ТОП-9 лучших Курсов на ML-Инженера в 2025: обучение machine learning для начинающих с нуля
ML инженер — специалист, создающий системы машинного обучения и внедряющий алгоритмы искусственного интеллекта в продукты. Профессия требует глубоких знаний в программировании на Python, работе с нейронными сетями, TensorFlow и Keras, а также понимания статистики и методов data science. Мы составили рейтинг лучших курсов для подготовки аналитиков данных и data scientist, которые помогут освоить deep learning и работу с big data.
🎓 Хотите узнать обо всех возможностях для онлайн-обучения? Подписывайтесь на наш телеграм канал Mystudy | Онлайн Курсы и получайте эксклюзивные промокоды, бесплатные курсы и советы по профессиям! 🎓
✅ Лучшие курсы по машинному обучению ( machine learning) для начинающих
- 🏆 Машинное обучение и нейросети: Machine Learning и Deep Learning – SkillFactory - 🎁 Скидка в 5 % по промокоду "MYSTUDY"
- 🏆 Курс Machine Learning – Академия Eduson - 🎁 Скидка в 5 % по промокоду "mystudy"
- 🏆 Профессия Machine Learning Engineer – Skillbox - 🎁 Скидка до 60% на профессии и до 50% на курсы Skillbox по промокоду "mystudy"
- Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики – Нетология - 🎁 Скидка в 7 % по промокоду "MYSTUDY"
- Инженер машинного обучения – Karpov.Courses
- Machine Learning Engineer – GeekBrains - 🎁 Скидка в 7 % по промокоду "geekpromo"
- Machine Learning. Basic – OTUS
- Курс «Инженер машинного обучения» – Яндекс Практикум
- Курс обучения специалистов по машинному обучению – Компьютерная Академия ТОП
🔷 Краткие отличительные преимущества каждого курса
SkillFactory – Стажировка в компании EORA для лучших студентов и участие в международных чемпионатах Kaggle
Академия Eduson – Обучение в live-формате с гарантией трудоустройства или возвратом денег
Skillbox – Гарантия возврата оплаты при отсутствии трудоустройства и отсрочка первого платежа на 6 месяцев
Нетология – Мобильное приложение для обучения офлайн и возможность трижды сменить направление в течение года
Karpov.Courses – Комьюнити свыше 10,000 специалистов и 80% студентов находят работу с помощью карьерного сопровождения
GeekBrains – Свыше 500 часов практических занятий и гарантия возврата 50% стоимости при отсутствии трудоустройства
OTUS – Интерактивные тренажёры для программирования и курс специально для начинающих без опыта в IT
Яндекс Практикум – Доступ к Yandex Cloud для практической работы и разработка 7 проектов в портфолио на реальных данных
Компьютерная Академия ТОП – Международный сертификат на двух языках и стажировка в крупных компаниях с возможностью трудоустройства
* Обратите внимание: цены, указанные в статье, актуальны на момент публикации статьи. Для получения актуальной информации о стоимости курсов, действующих скидках и акциях рекомендуем переходить по ссылкам на официальные сайты онлайн-школ, и при необходимости уточнять детали у менеджеров образовательных платформ. Мы формируем рейтинг курсов, сравнивая их между собой на основе информации с официальных сайтов онлайн-школ.
🔍 При этом рейтинг отражает исключительно наше субъективное мнение и не претендует на статус официального или универсального стандарта. Мы никого не принуждаем соглашаться с нашей оценкой и всегда рекомендуем самостоятельно знакомиться с информацией и делать собственные выводы.
🏆 Машинное обучение и нейросети: Machine Learning и Deep Learning – SkillFactory
⭐ Рейтинг: 5.0
- Сайт: skillfactory.ru/machine-learning-i-deep-learning
- Полная стоимость: 115 800 рублей. Налоговый вычет предоставляется. Возможность обучения за счет работодателя, участвуют партнерские банки. 🎁 Скидка в 5 % по промокоду "MYSTUDY"
- Рассрочка: от 4 825 рублей в месяц, на срок до 24 месяцев. Первый платеж через месяц.
- Длительность: 12 месяцев
- Документ: Сертификат о прохождении курса.
- Трудоустройство: Лучшие студенты проходят стажировку в компании EORA. Есть поддержка в трудоустройстве через центр карьеры SkillFactory, доступ к корпоративным партнерам и практическим стажировкам.
Особенности курса:
Образовательная программа нацелена на отработку практических навыков работы с машинным обучением и глубокими нейронными сетями. Обучение — полностью онлайн, акцент делается на применение решений на практике для решения задач бизнеса. Каждый студент получает помощь наставника, может участвовать в международных чемпионатах и получает доступ к тренировочным заданиям на реальных задачах. После окончания — сопровождение и содействие в карьерном развитии.
Кратко о программе курса:
- Введение в машинное обучение и практические кейсы, освоение базовых алгоритмов
- Методы предобработки данных, feature engineering, визуализация
- Линейная и логистическая регрессия, аналитика, регуляризация
- Модели обучения без учителя, кластеризация
- Деревья решений и ансамбли моделей, бустинг
- Оценка качества моделей и метрики, визуализация обучения
- Анализ временных рядов, использование XGBoost
- Построение рекомендательных систем (SVD, проверка качества)
- Финальный хакатон с задачами из реального бизнеса на платформе Kaggle
- Введение в искусственные нейронные сети (Python)
- Работа с фреймворками TensorFlow и Keras, создание моделей для FashionMNIST
- Сверточные сети для распознавания изображений (CIFAR-10), оптимизация и ускорение работы моделей
- Transfer learning, дообучение моделей ImageNET
- Сегментация и детекция объектов, работа с датасетами COCO, бренд-логотипами
- Введение в обработку естественного языка, создание чат-бота на базе RNN
- Reinforcement Learning, построение агента для игровых задач (Pong) на основе DQN
- Знакомство с GAN-сетями и новыми направлениями deep learning
Чему научитесь:
Программа обучения позволит развить практические навыки создания и масштабирования моделей машинного и глубокого обучения, решать задачи бизнеса, анализировать данные, строить рекомендательные системы, уметь применять современные алгоритмы на Python и нейросетях, участвовать в соревнованиях и работать с временными рядами.
Преимущества и особенности:
- Программа разбита на практические модули по machine learning, python и deep learning
- Обратная связь и поддержка наставника на всех этапах обучения
- Задания на реальных данных и кейсах, участие в хакатонах и Kaggle
- Возможность оплаты в рассрочку без первого взноса
- Корпоративные стажировки для лучших студентов (EORA, IT-компании)
- Актуальные алгоритмы, фреймворки и инструменты (sklearn, TensorFlow, XGBoost)
- Доступ к бонусным материалам, форуму выпускников и карьерному сопровождению
- Возможность получить скидки по реферальным и партнерским программам
Читайте отзывы учеников:
Выпускники отмечают большое количество практических заданий, оперативную помощь специалистов, доступно изложенный теоретический материал и понятные пошаговые инструкции. В положительных отзывах часто выделяют поддержку наставников, интересные хакатоны и возможность общаться с единомышленниками. Многие рекомендуют курс для тех, кому нужна структура и мотивация для получения профессии в data science, а качество подачи материала сравнивают с университетским.
🏆 Курс Machine Learning – Академия Eduson
⭐ Рейтинг: 5.0
- Сайт: eduson.academy/machine-learning
- Полная стоимость: 14 895 рублей в месяц. Есть возможность оформить налоговый вычет 13%. Оплата возможна сразу или в рассрочку. 🎁 Скидка в 5 % по промокоду "mystudy"
- Рассрочка: 0% на 24 месяца, от 14 895 рублей в месяц, без первоначального взноса.
- Длительность: 7,5 месяцев, 248 академических часов.
- Документ: Официальное удостоверение о повышении квалификации установленного образца и диплом на английском языке. Документ подтверждён Академией Eduson и «Сколково».
- Трудоустройство: Помощь в поиске работы, создание резюме, подготовка к собеседованиям, бесплатный доступ к сервису FindTheJob для поиска актуальных вакансий, подготовка к работе за рубежом. Гарантия трудоустройства или возврат денег.
Особенности курса:
Образовательная программа даёт возможность освоить востребованную IT-специальность через практические занятия (85% практики) в прямом эфире с экспертами из международных компаний. Обеспечивается личный аккаунт-менеджер, поддержка от преподавателей, общение в Telegram-чате группы и создание портфолио с проектами. Доступ к актуальным методикам обучения, консультации по построению карьеры, а также получение трёх дипломов, включая документ на английском языке. Программа лицензирована Министерством науки РФ.
Преподаватели курса:
- Максим Степанович — инженер по машинному обучению, более 4 лет коммерческого опыта, работает в компании 21vek.
- Мария Кофанова — аналитик данных, более 4 лет опыта, работает в НИУ ВШЭ (Москва).
Кратко о программе курса:
- Введение в машинное обучение и глубокое обучение
- Работа с компьютерным зрением
- Методы обработки текста (NLP)
- Обучение и оптимизация нейронных сетей
- Настройка архитектурных параметров моделей
- Работа с инструментами: Airflow, MLflow, Docker, DVC, Pytest, OpenCV, TensorFlow, PyTorch
- Построение автоматизированных ML-пайплайнов
- Формирование решений Data Science
- Интеграция и внедрение моделей в production-среде
- Разработка итогового проекта под руководством экспертов
- Получение диплома и сертификата на английском языке
Чему научитесь:
Вы научитесь строить и обучать глубокие нейронные сети, использовать современные методы оптимизации и оценки качества моделей, применять лучшие практики для внедрения и автоматизации ML-решений на Python и работать с популярными инструментами отрасли.
Преимущества и особенности:
- Обучение в live-формате с регулярной поддержкой ментора
- Гарантированная помощь с трудоустройством или возврат средств
- Большой объём практики и проекты портфолио
- Доступ к сервису FindTheJob для поиска работы
- Получение трёх международных документов об образовании
- Личный аккаунт-менеджер и поддержка в Telegram-группе
- Возможность возврата 13% стоимости через налоговый вычет
- Гибкие формы оплаты, включая беспроцентную рассрочку на два года
Читайте отзывы учеников:
Студенты Академии Eduson отмечают удобный формат онлайн-обучения, доступное объяснение сложных тем, профессионализм преподавателей и обилие практических заданий. Ещё среди плюсов выделяют быструю связь с экспертами, индивидуальный подход и поддержку в поиске работы. Отзывы на Яндекс, Отзовик и других площадках показывают средний рейтинг 4,8 и большое количество положительных откликов о карьерных консультациях и итоговом трудоустройстве выпускников.
🏆 Профессия Machine Learning Engineer – Skillbox
⭐ Рейтинг: 5.0
- Сайт: skillbox.ru/course/profession-machine-learning/
- Полная стоимость: 10 694 ₽ в месяц. Первый платёж через 6 месяцев. Можно вернуть до 13% от оплаты через налоговый вычет. 🎁 Скидка до 60% на профессии и до 50% на курсы Skillbox по промокоду "mystudy"
- Рассрочка: 0%, на 31 месяц без первого взноса, оплата через 6 месяцев после начала обучения, 10 694 ₽ в месяц.
- Длительность: 12 месяцев.
- Документ: Сертификат установленного образца государственной лицензии.
- Трудоустройство: Помощь с трудоустройством и гарантии возврата оплаты, если не найдёте работу. Сопровождение от HR-консультанта, помощь с резюме, портфолио, подготовка к собеседованиям и доступ к закрытому сообществу с актуальными вакансиями.
Особенности курса:
Онлайн-обучение построено вокруг актуальных задач искусственного интеллекта, практики с реальными проектами и подготовлено под требования рынка. Программа охватывает навыки с нуля — от базовых компетенций по анализу данных до глубокого освоения нейросетей. Практика выполняется на современных инструментах, включая Kaggle и реальные задачи от крупных компаний. Все лекции и материалы остаются в доступе навсегда, а поддержка команды сохраняется на всех этапах учёбы. Персональный наставник отвечает на вопросы и подробно разбирает домашние работы.
Преподаватели курса:
- Юлдуз Фаттахова — AI Product Manager в SberData (Сбербанк), автор и спикер курса.
- Владимир Васильев — руководит продуктом рекомендаций в VK, ведёт модуль Deep Learning.
- Пётр Емельянов — R&D Director в UBIC Tech, спикер курса.
- Василий Сизов — Team Lead ВТБ, ведёт раздел по статистике и теории вероятности.
- Светлана Габдуллина — ведущий ML-специалист в Samokat.tech.
Кратко о программе курса:
- Базовая подготовка (5 месяцев): основы Data Science, математика, статистика и теория вероятностей.
- Погружение в машинное обучение: junior-уровень, работа с Kaggle, финальный проект для банка.
- Трудоустройство и сопровождение, подготовка портфолио, консультации HR.
- Продвинутый уровень: построение рекомендательных систем, прогнозирование временных рядов, освоение нейросетей и Deep Learning.
- Дополнительные занятия по продвинутой статистике и soft skills для развития карьеры.
- Выполнение трёх проектов (прогнозирование действий пользователей, кредитный скоринг, задачи из Kaggle).
Чему научитесь:
Обучитесь применять машинные алгоритмы, обрабатывать и визуализировать данные, строить нейросети, внедрять модели в бизнес-процессы и прогнозировать результаты на реальных данных.
Преимущества и особенности:
- Актуальная образовательная программа, обновлённая в 2024 году.
- Полный онлайн-доступ к материалам — учёба без жёстких дедлайнов и рисков отчисления.
- Практика на реальных задачах, участие в хакатонах, работа с Kaggle.
- Наставники — практикующие ML-инженеры из топовых IT-компаний.
- Поддержка карьеры: помощь с поиском работы, подготовкой портфолио, резюме, собеседованиями.
- Сопровождение HR-эксперта и отдельный чат поддержки студентов.
- Скидки, рассрочка и налоговый вычет — выгодные условия оплаты.
Читайте отзывы учеников:
Студенты отмечают большое количество практики, актуальные задачи, гибкий график и сильную поддержку наставников. Среди плюсов чаще всего выделяют удобный формат онлайн-обучения, качество видеоматериалов и быстрые ответы на вопросы, а также реальную пользу для построения портфолио и карьерного развития. Многих устраивает отсутствие дедлайнов, автоматический доступ к обновлениям и уверенность в поддержке карьерного центра.
Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики – Нетология
⭐ Рейтинг: 4.9
- Сайт: netology.ru/programs/machine-learn
- Полная стоимость: 94 541 рублей. Возможен возврат 13% в виде налогового вычета. 🎁 Скидка в 7 % по промокоду "MYSTUDY"
- Рассрочка: 0% на 24 месяца, по 3 939 рублей в месяц.
- Длительность: 10 месяцев (с 25 августа 2025 по 16 июня 2026).
- Документ: Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца, выдаётся по государственной лицензии.
- Трудоустройство: Помощь в поиске стажировки или работы, поддержка Центра развития карьеры и возможность выпускного проекта на реальном кейсе.
Особенности курса:
Программа сочетает удобный онлайн-формат, мобильное приложение для учёбы без привязки к месту и доступ к материалам даже без интернета. Программа регулярно обновляется на основании исследований рынка труда и потребностей работодателей, а учебные материалы и записи вебинаров всегда доступны в личном кабинете. После завершения обучения можно трижды изменить направление в течение года в рамках единой подписки.
Кратко о программе курса:
- Работа с признаками и построение моделей машинного обучения
- Введение в нейронные сети
- Рекомендательные системы и обработка временных рядов
- Компьютерное зрение и обработка естественного языка (NLP)
- Менеджмент дата-проектов
- Итоговый хакатон
- Дипломный проект, разработка решения для реального бизнеса
Чему научитесь:
Участники курса смогут собирать и анализировать данные, создавать и обучать модели машинного обучения, проектировать нейронные сети, генерировать тексты и изображения, развивать навыки в области аналитики и Data Science.
Преимущества и особенности:
- Онлайн-обучение с мобильным приложением — учиться можно в любое время и в любом месте
- Реальные кейсы для дипломного проекта
- Помощь в трудоустройстве — стажировки, карьерные консультации
- Актуальная учебная программа, соответствующая запросам рынка
- Гибкие условия оплаты — рассрочка или единоразовая оплата со скидкой
- Возможность трижды поменять направление обучения в течение года
- Доступ к материалам и вебинарам после завершения курса
- Диплом установленного образца, подтверждающий новую квалификацию
Читайте отзывы учеников:
Студенты отмечают доступную подачу материала, хорошую организацию онлайн-обучения и большой практический блок. Многие указывают, что программа помогает овладеть востребованными навыками для начала новой карьеры, хвалят поддержку преподавателей и карьерного центра. Среди плюсов часто выделяют возможность гибко учиться и возвращать часть средств через налоговый вычет.
Инженер машинного обучения – Karpov.Courses
⭐ Рейтинг: 4.8
- Сайт: karpov.courses/ml-start
- Полная стоимость: от 6 038 руб./мес до 15 213 ₽ / мес (в зависимости от тарифа). Есть возможность вернуть до 13% налогового вычета; рабочий может оплатить обучение. Есть расширенные тарифы с дополнительными карьерными сервисами.
- Рассрочка: 24 месяца, от 6 038 руб./мес до 15 213 ₽ / мес.
- Длительность: 7 месяцев обучения.
- Документ: Сертификаты на русском и английском языках. Официальная лицензия образовательной организации.
- Трудоустройство: 80% студентов находят работу с помощью карьерного сопровождения. Есть карьерный курс, персональные рекомендации от HR IT-компаний, поддержка и вакансии от партнеров, доступ к карьерному чату и сопровождению.
Особенности курса:
Программа включает только актуальные знания и практические задания, подготовленные экспертами из ведущих компаний сектора. За счет гибкого расписания, разбитых на короткие видеоуроки, обучение легко совмещать с работой или учебой. Продуманная система обратной связи, поддержка опытных кураторов, а также реальный проект в портфолио гарантируют практический результат. Обновления курса происходят регулярно с учётом требований рынка вакансий и работодателей.
Преподаватели курса:
- Алексей Кожарин — Backend-разработчик Яндекс.Диск, преподавал программирование на Python и алгоритмы в МФТИ, реализовал ML-проекты в Райффайзенбанке.
- Никита Табакаев — аналитик в Raiffeisen CIB, опыт построения моделей машинного обучения и продуктовой аналитики.
- Алексей Биршерт — Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, работал с динамическим ценообразованием, занимался научными исследованиями в НИУ ВШЭ.
- Эмиль Каюмов — Head of ML Яндекс.Еда, отвечает за внедрение ML-решений в Яндекс.Еде, опыт преподавания ML в ВШЭ, большой практический опыт в IT-индустрии.
- Нерсес Багиян — Head of DS в Raiffeisen CIB, опытный аналитик, руководитель направления в крупном банке, преподавал в ВШЭ.
Кратко о программе курса:
- Прикладная разработка на Python: синтаксис, основные библиотеки, базы данных, практика с Git, FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy, Apache Airflow.
- Машинное обучение: обучение моделей, отбор признаков, анализ данных, оценка моделей, решения задач бизнес-аналитики.
- Основы Deep Learning: архитектура нейронных сетей, работа с тензорами в PyTorch, сверточные нейронные сети для обработки изображений.
- Статистика и A/B-тесты: статистические методы, анализ влияния моделей на бизнес, постановка и интерпретация A/B-экспериментов.
- Подготовка к собеседованиям: разбор резюме, рекомендации от HR, ревью портфолио (GitHub), разбор реальных тестовых заданий, консультации с экспертами.
- Финальный проект: разработка работающего ML-сервиса, система ранжирования публикаций для соцсетей, решение задачи полного цикла.
Чему научитесь:
Освоите полный цикл работы ML-инженера: от базового программирования до внедрения моделей машинного обучения для реальных бизнес-задач. Сможете уверенно участвовать в проектах и повышать свою квалификацию.
Преимущества и особенности:
- Комьюнити свыше 10 000 специалистов и студентов Data Science.
- Бессрочный доступ к учебным материалам и карьерному чату.
- Фокус только на актуальных инструментах, востребованных в отрасли.
- Финальный проект для портфолио – реальная бизнес-задача.
- Разносторонняя поддержка: преподаватели, кураторы, чат-боты, карьерные консультанты.
- Видеоразборы и текстовые конспекты, домашние задания с проверкой.
- Гибкое обучение: планируйте нагрузку самостоятельно, можно совмещать с работой или учебой.
- Возможность рассрочки и возврата налога.
Читайте отзывы учеников:
Студенты Karpov.Courses выделяют понятную структуру занятий, большое количество практики на реальных данных, быструю поддержку и качественную обратную связь, возможность оперативно получить ответы даже на сложные вопросы, а также отмечают высокий шанс трудоустройства после окончания курса. Многие отмечают, что обучение помогло сменить профессию или повысить уровень в текущей работе.
Machine Learning Engineer – GeekBrains
⭐ Рейтинг: 4.7
- Сайт: gb.ru/geek_university/developer/programmer/machine-learning
- Полная стоимость: 8 028 ₽ в месяц. Рассрочка без первого взноса, налоговый вычет 13%. 🎁 Скидка в 7 % по промокоду "geekpromo"
- Рассрочка: 0% на 36 месяцев, ежемесячный платеж 8 028 ₽ в месяц.
- Длительность: 12 месяцев, интенсивное обучение с живыми занятиями и видеоуроками.
- Документ: Официальный сертификат установленного образца с лицензией гособразца.
- Трудоустройство: Помощь в трудоустройстве, стажировки, поддержка в составлении резюме и подготовке к собеседованиям. Гарантия возврата 50% стоимости при отсутствии трудоустройства после окончания курса.
Особенности курса:
Программа включает свыше 500 часов практических занятий и проработанных кейсов с применением реальных задач бизнеса, медицины и промышленности. Живые онлайн занятия в мини-группах, быстрая обратная связь и персональный подход делают обучение эффективным. Участие в воркшопах, прямых эфирах и возможность стажироваться у партнеров позволяют сформировать сильное портфолио. Программа регулярно обновляется и соответствует самым актуальным требованиям рынка 2025 года.
Преподаватели курса:
- Юлдуз Фаттахова — Senior Data Scientist, Team Lead SberData, Сбер.
- Пётр Емельянов — R&D Director UBIC Tech.
- Маргарита Широбокова — Product Owner R&D ELMA.
- Андрей Мещеряков — Applied Scientist Zalando.
- Елена Кантонистова — Доцент факультета компьютерных наук ВШЭ.
Кратко о программе курса:
- Введение в Data Science — 158 часов практики
- Machine Learning Junior — 106 часов практики
- Machine Learning Advanced — 38 часов практики
- Deep Learning — 40 часов практики
- Курс по выбору: Natural Language Processing или Computer Vision
- Основы математики, статистики и теории вероятностей — базовый и продвинутый уровни
- Реализация 4 проектов, выполнение задач на данных автомобильного сервиса
- Доступ к живым занятиям, видеоурокам, воркшопам, интенсивным мероприятиям
- Формирование портфолио и подготовка к реальным рабочим задачам
Чему научитесь:
Овладеете навыками создания, обучения и внедрения моделей машинного обучения, классических и нейросетевых алгоритмов, освоите обработку данных, их анализ и визуализацию. Сможете решать задачи для бизнеса, медицины, промышленности.
Преимущества и особенности:
- Свыше 500 часов практических задач и работа с реальными кейсами
- Быстрый отклик преподавателей — разбор сложных тем онлайн
- Поддержка и стажировки у партнеров школы
- Гарантия возврата 50% стоимости при отсутствии работы
- Формирование портфолио для успешного старта карьеры
- Гибкий график: возможность совмещать обучение с работой или учебой
- Официальный сертификат для трудоустройства по специальности
- Доступ к базе вакансий и помощь карьеры индивидуально
Читайте отзывы учеников:
Студенты отмечают большое количество практики, удобную платформу, профессионализм преподавателей и быструю обратную связь. Многим нравится поддержка на всех этапах обучения, а также возможность стажироваться и получать реальные проекты для портфолио. Также высоко оценивается помощь с трудоустройством и возможность совмещать обучение с основной работой.
Machine Learning. Basic – OTUS
⭐ Рейтинг: 4.6
- Сайт: otus.ru/lessons/ml-basic
- Полная стоимость: 100 000 рублей. Можно вернуть до 13% стоимости обучения через налоговый вычет.
- Рассрочка: Есть возможность оплаты в рассрочку (надо уточнить у менеджера условия).
- Длительность: 6 месяцев.
- Документ: Сертификат о повышении квалификации, удостоверение установленного образца (по итогам защиты проекта и при наличии документа о среднем/высшем образовании).
- Трудоустройство: Участникам предоставляют поддержку при подготовке к собеседованиям, выпускники могут претендовать на Junior Data Scientist, есть обратная связь от экспертов и доступ к профессиональному сообществу.
Особенности курса:
Программа рассчитана на тех, кто только начинает изучать машинное обучение и не имеет опыта в IT. Обучение проходит онлайн, включает вебинары, домашние задания с проверкой, постоянное живое общение с преподавателями в Telegram. Применяется система интерактивных тренажёров для закрепления навыков программирования и решения реальных кейсов на Python. В результате вы собираете портфолио проектов и защищаете итоговую работу.
Преподаватели курса:
- Игорь Стурейко — к.ф.-м.н., руководитель направления, опыт работы в финтехе.
- Михаил Лебедев — Tech Lead по Data Science, Банк России.
- Мария Тихонова — Ph.D. in Computer Science, Сбер, ВШЭ.
- Кирилл Панфилов — блогер, программист, автор проекта [dirty_python].
- Глеб Карпов — исследователь Skoltech Computational Intelligence Laboratory.
Кратко о программе курса:
- Изучение основ Python и продвинутых возможностей языка
- Работа с базами данных для задач анализа данных
- Теоретический минимум по математике, линейной алгебре, статистике
- Принципы и методы машинного обучения
- Практические задачи на реальных данных: классификация, регрессия
- Обширная работа с библиотеками Python для Data Science: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scipy, sklearn
- Проектная деятельность: подготовка и защита итогового выпускного проекта
- Знакомство с Git, Shell и основами работы с командной строкой
Чему научитесь:
По итогам обучения вы сможете применять методы машинного обучения для решения прикладных задач, создавать готовые проекты, разрабатывать модели и анализировать данные, уверенно использовать Python и профильные библиотеки.
Преимущества и особенности:
- Удобный онлайн-формат с возможностью совмещать обучение с работой
- Вебинары два раза в неделю с последующим доступом к записям
- Домашние задания и проектная работа с подробной обратной связью
- Тренажёры для закрепления навыков программирования
- Активное профессиональное сообщество и поддержка преподавателей
- Погружение в реальные задачи бизнеса и подготовка портфолио
- Доступ к материалам сохраняется после окончания учёбы
- Официальный сертификат и удостоверение о повышении квалификации
Читайте отзывы учеников:
Выпускники OTUS часто отмечают качественную подачу материала, практический уклон, постоянную связь с экспертами, помощь комьюнити. Среди плюсов – актуальность программы, быстрое получение обратной связи, поддержка при устройстве на работу и возможность работать с реальными кейсами.
Курс «Инженер машинного обучения» – Яндекс Практикум
⭐ Рейтинг: 4.5
- Сайт: practicum.yandex.ru/machine-learning/
- Полная стоимость: 136 500 рублей при единовременной оплате со скидкой. Налоговый вычет — возврат 13% от суммы оплаты. Курс можно оплатить за счет работодателя либо индивидуального предпринимателя.
- Рассрочка: 36 500 рублей/месяц на 4 месяца без переплат.
- Длительность: 4 месяца, занятия 15-20 часов в неделю.
- Документ: Диплом о профессиональной переподготовке с государственной лицензией или сертификат о прохождении курса и справка об обучении (для лиц без среднего профессионального или высшего образования).
- Трудоустройство: Поддержка в поиске работы, карьерные консультации, помощь с составлением резюме, рекомендации и сопровождение до выхода на новый уровень.
Особенности курса:
Образовательная программа сфокусирована на освоении полного цикла реализации проектов машинного обучения. Курс позволяет пройти через актуальные инструменты индустрии — Docker, FastAPI, Airflow, MLflow, Yandex Cloud, работать с современными ML и uplift-моделями, включая разработку реальных микросервисов и рекомендательных систем. Обучение организовано так, чтобы практиковаться в реальных задачах с экспертизой опытных инженеров.
Преподаватели курса:
- Антон Моргунов — Senior инженер по компьютерному зрению, эксперт в области ML-инженерии.
- Дмитрий Донецков — Руководитель направления по исследованию данных, практикующий специалист с большим профессиональным опытом.
Кратко о программе курса:
- Создание пайплайна по подготовке данных, вывод ML-моделей в продакшен
- Пайплайны подготовки данных в Airflow, автоматизация ETL-процессов
- Разработка моделей, версионирование результатов с DVC, контроль экспериментов MLflow
- Методы оптимизации, конструирование новых признаков, подбор гиперпараметров (Optuna)
- Релиз и контейнеризация микросервисов на FastAPI и Docker, мониторинг сервисов (Prometheus, Grafana)
- Разработка рекомендательных систем (коллаборативная, контентная фильтрация, двухстадийные алгоритмы)
- Uplift-моделирование: S/T-learner, scikit-uplift, X/R-learner, оценка финансового эффекта
- Выполнение итогового проекта по созданию сервисов с использованием современных ML-инструментов
- Дополнительный модуль – бизнес-применение ML, векторные и языковые представления, запуск новых функций, обработка текстов
- Гибкий формат: спринты, домашние задания, ревью проектов, входное тестирование
Чему научитесь:
Получите профессиональные навыки для реализации полного цикла ML-проектов: сбор и подготовка данных, обучение и внедрение моделей, создание микросервисов, оптимизация и контроль качества решений.
Преимущества и особенности:
- Бесплатный стартовый модуль для оценки программы и платформы
- Доступ к Yandex Cloud для практической работы и обучающих задач
- Разработка 7 проектов в портфолио, включая сервисы на реальных данных
- Пошаговое сопровождение наставников, регулярная обратная связь
- Онлайн-формат, возможность гибко планировать учебу
- Карьерная поддержка и консультации
- Современные инструменты ML-инженерии в образовательной платформе
- Документ о квалификации с гослицензией
Читайте отзывы учеников:
Студенты хвалят структурированную программу, большое количество реальных кейсов и качество преподавания. Отмечают насыщенную практику с обратной связью от ревьюеров, удобный формат дистанционного обучения и командную поддержку на каждом этапе. Многих выпускников курс помог трудоустроиться или продвинуться в профессии, судя по положительным оценкам на Отзовике, Яндексе и TutorTop.
Курс обучения специалистов по машинному обучению – Компьютерная Академия ТОП
⭐ Рейтинг: 4.4
- Сайт: online.top-academy.ru/education/ml-engineer
- Полная стоимость: от 3 670 ₽в месяц до 7 830 ₽ в месяц (в зависимости от тарифа). Возможно оформить обучение в рассрочку, налоговый вычет и специальные скидки на курс.
- Рассрочка: От 3 670 рублей в месяц, срок — 12 месяцев.
- Длительность: 12 месяцев, 384 академических часа, занятия 2 раза в неделю.
- Документ: Международный сертификат на двух языках и диплом о профессиональной переподготовке государственного образца (лицензия Л035-01298-77/00181120).
- Трудоустройство: Поддержка при трудоустройстве, стажировка в крупных компаниях, помощь в подготовке портфолио и прохождении собеседований.
Особенности курса:
Образовательная программа полностью онлайн и позволяет учиться из любой точки мира без переезда. В основе программы лежит практика, приближенная к задачам ведущих IT-компаний. Курс включает множество реальных проектов для портфолио, консультации с преподавателями, живые онлайн-занятия и подготовку ко всем этапам карьерного роста. Успешные студенты получают приглашения на работу, а расходы на обучение окупаются уже с первой зарплаты.
Преподаватели курса:
- Евгений Абумов — автор программы курса, выпускник Harvard University по Machine learning, опыт преподавания и выступлений в Сколково.
- Евгений Зенцов — Алтайский государственный технический университет, Qt/C++ Embedded, опыт в проектах по акустическому обнаружению, победы в IT-конкурсах.
- Анна Скрипченко — опыт преподавания более 4 лет, стаж работы дизайнером и участие в международных образовательных проектах.
- София Мещерякова — более 7 лет в дизайне и педагогике, опыт участия в выставках, фотопроектах и графическом дизайне.
- Савинов Виктор — 7 лет автоматизации бизнеса, опыт в проектировании корпоративных систем.
- Трофимова Маргарита — разработка IT-решений для Intel, опыт преподавания 5 лет.
Кратко о программе курса:
- Изучение языка Python с нуля до профессионального уровня.
- Работа с Big Data и практикум по API.
- Овладение базами данных, EDA и подготовкой признаков.
- Изучение методов работы с данными, статистикой и вероятностью.
- Основы и углублённое обучение в Data Science, построение ML-моделей.
- Практика работы с нейросетями и сложными моделями.
- Разработка приложений для внедрения искусственного интеллекта в бизнесе.
- Выполнение итоговых реальных проектов, подготовка к собеседованию.
Чему научитесь:
В результате обучения вы сможете создавать, обучать и внедрять модели машинного обучения, разрабатывать нейросети и автоматизированные решения для бизнеса, работать с большими данными и современными инструментами IT-аналитики.
Преимущества и особенности:
- Полностью дистанционный формат — прохождение курса онлайн в удобном темпе.
- Обучение основано на требованиях реального рынка вакансий.
- Много практики: реальные проекты, задачи и подготовка к работе в индустрии.
- Международный диплом и официальная государственная лицензия.
- Работа с востребованными инструментами: Python, SQL, Docker, FastAPI, Pandas, Airflow, Spark, Scikit-learn, Pytorch и другими.
- Возможность стажировки и последующее трудоустройство у работодателей-партнёров.
- Сопровождение опытных преподавателей из ведущих вузов и компаний.
- Востребованность профессии и высокая зарплата выпускников стартового уровня.
Читайте отзывы учеников:
В отзывах о Компьютерной Академии ТОП студенты особенно ценят глубокую практическую часть, современных преподавателей и индивидуальный подход. Многие отмечают полезные проекты и вебинары, поддержку после окончания, результативную помощь с трудоустройством и карьерным ростом. Среди плюсов также выделяют актуальность программы, современный учебный портал и качественную обратную связь по выполненным заданиям.
Какие навыки должен освоить будущий специалист по машинному обучению?
Современный ML инженер должен владеть языком программирования Python и его библиотеками для анализа данных. Основу составляют Pandas, NumPy, Matplotlib для работы с данными и визуализации. Необходимо изучить алгоритмы supervised и unsupervised learning, нейронные сети и deep learning.
- Программирование на Python и SQL
- Статистика и теория вероятности
- Работа с базами данных
- Понимание MLOps процессов
Сколько времени потребуется на курс по машинному обучению для начинающих разработчиков?
Длительность обучения зависит от начального уровня и интенсивности занятий. Базовые программы занимают 4-6 месяцев при 10-15 часах в неделю. Углубленные курсы машинного обучения длятся 8-12 месяцев с полным погружением в тематику.
- Экспресс-курсы: 2-3 месяца
- Стандартные программы: 6-8 месяцев
- Университетские курсы: 1-2 года
- Самостоятельное изучение: 6-18 месяцев
Какие математические знания нужны для machine learning курсов?
Математическая база включает линейную алгебру для понимания векторов и матриц. Теория вероятности помогает работать с неопределенностью данных. Математический анализ нужен для оптимизации алгоритмов и понимания градиентного спуска.
- Линейная алгебра и работа с матрицами
- Статистика и теория вероятности
- Дискретная математика
- Основы математического анализа
Какие инструменты изучают на курсах machine learning engineer?
Студенты осваивают фреймворки TensorFlow и PyTorch для создания нейронных сетей. Scikit-learn используется для классических алгоритмов ML. Docker и Kubernetes необходимы для развертывания моделей. Jupyter Notebook служит основной средой разработки.
- TensorFlow и PyTorch для deep learning
- Scikit-learn для классического ML
- Docker для контейнеризации
- Git для версионного контроля
Можно ли пройти курс по машинному обучению за несколько месяцев?
Интенсивные программы позволяют освоить базовые навыки за 3-4 месяца при ежедневных занятиях. Bootcamp форматы предлагают погружение в тематику на 12-16 недель. Однако для глубокого понимания концепций требуется больше времени.
- Bootcamp программы: 12-16 недель
- Интенсивы от школ: 3-5 месяцев
- Университетские accelerated курсы: 4-6 месяцев
- Корпоративное обучение: 8-12 недель
Какие проекты входят в портфолио специалиста по машинному обучению?
Портфолио должно демонстрировать работу с разными типами данных и задач. Рекомендательные системы показывают навыки работы с пользовательским поведением. Проекты computer vision включают распознавание изображений. NLP задачи демонстрируют обработку текста.
- Рекомендательные системы для e-commerce
- Анализ временных рядов и прогнозирование
- Computer vision проекты
- Обработка естественного языка
Нужно ли знать английский язык для обучения машинному обучению?
Базовый английский необходим для чтения документации библиотек и изучения новых техник. Многие качественные ресурсы доступны только на английском языке. Российские курсы машинного обучения ведутся на русском, но знание English расширяет возможности карьерного роста.
- Чтение технической документации
- Участие в международных проектах
- Доступ к актуальным исследованиям
- Общение с global командами
Подходят ли курсы машинного обучения для смены профессии?
Многие программы специально разработаны для career change с нуля. Они включают базовую подготовку по математике и программированию. Успешно переходят специалисты из аналитики, физики, экономики и других технических областей знаний.
- Программы для начинающих без опыта в IT
- Карьерная поддержка и менторство
- Помощь в составлении резюме
- Подготовка к техническим интервью
Какие перспективы карьеры ожидают выпускников курсов по машинному обучению?
Рынок показывает высокий спрос на ML специалистов во всех отраслях. Зарплаты junior разработчиков стартуют от 80-120 тысяч рублей. Senior позиции предлагают 200-400 тысяч рублей. Возможности роста включают technical lead, research scientist, product manager направления.
- Junior ML Engineer: 80-150 тысяч рублей
- Middle специалист: 150-250 тысяч
- Senior позиции: 250-400 тысяч
- Lead и architect: от 400 тысяч рублей
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье