Name: Инженер машинного обучения
Price: 117600 RUB
Availability: InStock
Rating: 4.5 (2 reviews)

Длительность19 мес.

ФорматОнлайн

УровеньНачинающий

Стартв любое время

ДокументДиплом о профессиональной переподготовке

CI/CD SQL-запросы Анализ данных Глубокое обучение Компьютерное зрение Машинное обучение Основы Python Работа с базами данных Docker Git Pandas PostgreSQL Python SQL TensorFlow

Мнение редакции

8.2/10

Ключевое слово в описании этого курса не «машинное обучение», а «внедрение». Программа ведёт от статистики, SQL и Python к моделям, а дальше туда, куда обычные курсы по Data Science не заходят: ETL-пайплайны для больших данных, контейнеризация проектов, настройка CI/CD, проектирование архитектуры и настройка баз данных. Проекты это не только классификация клиентов банка, но и трансформации в Pentaho, отчёт по OLAP-кубу, документирование ETL-процессов и настройка окружения с обучением модели. За 117 600 рублей вы получаете 14 месяцев, 273 часа практики, больше десяти проектов и диплом о профессиональной переподготовке.

Курс собран для новичков, и школа это подчёркивает: хватит школьных знаний математики и интереса к технологиям, а сверху дают мини-курс по математике в подарок. Тем, кто уже работает аналитиком, разработчиком или дата-сайентистом, страница честно советует другую программу, «ML-инженер: курс для IT-специалистов». Это важно для тех, кто увидел в каталоге «Инженер машинного обучения PRO» за ту же цену и на 12 месяцев вместо девятнадцати и решил, что PRO это версия побольше. У Нетологии PRO означает «для тех, кто уже в профессии»: программа короче, потому что не тратит месяцы на базу, а не потому, что урезана.

Поддержка на курсе выглядит плотнее, чем у соседей: 38 вебинаров, встречи в формате вопрос-ответ, четыре персональные консультации в базовом тарифе, менторы-практики, которые проверяют задания, и куратор, следящий за прогрессом. К этому прибавляются тестовые технические собеседования, хакатон с призами от Нетологии, бизнес-игры с брифованием заказчика и необязательные задачи компаний-партнёров, которые школа прямо называет бонусом к портфолио, а не гарантированной практикой.

Со сроками у страницы полный разлад. В блоке фактов стоит «от 14 месяцев», в карточке тарифа 14 месяцев, в ответах на вопросы «от 13 месяцев», в форме записи внизу 19 месяцев, а в каталоге курс идёт как девятнадцатимесячный, при этом поток обозначен с августа 2026 по 23 марта 2028, то есть на девятнадцать месяцев. Старший тариф со специализацией идёт 16 месяцев. Похоже, что 14 месяцев это учебная программа, а 19 календарный срок потока, но выбирать одну версию школа читателю не помогает.

Вердикт: самый полный маршрут в машинное обучение у Нетологии: за 117 600 рублей вас ведут от статистики и SQL до ETL-пайплайнов, контейнеризации и CI/CD, то есть до внедрения моделей, а не только их обучения, но учиться придётся больше года, срок на странице назван четырьмя разными числами, а диплом выдадут лишь тем, у кого уже есть среднее профессиональное или высшее образование.

Плюсы

профессия целиком, а не только модели: ETL-пайплайны, контейнеризация, CI/CD, проектирование архитектуры и настройка баз данных рядом с классическим ML
больше 10 проектов на разных слоях работы: SQL для авиаперелётов, трансформации в Pentaho, OLAP-куб, обучение модели, документирование ETL, дипломная работа по своей теме
38 вебинаров, встречи в формате вопрос-ответ, 4 персональные консультации и менторы-практики, которые проверяют задания и разбирают сложные темы
вход действительно для новичков: школа обещает, что хватит школьной математики, и добавляет мини-курс по математике в подарок
форматы практики за пределами домашних заданий: тестовые технические собеседования, хакатон с призами, бизнес-игры с брифованием заказчика и задачи компаний-партнёров
диплом о профессиональной переподготовке по государственной лицензии, помощь с поиском работы и 12 месяцев карьерной поддержки после выпуска

Минусы

срок обучения назван четырьмя числами: «от 14 месяцев» в шапке, 14 в тарифе, «от 13 месяцев» в ответах на вопросы и 19 месяцев в форме записи и в каталоге
специализации в компьютерном зрении и обработке естественного языка в базовый тариф не входят: они помечены как часть расширенной программы за 306 240 рублей до акции
диплом о профессиональной переподготовке выдают только при наличии среднего профессионального или высшего образования, иначе сертификат школы
условия возврата на странице описаны дважды и по-разному: в блоке поддержки полный возврат в течение первых трёх занятий, в ответах на вопросы расплывчатая отсылка к договору-оферте

Кому подходит

Новичкам без опыта в программировании

Школа прямо пишет, что курс для начинающих: для учёбы хватит школьных знаний математики и интереса к технологиям, а мини-курс по математике идёт в подарок.

Тем, кто хочет весь цикл, а не только обучение моделей

Программа доводит до внедрения: ETL-пайплайны, контейнеризация, CI/CD, архитектура и базы данных. С такими навыками можно откликаться на вакансии на любом этапе ML-разработки.

Тем, кто целится в узкую специализацию

Компьютерное зрение или обработка естественного языка дают профильные навыки, которые ценятся выше. Учтите, что специализация входит в расширенный тариф.

Тем, у кого есть диплом колледжа или вуза

Только в этом случае школа выдаёт диплом о профессиональной переподготовке, остальным выпускникам достаётся сертификат о прохождении обучения.

Кому курс не подойдёт

действующим аналитикам, разработчикам и дата-сайентистам: страница сама отправляет их на программу для ИТ-специалистов, которая короче при той же цене
тем, у кого нет полутора лет на учёбу: поток идёт с августа 2026 по март 2028, а сама программа заявлена от 13-14 месяцев
тем, кто идёт именно за компьютерным зрением или обработкой речи: в базовый тариф специализации не входят, они в расширенной программе за 306 240 рублей до акции

Чем отличается от других курсов направления

Внутри Нетологии выбор устроен так. «Data Scientist» за 88300 рублей и 9,5 месяца учит строить модели и заканчивается на них, а расширенная траектория того же курса стоит 165400 рублей. Наш курс за 117 600 рублей дороже базового Data Science на 29300 рублей и добавляет то, чего там нет: ETL-пайплайны, контейнеризацию, CI/CD, проектирование архитектуры и настройку баз, то есть внедрение и поддержку моделей. Рядом в каталоге стоит «Инженер машинного обучения PRO» за те же 117 600 рублей, но на 12 месяцев: это не урезанная версия, а программа для тех, кто уже работает в ИТ, и наша страница прямо отправляет туда действующих аналитиков и разработчиков. Старший тариф нашего курса, со специализацией в компьютерном зрении или обработке речи, идёт 16 месяцев и стоит 306240 рублей до акции. По каталогу конкуренты решают другие задачи: «Наука о данных: введение в машинное обучение» Слёрма за 35000 рублей и «Курс по нейросетям и машинному обучению для начинающих» Merion Academy за 22880 рублей и 4 месяца это знакомство с темой, а не профессия; «Python + ИИ: сайты и машинное обучение» и «Аналитика данных и машинное обучение с нейросетями» Компьютерной Академии TOP за 4040 и 4440 рублей идут год каждый и стоят символических денег. На другом краю онлайн-магистратура МИФИ от SkillFactory за 230000 рублей: там диплом магистра и другой горизонт. Курс Нетологии за 117 600 рублей встаёт посередине: дороже всех коротких программ, вдвое дешевле магистратуры, и берёт объёмом практики (273 часа), дипломом государственного образца и тем, что доводит студента до продакшна, а не до первой обученной модели.

Обзор курса

Что отличает этот курс от Data Science

Соседний «Data Scientist» у Нетологии стоит 88 300 рублей и учит строить модели: аналитика, статистика, SQL, Python, признаки, регрессии и знакомство с нейросетями. Здесь всё это тоже есть, но программа не заканчивается обученной моделью. Дальше идут сборка ETL-пайплайнов для обработки больших данных, контейнеризация проектов, настройка CI/CD-пайплайнов, проектирование архитектуры и настройка баз данных, работа с API и автоматизация сбора данных. Именно за эту часть курс дороже на 29 300 рублей и длиннее.

Что означает PRO у соседа с той же ценой

В каталоге рядом стоит «Инженер машинного обучения PRO» за те же 117 600 рублей, но на 12 месяцев вместо девятнадцати, и это сбивает с толку: за одни деньги предлагают меньше времени. Разгадка на странице нашего курса: «Этот курс для начинающих. Если вы действующий аналитик, разработчик или data scientist, вам подойдёт курс ML-инженер: курс для IT-специалистов». То есть короткая программа не урезанная, а собранная для людей с опытом, у которых базовые модули просто не нужны. Точно так же слово PRO работает у школы и в системной аналитике: «Системный аналитик PRO» тоже короче и дешевле обычного курса. Если у вас уже есть Python и SQL в работе, платить за наш курс полную цену смысла нет, вы девять месяцев будете проходить известное.

Что делают руками

Больше десяти проектов, и они охватывают разные слои профессии: SQL-запросы для аналитики авиаперелётов, трансформации в Pentaho для формирования заданных файлов, добавление измерений в OLAP-куб с настройкой атрибутов и иерархий и отчёт по нему, настройка окружения и обучение модели, документирование ETL-процессов с наполнением базы, проверка статистической гипотезы о выборе машин для дальних поездок, построение ML-моделей с классификацией клиентов банка по уровню дохода и разведочным анализом. Завершает всё дипломная ML-модель, тему для которой можно выбрать самостоятельно. В старшем тарифе к этому добавляются задачи специализации: детекция и сегментация объектов в компьютерном зрении или морфология, синтаксический анализ и извлечение информации в обработке текста.

Как устроены тарифы

Базовый: 14 месяцев, 273 часа практики, 10+ проектов, диплом о профессиональной переподготовке, задачи от партнёров, вопрос-ответ сессии, тестовые технические собеседования, 4 персональные консультации, помощь с поиском работы и 12 месяцев карьерной поддержки, мини-курс по математике в подарок и дополнительные курсы про нейросети и поиск работы с генеративным ИИ. Старший тариф, «Специалист по глубокому обучению с нуля», стоит 306 240 рублей до акции, идёт 16 месяцев, даёт 301 час практики, 14 проектов, 10 персональных консультаций, дипломную работу по выбранной специализации и профильные навыки в компьютерном зрении или обработке естественного языка. Специализация на выбор прямо помечена как входящая в расширенную программу, в базовый тариф она не включена.

Где программа проседает

Первое: документ обусловлен образованием. В ответах на вопросы сказано, что диплом о переподготовке получат обладатели среднего профессионального или высшего образования, а без диплома выдадут сертификат о прохождении обучения. Второе: специализации, ради которых многие и идут в ML, только в старшем тарифе. Третье: срок назван четырьмя разными числами, от 13 до 19 месяцев. Четвёртое: условия возврата описаны на странице дважды и по-разному, в блоке поддержки конкретно (три первых занятия), а в ответах на вопросы расплывчато, со ссылкой на договор-оферту.

Итог

Лучший выбор в линейке школы для человека без опыта, который хочет не просто обучать модели, а доводить их до продакшна, и готов отдать этому больше года. Если опыт в ИТ уже есть, смотрите короткую программу для специалистов; если нужен быстрый вход в анализ данных, дешевле и короче будет «Data Scientist» за 88 300 рублей.

Программа курса

1Основы практической статистики

Статистические показатели, виды распределений и корреляция, взаимосвязи данных и формулирование гипотез по SMART, статистические критерии, проверка гипотез и формулирование выводов.

2SQL и получение данных

Архитектура и структура баз данных, простые запросы, join-ы и агрегаты, встроенные аналитические функции, импорт и экспорт через SQL и ETL-программы, библиотеки для подключения к БД из Python, аналоги функций SQL в pandas, консоль и утилита psql, нормализация и зависимости.

3Основы Python и аналитические библиотеки

Самый объёмный модуль: базовые и продвинутые типы данных, циклы, функции и классы, NumPy для вычислительных задач, регулярные выражения, основы парсинга и работы с API, библиотека Pandas и её оптимизация.

4Работа с признаками и построение моделей

Проверка данных на полноту, целостность, валидность, шумы и пропуски, очистка данных, выбор и создание признаков, задачи классификации, регрессии и кластеризации, оценка качества модели.

5Нейросети и глубокое обучение

Основы нейронных сетей, многослойные и свёрточные сети, рекуррентные сети, механизм внимания, улучшение качества обучения, Transfer Learning, сборка моделей с помощью Keras и TensorFlow. Общий модуль специализаций даёт 16 часов теории и 16 часов практики.

6Данные в продакшне: ETL, контейнеры и CI/CD

Сборка ETL-пайплайнов для обработки больших данных, трансформации в Pentaho, работа с OLAP-кубами, документирование ETL-процессов, контейнеризация проектов и настройка CI/CD-пайплайнов, проектирование архитектуры и настройка баз данных, работа с API и автоматизация сбора данных.

7Специализация на выбор (расширенная программа)

Компьютерное зрение: выделение признаков и поиск похожих изображений, детекция и сегментация объектов, свёрточные сети, Image Captioning, порождающие модели. Или обработка естественного языка: морфология, синтаксический анализ, дистрибутивная семантика, тематическое моделирование, информационный поиск, классификация и извлечение информации. Каждая специализация это 21 час теории и 12 часов практики, и входит она в расширенный тариф.

8Дипломный проект и карьерные модули

ML-модель для решения профессиональных задач, тему выбираете самостоятельно: своя или учебная. Отдельно идут разбор тестовых заданий на воркшопах с экспертами Яндекса, Т-Банка и Сбера и курс про поиск работы с помощью генеративного ИИ.

Записаться на курс

Чему вы научитесь

формулировать гипотезы и проверять их статистическими методами
получать данные запросами SQL, через API и автоматизировать их сбор
проектировать архитектуру решения и настраивать базы данных
решать задачи классификации, регрессии и кластеризации и оценивать качество моделей
создавать нейросети, применять Transfer Learning и глубокое обучение, собирать модели на Keras и TensorFlow
собирать ETL-пайплайны для обработки больших данных и документировать их
упаковывать проект в контейнер и настраивать CI/CD-пайплайны
работать с компьютерным зрением или распознаванием естественной речи в рамках выбранной специализации

Как проходит обучение

Видеолекции и 38 вебинаров

Занятия идут по расписанию, но материалы остаются в личном кабинете, записи хранятся три года, к пройденным темам можно вернуться, если не успеваете.

Менторы, куратор и персональные консультации

Задания проверяют менторы-практики и дают детальные комментарии по коду и решениям, куратор следит за прогрессом, в базовый тариф входят четыре персональные консультации.

Тестовые технические собеседования

Тренировка на реальных задачах при поддержке эксперта плюс воркшопы с разбором тестовых заданий из актуальных вакансий вместе со специалистами Яндекса, Т-Банка и Сбера.

Хакатон и бизнес-игры

Хакатон с призами от Нетологии, где решение презентуется жюри, и бизнес-игры, в которых нужно брифовать заказчика, проводить анализ и защищать результаты.

Задачи компаний-партнёров

Доступны в личном кабинете и, по словам школы, не обязательны: это бонус к портфолио и способ получить рекомендации, а не гарантированная практика в компании.

Дипломный проект по своей теме

ML-модель для профессиональной задачи: тему можно выбрать самостоятельно или взять учебную, работа проходит полный цикл от постановки задачи до внедрения модели.

Преподаватели

Алексей Кузьмин
Технический директор и учёный по данным (Data Scientist), «Домклик»

Даниил Корбут
Инженер машинного обучения (Machine Learning Engineer), Amazon Rufus

Даниил Корогодский
Старший фулстек-инженер, (Senior Fullstack Engineer) в RBmedia

Олег Булыгин
Предприниматель, IT-консалтинг Преподаёт дисциплину «Программирование на Python»

Константин Башевой
Аналитик-разработчик, Яндекс

Артур Сапрыкин
Основатель и генеральный директор «Маглося»

Максим Сахаров
Старший консультант по Data Science, «БазисСофт». Кандидат технических наук

Алексей Миронов
Руководитель направления по исследованию данных, Сбер

Иван Родин
Исследователь в университете Катании (Италия)

Егор Конягин
Учёный по данным (Data Scientist), инженер по компьютерному зрению в Эстонском стартапе Haut.AI

Сунатора Яблонева
Директор проектного офиса разработки ООО «Интех», 25 лет управленческого и технического опыта

Александр Немальцев
Руководитель группы машинного обучения, VK

Юлия Пономарева
Учёный по данным (Data Scientist), фрилансер

Владимир Новиков
Выпускник Стэндфордского университета (Graduate Student, Stanford University)

Алёна Артемьева
Директор по аналитике, Data Science и исследованиям, «Работа.ру»

Дмитрий Турченков
ИТ-лид кластера, Сбер

Андрей Серебрянский
Инженер больших данных (Big Data Engineer), Vivid Money

Нарек Татевосян
Руководитель продуктовых архитекторов, Yandex Cloud

Вадим Заигрин
Ведущий эксперт по технологиям, Сбер

Максим Золотарёв
Ведущий инженер данных (Senior Data Engineer), Tabby

Дарья Буланова
Ведущий инженер данных (Senior Data Engineer), Dodo Brands

Игорь Крамер
Инженер данных (Data Engineer), Exness

Себало Артём
Учёный по данным (Data Scientist), Avito Tech

Парфенов Сергей
Инженер машинного обучения (ML Engineer) и бээкэнд-разработчик, фрилансер

Помощь с трудоустройством

У школы работает карьерный центр: сопровождение выпускников, вакансии партнёров, разбор резюме.

Со страницы курса: «Помощь с поиском работы и 12 месяцев карьерной поддержки после завершения курса: составление резюме, разбор тестовых заданий, доступ к вакансиям партнёров, интенсивы по поиску работы и эфиры с HR-экспертами. Задачи от партнёров доступны в личном кабинете и не обязательны»

Уровень	Зарплата
Junior	120000
Middle	245000
Senior	398000

Часто задаваемые вопросы

Сколько на самом деле длится обучение?

Однозначного ответа страница не даёт. В блоке фактов и в карточке тарифа стоит 14 месяцев, в ответах на вопросы «от 13 месяцев», в форме записи внизу и в каталоге 19 месяцев, а поток обозначен с августа 2026 по 23 марта 2028, то есть примерно на девятнадцать месяцев. Старший тариф со специализацией идёт 16 месяцев.

Нужна ли математика, чтобы начать?

Школа отвечает, что глубокие знания на старте не нужны: достаточно школьного уровня и базового понимания статистики и логики. Всё необходимое разбирают по ходу курса, а в базовый тариф входит мини-курс по математике в подарок.

Чем этот курс отличается от «Инженера машинного обучения PRO» с такой же ценой?

Тот курс собран для людей с опытом. Наша страница прямо пишет: «Этот курс для начинающих», а действующим аналитикам, разработчикам и дата-сайентистам советует программу для ИТ-специалистов. Она короче не потому, что урезана, а потому, что в ней нет базовых модулей по Python, SQL и статистике.

Чем этот курс отличается от «Data Scientist» той же школы?

«Data Scientist» за 88 300 рублей учит анализу данных и построению моделей. Здесь та же база, но программа идёт дальше: ETL-пайплайны для больших данных, контейнеризация проектов, настройка CI/CD, проектирование архитектуры и настройка баз данных. То есть акцент на внедрении и поддержке моделей, а не только на их обучении.

Какой документ выдают?

Если у вас есть среднее профессиональное или высшее образование, вы получите диплом о профессиональной переподготовке по государственной лицензии при успешной защите итогового проекта. Если диплома нет, школа выдаст сертификат о прохождении обучения.

Входит ли специализация в базовый тариф?

Нет. Компьютерное зрение и обработка естественного языка помечены как часть расширенной программы. Старший тариф «Специалист по глубокому обучению с нуля» стоит 306 240 рублей до акции, идёт 16 месяцев и даёт 301 час практики, 14 проектов, 10 персональных консультаций и дипломную работу по выбранной специализации.

Что будет в портфолио?

Больше десяти работ: SQL-запросы для аналитики авиаперелётов, трансформации в Pentaho, отчёт по OLAP-кубу, настройка окружения и обучение модели, документирование ETL-процессов, проверка статистической гипотезы на данных о поездках, построение ML-моделей с классификацией клиентов банка. Завершает всё дипломная ML-модель по своей или учебной теме.

Помогают ли с трудоустройством?

Курс включает помощь с поиском работы и 12 месяцев карьерной поддержки после завершения: карьерный план и резюме, интенсивы по поиску работы с разбором отказов, эфиры с HR-экспертами, доступ к вакансиям партнёров, тестовые технические собеседования. Стажировку у партнёров школа упоминает как возможность, а задачи партнёров называет необязательными. Гарантии трудоустройства нет.

Отзывы о курсе «Инженер машинного обучения»

4.5 2 отзыва

5★1

4★1

3★0

2★0

1★0

МаринаОмск10.08.2026

Достоинства: мини-курс по математике и подробная проверка домашних заданий

Недостатки: сроки на сайте не сходятся, условие про диплом спрятано в вопросах

Шла с нуля, из бухгалтерии, и боялась математики больше всего. В итоге школьного уровня действительно хватило, а мини-курс в подарок закрыл пробелы. Питон дался тяжелее статистики, там самый большой модуль и без ежедневных занятий не вытянуть. Очень выручали встречи вопрос-ответ, где можно принести свою ошибку и разобрать её вживую. Что не понравилось: на сайте срок обучения написан в четырёх местах по-разному, я планировала четырнадцать месяцев, а по факту поток растянут почти на девятнадцать. И про то, что диплом дают только при наличии диплома колледжа или вуза, я узнала из вопросов внизу страницы, а не из блока про документ.

👍 0👎 0

РоманНижний Новгород04.05.2026

Достоинства: учат не только обучать модель, но и доводить её до рабочего состояния

Недостатки: специализация по компьютерному зрению оказалась в другом тарифе

Выбирал между этим курсом и обычным Data Science и не пожалел, что взял длинный. Разница видна сразу: там ты заканчиваешь на обученной модели в ноутбуке, здесь дальше идут пайплайны, докер и CI/CD, и на собеседовании это первое, о чём спрашивают, когда узнают, что коммерческого опыта нет. Проекты разнообразные, ETL в Pentaho и OLAP-куб для меня были совсем новой территорией. Менторы проверяют код по существу, четыре личные консультации я потратил на диплом. Учёба длинная, полтора года почти, к середине был период, когда хотелось бросить, вытянули вебинары и хакатон.