[ТОП 5] Лучшие курсы по машинному обучению - Рейтинг 2025 год
Каждый день вы просыпаетесь с мыслью о том, что ваша работа не приносит удовлетворения, а зарплата не позволяет мечтать о лучшей жизни? Вы не одиноки.
Позвольте рассказать вам историю Алексея. Всего год назад он работал в продуктовом магазине Пятёрочка, зарабатывая 50 000 руб. в месяц. Друг посоветовал сменить профессию на IT. В итоге Алексей пришел к курсам по машинному обучению. Они дают самую востребованную на сегодня профессию – обучение нейросетей или машинное обучение.
Сегодня Алексей — востребованный Data Scientist с доходом, превышающим 150 000 руб в месяц! Его история — это не просто удача, а результат упорного труда и правильного выбора курса.
🏆 ТОП № 1 Профессия Machine Learning Engineer от Skillbox Цена от 5347 руб. Рейтинг ⭐4,8
🏆 ТОП № 2 Курс «Инженер машинного обучения» – Цена от 36 500 руб. Рейтинг ⭐4,8
🔥 ТОП № 3 Курс Machine Learning от Eduson Academy – Цена 5958 руб. Рейтинг ⭐4,8
🎯 ТОП № 4 Курс Машинное обучение от Нетологии – Цена 2363 руб. Рейтинг ⭐4,9
✨ ТОП № 5 Курс Machine Learning и Deep Learning – Skillfactory – Цена от 2654 руб. Рейтинг ⭐4,9
👉 Спрос на специалистов по машинному обучению сейчас огромный. Такие специалисты нужны везде: в бизнесе, медицине, промышленности и других отраслях.
[ТОП 5] Лучшие Курсы по машинному обучению
Мы собрали для вас ТОП Лучших Курсов по машинному обучению, которые могут стать вашим билетом в мир высоких технологий и больших возможностей.
Наш рейтинг основан на:
✅ Отзывах выпускников, которые уже изменили свою жизнь
✅ Актуальности программы, соответствующей современным требованиям рынка
✅ Практической ценности и наличии реальных проектов в учебном процессе
✅ Поддержке от преподавателей и карьерной помощи, которая поможет вам найти работу.
После Курса станете Специалистом по Machine Learning, Data Scientist или ML-инженер. Сможете анализировать большие объёмы информации, разрабатывать модели машинного обучения, нейросети и сможете создавать большие GPT-подобные языковые модели.
Рейтинг: на Яндекс ⭐4,8
Цена: от 165 000 руб.
Рассрочка: от 5347 руб./мес на 31 мес.
Продолжительность: от 12 мес.
👉 Программа:
Введение в Data Science
Этот блок нужно пройти, чтобы получить основные навыки работы с данными.
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
Чтение файлов в Python и командной строке
Библиотека Pandas
Получение данных с помощью API
Базы данных
Язык запросов SQL
Power BI
Data Preparation
Разведочный анализ данных: Data Cleaning
Разведочный анализ данных: Data Visualization
Разведочный анализ данных. Feature Engineering
Modeling
Машинное обучение
Линейные модели и нейронные сети
Метрики в аналитике
Маркетинговая аналитика
Продуктовая аналитика
Modeling. Заключение
Evaluation
Deployment
Модель как API
Мониторинг моделей
Airflow
Заключение
Трудоустройство: есть
Скидка: от 50%
Формат обучения: онлайн
Документ об окончании Курса: Удостоверение о повышении квалификации установленного образца.
На Курсе за 4 месяца освоите полный жизненный цикл модели машинного обучения, сможете строить продвинутые ML‑модели и начнете зарабатывать деньги.
Рейтинг: на Яндекс ⭐4,7
Цена: от 136 500 руб.
Рассрочка: от 36 500 руб./мес на 4 мес.
Продолжительность: от 4 мес.
👉 Программа:
Кто такой ML‑инженер
Необходимые навыки и рабочие задачи. Отличия от других специалистов по Data Science, инженеров и аналитиков данных, DevOps‑ и MLOps‑инженеров. Знания, которые нужны для успешной карьеры.
Пайпланы подготовки данных в Airflow
Знакомство с инструментом. Автоматизация процесса подготовки данных. DAG, создание пайплайнов и обработка данных на разных этапах.
Создание baseline‑модели
Метрики для оценки качества модели. Эксперимент по созданию базовой модели в MLflow.
Улучшение baseline‑модели
Техники для повышения качества и точность прогнозов. Методы конструирования новых признаков (feature engineering). Настройка гиперпараметров с помощью библиотеки Optuna на Python.
Релиз ML‑модели
Что такое микросервис и зачем он нужен бизнесу. Фреймворк FastAPI.
ML‑модель в продакшене
Библиотеки Python. HTTP‑запросы к микросервису с моделью. Тест микросервиса на отдельном наборе данных.
Рекомендательная система и uplift‑модель
Знакомство с инструментами и их применение в реальном бизнесе
О курсе
Знакомство со спринтами и рабочими инструментами. Длительность обучения, практика и преподаватели.
Входной тест
Проверка знаний до покупки курса
Трудоустройство: есть
Скидка: от 40%
Формат обучения: онлайн
Документ об окончании Курса: Документ о профессиональной переподготовке.
На Курсе 7,5 месяцев изучите алгоритмы машинного обучения и научитесь использовать лучшие методики для оценки качества моделей. Будете учиться у практикующих экспертов из международных компаний. Построите первые модели для обучения нейронных сетей. Получите официальный документ об образовании и диплом на английском языке. Найдёте работу, или вернём деньги.
Рейтинг: на Яндекс ⭐4,9
Цена: от 143 000 руб.
Рассрочка: от 5958 руб./мес на 24 мес.
Продолжительность: от 7,5 мес.
👉 Программа:
1. Базовая математика и её применение в ML
2. Классические ML-алгоритмы
3. Введение в нейронные сети
4. Обучение нейросетей
5. Решение проблем с тренировкой нейросетей
Трудоустройство: есть
Скидка: от 60%
Формат обучения: онлайн
Документ об окончании Курса: Удостоверение о повышении квалификации, диплом Академии Eduson, подтверждённый Сколково и диплом на английском языке.
На Курсе получите прикладной опыт создания моделей машинного обучения. Сможете обучать нейронные сети. Заложите фундамент для перехода на middle-уровень в сфере Data Science.
Рейтинг: на Яндекс ⭐4,9
Цена: от 53 900 руб.
Рассрочка: от 2363 руб./мес на 24 мес.
Продолжительность: от 10 мес.
👉 Программа:
Регрессионный анализ. Линейная, полиномиальная и логарифмическая регрессия
Классификация. Логистическая регрессия и SVM
Функции потерь и оптимизация
Оценка точности модели, переобучение, регуляризация
Проблема качества данных
Работа с пропусками
Работа с переменными
Деревья решений
Ансамблирование
Поиск выбросов и генерация новых признаков
Feature Selection
Метрики близости. Работа с текстовыми данными. Наивный Байес Алгоритмы кластеризации
Улучшение качества модели
Трудоустройство: есть
Скидка: от 40%
Формат обучения: онлайн
Документ об окончании Курса: Диплом о профессиональной переподготовке
На Курсе сможете изучить все алгоритмы и разберетесь на практике — где нужны нейронные сети, а где достаточно классических алгоритмов. Комплексный подход, организованный на курсе Machine Learning Pro + Deep Learning, подойдет для тех, кто хочет прокачаться в программировании глубоких нейронных сетей и моделей машинного обучения.
Рейтинг: на Яндекс ⭐4,9
Цена: от 57 321 руб.
Рассрочка: от 2654 руб./мес на 24 мес.
Продолжительность: от 12 мес.
👉 Программа:
ML-PRO-1
Введение в машинное обучение
Знакомимся с основными задачами и методами machine learning , изучаем практические кейсы и применяем базовый алгоритм работы над ml-проектом
Решаем 50+ задач на закрепление темы
ML-PRO-2
Методы предобработки данных
Изучаем типы данных, учимся очищать и обогащать данные, используем визуализацию для предобработки и осваиваем feature engineering
Решаем 60+ задач на закрепление темы
ML-PRO-3
Регрессия
Осваиваем линейную и логистическую регрессию, изучаем границы применимости, аналитический вывод и регуляризацию. Обучаем модели регрессии
Решаем 40+ задач на закрепление темы
ML-PRO-4
Кластеризация
Осваиваем обучение без учителя, практикуемся в его различных методах, работаем с текстами средствами ML
Решаем 50+ задач на закрепление темы
Трудоустройство: есть
Скидка: от 45%
Формат обучения: онлайн
Документ об окончании Курса: Сертификат о прохождении курса
Чем занимается инженер машинного обучения?
Инженер машинного обучения (ML Engineer) — это специалист, который разрабатывает и внедряет модели машинного обучения для решения различных задач. Основные обязанности и задачи инженера машинного обучения включают:
1. Разработка моделей Создание и обучение моделей: Инженеры ML разрабатывают алгоритмы и модели, которые могут обрабатывать и анализировать данные. Выбор алгоритмов: Они выбирают подходящие алгоритмы машинного обучения в зависимости от задачи (например, классификация, регрессия, кластеризация).
2. Подготовка данных Сбор данных: Инженеры ML собирают данные из различных источников (базы данных, API, веб-скрейпинг и т.д.). Очистка и предобработка: Они обрабатывают и очищают данные, устраняя шум и недостающие значения, чтобы подготовить их для обучения моделей.
3. Тестирование и оптимизация Оценка моделей: Инженеры проводят тестирование моделей, используя различные метрики (точность, полнота, F1-мера и т.д.) для оценки их производительности. Оптимизация: Они оптимизируют модели для повышения их эффективности и скорости работы.
4. Внедрение и интеграция Разработка API: Инженеры ML создают API для интеграции моделей в приложения и системы. Развертывание моделей: Они отвечают за развертывание моделей в продуктивной среде, обеспечивая их стабильную работу.
Кому подходят курсы по машинному обучению?
Эти курсы идеально подходят для:
- Новичков, желающих войти в IT с нуля
- Аналитиков и разработчиков, стремящихся углубить свои знания
- Всех, кто мечтает о работе в ведущих tech-компаниях или фрилансе с высоким доходом
Чему вы научитесь:
- Основам Data Science и ML-алгоритмов
- Созданию и тренировке моделей на реальных данных
- Решению бизнес-задач с помощью искусственного интеллекта
- Работе с популярными инструментами: Python, TensorFlow, Scikit-learn и другими
Результат после прохождения:
- Готовое портфолио с проектами, которое впечатлит любого работодателя
- Навыки, позволяющие претендовать на позиции Data Scientist, ML Engineer или AI Specialist
- Зарплата, которая вырастет в несколько раз — как у Алексея, который начал свою карьеру с доходом от ₽150 000 и выше
Не упустите свой шанс изменить свою жизнь! Читайте наш обзор, выбирайте курс и становитесь следующим успешным специалистом в мире машинного обучения!