ФорматОнлайн

УровеньНачинающий

Анализ данных Машинное обучение Прикладная математика Работа с базами данных Разведочный анализ данных Статистика и вероятность Airflow Docker Jupyter Notebook NumPy Python PyTorch SQL

Мнение редакции

8.4/10

Это самая тяжёлая по фундаменту программа в подборке: 190 часов на введение в Data Science, 120 на математику, 70 на статистику и теорию вероятностей и 130 на машинное обучение. Автор математической части академик РАН с кафедры математической логики и теории алгоритмов МГУ, и по составу тем видно, что математику писали не для галочки: интерполяция и полиномы, аппроксимация, системы линейных уравнений и матричные уравнения.

Практическая сторона тоже сильная. Стек в резюме выпускника выглядит по-инженерному: Python и SQL, PyTorch, NumPy и Matplotlib, Spark и Hadoop, Hive, Airflow, Docker, GitLab, Jupyter Notebook. Это не набор для ноутбука с готовым датасетом, а инструменты работы с большими объёмами и с продуктивной средой, включая развёртывание и мониторинг моделей.

Отдельная и редкая ценность это стажировка у компании-партнёра «Моторика», российского производителя бионических протезов: студент дорабатывает прототип протеза руки на базе оптических датчиков. Проект такого рода в портфолио выглядит принципиально иначе, чем очередное предсказание оттока по учебной таблице.

Что стоит учитывать: это самый дорогой курс в подборке, а сроки и число проектов на странице расходятся, в шапке 12 месяцев и 7 проектов, в описании программы 13 месяцев и 2 проекта в портфолио. Базовая цена, как и у других программ школы, ровно вдвое выше текущей.

Вердикт: год с математикой от МГУ и стажировкой в «Моторике»: 190 часов Python, 120 математики, 70 статистики и 130 машинного обучения, но и цена самая высокая в подборке.

Плюсы

математическая часть написана академиком РАН с профильной кафедры МГУ
510 часов фундамента и машинного обучения только в первых четырёх модулях
стажировка в «Моторике» с доработкой прототипа протеза руки
инженерный стек: PyTorch, Spark, Hadoop, Hive, Airflow, Docker, GitLab
в программе есть развёртывание и мониторинг моделей, а не только обучение
школа заявляет возможность выйти на работу уже после 9 месяцев обучения

Минусы

самая высокая цена в подборке направления
сроки и число проектов на странице расходятся: 12 месяцев и 7 проектов против 13 месяцев и 2
математическая нагрузка высокая: новичку без школьной базы будет тяжело
базовая цена ровно вдвое выше текущей, скидки идут постоянно

Кому подходит

Тем, кто идёт в машинное обучение всерьёз

510 часов фундамента в первых модулях: математика и статистика здесь не декоративные.

Новичкам без опыта в ИТ

Школа указывает, что программа подходит начинающим и стартует с основ Python и работы с данными.

Тем, кому нужен сильный проект в портфолио

Стажировка в «Моторике» с прототипом протеза руки выглядит на собеседовании иначе, чем учебные датасеты.

Тем, кто хочет инженерную сторону, а не только модели

В стеке Spark, Hadoop, Airflow и Docker, в программе развёртывание и мониторинг моделей.

Кому курс не подойдёт

тем, кому нужна прикладная аналитика без моделей: у школы есть программы вдвое дешевле
тем, у кого нет времени на год с высокой математической нагрузкой
тем, кто ищет короткий курс по нейросетям для общего представления

Чем отличается от других курсов направления

Подборка направления собрана не по теме: рядом стоят «Вайбкодинг для начинающих» у TeachMeSkills за 30 000 рублей и линейка Нетологии про ИИ, от «Выступления с AI» за 14 600 рублей до «ИИ-агентов с нуля для маркетинга» за 115 500. Ни один из них не готовит инженера машинного обучения. Настоящие конкуренты этой программы это годовые курсы уровня «ML-инженер» у крупных школ, и на их фоне она выделяется двумя вещами: математической частью от академика РАН из МГУ и стажировкой у производственной компании «Моторика». Цена в 235 206 рублей самая высокая в подборке, и оправдывает её именно фундамент, а не набор инструментов.

Обзор курса

Что за программа

Курс «Machine Learning Engineer», он же «Data Scientist с нуля до pro», формат онлайн. Программа создана совместно с академиком РАН из МГУ, участником разработок программного обеспечения для искусственного интеллекта и суперкомпьютеров. Школа заявляет, что найти работу можно после 9 месяцев обучения, и что курс подходит новичкам без опыта в ИТ.

Модуль 1: введение в Data Science

190 часов. С чего начинается работа с данными, Python: переменные и типы данных, условия и циклы, алгоритмы и структуры данных, функции, коллекции, чтение файлов и работа в командной строке, библиотеки для анализа. В этом же блоке появляются развёртывание и мониторинг моделей, а завершается он итоговой работой.

Модуль 2: математика для Data Science

120 часов. Базовые математические объекты и SymPy, дроби и преобразования, функции одной переменной со свойствами и графиками, интерполяция и полиномы, аппроксимация, системы линейных уравнений и задача аппроксимации как матричное уравнение.

Модуль 3: статистика и теория вероятностей

70 часов. Случайные события и случайная величина, непрерывные распределения и их виды, составление и проведение статистических тестов.

Модуль 4: Machine Learning Junior

130 часов. Классические методы машинного обучения на уровне, достаточном для junior-позиции.

Стек и навыки выпускника

Школа приводит пример резюме: уверенное владение Python и SQL, извлечение данных из файлов, программных интерфейсов и баз данных, проведение разведочного анализа с визуализацией результатов, очистка и нормализация данных, владение классическими методами машинного обучения. В списке инструментов Excel, Hive, PyTorch, Spark, NumPy, Matplotlib, Docker, GitLab, Airflow, Hadoop и Jupyter Notebook.

Стажировка

Стажировка у компании-партнёра «Моторика», российского разработчика и производителя бионических протезов. Задача стажировки конкретная: усовершенствовать прототип протеза руки на базе оптических датчиков. Такой проект добавляется в портфолио и заметно отличается от учебных задач.

Куда берут после

Школа показывает вакансии для junior дата-сайентистов с ориентиром от 100 000 рублей и требованиями: знание Python, алгоритмов машинного обучения, математики и статистики, опыт работы с программными интерфейсами.

Деньги

235 206 рублей при базовой цене 407 412, в рассрочку от 5 658 рублей в месяц. Школа регулярно объявляет сезонные скидки и добавляет курсы в подарок, включая бонусный курс по нейросетям для ИТ-специалистов. Итоговую сумму стоит уточнять при покупке.

Итог

Самая фундаментальная программа в подборке и единственная со стажировкой у производственной компании. Берите, если готовы к году серьёзной математики. Если нужна прикладная аналитика без моделей, у той же школы есть программы вдвое дешевле.

Программа курса

1Введение в Data Science

190 часов: работа с данными, Python с переменными, типами, условиями и циклами, алгоритмы и структуры данных, функции и коллекции, чтение файлов и командная строка, библиотеки анализа, развёртывание и мониторинг моделей. Завершается итоговой работой.

2Основы математики для Data Science

120 часов: математические объекты и SymPy, дроби и преобразования, функции одной переменной, интерполяция и полиномы, аппроксимация, системы линейных уравнений и матричные уравнения.

3Основы статистики и теории вероятностей

70 часов: случайные события и случайные величины, непрерывные распределения и их виды, составление и проведение статистических тестов.

4Machine Learning Junior

130 часов классического машинного обучения: методы, обучение моделей и оценка качества на уровне junior-позиции.

5Работа с данными и SQL

Извлечение данных из файлов, программных интерфейсов и баз данных, очистка и нормализация, подготовка выборок к обучению.

6Разведочный анализ данных

Проведение EDA и визуализация результатов: этап, с которого начинается любая задача машинного обучения.

7Инженерная часть

Работа с большими объёмами через Spark, Hadoop и Hive, оркестрация задач в Airflow, контейнеризация в Docker, код в GitLab.

8Стажировка в «Моторике»

Доработка прототипа протеза руки на базе оптических датчиков у компании-партнёра, проект идёт в портфолио.

Записаться на курс

Чему вы научитесь

программировать на Python и работать со структурами данных
извлекать данные из файлов, программных интерфейсов и баз данных
проводить разведочный анализ и визуализировать его результаты
очищать и нормализовать данные для обучения моделей
применять классические методы машинного обучения
использовать математический аппарат: аппроксимацию, полиномы, матричные уравнения
составлять и проводить статистические тесты
разворачивать модели и следить за их работой в продуктивной среде

Как проходит обучение

Обучение на двух платформах

Курс идёт на платформах обеих команд, чтобы студент получил лучшее от каждой.

Модули с фиксированным объёмом часов

190, 120, 70 и 130 часов в первых четырёх модулях: нагрузка понятна заранее.

Практика и поддержка на каждом этапе

Школа обещает сопровождение на протяжении всей программы.

Итоговые работы в модулях

Крупные блоки завершаются практическими работами, которые идут в портфолио.

Стажировка у партнёра

Работа над прототипом протеза руки в компании «Моторика».

Бонусный курс по нейросетям

Отдельный курс об использовании ИИ-инструментов для ускорения работы, от генерации кода до автоматизации рутины.

Помощь с трудоустройством

Школа обещает стажировку или практику в компании по итогам обучения.

Со страницы курса: «стажировка в компании «Моторика»: усовершенствование прототипа протеза руки на базе оптических датчиков»

Уровень	Зарплата
Junior	100000

Часто задаваемые вопросы

Подойдёт ли курс новичку?

Да, школа указывает, что программа подходит новичкам без опыта в ИТ и начинается с основ работы с данными и Python.

Сколько длится обучение?

На странице указаны разные сроки: 12 месяцев в шапке и 13 месяцев в описании программы. Школа отмечает, что найти работу можно уже после 9 месяцев обучения.

Сколько в программе математики?

120 часов математики для Data Science и 70 часов статистики и теории вероятностей. Математическую часть готовил академик РАН с кафедры математической логики и теории алгоритмов МГУ.

Какой стек изучается?

Python и SQL, PyTorch, NumPy и Matplotlib, Excel, Spark, Hadoop и Hive, Airflow, Docker, GitLab и Jupyter Notebook.

Что за стажировка?

Стажировка у компании-партнёра «Моторика», российского производителя бионических протезов: студент совершенствует прототип протеза руки на базе оптических датчиков, проект добавляется в портфолио.

На какую позицию можно претендовать?

Школа показывает вакансии junior дата-сайентиста с ориентиром от 100 000 рублей и требованиями: Python, алгоритмы машинного обучения, математика и статистика, опыт работы с программными интерфейсами.

Сколько проектов будет в портфолио?

На странице приводятся разные цифры: 7 проектов в шапке и 2 проекта в описании программы. Уточняйте состав по выбранному тарифу.

Сколько стоит обучение?

235 206 рублей при базовой цене 407 412, в рассрочку от 5 658 рублей в месяц. Школа регулярно объявляет сезонные скидки, итоговую сумму стоит уточнять при покупке.

Отзывы о курсе «Machine Learning Engineer»

4.5 2 отзыва

5★1

4★1

3★0

2★0

1★0

ГригорийНижний Новгород22.06.2026

Достоинства: математика и стажировка в «Моторике»

Недостатки: цена и нагрузка

Шёл из инженерии и боялся, что будет очередной курс «обучите модель на готовом датасете». Оказалось наоборот: математический модуль заставил вспомнить всё, что я забыл после вуза, и без него дальше было бы никак. Стажировка с протезом стала главным пунктом резюме, про неё спрашивали на каждом собеседовании. Цена высокая, и год пришлось жить в режиме учёбы по вечерам и выходным.

👍 0👎 0

АлинаЧелябинск15.04.2026

Достоинства: инженерная часть со Spark и Airflow

Недостатки: цифры на странице не сходятся

Понравилось, что помимо моделей дали инфраструктуру: Airflow и Docker пригодились на первой же работе. Смущали расхождения на сайте: в одном месте двенадцать месяцев и семь проектов, в другом тринадцать и два. По факту у меня получилось около года и четыре работы, которые не стыдно показать.