Инженер машинного обучения с нуля

У нас можно оплатить курс:

— единоразово со скидкой 5% картой, СБП или через электронный кошелёк ЮMoney

— единоразово со скидкой 5% картами иностранных банков

— в рассрочку через Сбербанк, Т-Банк и другие банки-партнёры

— частями через Яндекс Сплит

Рассрочку без переплат можно оформить через Сбер, Т-Банк и другие банки-партнёры на сроки от 6 до 36 месяцев. Решение о предоставлении рассрочки принимает банк.

Оплата частями — это разбивка полной стоимости курса на несколько платежей по договору с Нетологией. Рассрочка обычно оформляется через банк-партнёр с беспроцентным периодом.

Да, если у вас есть официальный доход в РФ. Вы можете вернуть 13% от стоимости обучения, предоставив в налоговую договор, платёжные документы и диплом Нетологии.

Условия возврата регулируются договором-офертой. Обычно это возможно в течение определённого срока после старта обучения, если пройдена небольшая часть программы.

Да, курс создан специально для новичков. Мы начинаем с основ программирования на Python, анализа данных и статистики, постепенно переходя к машинному обучению и построению моделей. Все темы подаются последовательно — от простого к сложному, с большим количеством практики, разборов и обратной связи от экспертов.

Если у вас есть базовые компьютерные навыки и желание разобраться в технологиях ИИ, вы сможете успешно пройти обучение, собрать своё первое портфолио проектов и попробовать свои силы на стажировке у наших партнеров.

Глубокие знания математики на старте не нужны — достаточно школьного уровня и базового понимания статистики и логики. Всё, что необходимо для работы с машинным обучением, вы разберёте в процессе обучения. Мы объясняем математические принципы на понятных примерах и с упором на практику, чтобы вы понимали, как они работают в коде и почему важны при построении моделей. 

В среднем достаточно от 6 до 10 часов в неделю. Курс построен гибко — вы можете заниматься в удобное время, а все материалы и практики остаются доступны после окончания. Главное — регулярность: даже небольшие, но системные занятия дают лучший результат, чем редкие «забеги» по выходным. Кроме того вы можете взять паузу, если не успеваете проходить курс вместе с группой. Можно заморозить обучение на срок до полугода и вернуться к нему в удобный момент.

Вы не останетесь один на один с материалом. На курсе есть менторы-практики, которые проверяют задания и помогают разобраться в сложных темах, а также куратор, следящий за вашим прогрессом. Также вы будете в сообществе студентов и преподавателей, где можно задать вопрос, обсудить проект или получить совет по карьере.

Вы соберёте портфолио из практических проектов, которые отражают реальные задачи ML-инженера: анализ и подготовка данных, обучение моделей классификации и регрессии, прогнозирование, работа с изображениями и текстами. Финальным этапом станет дипломный проект, где вы примените весь цикл машинного обучения — от постановки задачи до внедрения модели. Проект можно делать по своей теме.

Да, если вы готовы учиться и практиковаться, вы сможете начать карьеру в машинном обучении с нуля. Курс выстроен так, чтобы шаг за шагом привести вас от базового понимания Python и анализа данных до разработки и внедрения моделей машинного обучения.

К концу обучения у вас будет портфолио из реальных проектов, понимание, как устроен полный цикл ML-разработки, и навыки, востребованные на junior-позициях.

Карьерные модули и тестовые технические собеседования помогут подготовить резюме, портфолио и успешно пройти собеседование на первую

Вы с нуля создадите проекты, которые станут основой портфолио, в том числе подготовите полноценный ML-пайплайн для решения бизнес-задачи. Поработаете над прктическими задачами, которые встретите при работе с нейросетями для распознавания изображений, рекомендательными системами, чат-ботами. Набор проектов зависит от выбранной версии программы обучения.

Data Scientist фокусируется на исследованиях и построении моделей. ML-инженер — это ключевая специальность для ИИ, которая занимается внедрением этих моделей в продакшн: созданием надёжных пайплайнов, масштабированием и поддержкой. ML-инженер может отвечать за все этапы подготовки, разработки и внедрения нейросетей, в то время как Data Scientist больше сфокусирован на теоретической части и подготовке данных.

Современный ML-инженер должен владеть Python, библиотеками (PyTorch, Scikit-learn), Docker, Kubernetes, а также знать основы работы с облачными платформами (AWS, GCP) и системами управления данными.

Спрос на ML-инженеров высок, особенно учитывая ежегодный рост спроса и расширение влияния технологий ИИ. Курс помогает с трудоустройством через программу карьерной поддержки: составление резюме, разбор тестовых заданий, доступ к вакансиям партнёров и подготовку к собеседованиям. Наши студенты часто находят работу уже во время обучения благодаря актуальным навыкам.