Продвинутое машинное обучение
Продвинутая программа karpov.courses для специалистов уровня middle и senior в машинном обучении. Шесть независимых блоков на выбор: ранжирование и матчинг, динамическое ценообразование, uplift-моделирование, рекомендательные системы, MLOps. Берётся от одного до пяти блоков.
Мнение редакции
Это не курс в привычном смысле, а конструктор. Школа предлагает шесть направлений и разрешает купить от одного до пяти блоков: ранжирование и матчинг, динамическое ценообразование, uplift-моделирование, рекомендательные системы, MLOps. Каждый блок идёт около шести недель и заканчивается собственным ML-сервисом, а не тестом.
Аудитория заявлена прямо: специалисты среднего уровня (middle) и ведущие (senior). Ведущий эксперт курса Валерий Бабушкин формулирует замысел так, что программа охватывает не только обучение моделей, но и все этапы работы ML-инженера: сбор и разметку данных, пайплайны поставки, деплой приложений, мониторинги и оценку эффективности алгоритмов. Для практика это как раз та часть, которой не хватает после университетских курсов по машинному обучению.
Темы выбраны не случайно, это дорогие для бизнеса задачи. Матчинг решает поиск товаров-дублей и склейку офлайн и онлайн профилей покупателя, uplift отвечает на вопрос, кому вообще стоит показывать промо, ранжирование лежит в основе любых поисковых подсказок. Преподаватели указаны поимённо для каждого блока.
Что нужно понимать до оплаты: указанная в каталоге длительность в один месяц относится к минимальной покупке, а не ко всей программе. Отдельный модуль идёт около шести недель, и если брать несколько блоков, срок растягивается соответственно.
Плюсы
- модульная покупка: можно взять один блок вместо всей программы
- обучение начинается сразу после покупки, ждать поток не нужно
- каждый блок заканчивается работающим ML-сервисом, а не тестом
- темы закрывают дорогие для бизнеса задачи: матчинг, uplift, рекомендательные системы
- у каждого блока назван преподаватель, ведущий эксперт курса Валерий Бабушкин
- ускоренный отбор в MAGNIT TECH на позицию инженера машинного обучения
Минусы
- курс адресован middle и senior, новичку в машинном обучении он не по силам
- срок в один месяц и цена относятся к минимальной комплектации, а не ко всей программе
- полный набор из нескольких блоков обойдётся заметно дороже указанной цены
- про итоговый документ об обучении на странице курса не сказано
Кому подходит
ML-специалистам уровня middle
Школа прямо адресует курс специалистам среднего уровня, которые уже обучали модели и хотят закрыть нестандартные задачи бизнеса.
Ведущим специалистам (senior)
Курс заявлен и для senior: акцент на архитектуре решений и на этапах работы за пределами обучения модели.
Тем, кому нужна одна конкретная тема
Модульная покупка позволяет взять только uplift или только рекомендательные системы, не оплачивая остальное.
Кому курс не подойдёт
- новичкам в машинном обучении: ведущий эксперт называет курс проверкой на прочность для практикующего специалиста
- тем, кто хочет получить профессию с нуля, здесь нет вводных модулей
- тем, кто рассчитывает уложиться в один месяц по всей программе, это срок минимальной комплектации
Чем отличается от других курсов направления
Соседи по направлению решают задачу входа: «Наука о данных: введение в машинное обучение» у Слёрма за 35 000 рублей и курс по нейросетям для начинающих Merion Academy за 22 880 рублей рассчитаны на новичков, программы Компьютерной Академии TOP за 4 040 и 4 440 рублей тем более. Единственный сопоставимый по глубине вариант это онлайн-магистратура МИФИ у SkillFactory за 230 000 рублей, но там два года и диплом вуза, а здесь шесть недель на выбранную тему.
Обзор курса
Как устроен курс
Программа собрана из независимых блоков, и покупатель сам решает, сколько взять: пакетные предложения заявлены как от одного до пяти блоков. Обучение начинается сразу после покупки, потока ждать не нужно. Внутри блока около десяти уроков и финальный проект, продолжительность каждого модуля шесть недель.
Что внутри блоков
Ранжирование и матчинг ведёт Игорь Котенков. Разбираются постановка задачи ранжирования, метрики от базовых до актуальных, особенности матчинга как подзадачи, архитектурные тонкости и современные подходы к обучению моделей. Финал блока это собственная система поисковых подсказок.
Uplift-моделирование ведёт Ваге Брсоян. Блок отвечает на вопрос, который бизнес задаёт постоянно: какой дополнительный эффект даёт воздействие и на кого его направлять. Внутри постановка задачи, метрики качества uplift-моделей, разведочный анализ данных, разбор методов построения и собственный алгоритм поиска оптимальной аудитории с проектированием библиотеки факторов.
Остальные направления это динамическое ценообразование, рекомендательные системы и MLOps. Логика везде одна: реальные кейсы, а не учебные датасеты, и работающий сервис на выходе.
Партнёрство с MAGNIT TECH
Как и на других программах школы, выпускники и студенты могут участвовать в ускоренном отборе в MAGNIT TECH, здесь на позицию инженера машинного обучения. Схема та же: резюме в карьерный центр, скрининг рекрутера, техническое собеседование и ML-сессия онлайн. Это возможность попасть на интервью, а не обещание оффера.
Что входит в стоимость
69 000 рублей против прежних 82 400, оплата частями около 4 038 рублей в месяц. Цена относится к базовой комплектации, при выборе нескольких блоков стоимость меняется. Для оплаты нужно завести учётную запись на образовательной платформе школы.
Где стоит сбавить ожидания
Курс безжалостен к неподготовленным: сам ведущий эксперт называет его проверкой на прочность для любого специалиста по машинному обучению. Если вы не обучали модели в проде и не сталкивались с пайплайнами данных, начинать нужно не отсюда. И внимательно смотрите на состав пакета: цена в каталоге и срок в один месяц соответствуют минимальной покупке, а не всей программе из шести направлений.
Программа курса
1Ранжирование и матчинг
2Uplift-моделирование
3Рекомендательные системы
4Динамическое ценообразование
5MLOps
6Финальный проект блока
Чему вы научитесь
- ставить и решать задачу ранжирования, подбирать метрики
- строить системы матчинга и находить дубли объектов
- проектировать и обучать uplift-модели
- проводить разведочный анализ данных под задачу моделирования
- строить рекомендательные системы
- настраивать динамическое ценообразование
- собирать пайплайны данных, деплоить и мониторить ML-сервисы
- оценивать эффективность алгоритмов в продакшене
Как проходит обучение
Старт сразу после покупки
Обучение начинается без ожидания потока, дата старта привязана к оплате.
Выбор блоков
Пакетные предложения от одного до пяти блоков: платите только за те темы, которые нужны.
Уроки внутри модуля
В блоке около десяти уроков, каждый разбирает отдельный кусок задачи от постановки до архитектуры.
Финальный проект блока
Каждый модуль закрывается собственным ML-сервисом на реальном кейсе.
Карьерный центр и Fast Track
Резюме идёт в карьерный центр школы, дальше возможен ускоренный отбор в MAGNIT TECH на позицию инженера машинного обучения.
Помощь с трудоустройством
У школы работает карьерный центр: сопровождение выпускников, вакансии партнёров, разбор резюме.
Со страницы курса: «Отправить резюме в Карьерный центр karpov.courses»
Часто задаваемые вопросы
Можно ли пройти только одну тему?
Подойдёт ли курс новичку?
Сколько длится один блок?
Когда начинается обучение?
Что получится на выходе?
Есть ли помощь с трудоустройством?
Можно ли платить частями?
Отзывы о курсе «Продвинутое машинное обучение»
Оставить отзыв о курсе
Расскажите, как проходило обучение: что понравилось, что нет, помог ли курс в работе. Публикуем после проверки, рекламные тексты и анонимные жалобы без подробностей не пропускаем.
Это отзывы о других программах школы karpov.courses: они говорят о школе в целом, а не об этом курсе.
Все отзывы школы собраны на её странице.
Похожие курсы по направлению
Инженер машинного обучения i
Вы научитесь строить модели машинного обучения от классических алгоритмов до основ глубокого обучения. Сможете собрать в портфолио сквозной…
Онлайн-магистратура МИФИ «Машинное обучение» i
Вы научитесь строить модели машинного обучения и доводить их до работающих сервисов и продуктов. Сможете выбрать трек, от…
Симулятор DS: тренажёр по анализу данных и машинному обучению i
Вы научитесь решать задачи машинного обучения так, как их ставят в компаниях: с грязными данными, ограничениями по времени…
Инженер машинного обучения i
Вы научитесь вести ML-модель по всему циклу: формулировать гипотезы и проверять их статистикой, доставать данные запросами SQL и…
Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики i
Вы научитесь формулировать задачу для дата-сайенс проекта, чистить данные, отбирать и создавать признаки, строить модели регрессии, классификации, кластеризации…
Инженер машинного обучения PRO i
Вы научитесь вести ML-проект целиком: проверять данные на полноту и шум, чистить их в NumPy и Pandas, сокращать…
Магистратура «Инженерия машинного обучения» с УрФУ i
Вы научитесь строить модели машинного обучения и применять их к конкретным задачам, использовать методы программной инженерии для масштабных…