Name: ДО Профессия Machine Learning Engineer
Price: 151725 RUB
Availability: InStock
Rating: 4.5 (2 reviews)

ФорматОнлайн

УровеньНачинающий

ДокументСертификат школы

Data Science Machine Learning SQL-запросы Анализ данных Работа с базами данных Разведочный анализ данных Статистика и вероятность Airflow Excel Jupyter Notebook NumPy Pandas Python Scikit-learn SQL

Мнение редакции

8.5/10

Это одна из самых длинных программ GeekBrains: год обучения и 650 заявленных часов, из которых 537 приходится на практику. Соотношение здесь необычное для рынка, где на теорию обычно уходит половина. Отдельно указан объём вводного блока: «Введение в Data science» это 158 часов практических занятий, то есть четверть всей практики уходит на разгон до собственно машинного обучения.

Формат отличается от типового видеокурса: школа заявляет живые онлайн-занятия в мини-группах с преподавателями, а не только записанные уроки. Для машинного обучения это существеннее, чем для веб-разработки: ошибка в постановке задачи или в оценке качества модели по записи не ловится, её видит только человек, который смотрит на ваш ноутбук.

Зарплатную шкалу стоит читать внимательно. На странице стоит около 60 000 рублей для junior «после 9 месяцев обучения» и около 120 000 рублей для ML Engineer «после года обучения на платформе». Это ориентир, привязанный не к выпуску, а к сроку внутри программы, и он ниже, чем цифра из примера резюме выпускника, где желаемая зарплата указана от 80 000 рублей. Заодно рядом висит фраза про опытного data scientist, который «может зарабатывать до 500 000 рублей»: к выпускнику она отношения не имеет.

Честно не подойдёт тем, кто ищет короткий вход в профессию: год и 650 часов при обычной занятости это долгая дистанция, а рынок ML-инженеров узкий даже по данным самой школы, 2 000 вакансий на hh.ru против нескольких десятков тысяч у веб-разработчиков. Если нужен более широкий рынок при том же стеке, соседняя программа «Data Analyst» той же школы стоит столько же и выпускает на позицию, где вакансий заметно больше.

Вердикт: год обучения, 650 часов программы и 537 из них практика, живые занятия в мини-группах и возврат денег при неудачном поиске работы, но зарплатный ориентир junior школа привязывает к девятому месяцу учёбы, а не к диплому, и всё это в базовом тарифе, за которым есть более дорогие.

Плюсы

650 заявленных часов, из них 537 практики: соотношение в пользу практики редкое для рынка
живые онлайн-занятия в мини-группах с преподавателями, а не только записанные уроки
обратная связь куратора-эксперта на каждое задание в течение 24 часов
полный прикладной стек: Python, numpy и pandas, scikit-learn, SQL, Hadoop и Hive, Airflow
4 проекта, приближенных к реальным задачам, сразу в портфолио
обещание вернуть деньги, если работу с помощью школы найти не удалось

Минусы

указана стоимость базового тарифа, а что добавляют продвинутые тарифы, страница не раскрывает
зарплатный ориентир 60 000 рублей привязан к девятому месяцу обучения, а не к выпуску, и ниже цифры из примера резюме
скидка -50 % с обратным отсчётом висит постоянно, поэтому базовая цена 303 449 условна
рынок узкий: сама школа называет всего 2 000 вакансий ML-инженеров на hh.ru

Кому подходит

Тем, кто входит в машинное обучение с нуля

Курс ориентирован на уровень junior, продвинутая математика на старте не нужна: школа пишет, что достаточно школьного курса.

Тем, кому нужен именно объём практики

537 часов практических занятий из 650 и 4 проекта, приближенных к реальным задачам.

Тем, кто не вытягивает обучение по записям

На курсе заявлены живые онлайн-занятия в мини-группах и разбор домашних заданий куратором.

Тем, кто готов учиться год

Срок обучения 12 месяцев: это марафон, а не быстрый вход в профессию.

Кому курс не подойдёт

тем, кому нужен быстрый вход: год и 650 часов при обычной занятости растягиваются надолго
тем, кто ищет широкий рынок вакансий: ML-инженеров на hh.ru по данным школы около 2 000
тем, кто рассчитывает выйти сразу на 120 000 рублей: эта цифра стоит рядом с отметкой «после года обучения на платформе»

Чем отличается от других курсов направления

В каталоге по направлению «Программирование» рядом стоят короткие курсы про ИИ, а не полноценные профессии: «Вайбкодинг для начинающих» у TeachMeSkills за 30 000 рублей и полтора месяца, «ИИ-агенты» у Нетологии за 53 100 рублей и 4 месяца, «ИИ-агенты с нуля для маркетинга» там же за 115 500 рублей и 6 месяцев, «Выступление с AI» за 14 600 рублей. Все они учат применять готовые модели и собирать из них рабочие сценарии. Программа GeekBrains за 151 725 рублей решает другую задачу: она учит модели строить и обучать самому, поэтому и длится год, и стоит дороже. Если цель это использовать нейросети в текущей работе, дешевле и быстрее берётся курс Нетологии. Если цель это должность ML-инженера с зарплатой по грейдам, короткие курсы её не закрывают. Внутри самой школы прямой сосед это «Data Analyst» за те же деньги и тот же срок: там рынок вакансий шире, а порог входа ниже.

Обзор курса

Кто стоит за курсом

Программа GeekBrains, обучение идёт на основе государственной образовательной лицензии № Л035-01298-77/00179609 от 19 января 2022 года. Школа заявляет 13 лет работы в ИТ и Digital. Ведут курс преподаватели-практики, отдельно упомянуты живые онлайн-занятия в мини-группах.

Что внутри программы

Заявлено 113 часов теории и 537 часов практики, 4 проекта. Программа отмечена как актуальная на 2024 год. Открывает её «Введение в Data science» на 158 часов практических занятий: бизнес-постановка задачи, понимание данных, Excel, знакомство с основными направлениями Data Science и введение в Python. Дальше по списку инструментов идут numpy и pandas, scikit-learn, SQL, Hadoop и Hive, Airflow, Jupyter Notebook, PyCharm, FastAPI и GitLab. В навыках выпускника указаны обучение моделей способами классического машинного обучения и получение данных из разных источников: файлов, программных интерфейсов, баз данных.

Как устроена нагрузка

Срок обучения по фиду 12 месяцев. Недельную нагрузку страница не называет, поэтому распределять 650 часов придётся самостоятельно: при равномерном темпе это около 12 часов в неделю. Домашние задания разбирает куратор-эксперт, обратная связь обещана в течение 24 часов с момента отправки работы. Вопросы можно задавать команде проверяющих экспертов в Telegram-чате курса.

Что входит в стоимость

151 725 рублей вместо 303 449, в рассрочку от 4 894 рублей в месяц на 36 месяцев, без первого взноса и без процентов. На странице прямо написано, что указана стоимость базового тарифа, а «больше практики и поддержки в продвинутых тарифах»: что именно добавляют старшие тарифы, не раскрыто. Можно вернуть до 13 % стоимости через налоговый вычет, школа объясняет процедуру и через ФНС, и через работодателя.

Что на выходе

Официальный сертификат школы о том, что вы стали ML-инженером. Про удостоверение о повышении квалификации установленного образца на этой странице не сказано, хотя у школы такой документ есть на части программ. Плюс 4 проекта в портфолио: задачи приближены к реальным, их можно показывать работодателю.

Где программа проседает

Первое: базовая цена ровно вдвое выше текущей, и баннер «-50 % Летние скидки» с таймером висит постоянно, то есть акция выглядит вечной, а «старая» цена условной. Второе: тарифов несколько, разница между ними не описана. Третье: зарплатные цифры привязаны к сроку обучения, а не к трудоустройству. Четвёртое: рынок ML-инженеров узкий, сама школа называет 2 000 вакансий на hh.ru, и конкуренция за них выше, чем в аналитике данных.

Итог

Длинная и насыщенная практикой программа для тех, кто идёт в машинное обучение осознанно и готов отдать год. Гарантия возврата денег при неудачном поиске работы снимает часть риска, но проверьте условия акции до оплаты: она работает только при закрытой аттестации и пройденной программе карьерного центра.

Программа курса

1Введение в Data Science

Бизнес-постановка задачи, понимание данных, Excel, обзор направлений Data Science. Самый объёмный вводный блок программы.

2Python для анализа данных

Введение в язык, переменные и типы, работа с кодом в PyCharm и Jupyter Notebook.

3Работа с данными: numpy и pandas

Загрузка и очистка данных, таблицы, агрегации, подготовка выборок для моделей.

4SQL и источники данных

Получение данных из файлов, программных интерфейсов и баз данных: заявлено отдельным навыком выпускника.

5Классическое машинное обучение

Обучение моделей методами классического ML в scikit-learn, оценка качества, подбор признаков.

6Нейронные сети

Обучение нейронных сетей и применение моделей в бизнесе, медицине и промышленности.

7Большие данные и оркестрация

Hadoop и Hive для больших объёмов, Airflow для расписаний расчётов, FastAPI и GitLab в обвязке.

8Проекты

4 проекта на задачах, приближенных к реальным: результат можно положить в портфолио.

Записаться на курс

Чему вы научитесь

обучать модели способами классического машинного обучения
получать данные из разных источников: файлов, программных интерфейсов, баз данных
готовить и очищать данные в numpy и pandas
писать запросы на SQL и вытаскивать выборки из баз
строить и обучать нейронные сети
оценивать качество моделей и подбирать признаки
работать с большими данными в Hadoop и Hive
ставить расчёты на расписание в Airflow

Как проходит обучение

Живые занятия в мини-группах

Каждую тему разбирают с преподавателем на онлайн-занятии, вопросы можно задавать сразу.

Практика на реальных задачах

537 часов практических занятий, задачи приближены к реальным и годятся в портфолио.

Персональная обратная связь

Куратор-эксперт подробно разбирает домашние задания, ответ в течение 24 часов с момента отправки работы.

Чат курса

Команда проверяющих экспертов и куратор отвечают на вопросы в Telegram-чате курса.

Карьерный блок

Помогают оформить резюме, портфолио и сопроводительные письма, готовят к собеседованиям, открывают доступ к базе вакансий партнёров.

Стажировки у партнёров

Школа заявляет помощь с трудоустройством и стажировки у компаний-партнёров.

Преподаватели

Юлдуз Фаттахова
Team lead в SberData, Сбер

Пётр Емельянов
Спикер курса. R&D director, UBIC Tech

Маргарита Широбокова
Product owner R&D, ELMA

Андрей Мещеряков
Applied scientist, Zalando

Елена Кантонистова
Доцент факультета компьютерных наук, ВШЭ

Евгения Ракина
Спикер курса. Data engineer, Made

Светлана Обухова
Спикер курса. Data analyst, Ernst & Young

Кирилл Богданов
Ведущий инженер по разработке, Сбербанк

Алексей Железной
Middle+ дата-инженер в Wildberries

Василий Сизов
Team Lead IT-команды в ВТБ

Александр Горяинов
Доцент Московского авиационного института

Николай Герасименко
Data scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН. Блок «Основы математики для data science»

Помощь с трудоустройством

Школа заявляет гарантию трудоустройства: обязательства закреплены договором или возвратом денег.

Со страницы курса: «Поможем найти работу или вернём деньги. Вернем деньги, если не найдете работу с нашей помощью»

Уровень	Зарплата
Junior	60000
Middle	120000

Часто задаваемые вопросы

Сколько длится обучение?

12 месяцев по данным фида. Заявленный объём программы: 113 часов теории и 537 часов практики, всего около 650 часов.

Нужна ли математика на старте?

Школа отвечает, что продвинутых знаний математики на начальном этапе не требуется: достаточно школьного курса. Забытые темы обещает помочь разобрать куратор.

Какой документ выдают?

Официальный сертификат школы о том, что вы стали ML-инженером. Обучение идёт на основании государственной образовательной лицензии № Л035-01298-77/00179609. Про удостоверение о повышении квалификации на этой странице не сказано.

Какие инструменты изучаются?

Python, numpy и pandas, scikit-learn, SQL, Hadoop и Hive, Excel, PyCharm, Jupyter Notebook, FastAPI, Airflow, GitLab.

Сколько стоит и есть ли рассрочка?

151 725 рублей вместо 303 449, в рассрочку на 36 месяцев от 4 894 рублей в месяц, без первого взноса и без процентов. Указана цена базового тарифа, продвинутые дороже.

Можно ли вернуть часть денег?

Да, школа указывает налоговый вычет до 13 % от стоимости курса: через ФНС по декларации 3-НДФЛ с договором, лицензией и чеком либо через работодателя по заявлению.

Что с трудоустройством?

Заявлена акция «Поможем найти работу или вернём деньги»: карьерные специалисты работают со студентом до получения оффера, проводят тестовые собеседования и рекомендуют партнёрам. Условия акции описаны в отдельных правилах, их стоит прочитать до оплаты.

Сколько зарабатывает ML-инженер?

Школа приводит около 60 000 рублей для junior после 9 месяцев обучения и около 120 000 рублей для ML Engineer после года обучения на платформе. В примере резюме выпускника желаемая зарплата указана от 80 000 рублей.

Отзывы о курсе «ДО Профессия Machine Learning Engineer»

4.5 2 отзыва

5★1

4★1

3★0

2★0

1★0

ТимурКазань25.07.2026

Достоинства: много практики, живые занятия

Недостатки: непонятно, что дают старшие тарифы

Практики действительно много, вводный блок по Data Science один занимает больше полутора сотен часов. Живые занятия в мини-группах вытянули меня там, где по видео я бы точно застрял: модель обучается, метрика растёт, а почему растёт, объяснить не можешь. Единственное, что раздражало на этапе выбора: покупаешь базовый тариф, а на странице написано только, что в продвинутых «больше практики и поддержки». Что конкретно больше, узнаёшь уже у менеджера.

👍 0👎 0

ОльгаНовосибирск23.03.2026

Достоинства: куратор отвечает за сутки

Недостатки: год это долго

Домашки разбирают подробно и быстро, ответ приходил в тот же день или на следующий. За год собрала четыре проекта, на собеседованиях спрашивали именно про них.