Machine Learning Engineer с нуля
Годовая программа Skillbox для будущих ML-инженеров: статистика, математика для Data Science и практический блок Machine Learning с построением моделей регрессии, классификации и кластеризации, финал - проект на Kaggle.
Мнение редакции
Программа честно устроена в два этапа: сначала обязательная база - статистика, теория вероятностей и математика для Data Science, - а уже потом собственно машинное обучение с алгоритмами регрессии, классификации и кластеризации. Это разумный порядок для тех, кто заходит в ML не из математики или разработки, но означает и то, что до практических ML-моделей студент доберётся не сразу. Из 82 модулей программы заметная часть - подготовительная. Сильная сторона курса - итоговый формат: не абстрактный тест, а соревнование на Kaggle с полным циклом от загрузки данных до оценки качества модели, это реалистичный формат работы дата-сайентиста. Конкретные библиотеки Python для ML (вроде pandas или scikit-learn) отдельно не перечислены, что странно для программы такого уровня - по факту студент знакомится с ними в процессе, но заранее оценить глубину погружения в конкретные фреймворки сложно. Официальной гарантии трудоустройства в параметрах курса нет, при этом на сайте школы встречаются формулировки про помощь с работой и возврат денег - при выборе курса на это лучше не рассчитывать как на юридическое обязательство.
Плюсы
- Комплексная подготовка - от статистики и математики до нейронных сетей за одну программу
- Итоговый проект в формате настоящего соревнования на Kaggle
- Куратор проверяет каждое задание и объясняет сложные темы лично
- Английский язык не обязателен - все термины объясняются на курсе
Минусы
- Конкретные ML-библиотеки, такие как pandas или scikit-learn, отдельно не детализированы
- Официальной гарантии трудоустройства нет
- Первая часть программы - подготовительная: до практического ML нужно пройти статистику и математику
Кому подходит
Новичкам без опыта в IT
Тем, кто хочет с нуля освоить Python, SQL и построить первые модели машинного обучения.
Аналитикам данных
Тем, кто хочет перейти из аналитики в Machine Learning и прокачать математику и Python.
Программистам
Тем, кто хочет добавить в стек статистику, теорию вероятностей и алгоритмы ML.
Обзор курса
Первый уровень программы - это фундамент, без которого путь в ML не выглядит устойчивым: введение в Data Science с разбором того, чем аналитик данных отличается от дата-инженера и ML-инженера, основы статистики и теории вероятностей - случайные величины, распределения, статистические тесты, - и математика для Data Science с аппроксимацией, интерполяцией, регрессиями, матрицами и векторами в SymPy.
Второй уровень - уже профильный Machine Learning: алгоритмы для регрессии, классификации и кластеризации, построение нейронных сетей, подбор параметров и оценка качества моделей, а также разговор про вывод моделей в продакшен. Здесь же - работа с пайплайнами и мониторингом результатов, то есть не только обучение моделей, но и то, что происходит с ними после.
Программа построена на 82 тематических модулях, рассчитанных на 9 месяцев. Формат обычный: видео в любое время, тесты после теории, практические задания на реальных кейсах и куратор, который проверяет работы и объясняет сложные темы. Вводный проект студент делает после первого уровня - проходит весь путь от загрузки данных до внедрения модели, а итоговая работа оформляется как соревнование на Kaggle.
По деньгам программа доступна только по акции - без скидки ежемесячный платёж почти втрое выше. Официальной гарантии трудоустройства школа не даёт, а конкретный стек ML-библиотек, кроме SymPy для математики, на сайте курса не расписан - это стоит уточнить отдельно, если для вас важен конкретный набор инструментов вроде pandas или scikit-learn.
Программа курса
1Введение в Data Science
2Основы статистики
3Математика для Data Science
4Разведочный анализ данных
5Алгоритмы регрессии и классификации
6Кластеризация и обучение без учителя
7Нейронные сети и подбор параметров
8Вывод моделей в продакшен
9Итоговый проект на Kaggle
Чему вы научитесь
- Проводить разведочный анализ данных
- Строить модели регрессии, классификации и кластеризации
- Работать со статистикой и теорией вероятностей
- Использовать математический аппарат Data Science: матрицы, векторы, SymPy
- Настраивать нейронные сети и подбирать параметры
- Оформлять итоговый проект как соревнование на Kaggle
Ваши будущие работы
Вводный проект после первого уровня
Полный путь от загрузки и подготовки данных до внедрения первой модели.
Итоговый проект на Kaggle
Самостоятельное соревнование: сбор и анализ данных, выбор алгоритма, оценка и улучшение качества модели.
Как проходит обучение
Смотрите видеоматериалы
82 тематических модуля в удобном темпе и порядке, доступ без ограничения по срокам.
Проходите тесты после теории
Короткие проверки закрепляют материал сразу после каждого блока.
Выполняете практические задания
Кейсы, приближённые к рабочим задачам дата-сайентиста, с проверкой куратором.
Собираете проект на Kaggle
Финальная работа - полноценное соревнование с самостоятельным анализом данных и построением модели.
Спецификация
| Школа | Skillbox |
|---|---|
| Формат | Онлайн, видеоуроки + практика + тесты |
| Длительность | 9 месяцев (3-5 часов в неделю) |
| Уровень | С нуля, школьного уровня математики достаточно |
| Документ | Сертификат Skillbox (гослицензия, налоговый вычет 13%) |
| Рассрочка | 3 833 ₽ × 18 мес (по акции −65%) |
| Доступ | Бессрочный доступ к материалам |
Часто задаваемые вопросы
Нужна ли математика на входе?
Нужен ли английский язык?
Сколько времени нужно уделять учёбе?
Кто проверяет практические задания?
Какой итоговый проект будет в портфолио?
Есть ли рассрочка?
Гарантирует ли курс трудоустройство?
Отзывы о курсе «Machine Learning Engineer с нуля»
Английский не нужен - все термины объясняют на русском
Подробная обратная связь по каждому заданию
Подробная обратная связь по каждому заданию
Куратор объясняет сложные темы человеческим языком
Английский не нужен - все термины объясняют на русском