Профессия Machine Learning Engineer + ИИ
Годовая профессия Skillbox для будущих ML-инженеров: с нуля через Python и математику к продвинутому Deep Learning, MLOps и портфолио из 10+ проектов, включая соревнование на Kaggle.
Мнение редакции
Это самая объёмная программа по машинному обучению у Skillbox, и объём - её главный аргумент: курс закрывает путь от переменных в Python и производных функции до дообучения трансформеров и деплоя модели в продакшн. Такая архитектура снимает типичный вопрос новичков «а хватит ли мне знаний» - программа буквально начинается с нуля и школьной математики. Сильная сторона - состав преподавателей: авторы и спикеры работают в Сбере, VK, Microsoft, VISA, Zalando, ВШЭ, то есть теорию читают практикующие специалисты, а не только методисты. Портфолио получается разнообразным: скоринговая модель для банка, соревнование на Kaggle, сервис распознавания документов на CV и NLP - это реальные кейсы, которые можно показать на собеседовании. Из минусов - программа официально не гарантирует трудоустройство в юридическом смысле, хотя школа заявляет о поддержке и компенсации при неудаче по своим условиям; а 12 месяцев с нагрузкой 2-3 часа в день требуют дисциплины. Полная цена без скидки высокая, покупать стоит только по акции.
Плюсы
- Полный путь от основ Python и математики до продвинутого Deep Learning и MLOps в одной программе
- 10+ проектов в портфолио, включая соревнование на Kaggle и модель кредитного скоринга для банка
- Преподаватели-практики из Сбера, VK, Microsoft, VISA, Zalando и ВШЭ
- Не требуется математический или технический бэкграунд - база даётся с нуля
- Есть программа поддержки в трудоустройстве через Центр карьеры по условиям школы
Минусы
- Официальной юридической гарантии трудоустройства нет - есть только программа поддержки по условиям школы
- Полная цена без скидки высокая, даже с рассрочкой на 31 месяц
- Курс долгий (12 месяцев), нужна дисциплина при нагрузке 2-3 часа в день
Кому подходит
Новичкам без опыта в IT
Стартовать можно с нуля - Python и математику дают с азов, специальных знаний не требуется.
Программистам и аналитикам
Тем, кто хочет перейти в ML и добавить в стек Deep Learning, большие данные и MLOps.
Специалистам смежных профессий
Тем, кто хочет сменить сферу и собрать портфолио из 10+ проектов для входа в Data Science.
Обзор курса
Первый блок программы - фундамент. Студент проходит Data Science с нуля: Python, работу с файлами и API, SQL и базы данных, Power BI для визуализации, разведочный анализ и подготовку данных. Параллельно идёт математика для Data Science - функции, производные, векторы, матрицы, линейная регрессия - и отдельный блок статистики с теорией вероятностей и статистическими тестами. Итог первого уровня - самостоятельный проект по данным реального партнёра, включая разведочный анализ и обучение модели.
Второй уровень - погружение в классический Machine Learning: постановка задачи, линейная и логистическая регрессия, метод ближайших соседей, SVM, деревья решений и случайный лес, кластеризация методами k-средних и DBSCAN, работа с несбалансированными выборками и первые нейросети. Здесь же - соревнование на Kaggle с полным циклом от сбора данных до улучшения модели и итоговый проект: скоринговая модель кредитного риска для банка.
Третий уровень - продвинутый: AutoML, компьютерное зрение и NLP на нейросетях, рекомендательные системы, прогнозирование временных рядов. Отдельный блок Deep Learning разбирает свёрточные сети, transfer learning, обработку естественного языка, сегментацию и детекцию объектов, а также reinforcement learning - тема, которую не в каждой российской ML-программе дают так подробно.
Финальный слой - инженерный: работа с большими данными через Hadoop, Hive и Spark (включая PySpark), оркестрация пайплайнов в Airflow, упаковка модели в API на FastAPI и Docker для деплоя. Программа закрывается блоком трудоустройства - резюме, подготовка к собеседованиям и работа с Центром карьеры, а общий объём практики - 80+ заданий и 10+ проектов в портфолио при нагрузке около 2-3 часов в день на протяжении 12 месяцев.
Программа курса
1Data Science с нуля
2Математика для Data Science
3Статистика и теория вероятностей
4Machine Learning: Junior
5Соревнование на Kaggle
6Итоговый проект уровня Junior
7Machine Learning Advanced
8Deep Learning
9Большие данные и MLOps
10Трудоустройство
Чему вы научитесь
- Извлекать и очищать данные из файлов, API и баз данных на Python и SQL
- Строить классические ML-модели: регрессию, классификацию, кластеризацию
- Обучать и дообучать нейронные сети на PyTorch, включая CV- и NLP-задачи
- Работать с большими данными через Spark и оркестрировать пайплайны в Airflow
- Внедрять модели в продакшн и мониторить их через Docker и FastAPI
- Строить рекомендательные системы и прогнозировать временные ряды
- Собирать портфолио и проходить технические собеседования
Ваши будущие работы
Модель кредитного скоринга для банка
Анализ большого датасета и построение модели, прогнозирующей платёжеспособность клиента.
Соревнование на Kaggle
Самостоятельная модель с полным циклом: от разведочного анализа данных до улучшения метрик качества.
Сервис распознавания документов
Комбинация Computer Vision и NLP: тестирование OCR-движков и извлечение данных из документов.
Как проходит обучение
Смотрите видео
Учитесь в своём темпе - доступ к материалам и обновлениям курса бессрочный.
Выполняете практику
Более 80 практических заданий на реальных данных и датасетах партнёров.
Получаете обратную связь
Кураторы-эксперты с опытом от 5 лет проверяют работы и отвечают в течение суток.
Защищаете проекты и ищете работу
Собираете портфолио из 10+ проектов и работаете с Центром карьеры.
Помощь с трудоустройством
1
| Уровень | Зарплата |
|---|---|
| Junior | 130000 |
| Middle | 220000 |
| Senior | 380000 |
Спецификация
| Школа | Skillbox |
|---|---|
| Формат | Онлайн, видеоуроки + практика с кураторами |
| Длительность | 12 месяцев (2-3 часа в день) |
| Уровень | С нуля (без требований к математике и опыту программирования) |
| Документ | Сертификат Skillbox (гослицензия, налоговый вычет 13%) |
| Рассрочка | 5 889 ₽ × 31 мес (по акции) |
| Доступ | Бессрочный, включая обновления курса |
Часто задаваемые вопросы
Нужна ли математика для старта?
Нужен ли опыт программирования?
Сколько времени нужно уделять учёбе?
Кто проверяет практические задания?
Есть ли рассрочка?
Какой документ я получу?
Помогают ли с трудоустройством?
Отзывы о курсе «Профессия Machine Learning Engineer + ИИ»
Центр карьеры помогает с резюме и откликами
Скоринговая модель для банка в портфолио выглядит солидно
Центр карьеры помогает с резюме и откликами
Кураторы отвечают быстро и по делу