Name: Специалист по глубокому обучению
Price: 151600 RUB
Availability: InStock
Rating: 4.5 (2 reviews)

Длительность17 мес.

ФорматОнлайн

УровеньНачинающий

Стартв любое время

ДокументДиплом о профессиональной переподготовке

MLOps Анализ данных Глубокое обучение Компьютерное зрение Машинное обучение Нейронные сети Основы Python Docker PostgreSQL Python PyTorch Scikit-learn SQL

Мнение редакции

8.2/10

Первое, что нужно понять про этот курс, страница говорит неохотно. Здесь учат инженерии, а не пользованию нейросетями. Загляните в список модулей: функции потерь и оптимизация, регуляризация и переобучение, брокеры сообщений Kafka, Spark Structured Streaming, архитектура Hadoop, MapReduce, Yarn, Pig и Hive, проектирование DWH, контейнеризация и оркестраторы, CI/CD и мониторинг моделей в продакшене. Всё это делается руками и на клавиатуре. В требованиях к технике школа пишет буквально: «для написания кода нужен компьютер или ноутбук». Если вы искали курс, где нейросети применяют, а не собирают, вам не сюда.

Второе противоречие лежит рядом. Курс назван «с нуля», в шапке стоит «этот курс для начинающих», а в ответах на вопросы школа обещает начать с основ программирования на Python. При этом в опубликованном списке модулей вводного блока по Python нет: программа открывается модулем на 79 часов, где сразу идут регрессия, SVM, функции потерь и оценка качества модели. Из бонусов есть «Математика для анализа данных» с линейной алгеброй, производными и теорией вероятностей, но она подписана как бонусная тема, а не как вход. Так что реальность где-то посередине: база, судя по описанию тарифов, в программу входит, но на странице её не показывают, и человеку без опыта программирования стоит прямо спросить у менеджера, сколько недель уйдёт на Python и что будет, если он не пойдёт.

Третье, что здесь сделано лучше, чем у большинства: цифры дохода. Школа называет три уровня с источниками, Индекс ИИ МФТИ и Хабр: 161 000 рублей у начинающего, 265 000 у опытного и 398 000 у ведущего специалиста, причём уровень в 265 000 подписан как то, к чему приходят через один-два года. Это редкая для рынка честность, потому что обычно в таких блоках стоит одна крупная цифра без уровня и без источника. Проверить эти медианы вы всё равно должны сами, но по крайней мере понятно, откуда они взяты.

И четвёртое, к чему стоит отнестись спокойно. В шапке написано «включает программу трудоустройства», а ниже расписаны кейсы партнёров, карьерный план, интенсивы по поиску работы, эфиры с HR и связь ещё 12 месяцев после учёбы. Всё это карьерная поддержка, а не обязательство: договора, гарантии возврата денег и обещания устроить на работу на странице нет, а задачи партнёров прямо помечены как необязательные и бонусные. Ответ на вопрос новичка при этом упоминает стажировку у партнёров, и вот это уже расходится с блоком про партнёров: спросите, что именно вам обещают, до оплаты.

Вердикт: 17 месяцев инженерной программы от регрессии до Kafka, Hadoop и MLOps со специализацией в компьютерном зрении или обработке текста, дипломом о профессиональной переподготовке и названными медианными зарплатами, но школа продаёт её как курс «с нуля», где хватит школьных знаний, хотя код на Python вы пишете с первого модуля, а вводного занятия по самому Python в списке модулей нет.

Плюсы

полный инженерный цикл в одной программе: подготовка данных, классические модели, нейросети, потоковые данные, Hadoop, проектирование хранилищ и MLOps с контейнерами и CI/CD
настоящая специализация на выбор с дипломной работой по ней: компьютерное зрение или обработка естественного языка, плюс общий модуль по глубокому обучению
зарплаты названы по уровням и с источниками: 161 000 рублей у начинающего, 265 000 у опытного и 398 000 у ведущего специалиста, со ссылкой на Индекс ИИ МФТИ и Хабр
три воркшопа с экспертами Яндекса, Т-Банка и Сбера, где разбирают тестовые задания из реальных вакансий: сначала решаете сами, потом с экспертом
плотное сопровождение: 38 вебинаров, до 10 консультаций с экспертами, наставники и координаторы, дипломный руководитель и обещание ответа в течение суток
диплом о профессиональной переподготовке по государственной лицензии, возврат полной суммы в первые три занятия и налоговый вычет

Минусы

курс продаётся как программа с нуля, где хватит школьных знаний, но в опубликованном списке модулей нет ни одного занятия по основам Python, а первый же модуль на 79 часов открывается регрессией, SVM, функциями потерь и регуляризацией
имён преподавателей нет ни одного: страница ограничивается формулировкой «практикующие эксперты из Яндекса, Сбера, Работы.ру, Amazon и других ведущих компаний»
объём программы по странице не собирается: у специализации по обработке естественного языка часы не указаны вовсе, у нескольких блоков тоже, так что заявленные 301 час практики проверить нечем, а срок назван и как 16, и как 17 месяцев
«включает программу трудоустройства» написано в шапке, но обязательств за этим нет: договора, гарантии возврата или обещания найти работу на странице не названо, задачи партнёров помечены как необязательные, а стажировка упоминается только в ответе на вопрос новичка

Кому подходит

Тем, кто готов писать код полтора года подряд

Это инженерная программа: Python, SQL, Keras, Docker и пайплайны CI/CD вы трогаете руками с первых модулей, а не смотрите на них в презентации.

Тем, кто хочет узкую нишу, а не общее знакомство с ML

Специализация на выбор и дипломная работа по ней дают то, чего нет у большинства годовых курсов: профиль в компьютерном зрении или в обработке текста, с которым можно откликаться на профильные вакансии.

Тем, кому нужен диплом о переподготовке

Школа обучает по государственной лицензии, документ выдают при успешной защите итогового проекта и его можно приложить к резюме.

Тем, кто впервые идёт на собеседования в ML

Три воркшопа с экспертами Яндекса, Т-Банка и Сбера построены вокруг тестовых заданий из актуальных вакансий, а карьерная поддержка держится ещё 12 месяцев после выпуска.

Кому курс не подойдёт

тем, кто хочет применять готовые нейросети, а не строить свои: половина программы про данные и инфраструктуру, от Kafka и Hadoop до контейнеров и мониторинга
действующим аналитикам, разработчикам и data scientist: школа сама отправляет их на отдельный курс для ИТ-специалистов, а у Яндекс Практикума есть «ML-инженер с опытом» за 145 000 рублей и 4 месяца
тем, кто не потянет длинную дистанцию: 17 месяцев по вечерам с нагрузкой от 6 до 10 часов в неделю, и первые модули самые тяжёлые

Чем отличается от других курсов направления

В направлении «Аналитика» соседи распадаются на две группы, и ни одна не совпадает с этим курсом полностью. Первая это дата-инженерия: «Инженер данных» Яндекс Практикума за 119 500 рублей и 6 месяцев, «Инженер данных с нуля» там же за 169 500 рублей и год, «Инженер данных» TeachMeSkills за 100 000 рублей и 6,5 месяца. Пересечение с ними здесь большое, потому что блоки про Kafka, Hadoop и DWH занимают заметную часть программы, но у соседей на этом всё и заканчивается, а тут после них начинаются нейросети и специализация. Вторая группа ближе по цели: «ML-инженер» Яндекс Практикума за 192 000 рублей и год и «ML-инженер с опытом» там же за 145 000 рублей и 4 месяца. Второй из них честно назван курсом для тех, у кого опыт уже есть, и это самая точная альтернатива для человека, который умеет программировать: 4 месяца против 17 и 145 000 против 151 600. Отдельная альтернатива лежит на самой странице: тариф «Инженер машинного обучения с нуля» на 14 месяцев за 117 600 рублей одним платежом, где нет специализации, дипломной работы по ней и шести дополнительных консультаций. За 151 600 рублей вы выигрываете у всех перечисленных объёмом, специализацией и дипломом о переподготовке; проигрываете сроком, потому что 17 месяцев это дольше, чем у любого соседа.

Обзор курса

Что на самом деле нужно на входе

Школа отвечает на этот вопрос дважды и по-разному. Первый ответ в шапке: «Этот курс для начинающих. Для учёбы на этой программе хватит школьных знаний и интереса к технологиям», а действующим аналитикам, разработчикам и data scientist предлагают другой курс, «ML-инженер: курс для ИТ-специалистов». Второй ответ в ответах на вопросы: «курс создан специально для новичков, мы начинаем с основ программирования на Python, анализа данных и статистики». А третий ответ даёт сама программа: первый модуль называется «Работа с признаками и построение моделей», занимает 42 часа теории и 37 часов практики и открывается регрессионным анализом, логистической регрессией, SVM, функциями потерь и регуляризацией. Никакого «Python с нуля» в опубликованном списке нет. Практическая рекомендация простая: если вы никогда не писали код, до старта вам стоит самостоятельно освоить синтаксис Python и работу с Pandas, иначе первые же 79 часов пройдут мимо. Математику школа хотя бы вынесла отдельно, в бонусный блок с линейной алгеброй, матрицами, производными, теорией вероятностей и центральной предельной теоремой.

Как устроена программа

Костяк это шесть больших модулей. Работа с признаками и построение моделей: проверка данных на полноту и шум, очистка через NumPy и Pandas, снижение размерности через PCA, LDA и NMF, деревья решений, регрессии, Random Forest, оценка точности и переобучение. Разработка и обучение нейросетей: полносвязные сети уровня LeNet и AlexNet, Keras, свёрточные и рекуррентные сети, автокодировщики, генеративно-состязательные сети. Работа с потоковыми данными: ClickHouse, Kafka и её кластер, Kafka Streams и Connect, Spark Streaming. Data Lake и Hadoop: архитектура, HDFS, MapReduce, Yarn, Pig, Hive, HBase, Cassandra, администрирование кластера. Проектирование DWH: архитектура хранилища, Data Quality и Data Governance, инструменты. MLOps: Docker и микросервисы, k8s, оркестраторы, CI/CD, мониторинг. Дальше специализация на выбор и общий модуль по глубокому обучению, а завершает всё дипломная работа на своей, учебной или взятой с Kaggle теме.

Специализация: чем отличаются два пути

Компьютерное зрение это 21 час теории и 12 часов практики: выделение признаков и поиск похожих изображений, детекция и сегментация, свёрточные сети, порождающие модели, image captioning на рекуррентных сетях. Применение школа называет прикладное: видеонаблюдение, автопилотируемая техника, медицинская диагностика, генерация контента. Обработка естественного языка идёт без указания часов, и это заметный пробел на странице: темы перечислены, от морфологии и синтаксического анализа до дистрибутивной семантики, языковых моделей и извлечения ключевых слов, а объём нет. К любой из специализаций прилагается общий модуль Deep learning на 16 часов теории и 16 практики с механизмом внимания и работой с текстом. Есть и бонус для тех, кто возьмёт две специализации: 24 часа практики по звуку, от транскрибации и биометрии голоса до диалоговых систем.

Два тарифа и в чём разница

На странице лежат два варианта. Первый называется «Инженер машинного обучения с нуля»: 14 месяцев, 273 часа практики, 10 с лишним крупных проектов, 4 персональные консультации, помощь с поиском работы и 12 месяцев карьерной поддержки, мини-курс по математике в подарок. Указанная цена 237 600 рублей со скидкой 45 процентов до 28 августа, 117 600 рублей одним платежом с учётом скидки 10 процентов, рассрочка на 36 месяцев. Второй, наш, это тот же курс плюс профильная специализация: 16 месяцев, 301 час практики, 14 проектов, 10 персональных консультаций и дипломная работа по выбранному направлению, 151 600 рублей одним платежом при указанной цене 306 240 и скидке 50 процентов. Разница между тарифами примерно 34 000 рублей и два месяца, и покупаете вы за них специализацию с дипломной работой и шесть дополнительных консультаций. Если вы ещё не решили, CV вам ближе или NLP, короткий тариф выглядит разумнее: специализация без интереса к конкретной нише превращается в лишние два месяца.

Сколько это длится на самом деле

Разнобой в сроках здесь мельче, чем у соседей по школе, но он есть. В шапке «Программа 16 месяцев», в нижней панели «17 месяцев обучения, старт 24 августа», в карточке каталога 17 месяцев, а даты потока идут с 24 августа 2026 по 24 января 2028, то есть 17 месяцев. Похоже, 16 это чистая длительность программы, а 17 календарный срок потока с перерывами. Отдельная деталь: набор уже стартовал, и школа честно пишет «курс стартовал, но ещё можно попасть в этот набор». Уточните, сколько занятий вы уже пропустили, и как их догонять, потому что первые модули тут самые тяжёлые.

Что происходит с поддержкой

Из всех курсов школы у этого сопровождение самое плотное: 38 вебинаров, встречи в формате вопросов и ответов, до 10 консультаций с экспертами, наставники, которые помогают разобраться в сложной теме, координаторы по организационным вопросам и обещание ответить на любой вопрос в течение суток. У дипломной работы отдельный руководитель, и на неё выделено не менее 10 консультаций. Отдельно стоят три воркшопа с экспертами Яндекса, Т-Банка и Сбера, где разбирают тестовые задания из реальных вакансий: сначала вы решаете сами, потом разбираете с экспертом. Для человека, который идёт на собеседования впервые, это, возможно, самая ценная часть программы, и на страницах конкурентов такого блока обычно нет.

Где программа проседает

Первое: противоречие про вход, о котором сказано выше. Второе: ни одного имени преподавателя, только «практикующие эксперты из Яндекса, Сбера, Работы.ру, Amazon и других ведущих компаний». Третье: у специализации по обработке естественного языка не указаны часы, а часть модулей вообще без объёма, поэтому сложить общий объём программы по странице невозможно, и заявленные 301 час практики проверить нечем. Четвёртое: «включает программу трудоустройства» в шапке звучит как обязательство, а по содержанию это карьерная поддержка без гарантий, при этом ответ на вопрос новичка обещает стажировку у партнёров, тогда как блок про партнёров называет их задачи необязательными. Пятое: требований к образованию для диплома о профессиональной переподготовке страница не называет, хотя такой документ по закону выдают тем, у кого уже есть среднее профессиональное или высшее образование.

Кому это не нужно

Тем, кто хочет применять готовые нейросети в своей работе: здесь Hadoop и Kafka, а не промпты, и половина программы вообще про данные и инфраструктуру. Тем, кто уже пишет ML-код: школа сама отправляет вас на курс для ИТ-специалистов, а у Яндекс Практикума есть «ML-инженер с опытом» за 145 000 рублей и 4 месяца вместо 17. Тем, кто не готов к длинной дистанции: 17 месяцев по вечерам с нагрузкой до 10 часов в неделю переживают не все, и пауза на полгода эту проблему только откладывает. И тем, кто ищет гарантию трудоустройства: её здесь нет, есть карьерный центр.

Итог

По содержанию это одна из самых полных программ по глубокому обучению на русском рынке: полный цикл от подготовки данных до продакшена, две настоящие специализации, дипломная работа с руководителем, разборы тестовых заданий с экспертами больших компаний и диплом о переподготовке. Слабое место в подаче: программу инженерного уровня продают человеку со школьными знаниями, вводного блока по Python в списке модулей нет, а часть объёмов не раскрыта. Берите, если готовы писать код каждую неделю полтора года и заранее подтянете Python и математику. Если такой готовности нет, честнее начать с короткого тарифа за 117 600 рублей или вообще с курса по анализу данных, а специализацию докупить потом.

Программа курса

1Работа с признаками и построение моделей

Проверка данных на полноту, целостность, валидность, шум и пропуски, очистка через NumPy и Pandas, снижение размерности алгоритмами PCA, LDA и NMF. Регрессионный анализ, классификация через логистическую регрессию и SVM, функции потерь и оптимизация, оценка точности, переобучение и регуляризация, деревья решений и Random Forest.

2Разработка и обучение нейросетей

Полносвязные сети уровня LeNet и AlexNet и эксперименты с их обучением. Введение в нейронные сети и библиотеку Keras и углубление в неё, свёрточные и рекуррентные сети, автокодировщики, генеративно-состязательные сети. Теоретическая и практическая база для блоков по компьютерному зрению и обработке текста.

3Работа с потоковыми данными

Устройство ClickHouse и загрузка данных в корпоративное хранилище, логика работы брокеров сообщений, устройство Kafka и работа с кластером, Kafka Streams и Connect, Spark Streaming и сборка простого приложения на Spark Structured Streaming вместе с Kafka.

4Data Lake и Hadoop

Архитектура Hadoop, разница между озером данных и хранилищем, HDFS с Namenode и Datanode, алгоритм MapReduce, Yarn, Pig и Hive, HBase и Cassandra, управление и администрирование кластера, обзор Apache Ambari, Ranger и Atlas.

5Проектирование DWH

Понятия базы данных, СУБД и хранилища, архитектура DWH и принципы построения, виды заказчиков в процессе разработки, Data Quality и Data Governance, обзор инструментов на практическом кейсе.

6MLOps

Что такое DevOps и MLOps, Docker и микросервисная архитектура, технологии контейнеризации и k8s, оркестраторы, CI/CD, мониторинг моделей, инструменты DevOps для обучения ML-моделей.

7Специализация на выбор и общий модуль по глубокому обучению

Компьютерное зрение: выделение признаков и поиск похожих изображений, детекция и сегментация, свёрточные сети, порождающие модели, image captioning, 21 час теории и 12 часов практики. Обработка естественного языка: морфология, информационный поиск, синтаксический анализ, классификация, дистрибутивная семантика, языковые модели, извлечение ключевых слов, часы на странице не названы. Общий модуль Deep learning на 16 часов теории и 16 часов практики добавляет архитектуры свёрточных сетей и механизм внимания.

8Дипломный проект и бонусные блоки

ML-модель для решения профессиональных задач, тему выбираете сами: свою, учебную или на данных с Kaggle, не менее 10 консультаций с дипломным руководителем. Бонусы: математика для анализа данных, нейросети для технических задач на 3,7 часа, поиск работы с помощью генеративного ИИ на 1,4 часа, а при выборе двух специализаций ещё 24 часа практики по распознаванию и генерации звука.

Записаться на курс

Чему вы научитесь

готовить данные к обучению: находить пропуски и шум, чистить таблицы через NumPy и Pandas, снижать размерность алгоритмами PCA, LDA и NMF
решать задачи классификации, регрессии и кластеризации и оценивать качество модели, отличая переобучение от настоящего результата
собирать и обучать нейросети на Keras и TensorFlow, применять свёрточные и рекуррентные архитектуры и transfer learning
работать с потоковыми данными через Kafka и Spark Streaming и загружать данные в ClickHouse
проектировать хранилище данных и собирать ETL-пайплайны для больших объёмов
упаковывать проект в Docker, настраивать CI/CD-пайплайн и следить за моделью в продакшене
уходить вглубь выбранной ниши: детекция и сегментация объектов в компьютерном зрении либо языковые модели, механизмы внимания и извлечение информации в обработке текста
писать SQL-запросы и решать тестовые задания из реальных вакансий по образцу воркшопов с экспертами Яндекса, Т-Банка и Сбера

Как проходит обучение

38 вебинаров по расписанию

Онлайн-занятия идут до 2 раз в неделю после 19:00 по московскому времени, каждую неделю проходят живые разборы. Записи хранятся в личном кабинете 3 года.

Проверка работ и обратная связь

Эксперты проверяют домашние работы, дают развёрнутую обратную связь видео и текстом, отвечают на вопросы на вебинарах и на любой вопрос команды курса обещают ответить в течение суток.

Наставники и координаторы

Наставники помогают разобраться в сложной теме и выполнить задания, координаторы отвечают на организационные вопросы и напоминают о дедлайнах.

До 10 персональных консультаций

На этом тарифе 10 консультаций с экспертами, а у дипломной работы отдельный руководитель, с которым предусмотрено не менее 10 встреч.

Воркшопы по тестовым заданиям

Три встречи с экспертами Яндекса, Т-Банка и Сбера, где разбирают аналоги тестовых заданий из актуальных вакансий: сначала вы решаете сами, потом вместе с экспертом.

14 проектов и задачи партнёров

Практика идёт от SQL-запросов и ETL до классификации изображений на MNIST и тематического моделирования отзывов. Задачи партнёров лежат в личном кабинете и, как пишет школа, не обязательны, а идут бонусом к портфолио.

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. Даём практику на реальных задачах от партнёров, помогаем поставить цели и подготовить резюме, проводим интенсивы по поиску работы, устраиваем эфиры с HR-экспертами»

Уровень	Зарплата
Junior	161000
Middle	265000
Senior	398000

Часто задаваемые вопросы

Правда ли, что курс подойдёт человеку без опыта?

Школа отвечает утвердительно: «для учёбы на этой программе хватит школьных знаний и интереса к технологиям», а в ответах на вопросы обещает начать с основ программирования на Python, анализа данных и статистики. При этом в опубликованном списке модулей вводного блока по Python нет: программа открывается модулем на 79 часов с регрессией, SVM и функциями потерь. Если вы никогда не писали код, спросите у школы, где именно в программе стоит вход в Python, и подтяните синтаксис и Pandas до старта.

Сколько нужно писать кода?

Постоянно. В инструментах курса Python, PyTorch, Keras, Scikit-learn, MLflow, Docker, FastAPI, SQL и PostgreSQL, в модулях контейнеризация, CI/CD и пайплайны, а в требованиях к технике школа прямо пишет, что для написания кода нужен компьютер или ноутбук. Лекции можно смотреть с телефона, практику нет.

Чем этот курс отличается от курса по Data Science?

Школа объясняет так: Data Science больше про анализ данных, визуализацию и статистику, а инженер глубокого обучения занимается созданием, оптимизацией и внедрением моделей в реальную инфраструктуру. Если коротко, здесь модель доводят до продакшена, а не останавливаются на выводах.

Что даёт специализация и можно ли взять обе?

Специализация это профильная ниша: компьютерное зрение или обработка естественного языка, плюс общий модуль по глубокому обучению на 32 часа и дипломная работа по выбранному направлению. Компьютерное зрение занимает 21 час теории и 12 часов практики, часы по обработке естественного языка на странице не названы. При выборе двух специализаций открывается бонусный модуль про распознавание и генерацию звука на 24 часа практики.

Сколько часов в неделю нужно и можно ли совмещать с работой?

От 6 до 10 часов в неделю, занятия по расписанию до 2 раз в неделю после 19:00 мск. Дедлайны можно двигать, вебинары смотреть в записи, а обучение приостановить на срок до 6 месяцев. Школа пишет, что большинство студентов совмещают учёбу с полной занятостью.

Какой документ выдают?

Диплом о профессиональной переподготовке, школа обучает по государственной лицензии, документ выдают при успешной защите итогового проекта. Требований к вашему образованию страница не называет, хотя такой диплом в России выдают тем, у кого уже есть среднее профессиональное или высшее образование либо кто его получает, поэтому вопрос стоит задать до оплаты.

Помогают ли с трудоустройством?

В шапке написано «включает программу трудоустройства», а по содержанию это карьерная поддержка: кейсы партнёров, карьерный план и резюме с экспертом, интенсивы по поиску работы, эфиры с HR и связь ещё 12 месяцев после учёбы. Договора, гарантии возврата денег и обещания устроить на работу на странице нет. Стажировка у партнёров упоминается один раз, в ответе на вопрос новичка, тогда как блок про партнёров называет их задачи необязательным бонусом, так что этот пункт стоит уточнить отдельно.

Сколько стоит и как платить?

151 600 рублей одним платежом при указанной цене 306 240 и скидке 50 процентов, либо рассрочка на 36 месяцев без переплат. Отдельно школа называет скидку 5 процентов при разовой оплате картой, СБП или ЮMoney, рассрочку через Сбер, Т-Банк и партнёров на сроки от 6 до 36 месяцев и оплату частями через Яндекс Сплит. В первые три занятия возвращают полную сумму, дальше считают остаток или меняют курс, а налоговый вычет 13 процентов оформляют в течение трёх лет после оплаты.

Отзывы о курсе «Специалист по глубокому обучению»

4.5 2 отзыва

5★1

4★1

3★0

2★0

1★0

МаринаВоронеж27.03.2026

Достоинства: наставники отвечают быстро, дипломный руководитель разбирает по существу

Недостатки: блоки про Hadoop и хранилища оказались лишними для моей цели

Брала ради обработки текста, а получила ещё и половину курса дата-инженера. Kafka и DWH я честно прошла, но в работе они мне не пригодились ни разу, и на них ушло месяца три. Тем, кто идёт именно в NLP, стоит заранее посмотреть, сколько времени займут инфраструктурные модули.

👍 0👎 0

АртёмНовосибирск20.02.2026

Достоинства: специализация и разборы тестовых заданий

Недостатки: первый модуль сносит с ног, если не знаешь Python

Шёл с позиции техподдержки, Python до курса ковырял сам месяца три, и это спасло. Первый модуль про признаки и модели идёт сразу с регрессией и функциями потерь, там некогда разбираться, что такое датафрейм. Дальше стало легче, а самое полезное началось на специализации: взял компьютерное зрение, дипломную делал по детекции, и именно эту работу спрашивали на всех трёх собеседованиях. Воркшопы с тестовыми заданиями стоят половины курса: первый раз в жизни решал задачу с незнакомыми данными не в панике. За 17 месяцев выгорал дважды, паузу брал один раз на месяц, вернуться дали спокойно.