Курс

Профессия

Симулятор «Инженер машинного обучения»

Научитесь создавать модели машинного обучения, строить рекомендательные системы и работать с нейронными сетями

Ментор курса — Мария Жарова,
инженер машинного обучения в WildBerries (экс-Альфа Банк, Сбер), соавтор научных статей и участник международных конференций, лектор МФТИ, ТГУ и МИФИ.

Набор заканчивается
20 марта
Уровень
С нуля
Онлайн
формат
Длительность
8 месяцев

Что такое курс-симулятор?

Обучение на бизнес-кейсах

Не обучаем на «апельсинах» — после курса-симулятора вы на 100% сразу же готовы решать рабочие задачи или внедрять знания на текущем месте работы

Уникальное портфолио

Такого портфолио не будет ни у кого больше. Вы соберёте его из реальных задач из разных сфер бизнеса

Полная подготовка к собеседованиям

Будете решать тестовые задания от реальных компаний и проходить тестовые собеседования еще в процессе обучения

Наша цель — найти вам работу

Помощь с трудоустройством начинается уже с первых месяцев или когда вы почувствуете, что готовы.
87% наших студентов находят работу в течение 2 месяцев

Чем занимается инженер машинного обучения (ML)

Это специалист, который занимается разработкой, обучением и внедрением моделей машинного обучения.

Представьте, что у вас есть огромная куча информации, и вам нужно найти в ней полезные закономерности. ML-инженер создает модели, которые могут это сделать.

Почему обучение на инженера машинного обучения сейчас актуально

36% - настолько вырос спрос на инженеров машинного обучения за последний год
70 000 специалистов – потребуется к 2030 году в России
Открыто более 1000 вакансий - в том числе в Т-Банк, Яндекс, Сбер т.д.

Зарплата ML-инженер

По данным hh.ru и Хабр на 2024 год

от 300 000 ₽

Старший специалист (Senior)

140 000-250 000 ₽

Специалист среднего уровня (Middle)

80-130 000 ₽

Начинающий специалист (Junior)

Хотите узнать подходит ли вам профессия ML-инженер?

Оставьте контакты – мы свяжемся с вами, расскажем о профессии и поможем сделать правильный выбор

Кому подойдёт курс-симулятор

Новичок в профессии

Освоите основы машинного обучения для уверенного старта карьеры

Начинающим ML-инженерам

На практике научитесь создавать модели машинного обучения, строить рекомендательные системы и обучать нейронные сети

Разработчикам

Сможете реализовывать сложные проекты с использованием машинного обучения или полностью перейти на позицию инженера машинного обучения

Аналитикам данных

Дополните свои навыки машинным обучением и выведите свою карьеру на новый уровень

Какие задачи сможете решать после обучения

Понимать, что у алгоритмов машинного обучения «под капотом», освоив математику

Обучать модели машинного обучения и нейронные сети

Исследовать и обрабатывать данные с помощью Python

Создавать рекомендательные системы

Практикуйтесь на настоящих задачах бизнеса

Во время обучения сделаете большое количество проектов, которые пригодятся и для портфолио, и уже во время работы:

Примеры проектов для вашего портфолио на курсе-симуляторе:

Разработка модели по предсказанию успеха маркетинговых кампаний

Создание предсказательной модели убыточности ресторана

Разработка модели по предсказанию стоимости жилья

Разработка модели по предсказанию задержек транспортной компании

Разработка модели для кластеризации базы клиентов

Разработка модели для поиска товаров по их визуальному сходству

Создание модели ранжирования для персонализированных рекомендаций

Разработка товарных рекомендаций на основе ассоциативных правил

После окончания обучения вы получите диплом о прохождении курса

Поможем найти работу

87% наших учеников успешно устраиваются на работу в сфере аналитики данных — и вы можете стать одним из них

Пройдёте карьерный курс

Научитесь «продавать» себя на первых этапах, выделяться среди конкурентов и дойдёте до этапа технического интервью.

Получите бессрочную карьерную поддержку

Сможете задать любой вопрос карьерному специалисту в чате и получить развёрнутый ответ под ваш индивидуальный кейс.

Составите мощное портфолио из реальных проектов

Все задачи и проекты в наших курсах основаны на настоящих бизнес-кейсах.
Компании ищут тех, кто умеет решать реальные задачи.

Пройдёте тестовые собеседования

доступно в Продвинутом и ВИП тарифе

Потренируетесь на тестовых созвонах с карьерным специалистом и тестовых технических собеседованиях.
Получите подробную обратную связь, прокачаете свои навыки и будете готовы к реальным собеседованиям!

Получите разбор своих реальных собеседований и наш фидбек

доступно В ВИП тарифе

Сходили на собеседование? Отправьте нам запись, мы просмотрим и подскажем ваши точки роста и путь к улучшению.
Количество записей, которые вы можете отправить на разбор, не ограничено!

Индивидуальный план для достижения ваших целей

доступно В ВИП тарифе

Вместе с вами составим индивидуальную траекторию обучения, опираясь на вашу текущую ситуацию и желаемые результаты.
С нашей поддержкой вы быстрее и легче придёте к точке Б!

За руку доведём до оффера

доступно в ВИП тарифе

Пройдём до оффера мечты вместе с вами:

Индивидуальные созвоны с карьерным специалистом
Индивидуальные созвоны с менторами и экспертами
Тестирование мягких навыков и рекомендации по улучшению
Индивидуальный план обучения
Неограниченные разборы ваших собеседований
Персональное сопровождение карьерного специалиста, ментором и куратором
Помощь с разбором тестовых заданий

Хотите начать карьеру в хорошей компании?

Подберём вам персональный трек обучения и подготовим к собеседованию. Запишитесь на консультацию — подробно расскажем про обучение.

Где работают наши выпускники

Как организовано обучение на курсе

Удобный формат обучения

Видео и текстовый формат
Отработка знаний на практике: тесты, задачи с автопроверкой и разборами от преподавателей
Собственная обучающая платформа
Обучение в комфортном темпе

Решаем настоящие задачи на реальных данных

Во время обучения вы будете брать коммерческие проекты от компаний-партнёров
Сможете поучаствовать в групповом уникальном пет-проекте, который будет выложен в открытый доступ с указанием авторства

Поддерживаем в процессе обучения

Преподаватели ответят на любые вопросы по материалам, будут проверять ваши проекты и организовывать дополнительные мастер-классы
Кураторы помогут с организационными вопросами по обучению и сохранят вашу мотивацию на протяжении всего обучения

Программа курса

Перед тем, как погружаться в конкретные алгоритмы машинного обучения, мы разберемся с основами. Например, проведем демистификацию про то, что же значит «обучить машину».

В этом модуле мы проведем классификацию Machine learning в двух разрезах: с точки зрения решаемых задач (например, классификация и прогнозирование) и с точки зрения подходов (например, с учителем или без учителя).

Преподаватель:
Савелий Батурин

Программирование на Python - один из ключевых навыков инженера машинного обучения, т.к. именно с помощью этого языка вы будете писать скрипты для работы с данными и строить модели машинного обучения.

Вы научитесь писать код на Python и использовать его для решения прикладных задач: написание скриптов для сбора данных, написание коннекторов к различным базам данных, написание скриптов для сбора данных по API, написание скриптов для обработки и очистки данных для последующей загрузки в хранилище.

Вы научитесь работать в разных IDE: VS Code и Google Colab.

Преподаватели:
Андрон Алексанян
Елизавета Бережная
Илья Трофимов

Писать код на Python, используя парадигму объектно-ориентированного программирования - также важная часть навыков инженера машинного обучения. Читая чужой код, вы будете часто встречаться с ООП, а также многие скрипты машинного обучения предполагают работу с классами.

Вы глубоко разберетесь в концепции объектно-ориентированного программирования и особенностях ее реализации в Python.

Вы научитесь писать код с использованием классов, методов, атрибутов и контроля доступа.

Вы разберетесь в продвинутых концепциях ООП - геттерах, сеттерах, специальных декораторах и т.д.

Вы изучите полезные паттерны проектирования.

Вы научитесь применять ООП для решения прикладных задач - создания класса-коннектора для разных СУБД по шаблону Singleton, написание ETL-пайплайна с использованием ООП.

Преподаватели:
Андрон Алексанян
Елизавета Бережная
Илья Трофимов

Работать с библиотеками для обработки данных в Python - полезный навык для инженера машинного обучения.

В работе часто возникают данные, представленные в табличном формате, и намного удобней и эффективней решать задачи очистки, трансформации, вычислений и прочего с помощью специализированных библиотек - например, Pandas.

Вы научитесь работать с библиотекой Numpy для работы с многомерными массивами данных.

Вы научитесь работать с фреймворком Pandas и решать с его помощью прикладные задачи - анализировать активность пользователей, обрабатывать файловые выгрузки и т.д.

Дополнительно вы научитесь строить базовые визуализации в Python с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly, что может быть полезно при исследовании новых наборов данных во время работы.

Преподаватели:
Андрон Алексанян
Елизавета Бережная
Илья Трофимов

Преподаватели и авторы курса-симулятора

Преподаватели курса:

Авторы и преподаватели курса сами ежедневно решают задачи бизнеса — настраивают аналитику компаниям.

блоки: Введение в машинное обучения, Обработка данных для машинного обучения, Методы оптимизации, Обучение с учителем, Обучение без учителя, Рекомендательные системы (RecSys), Нейронные сети

Старший MLE Postgres Professional, экс-Men In Dev, экс-GreenData.

Интегрирует языковые модели в бизнес-процессы. Занимается обучением моделей машинного обучения и проведением R&D в области нейросетевых оптимизаторов запросов. Ранее разрабатывал рекомендательные системы.

блоки: Продуктовые метрики, SQL, Python, ООП, Python для анализа данных, Автоматизация

Основатель и генеральный директор Симулейтив

Реализовывал проекты в области аналитики, искусственного интеллекта и компьютерного зрения.

Преподаватель ИАТЭ МИФИ на кафедре Прикладной математики. Автор научных статей по анализу данных и обработке временных рядов.

блоки: Power BI, Математика

Инженер НПО Тайфун, преподаватель ИАТЭ НИЯУ МИФИ

Разрабатывает математические модели в Федеральном информационно-аналитическом центре Росгидромета.

блоки: SQL,Python, ООП, Python для анализа данных

Аналитик данных в Самокат

Занимается оценкой эффективности и прогнозом результатов маркетинговых кампаний; создает модели оценки аномалий, связанных с мошенничеством; выявляет причины изменения потребительского поведения.

блоки: Базовый Python, ООП в Python, Python для анализа данных

Аналитик данных в ВТБ

Занимаемся аналитикой клиентского сервиса банка, прогнозированием нагрузки колл-центра, расчетами эффектов, поддержкой отчётности, исследованиями для улучшения ключевых метрик.

Выгодные условия оплаты курса-симулятора

Налоговый вычет

Верните до 13% стоимости обучения, а мы поможем оформить документы

Беспроцентная рассрочка на 3, 6, 12 или 24 месяцев от партнёров

Стоимость обучения

Базовый

Полный и бессрочный доступ к материалам и обновлениям
Поддержка преподавателей в тематических чатах во время обучения и в течение месяца после окончания
Проверка проектов преподавателями во время обучения и в течение месяца после окончания
Zoom-встреча с ментором потока перед стартом обучения, ежемесячные онлайн-встречи с ментором потока и регулярные QA-сессии с ментором потока с разбором вопросов студентов
Карьерный курс и бессрочная карьерная поддержка в чате
Официальный диплом о профпереподготовке

5 209 ₽/мес.

при оплате в рассрочку на 24 месяца

Или 125 000 ₽ 110 000 ₽
разовым платежом с доп. скидкой

Продвинутый

Все опции тарифа «Базовый»
Бессрочная поддержка преподавателей во время обучения и после
Бессрочная проверка проектов: можно сдавать проекты в любое время без дедлайнов
3 индивидуальных созвона с преподавателем любого модуля или ментором потока
Расширенная карьерная поддержка
- 3 индивидуальные консультации с карьерным специалистом в звонке
- Тестовое собеседование с карьерным специалистом
- Тестовое техническое собеседование
Доступ к ежемесячным закрытым мастер-классам в течение 12 месяцев

7 709 ₽/мес.

при оплате в рассрочку на 24 месяца

Или 185 000 ₽ 165 000 ₽
разовым платежом с доп. скидкой

ВИП

Все опции тарифа «Продвинутый»
12 индивидуальных созвонов с ментором потока или другими преподавателями
Создание индивидуального плана обучения с учетом вашего предыдущего опыта, знаний и таймингов
Персональный ментор и индивидуальное сопровождение во время обучения
Индивидуальный итоговый проект
Пожизненный доступ к ежемесячным закрытым мастер-классам
Полная карьерная поддержка карьерного специалиста и ментора
Доступ к модулю по Spark

14 167 ₽/ мес. -35%

9 209 ₽/мес.

при оплате в рассрочку на 24 месяца

Или 340 000 ₽ 194 350 ₽
разовым платежом с общей скидкой 42%

Оплатите обучение из-за рубежа

Чтобы оплатить курс через зарубежную карту — оставьте заявку, мы свяжемся с вами и поможем.

Оплатите курс-симулятор через работодателя

Расти в навыках = становиться более ценным сотрудником для компании и приносить больше денег бизнесу

Оставьте заявку – мы расскажем, как можно оформить оплату через компанию, в которой вы работаете

Часто задаваемые вопросы

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам обучаться и делать прогнозы или принимать решения на основе данных. Вместо того чтобы быть явно запрограммированными для выполнения конкретных задач, алгоритмы машинного обучения анализируют и распознают шаблоны в данных, чтобы улучшать свою производительность со временем.

Начните изучение с основ Python, математики и статистики. Далее перейдите к изучению алгоритмов машинного обучения.

Чтобы быстро усваивать новые знания и понимать, что у алгоритмов лежит под капотом рекомендуем сопровождать изучение материала большим количеством практики на реальных задачах.

Начинающий ML-инженер должен уметь исследовать и обрабатывать данные с помощью Python, обучать модели машинного обучения и нейронные сети и конечно же понимать, что находится у алгоритмов «под капотом».

Искусственный интеллект (ИИ) – это более широкая область, чем машинное обучение. ИИ может включать NLP, распознавание образов и многое другое. ИИ может использовать различные подходы, включая правила, логику, алгоритмы оптимизации и в том числе машинное обучение.

ML-инженер может создавать модели машинного обучения, строить рекомендательные системы и обучать нейронные сети. Например, такой специалист может разработать модель по предсказанию успеха маркетинговых кампаний или модель ранжирования для персонализированных рекомендаций.

В Продвинутом тарифе вы также получаете персональную менторскую поддержку, дополнительные мастер-классы, интенсивную подготовку к собеседованиям - не только от карьерного специалиста, но и разбирая вопросы с технических собеседований. Начиная с Продвинутого тарифа вы также получаете доступ ко всем обновлениям контента курса.

В ВИП тарифе ваш трек обучения будет полностью персональный, мы сформируем образовательный трек под вашу цель и за руку пройдём с вами путь до оффера.

Да. У нас есть все необходимое для комфортного обучения с нуля - видео, текстовые лекции, конспекты и домашние задания. Постепенно вы будете переходить все к более и более сложной практике.

Да, мы осуществляем образовательную деятельность на основании государственной лицензии № Л035-01224-40/01119882 от 08.04.2024, выданной Министерством образования и науки Калужской области.

Да, мы гарантируем полный возврат денежных средств в течение первой недели после старта обучения.

Да, в случае если вы налоговый резидент России и уплачиваете подоходный налог, вы сможете оформить вычет.

, мы свяжемся с вами и расскажем, как можно оформить оплату через компанию, в которой вы работаете.

Хотите узнать подходит ли вам профессия ML-инженер?

Оставьте контакты – мы свяжемся с вами, расскажем о профессии и поможем сделать правильный выбор