Machine Learning с нуля до Junior
Девятимесячный курс Skillbox для тех, кто хочет с нуля дойти до уровня Junior в машинном обучении: Python, SQL, математика и статистика, а затем классический ML с первой нейросетью и соревнованием на Kaggle.
Мнение редакции
Это курс для тех, кому больше подходит формат «попробовать и дойти до Junior», чем годовая профессия с трудоустройством. По структуре программа копирует первые два уровня старшей профессии Machine Learning Engineer: тот же фундамент по Python, математике и статистике, тот же блок классического ML с деревьями решений, SVM и кластеризацией, то же соревнование на Kaggle. При этом из программы исключены продвинутые блоки - глубокое обучение, компьютерное зрение, NLP на нейросетях, работа с большими данными и MLOps, - которые есть в более дорогой профессии этой же школы. Как следствие, курс логичнее рассматривать как крепкий вход в профессию Junior-специалиста, а не финальную точку карьеры в ML. У курса нет собственной программы гарантированного трудоустройства - только бонусный модуль про резюме и переговоры с работодателем. Зато и цена заметно ниже: почти в полтора раза дешевле профессии с трудоустройством при сопоставимой базовой части.
Плюсы
- Понятная связка «с нуля до Junior»: сначала база (Python, SQL, математика), потом непосредственно ML
- 10 проектов в портфолио и отдельное соревнование на Kaggle
- Проверка заданий живыми кураторами, а не автотестами
- Год английского в подарок и доступ к материалам без ограничения по времени
Минусы
- Официальной гарантии трудоустройства нет, помощь с поиском работы ограничена бонусным модулем про резюме
- Цена без скидки высокая, рассрочка растянута на 22 месяца
- Математики и статистики много для тех, кто рассчитывал на быстрый практический курс
Кому подходит
Новичкам без технического образования
Курс начинается с основ Python и школьной математики, специальных знаний не требуется.
Действующим программистам
Тем, кто хочет добавить машинное обучение и аналитическое мышление в свой стек.
Аналитикам, которые хотят перейти в ML
Тем, кто хочет усилить Python и добавить работу с моделями машинного обучения.
Обзор курса
Первая часть курса - стандартный вход в Data Science: 82 тематических модуля начинаются с основ Python, SQL и работы с API, добавляют Power BI для визуализации и разведочный анализ данных. Отдельно идёт математика для Data Science - функции, аппроксимация, производные, матрицы и векторы - и статистика с теорией вероятностей и статистическими тестами. Закрывает блок итоговый проект, в котором студент пробует себя в ролях дата-инженера, ML-инженера и дата-аналитика, чтобы понять, какая специализация ближе.
Вторая часть - уже собственно машинное обучение: постановка задачи, линейная и логистическая регрессия, метод ближайших соседей, SVM, деревья решений, кластеризация и первая обученная нейросеть. Здесь же - соревнование на платформе Kaggle: студент самостоятельно собирает и анализирует данные, выбирает алгоритм, обучает модель и работает над метриками. Это тот же формат итоговой практики, что и в более дорогой профессии Skillbox по ML, только без последующих блоков про глубокое обучение и продакшн.
В программу включён бонусный курс «Карьера разработчика»: как выбрать вакансию, подготовить резюме и вести переговоры с работодателем. Но это именно бонусный материал, а не полноценная услуга трудоустройства с гарантией возврата денег - в отличие от более дорогой профессии этой же школы. При нагрузке 3-5 часов в неделю обучение занимает 9 месяцев, а доступ к материалам и чату остаётся бессрочным.
Программа курса
1Введение в Data Science
2Математика для Data Science
3Статистика и теория вероятностей
4Итоговый проект уровня Data Science
5Machine Learning: Junior
6Соревнование на Kaggle
7Бонус: карьера разработчика
Чему вы научитесь
- Программировать на Python и писать SQL-запросы к базам данных
- Проводить разведочный анализ и очищать данные
- Строить модели регрессии, классификации и кластеризации
- Обучать первую нейронную сеть
- Работать с пайплайном: от сбора данных до вывода модели в продакшн
- Использовать Git для совместной разработки
- Участвовать в соревнованиях на Kaggle
Ваши будущие работы
Проект «Введение в Data Science»
Путь от загрузки датасета до внедрения модели с пробой ролей аналитика, инженера и ML-специалиста.
Соревнование на Kaggle
Самостоятельная модель: сбор данных, выбор алгоритма, обучение и улучшение метрик качества.
Как проходит обучение
Смотрите видео
82 тематических модуля в своём темпе, доступ к материалам бессрочный.
Выполняете практику
Задание или тест после каждой темы, задачи приближены к реальным.
Получаете обратную связь
Живой куратор проверяет работы и разбирает ошибки, без автопроверок.
Собираете портфолио и защищаете проект
10 проектов плюс отдельное соревнование на Kaggle.
Спецификация
| Школа | Skillbox |
|---|---|
| Формат | Онлайн, видеоуроки + практика с кураторами |
| Длительность | 9 месяцев (3-5 часов в неделю) |
| Уровень | С нуля до Junior |
| Документ | Сертификат Skillbox (гослицензия, налоговый вычет 13%) |
| Рассрочка | 5 611 ₽ × 22 мес (по акции) |
| Доступ | Бессрочный, включая обновления курса |
Часто задаваемые вопросы
Нужна ли математика для старта?
Нужен ли опыт программирования?
Сколько времени занимает обучение?
Кто проверяет практику?
Есть ли рассрочка?
Какой документ я получу?
Помогают ли с трудоустройством?
Отзывы о курсе «Machine Learning с нуля до Junior»
Кураторы разбирают ошибки в практике подробно
Кураторы разбирают ошибки в практике подробно
Доступ к материалам остаётся насовсем
Соревнование на Kaggle - отличная практика перед резюме