Освойте одну из самых актуальных специальностей IT с нуля до уровня junior на курсе Machine Learning для начинающих
СТАРТ ПОТОКА
13 марта
Старт потока продвинутого курса Hard Аналитика данных
профессия
Реальные проекты
в вашем портфолио
Кому подойдет курс Hard Аналитика
Поэтапная оплата курса Hard Аналитика
Разбор задач
с собеседований
Авторы
эксперты индустрии
Кому подойдет курс Hard Аналитика
Старт потока продвинутого курса Hard Аналитика данных
Формат
онлайн
длительность
7 месяцев
Кому подойдет курс Hard Аналитика

Инженер машинного
обучения

Выберите тариф для обучения на аналитика данных
Получите возврат 50% оплаченной за курс суммы, соблюдая дедлайны и выполняя все задания согласно условиям акции. Полные условия акции
по ссылке
Получите возврат 50% оплаченной за курс суммы, соблюдая дедлайны и выполняя все задания согласно условиям акции. Полные условия акции
по ссылке
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

Чем занимается инженер машинного обучения //

В работе ML-инженера — две большие составляющие: анализ информации и техническая разработка
Специалисты в этой области занимаются созданием моделей машинного обучения (Machine Learning, ML), которые способны прогнозировать события и автоматически выполнять сложные задачи в разных сферах бизнеса

Медицинская сфера

Обработка больших объемов данных для диагностирования или предупреждения заболеваний

Финансовый сектор

Прогнозирование валютных колебаний, анализ взаимодействия клиентов с банком

Маркетинг

Оценка результативности каналов продвижения, создание персонализированной рекламы, выявление новых возможностей для роста

Промышленность

Распознавание объектов - Анализ текстов - глубокое обучение нейросетей
Поддержание высоких стандартов качества продукции и снижение издержек производства
Распознавание речи - Анализ текстов - глубокое обучение нейросетей
Рекомендательные системы - Анализ текстов - глубокое обучение нейросетей
Анализ текстов - глубокое обучение нейросетей

Почему направление сейчас актуально >>

На 433%
вырос спрос на специалистов за последние годы
На 31%
по прогнозам вырастет спрос к 2029 году
Сбер, Яндекс, Альфа-Банк, Газпром
и другие крупные компании нанимают ML-инженеров
Уже на старте профессия ML-инженера предлагает достаточно высокие зарплаты по сравнению с другими специалистами
Зарплаты инженеров машинного обучения:
Вы можете начать новую карьеру прямо сейчас с karpov.courses
В области еще не хватает квалифицированных специалистов, и конкуренция остается низкой. Освойте на курсе все навыки, необходимые для выполнения задач ML-инженера
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

Кому подойдет курс Machine Learning Engineer //

➝ Новичок в Machine Learning
➝ Математик по образованию или увлечениям
Хотите получить основу для успешного начала работы
Готовы применить теоретические знания на практике, решая актуальные задачи бизнеса
➝ Аналитик
➝ Разработчик
Хотите повысить уровень экспертизы в своей сфере и открыть новые перспективы
Ищете возможности для перехода из программирования в сферу более близкую к бизнесу

Чему вы научитесь на курсе >>

Узнаете, как создавать софт на базе Python
1.
Поймете, как обучать ML-модели
2.
Научитесь применять нейронные сети для решения задач машинного обучения
3.
Научитесь анализировать влияние моделей на бизнес через статистику и A/B-тесты
4.

Получите опыт, решая реальные бизнес-задачи //

На занятиях курса «Инженер машинного обучения» вы будете работать над крупным проектом по ранжированию материалов в социальной сети
534
задания
финальный проект
Рассчитано на основе данных о количестве выпускников, обратившихся за помощью в поиске работы и трудоустроенных за 3 месяца. Как мы это считали
Всего вас ждут:
На примере данной задачи вы узнаете основы машинного обучения и получите опыт в промышленной разработке
Готовы начать обучение?
Оставьте заявку — мы свяжемся с вами, чтобы рассказать о нем подробнее
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

программа курса //

Обучение спроектировано таким образом, чтобы даже без сильной математической подготовки можно было освоить все аспекты профессии — от сбора данных до передовых алгоритмов и тестирования моделей. Наполнение уроков постоянно обновляется, чтобы соответствовать актуальным потребностям рынка труда

1. ПРИКЛАДНАЯ РАЗРАБОТКА НА PYTHON

автор:
Алексей Кожарин
количество уроков:
12 уроков
Продолжительность:
6 недель
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 ML-сервиса.
Python
NumPy
Pandas
FastAPI
Jupyter/JupyterHub
Git (GitLab)
PostgreSQL
SQLAlchemy
Apache Airflow

2. Машинное обучение

автор:
Никита Табакаев
Продолжительность:
10 недель
количество уроков:
24 урока
Познакомитесь с классическими алгоритмами машинного обучения, освоите подготовку данных для моделей, разберетесь в тонкостях разработки рекомендательных систем и обучите модель на данных социальной сети.
scikit-learn
CatBoost
lightGBM

3. Основы Deep Learning

автор:
Алексей Биршерт
Продолжительность:
4 недели
количество уроков:
10 уроков
Разберете популярные архитектуры нейросетей, научитесь работать с предобученными моделями и тренировать собственные. Усовершенствуете созданный на предыдущих этапах обучения механизм рекомендаций.
PyTorch

4. Статистика и A/B-тесты

автор:
Эмиль Каюмов
Продолжительность:
4 недели
количество уроков:
11 уроков
Рассмотрите основне понятие теории вероятностей и математической статистики, научитесь проводить тесты и оценивать влияние ML-моделей на продукт и бизнес. Реализуете свою систему тестирования и оцените ее эффективность.
Python
NumPy
Kaggle
scipy.stats
statsmodels
Seaborn
Matplotlib

5. Подготовка к собеседованиям

автор:
Нерсес Багиян
Продолжительность:
3 недели
количество уроков:
8 уроков
Узнаете, как проходят собеседования на ML-инженера уровня junior. Разберете алгоритмические задачи на Python и популярные вопросы по теме Machine Learning, статистике и A/B-тестам. Отработаете навыки на практических заданиях и подготовитесь к выходу на рынок в роли начинающего ML-инженера.

Авторы и преподаватели курса //

Head of DS в Raiffeisen CIB
  • Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB.
  • Преподаватель машинного обучения на Факультете компьютерных наук Высшей школы экономики (ФКН НИУ ВШЭ).
  • Выпускник школы анализа данных от Яндекса.
  • Ранее прошёл путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс. Маркете за 2 года.
НЕРСЕС БАГИЯН
Head of DS в Raiffeisen CIB
Backend Яндекс.Диск
  • Работал ML-инженером в Райффайзенбанке, занимался процессингом данных, построением моделей и автоматизацией ML-проектов. Сейчас работает backend-разработчиком в Яндекс.Диске.
  • До Karpov. Courses преподавал в МФТИ курсы по продвинутому программированию на Python и алгоритмам.
АЛЕКСЕЙ КОЖАРИН
Backend Яндекс.Диск
Аналитик Raiffeisen CIB
  • Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.
НИКИТА ТАБАКАЕВ
Аналитик Raiffeisen CIB
Аналитик Raiffeisen CIB
  • Занимается построением моделей динамического ценообразования в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.
  • Ранее работал в научной лаборатории при ФКН НИУ ВШЭ. Как научный сотрудник занимался исследованиями на тему анализа естественного языка и мультиязычных языковых моделей.
АЛЕКСЕЙ БИРШЕРТ
Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса
Head of ML Яндекс.Еда
  • Отвечает за рекомендации и прогнозы для задач эффективности Яндекс.Еды. Ранее запускал рекомендации и прогнозы времени доставки в Яндекс. Лавке, занимался задачами продукта Яндекс.Такси.
  • Преподавал машинное обучение в ВШЭ и организовывал тренировки по машинному обучению.
ЭМИЛЬ КАЮМОВ
Head of ML Яндекс.Еда
Head of DS в Raiffeisen CIB
  • Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB.
  • Преподаватель машинного обучения на Факультете компьютерных наук Высшей школы экономики (ФКН НИУ ВШЭ).
  • Выпускник школы анализа данных от Яндекса.
  • Ранее прошёл путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс. Маркете за 2 года.
НЕРСЕС БАГИЯН
Head of DS в Raiffeisen CIB
Backend Яндекс.Диск
  • Работал ML-инженером в Райффайзенбанке, занимался процессингом данных, построением моделей и автоматизацией ML-проектов. Сейчас работает backend-разработчиком в Яндекс.Диске.
  • До Karpov. Courses преподавал в МФТИ курсы по продвинутому программированию на Python и алгоритмам.
АЛЕКСЕЙ КОЖАРИН
Backend Яндекс.Диск
Аналитик Raiffeisen CIB
  • Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.
НИКИТА ТАБАКАЕВ
Аналитик Raiffeisen CIB
Аналитик Raiffeisen CIB
  • Занимается построением моделей динамического ценообразования в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.
  • Ранее работал в научной лаборатории при ФКН НИУ ВШЭ. Как научный сотрудник занимался исследованиями на тему анализа естественного языка и мультиязычных языковых моделей.
АЛЕКСЕЙ БИРШЕРТ
Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса
Head of ML Яндекс.Еда
  • Отвечает за рекомендации и прогнозы для задач эффективности Яндекс.Еды. Ранее запускал рекомендации и прогнозы времени доставки в Яндекс. Лавке, занимался задачами продукта Яндекс.Такси.
  • Преподавал машинное обучение в ВШЭ и организовывал тренировки по машинному обучению.
ЭМИЛЬ КАЮМОВ
Head of ML Яндекс.Еда

Как организован учебный процесс /?/

Вся необходимая инфраструктура, все лекции и дополнительные материалы на собственной платформе karpov.courses

Интуитивно понятная система

> На постоянной основе доступны видеолекции и подробные текстовые материалы
> Для эффективного обучения рекомендуется посвящать занятиям от 20 часов в неделю

Гибкое расписание

В процессе выполнения 500+ упражнений курса, вы не будете предоставлены сами себе: наставники помогут улучшить навыки и глубоко погрузиться в тему

Качественная практика

Конструктивная обратная связь

Детальный разбор задач поможет вникнуть в суть работы ML-инженера и получить действительно актуальные знания
Все лекции и практические задания ждут на онлайн-платформе karpov.courses
2. Интуитивно понятная система
> На постоянной основе доступны видеолекции и подробные текстовые материалы
> Для эффективного обучения рекомендуется посвящать занятиям от 20 часов в неделю
1. Гибкое расписание
В процессе выполнения 500+ упражнений курса, вы не будете предоставлены сами себе: наставники помогут улучшить навыки и глубоко погрузиться в тему
3. Качественная практика
Детальный разбор задач поможет вникнуть в суть работы ML-инженера и получить действительно актуальные знания
4. Конструктивная обратная связь

Вам будут помогать >>

Менторы-профессионалы

Готовы делиться своими знаниями каждый день и ответить на любой вопрос за 15 минут. Эксперты помнят о препятствиях, с которыми сталкиваются новички — ведь каждый из них когда-то сам был в начале пути
Эксперты-практики - Курс Аналитик данных
Изучают представленный код, оценивают вложенные усилия и предоставляют развернутый отзыв

Объективные эксперты

Справедливые ревьюеры - Курс Аналитик данных
Постоянно следят за вашими успехами, всегда на связи, чтобы мотивировать и помогать в обучении

Внимательные руководители

Внимательные кураторы - Курс Аналитик данных
Всегда готова предоставить консультации по вопросам ML

Чат-бот Ева на базе ChatGPT

Умеют объяснять сложные вещи простыми словами
Чат-бот Ева - Курс Аналитик данных

Опытные преподаватели

Опытные преподаватели - Курс Аналитик данных
Присоединяйтесь к нам в социальных сетях!
Мы создали профессиональное сообщество, где вы найдете поддержку, обсуждение актуальных тем и последние новости нашей школы
> 20 тыс.
В Telegram канале
участников
> 10 тыс.
В Telegram чате
участников

что дальше /?/

karpov.courses не только дает необходимые знания, но и помогает подготовиться к старту карьеры в сфере ML

3 месяца
средний срок успешного трудоустройства
80 % студентов
нашли работу
МАРИЯ ОСТРИКОВА
Junior ML-инженер
от 230 000 ₸
Желаемая зарплата
ваше резюме после курса
МАРИЯ ОСТРИКОВА
Junior ML-инженер
> Умею разрабатывать приложения на Python, знаю основы объектно-ориентированного программирования
> Владею библиотеками для анализа данных и машинного обучения
от 230 000 ₸
Желаемая зарплата
> Знаю синтаксис SQL, умею составлять запросы к базам данным и работать с SQLAlchemy
> Знаком с основами backend-разработки и фреймворком FastAPI
> Использую Git для работы над проектами
> Применяю Airflow для автоматизации регулярных задач
> Понимаю, как рассчитываются объем выборки, величина эффекта и продолжительность эксперимента
> Умею проводить A/B-тесты и оценивать влияние ML-моделей на продукт
> Разбираюсь в основах теории вероятностей и математической статистики, знаю основные статистические критерии и условия их применимости
> Умею решать задачи по работе с текстами и изображениями
> Знаком с нейронными сетями и библиотекой PyTorch
> Имею опыт применения продвинутых ML-моделей на основе градиентного бустинга
> Знаю классические ML-алгоритмы, умею строить ML-модели для решения задач регрессии, классификации и кластеризации
Что я умею:
Библиотеки Python
Python
CatBoost
Airflow
Postgre
Kaggle
PyTorch
Git
SQLAlchemy
SQL
Владею инструментами:
Фреймворк машинного обучения для языка Python с открытым исходным кодом.
Открытая программная библиотека, разработанная компанией Яндекс.
Социальная сеть специалистов по обработке данных и машинному обучению.
Высокоуровневый язык программирования общего назначения с динамической строгой типизацией и автоматическим управлением памятью.
Распределенная система управления версиями.
Открытое программное обеспечение для создания, выполнения, мониторинга и оркестровки потоков операций по обработке данных.
Базы, которые содержат готовые фрагменты кода для решения задач Machine Learning с помощью Python.
Язык для обработки и извлечения данных, которые хранятся в базе, стандарт для большинства систем управления базами данных (СУБД).
Программная библиотека на языке Python
Свободная объектно-реляционная система управления базами данных.

Стоимость обучения на курсе >>

Вернём 50% стоимости курса
после успешного окончания обучения
Базовый тариф
> 7 месяцев теории и практики
> 500+ заданий
> Проект в ваше портфолио
> Доступ к рабочей инфраструктуре
> поддержка от кураторов и экспертов
> Бессрочный доступ к материалам курса
> Карьерный курс по поиску работы
> Вакансии от компаний-партнеров
> Карьерный чат с поддержкой консультантов
100 000 ₸ / мес*
Всё что нужно знать ML-инженеру
рассрочка:
Расширенный тариф
+ 3 консультации в карьерном курсе
+ 2 тематических вебинара
+ Онлайн-разбор финального проекта
+ 1 месяц практики на реальных задачах (Симулятор Data Science)
> Все опции базового тарифа
>
Для уверенного старта в ML с нуля
166 714 ₸ / мес*
рассрочка:
Персональный тариф
> Все опции базового и расширенного тарифов
+ 2 встречи с техническими экспертами в карьерном курсе
+ Индивидуальный чат с HR экспертом на 3 месяца
+ 5 месяцев практики на реальных задачах (Симулятор Data Science)
+ 5 персональных встреч с практикующими специалистами
* При рассрочке на 7 месяцев
Для тех, кто хочет сразу кратно вырасти
237 429 ₸ / мес*
рассрочка:
Оптимально
* При рассрочке на 7 месяцев
-19%
-19%
-5%
* При рассрочке на 7 месяцев
Ревью резюме, сопроводительного письма и портфолио
Разработка резюме и сопроводительного письма, репетиция собеседования, составление стратегии поиска работы
-6%
— Как и зачем участвовать в соревнованиях на Kaggle
— Git: зачем нужен и как использовать
Репетиция технического собеседования, проверка тестового задания или оценка пет-проекта.
Ревью резюме, сопроводительного письма и портфолио
Разработка резюме и сопроводительного письма, репетиция собеседования, составление стратегии поиска работы
-5%
— Как и зачем участвовать в соревнованиях на Kaggle
— Git: зачем нужен и как использовать
Репетиция технического собеседования, проверка тестового задания или оценка пет-проекта
Оптимальный
10 500 ₽

Оплачивайте курс так, как удобно: единовременно со скидкой 13% или в рассрочку на 7 месяцев

Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии — обучение может оплатить ваш работодатель

Повышайте квалификацию за счёт компании

Если за две недели курс вам не подойдет, вернем полную стоимость. Позже — за вычетом пройденных уроков

Не подойдет — вернём оплату

Базовый тариф
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
РАСШИРЕННЫЙ тариф
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
ПЕРСОНАЛЬНЫЙ тариф
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

Почему стоит выбрать karpov.courses /?/

Рассчитано на основе данных о количестве выпускников, обратившихся за помощью в поиске работы и трудоустроенных за 3 месяца. Как мы это считали
Школа основана специалистами в сфере data science
Анатолий Карпов, обладая опытом работы в качестве ведущего аналитика в Mail.Ru и VK, создал курсы по изучению больших данных, которые уже прошли более 200 000 студентов. Он умеет просто и понятно объяснять сложные концепции своим слушателям
Обучают практикующие эксперты
Программы ведут профессионалы, активно работающие в сфере Data Science и Machine Learning. Квалифицированные эксперты karpov. courses регулярно следят за актуальностью учебных материалов и их соответствием современным стандартам, гарантируя высокий уровень обучения
Мы даем актуальные знания
Мы фокусируемся на практических навыках, которые важны для профессиональной деятельности. В нашем арсенале — только актуальные инструменты и задания, которые помогут в дальнейшей работе
У нас обширное комьюнити
Присоединяйтесь, чтобы получить доступ к сообществу профессионалов, которые активно делятся знаниями и опытом каждый день. Здесь вы найдете поддержку и полезные рекомендации от наставников и выпускников

FAQ >>