Обновили курс в 2025 году
Финальная работа совместно с СберАвтоподписка
Этот блок нужно пройти, чтобы получить основные навыки работы с данными.
Вам предстоит изучить предоставленный датасет, ответить на вопросы из общей части (подразумевающей базовую обработку данных и их разведочный анализ) и выполнить задание по специализации.
Основы математики для Data Science
Пройдите этот блок, чтобы разобраться, как работают различные методы анализа данных, как строятся модели прогнозирования и как выявляются связи между разными переменными.
Основы статистики и теории вероятностей
Из этого блока вы узнаете, как измерить вероятность разных событий и оценить надёжность полученных выводов.
Получите все необходимые навыки для работы на позиции Machine Learning Junior.
Самостоятельно построите модель для решения задачи. Проведёте сбор и разведочный анализ данных, выберете ML-алгоритм и обучите свою модель, оцените её качество и поработаете над улучшениями.
Итоговый проект. Модель кредитного риск-менеджмента для банка.
Проанализируете объёмный датасет и создадите модель кредитного риск-менеджмента. Поможете банку спрогнозировать платёжеспособность клиента.
Научитесь работать с нейросетями
Освоите алгоритмы для построения рекомендательных систем и прогнозирования временных рядов.
выпускников нашли работу после обучения
предоставляют эксклюзивные предложения и вакансии для наших студентов
студентов берут заказы на фрилансе уже во время обучения
Вернем деньги, если не трудоустроишься
Machine Learning. Advanced
Профессия Machine Learning Engineer
Специалист по Machine Learning, Data Scientist или ML-инженер анализирует большие объёмы информации, разрабатывает модели машинного обучения, нейросети и создаёт большие GPT-подобные языковые модели. Спрос на таких специалистов есть везде: в бизнесе, медицине, промышленности и других отраслях.
Практика на реальных данных
рейтинг курса на основе 146 912 оценок
вместо автопроверок — чат с наставником и разбор заданий
Уровень 1: погружение в Machine Learning и трудоустройство — 4 месяца
Уровень 0: Базовая подготовка — 5 месяцев
Уровень 2: углубление знаний — 3 месяца