Eduson Academy 4.7 · 3 отзыва Обновлено 31.08.2026

Machine Learning: тариф Базовый

Профессия инженера машинного обучения в Eduson Academy, базовый тариф. Объём 248 академических часов, 19 модулей, до 6 крупных проектов в портфолио. Длительность в каталоге 7 месяцев, на странице 7,5. Формат синхронный: занятия идут в реальном времени в Zoom с практикующими экспертами, каждый урок записывается и остаётся навсегда. Партнёр программы это ИТ-школа TeachMeSkills. Базовый тариф начинается сразу с машинного обучения: базовая математика в приложении к ML, классические алгоритмы, введение в нейронные сети, их обучение и решение проблем с тренировкой. Дальше компьютерное зрение: OpenCV, преобразования изображений, свёрточные сети, классификация, детекция объектов через VGG, ResNet, DenseNet, семейство R-CNN и YOLO, семантическая сегментация U-Net и DeepLab, трёхмерное зрение 3D CNN и PointNet, распознавание действий на видео C3D и I3D. Затем обработка текста: предобработка, анализ настроения, векторные модели, машинный перевод, скрытые марковские модели, RNN, LSTM и GRU, трансформеры и механизмы внимания, BERT и GPT, обработка звука. Завершают программу развёртывание моделей в производственной среде с Docker, A/B-тестированием, Pytest, мониторингом и версионированием, прунингом и дистилляцией, DVC, MLflow, Airflow и Dagster, модуль по нейросетям для анализа и исследований, пробное техническое собеседование и дипломный проект. Документы: удостоверение о повышении квалификации установленного образца, диплом Академии и сертификат на английском языке. Цена 145 900 рублей вместо 364 750, скидка 60 процентов, платёж 6 079 рублей в месяц.

📜 Диплом 💼 Трудоустройство 📅 Старт с 28 августа 🔥 −60%
от 6 079 ₽/мес
145 900 ₽ 364 750 ₽ −60%
Перейти на сайт курса
  • 📅 Старт: с 28 августа
  • ✓ Рассрочка без переплат
  • ✓ Диплом
  • ✓ Помощь с трудоустройством

Перейдёте на сайт Eduson Academy

Длительность7 мес.
ФорматОнлайн
УровеньСредний
Стартс 28 августа
ДокументДиплом
Data Science Machine Learning Промпт-инжиниринг Работа с Git Работа с нейросетями Разведочный анализ данных Статистика и вероятность Тестирование кода Airflow Docker Git OpenCV Pytest Python PyTorch TensorFlow

Мнение редакции

8.5/10

Курсов, которые называют себя машинным обучением и заканчиваются логистической регрессией в Jupyter, на рынке много. Здесь другой случай. После классических алгоритмов и введения в нейросети программа уходит в два глубоких блока. Компьютерное зрение разобрано по архитектурам: свёрточные сети, классификация, детекция через VGG, ResNet и DenseNet, потом всё семейство R-CNN и YOLO, потом семантическая сегментация U-Net и DeepLab, потом трёхмерное зрение с 3D CNN и PointNet и распознавание действий на видео с C3D и I3D. Обработка текста устроена так же: от предобработки, векторных моделей и скрытых марковских моделей к RNN, LSTM и GRU, а затем к трансформерам, механизмам внимания, BERT и GPT.

Отдельная ценность программы в модуле про продакшен. Развёртывание моделей, Docker в машинном обучении, A/B-тестирование моделей, тестирование кода через Pytest, мониторинг и версионирование, прунинг и дистилляция для облегчения моделей, DVC для версионирования данных, MLflow, Airflow и Dagster для пайплайнов, проектирование систем машинного обучения. Это ровно та часть работы, которая отличает инженера от человека, умеющего обучить модель в тетрадке, и в учебных программах она встречается редко.

Дипломный проект тоже сформулирован по-инженерному. Он должен решать бизнес-задачу в области обработки языка и включать обработку данных с валидацией и препроцессингом, обоснованный выбор модели с разбором логов и графиков, выбор метрик и способа валидации с интерпретацией результата и, главное, доставку модели бизнесу через GitHub, микросервис на Flask, BI-среду или Telegram-бот. Темы предлагаются готовые, от восстановления пунктуации до детекции фейковых новостей, или можно взять свою.

Что нужно понимать до покупки. Базовый тариф прямо описан как программа для тех, кто уже владеет основами программирования: модули по Python, типам данных, функциям, циклам, ООП и регулярным выражениям относятся к тарифу ПРО. При этом в ответах на вопросы школа отвечает, что обучиться ИТ-профессии с нуля можно, и это противоречие. Требования к технике тоже жёсткие: минимум 8 ГБ оперативной памяти, видеокарта от 4 ГБ, 100 ГБ свободного места и работа в Linux или macOS. Владельцам Windows предлагается поставить Linux второй системой.

Вердикт: серьёзная инженерная программа по машинному обучению, а не обзор нейросетей: классические алгоритмы, глубокое обучение, компьютерное зрение с архитектурами от VGG и ResNet до YOLO, U-Net, 3D CNN и PointNet, обработка текста от предобработки до трансформеров, BERT и GPT, и целый модуль по выводу моделей в продакшен с Docker, Pytest, DVC, MLflow, Airflow и Dagster. Занятия идут вживую в Zoom, диплом решает настоящую бизнес-задачу с доставкой модели через микросервис или бота. Важное предупреждение: базовый тариф рассчитан на тех, кто уже программирует, а требования к железу и операционной системе жёсткие, вплоть до установки Linux второй системой.

Плюсы

  • компьютерное зрение разобрано по архитектурам, а не поверхностно: свёрточные сети, классификация, детекция через VGG, ResNet, DenseNet, семейство R-CNN и YOLO, сегментация U-Net и DeepLab, трёхмерное зрение 3D CNN и PointNet, распознавание действий C3D и I3D
  • обработка языка доведена до современного уровня: предобработка, векторные модели, скрытые марковские модели, RNN, LSTM и GRU, трансформеры и механизмы внимания, BERT и GPT, а также обработка и анализ звука
  • есть редкий для учебных программ модуль про эксплуатацию: развёртывание моделей, Docker, A/B-тестирование моделей, Pytest, мониторинг и версионирование, прунинг и дистилляция, DVC, MLflow, Airflow и Dagster
  • дипломный проект сформулирован как инженерная задача с доставкой модели бизнесу через GitHub, микросервис на Flask, BI-среду или Telegram-бот, а не просто как обученная модель в тетрадке
  • занятия идут вживую в Zoom с возможностью спросить эксперта на уроке, за группой закреплён отдельный куратор, а записи и материалы остаются навсегда
  • требования к подготовке и технике названы честно и конкретно: язык программирования на начальном уровне, 8 ГБ памяти, видеокарта от 4 ГБ, 100 ГБ на диске, Linux или macOS

Минусы

  • входной уровень описан противоречиво: базовый тариф прямо назван программой для владеющих основами программирования, а в ответах на вопросы школа обещает обучение с нуля без технической базы
  • числа на странице расходятся: 248 академических часов в программе против 224 в блоке стоимости, 70 процентов практики против 85, рассрочка 24 месяца против 10 месяцев в карточке тарифа
  • имён преподавателей нет: для программы такого технического уровня названы только партнёрская школа и формулировка про экспертов из международных компаний
  • обещание вернуть деньги при отсутствии работы дано в шапке без ссылки на договор, а в ответах на вопросы помощь описана скромнее: резюме, советы по интервью и список вакансий партнёров

Кому подходит

Начинающим специалистам по машинному обучению

Школа ставит эту группу первой. Если модели вы уже обучали, но знания собраны по статьям, программа выстраивает их и добавляет то, что обычно пропускают: архитектуры компьютерного зрения по порядку, трансформеры и целый блок про эксплуатацию моделей.

Аналитикам данных

Естественный переход: статистика и работа с данными у вас есть, а недостаёт моделирования и инженерной части. Курс закрывает разрыв между аналитикой и ML и доводит до умения вывести модель в продакшен, что и отличает инженера от аналитика.

Разработчикам

Если вы уже пишете код, базовый тариф подходит без доплат. Программирование не будет отвлекать, и всё время уйдёт на математику, алгоритмы и архитектуры. Модуль про Docker, пайплайны и версионирование окажется знакомым по форме и новым по содержанию.

Инженерам и исследователям из смежных областей

Тем, кто работает с данными в науке, медицине, промышленности или финансах и владеет любым языком программирования, включая MatLab, Pascal или C. Компьютерное зрение и обработка сигналов в программе поданы прикладно, с разбором реальных задач и беспилотников.

Кому курс не подойдёт

  • тем, кто не программирует: базовый тариф рассчитан на владение языком на начальном уровне, а основы Python вынесены в более дорогой тариф
  • тем, у кого слабый компьютер или только Windows: школа требует 8 ГБ памяти, видеокарту от 4 ГБ, 100 ГБ свободного места и работу в Linux или macOS
  • тем, кому нужно прикладное использование готовых нейросетей для работы: здесь учат строить и обучать модели, а не писать промпты

Чем отличается от других курсов направления

Соседи по направлению к машинному обучению отношения не имеют: Вайбкодинг для начинающих в TeachMeSkills за 30 000 рублей, Выступление с AI в Нетологии за 14 600 рублей, ИИ-агенты там же за 53 100 рублей и ИИ-агенты для маркетинга за 115 500 рублей учат применять готовые нейросети, а не разрабатывать модели. Это принципиально разные профессии: пользователь ИИ и инженер, который обучает и выводит модель в продакшен. Курс Eduson относится ко второй категории и отличается от типичных программ по машинному обучению тремя вещами. Первое: компьютерное зрение и обработка языка разобраны по конкретным архитектурам, включая трёхмерное зрение и распознавание действий на видео, а не ограничены базовыми свёрточными сетями. Второе: есть полноценный блок про эксплуатацию, от Docker и Pytest до DVC, MLflow, Airflow и Dagster. Третье: занятия идут вживую с экспертом, а не в записи. Взамен требования выше среднего: нужен опыт программирования, Linux или macOS и видеокарта от 4 ГБ.

Обзор курса

Кто стоит за курсом

Имён преподавателей на странице нет: школа ограничивается формулировкой про практикующих экспертов из международных компаний. Названы только институции: партнёром курса выступает ИТ-школа TeachMeSkills с заявленными 11 500 выпускниками, от неё же формат живых потоков. За каждой группой закреплён отдельный куратор, дополнительно личный куратор доступен 365 дней, а на старших тарифах эксперт из индустрии проводит четыре индивидуальные онлайн-встречи. Для программы такого технического уровня отсутствие поимённого состава это заметный пробел: на соседних курсах школы преподаватели расписаны с текущими местами работы.

Как устроена нагрузка

Занятия проходят в реальном времени в Zoom: можно слушать эксперта и задавать вопросы прямо на уроке. Каждый урок записывается, записи и материалы остаются навсегда, поэтому пропуск не критичен. В программе домашние задания и дипломный проект, часть практики выполняется в интерактивной песочнице прямо на платформе, без установки окружения. Объём 248 академических часов за 7,5 месяца, то есть около восьми часов в неделю. Учтите разночтение: в блоке со стоимостью написано 224 академических часа, а доля практики названа то 70 процентами в шапке, то 85 процентами внизу.

Что входит в стоимость

Базовый тариф за 145 900 рублей закрывает всю ML-часть программы: классические алгоритмы, нейронные сети, компьютерное зрение, обработку текста и звука, развёртывание моделей в продакшене, модуль по нейросетям для анализа и исследований, пробное техническое собеседование и занятие по поиску работы в ИТ. Сюда же входят живые занятия с записью, отдельный куратор на группу, личный куратор на 365 дней, консультация с экспертом в профессии, помощь с трудоустройством, бессрочный доступ к курсу и обновлениям и три документа: удостоверение о повышении квалификации установленного образца, диплом Академии и сертификат на английском языке. Не входят: блок основ Python на семь модулей, который открывается на тарифе ПРО, и четыре индивидуальные консультации с ментором на тарифе Мастер. Доступен налоговый вычет 13 процентов, 5 процентов скидки за оплату онлайн и оплата по счёту от работодателя.

Где программа проседает

Первое: входной уровень описан противоречиво. Базовый тариф прямо назван программой для тех, кто уже владеет основами программирования, а в ответах на вопросы школа пишет, что учиться можно без технической базы. Разница здесь принципиальная: без Python первые же модули по алгоритмам не пройти. Второе: требования к железу и системе жёсткие и вынесены мелким блоком, хотя для многих это блокер. Linux или macOS, 8 ГБ оперативной памяти, видеокарта от 4 ГБ, 100 ГБ свободного места. Третье: числа не сходятся, 248 академических часов в программе против 224 в блоке стоимости, 70 процентов практики против 85, 7 месяцев в каталоге против 7,5 на странице, рассрочка 24 месяца в общем блоке против 10 месяцев в карточке базового тарифа. Четвёртое: документ назван и удостоверением о повышении квалификации, и дипломом о профессиональной переподготовке в разных местах. Пятое: обещание вернуть деньги при отсутствии работы стоит в шапке без указания на договор, а в ответах на вопросы помощь описана скромнее, как содействие HR-специалистов и доступ к списку вакансий.

Кому это не нужно

Тем, кто не программирует: базовый тариф этого не прощает, а переплата за тариф с основами Python может оказаться значительной. Тем, у кого слабый компьютер или только Windows без желания ставить вторую систему. И тем, кто ищет прикладное применение готовых нейросетей для работы: для этого есть короткие курсы по промптингу, а здесь вас будут учить строить и обучать модели самому.

Программа курса

1Введение в машинное и глубокое обучение
Базовая математика и её применение в машинном обучении, разбор базовых понятий теории вероятностей. Классические алгоритмы машинного обучения и постановка задач в науке о данных. Затем введение в нейронные сети, обучение нейросетей и решение проблем с их тренировкой. Это стартовый блок базового тарифа: модули с основами Python относятся к тарифу ПРО.
2Компьютерное зрение: OpenCV и свёрточные сети
Введение в компьютерное зрение, основы OpenCV и его применение в разных областях, преобразования изображений. Затем свёрточные нейронные сети: основные понятия, классификация изображений, введение в детекцию объектов.
3Детекция, сегментация и трёхмерное зрение
Детекция объектов с использованием VGG, ResNet и DenseNet, обнаружение через R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN и YOLO. Семантическая сегментация архитектурами U-Net и DeepLab. Трёхмерное компьютерное зрение через 3D CNN и PointNet, распознавание действий на видео через C3D и I3D. Применение зрения в беспилотниках и разбор реальных проектов на перечисленных архитектурах.
4Обработка естественного языка: от предобработки до трансформеров
Введение в обработку языка, предобработка текста, анализ настроения, модели векторного пространства, машинный перевод и поиск документов, системы автокоррекции и автодополнения, речевые теги и скрытые марковские модели. Дальше рекуррентные сети, LSTM и GRU, глубокое обучение в языковых задачах, архитектуры и библиотеки, трансформеры и механизмы внимания, BERT, GPT и другие модели на основе трансформеров.
5Обработка звука и интеграция в бизнес-приложения
Основные понятия и инструменты обработки и анализа звука, глубокое обучение для аудио. Затем интеграция языковых моделей в бизнес-приложения: как встроить решение в продукт и что для этого нужно со стороны инженера.
6Развёртывание моделей в производственной среде
Введение в вывод моделей в продакшен, Docker в машинном обучении, A/B-тестирование моделей, тестирование кода машинного обучения через Pytest. Мониторинг и версионирование моделей, прунинг и дистилляция для облегчения и ускорения, DVC для версионирования данных, MLflow для отслеживания экспериментов, Airflow и Dagster для оркестрации пайплайнов, проектирование систем машинного обучения.
7Нейросети для анализа и исследований
Введение в нейросети и промптинг, инструменты для работы с данными и кодом, применение нейросетей для сбора и очистки данных, работы с таблицами, разведочного анализа, анализа неструктурированных данных, продуктовой, маркетинговой и веб-аналитики, визуализации данных и построения дашбордов, работы с SQL и базами данных, разработки. Отдельно нейросотрудники для оптимизации работы и модуль про этику и безопасность при работе с нейросетями.
8Карьерный блок и дипломный проект
Пробное техническое собеседование и онлайн-занятие Поиск работы в ИТ. Финал это дипломный проект, решающий бизнес-задачу в области обработки языка: обработка данных с визуализацией, валидацией и препроцессингом, обоснованный выбор модели с разбором логов и графиков, выбор метрик и способа валидации с интерпретацией результата и доставка модели бизнесу через GitHub, микросервис на Flask, BI-среду или Telegram-бот. Готовые темы: восстановление пунктуации в предложении, система определения фейковых новостей, обнаружение эмоций и настроения в тексте, либо собственная тема.
Записаться на курс

Чему вы научитесь

  • применять классические алгоритмы машинного обучения и выбирать методики оценки качества моделей
  • строить и обучать глубокие нейронные сети на Python с TensorFlow и PyTorch, настраивать архитектурные параметры
  • решать задачи компьютерного зрения: классификацию, детекцию через R-CNN и YOLO, сегментацию U-Net и DeepLab, работу с трёхмерными данными
  • обрабатывать естественный язык от предобработки и векторных моделей до трансформеров, BERT и GPT
  • применять стратегии сквозного, трансферного и многозадачного обучения
  • выводить модели в производственную среду: упаковывать в Docker, тестировать через Pytest, версионировать данные в DVC и вести эксперименты в MLflow
  • настраивать автоматизированные пайплайны в Airflow и Dagster и проектировать системы машинного обучения
  • облегчать модели прунингом и дистилляцией, ставить мониторинг и проводить A/B-тестирование моделей

Как проходит обучение

Живые занятия в Zoom

Обучение идёт в реальном времени: вы слушаете экспертов курса и задаёте им вопросы прямо на уроке. Формат синхронный, но каждое занятие записывается и остаётся в личном кабинете навсегда.

Практика в песочнице на платформе

Часть заданий выполняется прямо в интерактивной песочнице, без установки окружения. Это удобно для отработки синтаксиса и типовых операций, тогда как основную работу вы всё равно ведёте на своей машине с Linux или macOS.

Домашние задания и проекты

До 6 крупных проектов в портфолио, домашние задания после модулей. Практика построена на реальных задачах: разборы архитектур сопровождаются примерами применения, включая задачи для беспилотников.

Куратор на группу и куратор на год

За каждым потоком закреплён отдельный куратор, дополнительно личный куратор доступен 365 дней. На старших тарифах эксперт из индустрии проводит четыре индивидуальные онлайн-встречи.

Пробное техническое собеседование

Отдельный элемент программы: имитация технического интервью до выхода на рынок, вместе с онлайн-занятием по поиску работы в ИТ, где разбирают резюме, вакансии и подготовку к интервью.

Дипломный проект с доставкой модели

Итоговая работа обязана решать бизнес-задачу и заканчиваться не обученной моделью, а доставкой её бизнесу: через GitHub, микросервис на Flask, BI-среду или Telegram-бот. Отдельно требуется обосновать выбор модели, метрик и способа валидации.

Помощь с трудоустройством

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

Со страницы курса: «Найдёте работу, или вернём деньги. Вы помогаете с трудоустройством? Да, HR-специалисты Академии Эдюсон помогут вам создать конкурентоспособное резюме, а также дадут практические советы по подготовке к интервью и поиску вакансий. Также вы получите доступ к списку вакансий от проверенных работодателей»

Часто задаваемые вопросы

Какие знания нужны на старте?

Для базового тарифа нужно на начальном уровне владеть любым языком программирования: школа называет Python, Pascal, Java, MatLab и C или C++. Модули с основами Python, типами данных, функциями, циклами, ООП и регулярными выражениями относятся к тарифу ПРО. Учтите, что в общем блоке ответов школа пишет, что обучиться ИТ-профессии можно с нуля: это противоречит описанию тарифа, и вопрос стоит прояснить с менеджером.

Какой нужен компьютер?

Требования жёсткие и названы явно: оперативная память от 8 ГБ, процессор от 2,30 ГГц, видеокарта с памятью от 4 ГБ для Windows и Linux, 100 ГБ свободного места на диске. Работать нужно в Linux или macOS. Если у вас Windows, школа предлагает поставить Linux второй системой и обещает помощь экспертов курса в настройке.

Как проходят занятия?

Синхронно: встречи идут в Zoom в реальном времени, эксперта можно слушать и задавать ему вопросы. Дополнительно есть домашние задания, практика в песочнице на платформе и дипломный проект. Каждый урок записывается, записи и материалы остаются с вами и во время, и после обучения.

Сколько длится обучение и каков объём?

В каталоге стоит 7 месяцев, на странице 7,5. Объём в программе указан как 248 академических часов и 19 модулей, но в блоке со стоимостью написано 224 академических часа. Доля практики тоже названа дважды: 70 процентов в шапке и 85 процентов внизу. Ориентируйтесь на нижнюю оценку и закладывайте около восьми часов в неделю.

Что будет в дипломном проекте?

Проект должен решать бизнес-задачу в области обработки естественного языка и включать четыре части: обработку данных с визуализацией, валидацией и препроцессингом, обоснованный выбор модели с разбором логов и графиков, выбор метрик и способа валидации с интерпретацией результата и доставку модели бизнесу через GitHub, микросервис на Flask, BI-среду или Telegram-бот. Готовые темы: восстановление пунктуации, определение фейковых новостей, распознавание эмоций в тексте. Можно взять свою.

Какие документы выдают?

Три: удостоверение о повышении квалификации установленного образца, диплом Академии Эдюсон и сертификат на английском языке. Образовательная деятельность ведётся по лицензии Департамента образования и науки города Москвы. Обратите внимание на разночтение: в карточке базового тарифа документ назван дипломом о профессиональной переподготовке, а в ответах на вопросы и в блоке про итоговый проект удостоверением о повышении квалификации.

Помогают ли с трудоустройством?

В шапке страницы стоит обещание вернуть деньги, если работу не найдёте, но ссылки на договор здесь, в отличие от других ИТ-курсов школы, нет. В ответах на вопросы помощь описана скромнее: HR-специалисты помогают составить конкурентоспособное резюме, дают советы по подготовке к интервью и поиску вакансий, открывают доступ к списку вакансий от проверенных работодателей и партнёров. Условия гарантии обязательно уточните в договоре до оплаты.

Сколько стоит и какая рассрочка?

Цена 145 900 рублей вместо 364 750, скидка 60 процентов, платёж 6 079 рублей в месяц. Срок беспроцентной рассрочки на странице назван противоречиво: 24 месяца в общем блоке и 10 месяцев в карточке базового тарифа. Есть дополнительная скидка 5 процентов за оплату онлайн, налоговый вычет 13 процентов и оплата по счёту от работодателя.

Отзывы о курсе «Machine Learning: тариф Базовый»

4.7 3 отзыва
5★2
4★1
3★0
2★0
1★0
АнастасияТомск06.06.2026
Достоинства: живые занятия и возможность спросить эксперта сразу
Недостатки: нигде не написано, кто именно преподаёт
Пришла из аналитики, Python знала на уровне pandas и этого хватило. Математический блок в начале спасает: он короткий, но расставляет всё по местам. Блок по языковым моделям от марковских цепей до трансформеров выстроен логично, я впервые поняла, откуда взялся attention. Минус в том, что состав преподавателей не раскрыт: узнаёшь, кто ведёт, только на первом занятии. И часов в разных местах сайта указано разное количество, мелочь, но осадок остаётся.
👍 0👎 0
РустамУфа13.05.2026
Достоинства: пробное техническое собеседование перед выходом на рынок
Недостатки: базовый тариф без Python новичку не подойдёт совсем
Плотно, местами тяжело, но честно. За семь месяцев прошёл путь от разрозненных знаний до собранного проекта с версионированием и мониторингом.
👍 0👎 0
ДмитрийНижний Новгород02.05.2026
Достоинства: модуль про продакшен: DVC, MLflow и пайплайны, такого почти нигде нет
Недостатки: пришлось ставить Linux второй системой, потерял на этом неделю
Работаю бэкендером, модели трогал только по верхам. Курс брал ради инженерной части и не прогадал: половина ценности лежит в последнем блоке, где учат не обучать модель, а довести её до боевого сервиса. Компьютерное зрение оказалось тяжелее, чем ожидал, зато архитектуры разбирают по-настоящему, а не одной картинкой. Диплом делал по определению фейковых новостей, доставку сделал телеграм-ботом. Требования к железу стоит читать заранее, у меня видеокарта еле проходила.
👍 0👎 0

Все отзывы о Eduson Academy →

Оставить отзыв о курсе

Расскажите, как проходило обучение: что понравилось, что нет, помог ли курс в работе. Публикуем после проверки, рекламные тексты и анонимные жалобы без подробностей не пропускаем.

Оценка:

Отправляя отзыв, вы соглашаетесь на публикацию имени и города рядом с текстом. Курс: «Machine Learning: тариф Базовый».

Похожие курсы по направлению

Skillbox 4.8 · 4 отзыва

Профессия Data-аналитик + ИИ i

Вы с нуля освоите востребованную профессию и будете помогать бизнесу принимать решения на основе данных. Научитесь работать с…

📅 Длительность: 12 мес. 🚀 Старт: в любое время 📜 Сертификат Skillbox 💼 Трудоустройство ★ 9.2/10
от 5 609 ₽/мес. или сразу 173 869 ₽ -45%
Подробнее о курсе
Skillbox 4.5 · 4 отзыва

Архитектор ПО i

Вы познакомитесь с инструментами и лучшими практиками построения архитектуры ПО. Научитесь выбирать архитектурный стиль под конкретную бизнес-задачу, сможете…

📅 Длительность: 4 мес. 🚀 Старт: в любое время 📜 Сертификат Skillbox ★ 9.1/10
от 7 578 ₽/мес. или сразу 90 938 ₽ -45%
Подробнее о курсе
Нетология 4.5 · 2 отзыва

1C-программист: расширенный курс i

Вы научитесь полному циклу разработки в экосистеме «1С:Предприятие 8»: писать на встроенном языке, создавать и дорабатывать объекты конфигурации,…

📅 Длительность: 17 мес. 🚀 Старт: с 3 сентября 📜 Диплом о профессиональной переподготовке 💼 Трудоустройство ★ 9/10
Цена 129 200 ₽ -49%
Подробнее о курсе
Нетология 4.5 · 2 отзыва

Магистратура «Кибербезопасность» с НИУ ВШЭ i

Вы научитесь проектировать безопасные системы и сети, готовить нормативные документы для аудита кибербезопасности киберфизических и информационных систем, защищать…

📅 Длительность: 23 мес. 🚀 Старт: с 1 сентября 📜 Диплом о высшем образовании 💼 Трудоустройство ★ 9/10
Цена 310 000 ₽
Подробнее о курсе
Яндекс Практикум 4.5 · 2 отзыва

Алгоритмы и структуры данных i

Вы научитесь решать алгоритмические задачи так, как их спрашивают на технических собеседованиях: оценивать сложность через О-нотацию, выбирать структуру…

📅 Длительность: 4 мес. 🚀 Старт: с 10 сентября 📜 Удостоверение о повышении квалификации ★ 9/10
от 3 735 ₽/мес. или сразу 91 500 ₽
Подробнее о курсе
Skillbox 4.5 · 4 отзыва

Профессия Machine Learning Engineer + ИИ i

Все необходимые для ML-инженера навыки – в одном курсе. Спрос на таких специалистов есть во всех технологичных сферах:…

📅 Длительность: 12 мес. 🚀 Старт: в любое время 📜 Сертификат Skillbox 💼 Трудоустройство ★ 9.0/10
от 5 889 ₽/мес. или сразу 182 562 ₽ -45%
Подробнее о курсе
Skillbox 4.2 · 5 отзывов

Профессия Фулстек-разработчик 3.0 i

Самая объёмная программа Skillbox по веб-разработке: 15 месяцев, вёрстка, JavaScript и React на фронтенде, а на бэкенде -…

📅 Длительность: 15 мес. 🚀 Старт: в любое время 📜 Сертификат Skillbox 💼 Трудоустройство ★ 9.0/10
от 4 510 ₽/мес. или сразу 153 348 ₽ -45%
Подробнее о курсе
Skillbox 4.7 · 3 отзыва

Data Scientist с нуля до Junior i

Освойте Data Science с нуля. Вы попробуете силы в аналитике данных, машинном обучении и подробно изучите направление, которое…

📅 Длительность: 9 мес. 🚀 Старт: в любое время 📜 Сертификат Skillbox 💼 Трудоустройство ★ 9.0/10
от 4 590 ₽/мес. или сразу 110 160 ₽ -45%
Подробнее о курсе
от 6 079 ₽/мес −45%
Перейти
2026 RS