события. - Случайная величина. Дискретные распределения. - Непрерывные распределения. Общие сведения. - Основные виды непрерывных рас…
- Основы статистики и теории вероятностей. Продвинутый уровень. Gentle Introduction. Теория вероятностей в Python. - Оценивание: основные свойства и методы. - Проверка гипотез: теория и практика. - Совместные распределения. - Исследование зависимостей. - Элемен…
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: базовые математические объекты и sympy. функции и дополнительные объекты.
- Освоите и сможете применять: функции одной переменной, их свойства и…
- Освоите основы: проверка гипотез теория и практика.
- Оценивание основные свойства и методы.
- Разберётесь в теме: случайная величина. дискретные распределения.
ML-инженер со знаниями ИИ-автоматизации
0 отзывов
4 040 ₽
Научитесь управлять данными, создавать модели машинного обучения и нейросети
Программа курса
- Изучение теории вероятности и математической статистики.
- Применение моделей в бизнесе и мониторинг результатов.
- Изучение инструментов для глубокого обучения.
- Внедрение в бизнес.
- Изучение Python.
- Подготовка к собеседованию на должность ML-инженера: презентация и ответы на каверзные.
- Методы анализа данных, модели прогнозирования, связи между переменными.
- Получение данных с помощью Application Programming Interface.
- Feature engineering и feature generation: отбор признаков.
- Рекомендательные системы, прогнозирование временных рядов.
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: методы анализа данных, модели прогнозирования, связи между переменными.
- Освоите и сможете применять: получение данных с помощью application programming interface.
- Освоите и сможете применять: рекомендательные системы, прогнозирование временных рядов.
- Освоите и сможете применять: feature engineering и feature generation отбор признаков.
- Научитесь применять моделей в бизнесе и мониторинг результатов.
Курс: Машинное обучение
0 отзывов
39 700 ₽61 100 ₽
-35%
Курсы онлайн. Практические программы. Диплом. Рассрочка 0%. Учитесь из любой точки!
Программа курса
- Неделя 1. Изучение базовых принципов, ключевых понятий и фундаментальных инструментов дисциплины. Формирование общего понимания структуры курса и его целей.
- Неделя 2. Практическая работа с основными методами и инструментами: выполнение типовых упражнений, решение прикладных задач, анализ примеров. Закрепление материала через серию практических активностей.
- Неделя 3. Итоговое задание: выполнение интегрирующего проекта на основе пройденного материала. Оценка полученных результатов, рекомендации по дальнейшему развитию и обзор дополнительных ресурсов.
Чему научитесь
- Научитесь анализировать и применять: неделя 2. практическая работа с основными методами и инструментами выполнение типовых упражнений, решение прикладных задач, анализ примеров. закрепление материала через серию практ…
- Неделя 1. Изучение базовых принципов, ключевых понятий и фундаментальных инструментов дисциплины. Формирование общего понимания структуры курса и его целей.
Python и машинное обучение
0 отзывов
9 200 ₽
Аналитические задачи и программирование с помощью массивов данных
Программа курса
- Начало обучения - 24 часа. Получаем базовые знания по программе курса.
- Обучение по программе - 24 часа. Углубленное изучение программы курса.
- Завершение обучения - 24 часа. Практические работы по программе курса.
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: получаем базовые знания по программе курса.
- Освоите и сможете применять: практические работы по программе курса.
- Углубленное изучение программы курса.
Технологии искусственного интеллекта
0 отзывов
70 000 ₽
Программа бакалавриата "Технологии искусственного интеллекта" предназначена для студентов, желающих изучать и применять современные технологии и методы искусственного интеллекта (ИИ). Она обеспечит вам фундаментальные знания и практические навыки в области машинного обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения и других технологий, связанных с ИИ.
Программа курса
- Курс будет полезен системным администраторам, инженерам и разработчикам, которые хотят укрепить знания в области защиты данных и снизить риски киберугроз в своей работе.
- Практики, которым мы учим, и методология, на которой строится курс, проверены не только практическим опытом преподавателей, но и строгими научными исследованиями.
- Применять на практике инструменты и решения для защиты данных, включая антивирусы, межсетевые экраны и системы обнаружения вторжений.
- Экспертный материал подготовлен с использованием доказательного подхода (advocacy-based approach) и интуитивен для изучения.
- Программа разработана так, чтобы ее было комфортно проходить в удаленном формате, без отрыва от основной деятельности.
- Окончил РЭУ им. Г.В. Плеханова по направлению "Информационная безопасность автоматизированных систем".
- Понимать ключевые концепции ИБ, их важность и применение в реальных сценариях защиты данных.
- Доступ к онлайн-библиотеке с дополнительной информацией для самостоятельного изучения.
- Курс подходит тем, кто только начинает карьеру в сфере информационной безопасности и хочет получить фундаментальные знания для старта в профессии или расширения кругозора.
- Изучайте иллюстрированные экспертные материалы.
Чему научитесь
- будет полезен системным администраторам, инженерам и разработчикам, которые хотят укрепить знания в области защиты данных и снизить риски киберугроз в своей работе.
- Практики, которым мы учим, и методология, на которой строится курс, проверены не только практическим опытом преподавателей, но и строгими научными исследованиями.
- Экспертный материал подготовлен с использованием доказательного подхода (advocacy based approach) и интуитивен для изучения.
- Программа разработана так, чтобы ее было комфортно проходить в удаленном формате, без отрыва от основной деятельности.
- Понимать ключевые концепции ИБ, их важность и применение в реальных сценариях защиты данных.
Инженер по глубокому обучению нейросетей
0 отзывов
62 500 ₽
Сборка и обучение нейросетевых моделей
Программа курса
- Фундаментальные основы Deep Learning. Реализуете полносвязную нейросеть (MLP) с нуля на PyTorch и обучите её на простом датасете.
- Рекуррентные нейронные сети (RNN): от основ к трансформерам. Реализуете RNN/LSTM с нуля на PyTorch и обучите модель на последовательных данных.
- Свёрточные нейронные сети (CNN): от основ до продвинутых методов. Построите собственную CNN на PyTorch, обучите модель на MNIST, дообучите предобученную модель на новых данных.
- Предобработка дпнных для моделей глубокого обучения (NLP, CV и Audio Analysis). Подготовите данные и подадите их на предобученные модели. Выберете метрики, функцию потерь и оптимизатор, проведёте обучение.
- Нейросетевые решения на практике. Будете использовать предобученные модели для анализа текста и изображений и интерпретировать результаты их работы.
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: предобработка дпнных для моделей глубокого обучения (nlp, cv и audio analysis). подготовите данные и подадите их на предобученные модели. выберете метрики, функцию потерь и оптимизатор, пр…
- Освоите и сможете применять: нейросетевые решения на практике. будете использовать предобученные модели для анализа текста и изображений и интерпретировать результаты их работы.
- Освоите основы: фундаментальные основы deep learning. реализуете полносвязную нейросеть (mlp) с нуля на pytorch и обучите её на простом датасете.
- Свёрточные нейронные сети (CNN) от основ до продвинутых методов. Построите собственную CNN на PyTorch, обучите модель на MNIST, дообучите предобученную модель на новых данных.
Специалист по глубокому обучению
0 отзывов
165 400 ₽334 080 ₽
-50%
Курс Специалист по глубокому обучению подходит для начинающих. Вы получите комплексные навыки создания, внедрения и поддержки нейросетевых моделей. Специализации - CV или NLP на выбор.
Программа курса
- Высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода.
- При успешной защите итогового проекта вы получите документ, который сможете добавить к резюме и показать при устройстве на работу.
- Если вы действующий аналитик, разработчик или data scientist, вам подойдёт курс «ML-инженер: курс для ИТ-специалистов».
- Весь цикл разработки или дополнительная профильная ниша в одной из сфер глубокого обучения — решать вам.
- Создание нейросетей, применение Transfer Learning и глубокого обучения (Deep Learning).
- Применение нейронных сетей, рекуррентных сетей и механизмов внимания для задач NLP.
- Применение линейной алгебры и теории вероятностей в ML.
- Это помогает решать задачи, недоступные обычным алгоритмам, например, узнавание пешеходов на пути роботов-доставщиков или распознавание речи голосовым помощником.
- Специалист по глубокому обучению (deep learning) создаёт модели, которые распознают лица и объекты, понимают речь, генерируют тексты и изображения.
- Язык запросов к реляционным базам данных, который позволяет выполнять операции с данными: добавлять, изменять или извлекать информацию из таблиц.
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: это помогает решать задачи, недоступные обычным алгоритмам, например, узнавание пешеходов на пути роботов доставщиков или распознавание речи голосовым помощником.
- Освоите и сможете применять: специалист по глубокому обучению (deep learning) создаёт модели, которые распознают лица и объекты, понимают речь, генерируют тексты и изображения.
- Освоите и сможете применять: язык запросов к реляционным базам данных, который позволяет выполнять операции с данными добавлять, изменять или извлекать информацию из таблиц.
- Научитесь применять нейронных сетей, рекуррентных сетей и механизмов внимания для задач nlp.
- Научитесь применять линейной алгебры и теории вероятностей в ml.
Инженер по глубокому обучению нейросетей: компьютерное зрение
0 отзывов
93 500 ₽
Создаёт модели для изображений и задач компьютерного зрения
Программа курса
- Он кратко перескажет урок, ответит на вопросы и объяснит непонятное другими словами.
- Начать бесплатную часть.
- Бесплатная часть.
- Преподаёт в Центральном университете и ВШЭ, кандидат технических наук. Разрабатывал и внедрял модели для RecSys, временных рядов и NLP.
- Теория доступна с компьютера и в приложении. Будете тренироваться на нашей платформе и сразу применять новые навыки в работе.
- Специализируется на создании больших кластеров обработки данных и построении автоматизированных систем.
- Практика: построите модель для распознавания лекарств и поможете фармпроизводству с автоматизацией.
- Разработана и поддерживается опытными инженерами. Получите доступ в один клик, прямо с платформы.
- Проект: решите бизнес‑задачу — научите модель определять калорийность блюда по фото и описанию.
- Практика: реализация и обучение модели для разработки системы распознавания речи.
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: он кратко перескажет урок, ответит на вопросы и объяснит непонятное другими словами.
- Теория доступна с компьютера и в приложении. Будете тренироваться на нашей платформе и сразу применять новые навыки в работе.
- Специализируется на создании больших кластеров обработки данных и построении автоматизированных систем.
- Практика построите модель для распознавания лекарств и поможете фармпроизводству с автоматизацией.
- Разработана и поддерживается опытными инженерами. Получите доступ в один клик, прямо с платформы.
Инженер по глубокому обучению нейросетей: обработка естественного языка
0 отзывов
93 500 ₽
Создаёт модели для анализа и генерации естественного языка
Программа курса
- Он кратко перескажет урок, ответит на вопросы и объяснит непонятное другими словами.
- Начать бесплатную часть.
- Бесплатная часть.
- Преподаёт в Центральном университете и ВШЭ, кандидат технических наук. Разрабатывал и внедрял модели для RecSys, временных рядов и NLP.
- Теория доступна с компьютера и в приложении. Будете тренироваться на нашей платформе и сразу применять новые навыки в работе.
- Специализируется на создании больших кластеров обработки данных и построении автоматизированных систем.
- Практика: построите модель для распознавания лекарств и поможете фармпроизводству с автоматизацией.
- Разработана и поддерживается опытными инженерами. Получите доступ в один клик, прямо с платформы.
- Проект: решите бизнес‑задачу — научите модель определять калорийность блюда по фото и описанию.
- Практика: реализация и обучение модели для разработки системы распознавания речи.
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: он кратко перескажет урок, ответит на вопросы и объяснит непонятное другими словами.
- Теория доступна с компьютера и в приложении. Будете тренироваться на нашей платформе и сразу применять новые навыки в работе.
- Специализируется на создании больших кластеров обработки данных и построении автоматизированных систем.
- Практика построите модель для распознавания лекарств и поможете фармпроизводству с автоматизацией.
- Разработана и поддерживается опытными инженерами. Получите доступ в один клик, прямо с платформы.
Обработка естественного языка — NLP
0 отзывов
60 000 ₽
Ключевые NLP-архитектуры — от вариаций BERT до RAG и агентных систем
Программа курса
- Современные модели: обучение и ключевые механизмы. Решите задачу NER, выявив все сущности, и предскажете, сколько их в тексте, через регрессию по CLS.
- Большие языковые модели. Настроите генерацию с distil‑deepseek в vLLM: решите генеративную задачу, адаптируете шаблоны промптов.
- Практические аспекты Seq2Seq-моделей в NLP. Проработаете пайплайн и архитектуру, проанализируете результаты для доменной адаптация в машинном переводе.
- RAG и мультимодальные модели. Построите RAG‑модель для внутренней документации.
- Нейросетевые решения на практике. Научитесь использовать предобученные модели для анализа текста и изображений и интерпретировать результаты их работы.
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: современные модели обучение и ключевые механизмы. решите задачу ner, выявив все сущности, и предскажете, сколько их в тексте, через регрессию по cls.
- Нейросетевые решения на практике. Научитесь использовать предобученные модели для анализа текста и изображений и интерпретировать результаты их работы.
- Большие языковые модели. Настроите генерацию с distil‑deepseek в vLLM решите генеративную задачу, адаптируете шаблоны промптов.
Профессиональная переподготовка «Менеджер по обучению и развитию персонала»
0 отзывов
15 850 ₽17 250 ₽
-8%
▶️ Профессиональная переподготовка «Менеджер по обучению и развитию персонала» с выдачей диплома. Дистанционное (онлайн) обучение в учебном центре «НЦПО». 🔥Обучение в рассрочку от 1320 руб. в месяц. Без предоплат и скрытых комиссий Записывайтесь на обучение «Менеджер по обучению и развитию персонала» в удобном формате: 1️⃣ Профессиональная переподготовка 2️⃣ Переквалификация 3️⃣ Первичное обучение 4️⃣ Переобучение после перерыва в стаже После профпереподготовки «Менеджер по обучению и развитию персонала» выдаются официальные документы: ✅ Диплом о профессиональной переподготовке ✅ Приложение с предметами Преимущества обучения в УЦ «НЦПО»: ❗️ Имеем лицензию Министерства Образования — Гарантируем внесение сведений в единый государственный реестр за 3 дня после обучения — Можно ознакомиться с учебным планом до оплаты — Рассрочка 0% на все курсы — Доступ к методическим материалам остается навсегда — Бесплатно доставим документы
Программа курса
- Профессиональная переподготовка / переквалификация.
- Можно ознакомиться с учебным планом до оплаты.
- Доступ к материалам курса остается навсегда.
- Менеджер по обучению и развитию персонала.
- Работаем по официальному договору.
- Дистанционное (онлайн) обучение.
- Бесплатная доставка документов.
- Получите профессию с дипломом.
- Направление обучения.
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: доступ к материалам курса остается навсегда.
- Освоите и сможете применять: менеджер по обучению и развитию персонала.
- Разберётесь в теме: профессиональная переподготовка / переквалификация.
- Разберётесь в теме: работаем по официальному договору.
- Разберётесь в теме: дистанционное (онлайн) обучение.
Отзывы о курсах
323300
Александр Б.
30 августа 2026 г.
Прохожу курс Da a Scien is с нуля до Junior, вс очень нравится, кураторы на связи почти каждый день в свои рабочие дни, всегда вс очень подробно объясняют и помогают, информация преподнесена просто и интересно. Обучение построено логично, по полочкам как говорится, все понятно.
134149
Гульнара Т.
13 мая 2026 г.
В настоящее время прохожу курс Da a science на платформе Skillbox. Благодарна за структуру курса, последовательность. Преподаватели доступно объясняют с четким балансом теории и практики в примерах и задачах. С удовольствием слушаю лекции. Отдельное спасибо поддержке - всегда готовы помочь и пойти н…
1351
Alibek K.
2 апреля 2026 г.
Прохожу курс программировании в сфере Da aScience, курс проходит отлично, с 1 же ролика сразу видно что ролики очень информативные, с каждым роликом становится вс интересней и лучше понимается для чего я обучаюсь этим курсом. И все больше понимаю что не зря выбрал именно его. Каждый раз при упоминан…
94834
Никита Патюченко
27 января 2026 г.
Прохожу обучение по программе Da a scien is pro. Хотел бы отметить высокое качество учебных материалов, удобство прохождения курса без привязки к точному времени. Заниматься можно в свом темпе. Курс хорошо структурирован. Практические работы порой сложные, но дают реальный результат!
31516
Андрей Федотов
15 октября 2025 г.
Отличная онлайн школа, обучаюсь на курсе da a science. Но понял что это не мо и подал заявку на смену курса. К счастью дают такую возможность
117986
Чуприна Анастасия
28 мая 2025 г.
Все нравится! Обучаюсь на профессию "Data science". Легкая подача материала, постоянное сопровождение куратора. Отличнейший, живой чат в ТГ для общения как с кураторами, так и со студентами для решения практических и домашних заданий! В плане организации обучения, оплаты - мега поддержка, организа…
80869
Максим
22 ноября 2024 г.
Окончил обучение по Профессии Data Scientist PRO Что можно сказать... Сейчас похожу курс Machine Learning Advanced)) Действительно очень интересно рассказывают. Самое приятное - что я могу применять эти навыки в реальной работе. Хотя мне кое-чего и не хватило по правде говоря... Речь идет про тексто…
111685
София
30 августа 2024 г.
Проходила обучение по курсу "Профессия Data Scientist". Благодаря пройденному курсу в Skillbox обрела новую профессию. Основные плюсы курса: -Материал хорошо структурирован; -Курс можно проходить в любое время; -Есть домашние задания, которые помогают закрепить материал; -Кураторы всегда на связи, …
110434
Сергей М.
12 декабря 2023 г.
Около 8 месяцев ушло на прохождение) В начале мая 2022 года прошлого года начал курс и крайнюю практическую работу сдал под новый год 30 декабря. Сразу хочу сказать, что учиться нелегко, я бы даже сказал сложно - каждая тема и каждый модуль - это новая информация, с которой необходимо досконально …
21349
Александра
4 декабря 2023 г.
После тщательных поисков, я выбрала Skillbox и их курс по Data Science. Это было верным решением, так как они предложили отличное соотношение цены и качества обучения Мои преподаватели были высококвалифицированными специалистами, а я платила в разы меньше, чем за аналогичные курсы. Вообще обстановк…
31040
Андрей М.
4 декабря 2023 г.
Прохожу курс по Data Science в Skillbox. Очень комфортный темп обучения, не перегружаешься и не устаешь. Единственное, что могу назвать минусом - встречаются задачи с неточными описаниями, приходится задавать вопросы куратору, чтобы получить дополнительную информацию. Если skillbox это исправит, буд…
42335
Виктор А.
30 ноября 2023 г.
Я проходил курс по Data Science, до этого курса вообще никогда не занимался кодированием, по итогу я научился писать сложный код, понял логику написания кода, работать со смежными областями кодинга, а также открыл для себя прелести stackoverflow, обучение проходит самым удобным для человека образом,…
22822
Алексей Воронов
9 ноября 2023 г.
Работаю в IT сфере больше 10 лет. Достиг потолка в профессии и решил увеличить объем опыта, знаний и навыков в другой области и выбрал направление Data Science. Решил для начала пройти специальный тест на совместимость, зарегистрировался и не пожалел о выборе - курс прошел без затруднений и с больши…
117006
Ульяна С.
10 октября 2024 г.
Искала обучение в удобном формате для расширения знаний по профессии. Выбрала Московскую Бизнес Академию, курс mini MBA УПРАВЛЕНИЕ ЛОГИСТИКОЙ И ЦЕПЯМИ ПОСТАВОК. Хотелось бы отметить что, информация грамотно структурирована, формат обучения онлайн, удобно то, что есть записи лекций в формате видео,…
132815
Иван Лайтер
15 июня 2023 г.
Проходил обучение с октября 2022 года по июнь 2023 года по направлению "Управление логистикой и цепями поставок" мини-МБА. Получил достаточно много полезной информации по направлению. А также было много дополнительных вебинар на другие темы. Удобная
132816
Олег Н.
7 июня 2023 г.
Заканчиваю в 2023 году обучение в Академии по направлению "Управление логистикой и цепями поставок", программа мини-МБА. Программа насыщенная, информации много. Я еще занималась дополнительно, тк темы интересные и я для себя открыла новые ниши
3487
BERTNYAK
26 сентября 2025 г.
Обучение прошло на ура, открыл для себя много новое, аналитическое мышление раскрыл и теперь изучаю его больше, открыл уроки мат анализа с полным углублением, да и в целом так понравилась тема машинного обучения, что в дальнейшем планирую так же пойти по стопам что и изучил Проходил курс специалист …
38546
Борис Меньшов
14 мая 2024 г.
Курс data science Курс закончил недавно, так как появилась острая необходимость работать удаленно. Могу резюмировать, что знания, которые я получил в ходе обучения, помогли мне полностью освоить профессию, после окончанию курса уже нашел работу по специальности. Помимо теории, в курс заложено много …
31119
Андрей Мун
4 декабря 2023 г.
Учусь в магистратуре УрФУ по программе 'Инженерия машинного обучения', организованной в партнерстве с SkillFactory. Отличная платформа, всегда готовые помочь кураторы, прекрасная организация учебного процесса. Обучаюсь второй год, только положительные впечатления
63348
Елизавета Костицына
24 февраля 2026 г.
Долго выбирала, где учиться, и остановилась на НИИДПО. Почему? Во-первых, институт с именем и гослицензией спокойно за диплом. Во-вторых, программа именно по бизнес-тренингу выглядела очень живой и современной, не заезженной. Что понравилось. Учиться было реально интересно! Лекции не вода, а рабоч…