Акции школ
Войти

Курс «Факультет искусственного интеллекта»

Составитель: Денис Сметнёв · Обновлено: 29.07.2026 · Оценка на MOOC.ru: 4.4 из 5 — по 14 отзывам на нашем сайте
Начальный
164 700 
274 500 
4.1 · 19 отзывов
от 3 216 ₽/мес в рассрочку (прим.)

Аналитика данных и машинное обучение — направление с высоким порогом входа: одним коротким курсом здесь не обойтись. GeekBrains это понимают и сделали программу на полтора года: с математикой, статистикой, Python, big data и выбором между аналитическим и ML-треком. Для тех, кто готов к серьёзной смене профессии — это аргумент в пользу глубины. Для тех, кто хочет сначала попробовать — это сигнал остановиться и поискать что-то короче. Программа рассчитана на старт с нуля, заканчивается более чем восьмьюдесятью практическими работами и обязательством помочь с трудоустройством или вернуть деньги.

Подробнее


Начальный
164 700 
274 500 
4.1 · 19 отзывов
от 3 216 ₽/мес в рассрочку (прим.)

Компания: GeekBrains (ГикБреинс)

рейтинг: Язык: ru

Уровень: Начальный Длительность: 18 месяцев Формат: Онлайн Старт: в любое время Документ: Сертификат
Рассрочка: от 3 216 ₽/мес
🎓 Сертификат 💼 Гарантия трудоустройства 📁 5 проектов в портфолио
Почему мы рекомендуем: проверен 18 отзывами, гарантия трудоустройства, сертификат — оценка по нашей методике (рейтинг, цена, трудоустройство, диплом)

Актуальная программа курса (7 модулей, по данным школы)

  1. Основы Data Science
  2. Машинное обучение (на выбор)
  3. Аналитик данных (на выбор)
  4. Итоговый проект
  5. Основы математики
  6. Основы статистики и теории вероятностей
  7. Развитие карьеры разработчика

Кем вы сможете работать

Специалист по машинному обучению · Аналитик данных

Сравнение с похожими курсами других школ

КурсШколаЦенаСрокРейтингДиплом
Факультет искусственного интеллекта (этот) GeekBrains (ГикБреинс) 274 500 164 700 ₽ 18 месяцев 4.1 Сертификат
Цифровое производство Цифровое производство беспл. 5.0 Сертификат Перейти
Курс по машинному обучению Skillfactory (Скиллфактори) 63 000 36 900 ₽ 3 месяца 4.5 Перейти
Deep Learning Netology (Нетология) 91 921 45 500 ₽ 2 месяца 4.0 Перейти

Стоит ли идти на этот курс

Плюсы

  • Широкий практический стек: Python, Pandas, Jupyter Notebook, PyCharm, работа с API, базами данных и big data — не абстрактный список, а инструменты, которые реально спрашивают на собеседованиях в аналитику.
  • Более 80 практических работ — если программа выдерживает заявленное, это не «посмотри видео», а реальная тренировка на задачах разного типа, от разведывательного анализа до оценки качества моделей.
  • Гибкий трек внутри программы: модули по машинному обучению и аналитике данных выбираются самостоятельно — можно сместить акцент под конкретную цель, не проходить всё по шаблону.
  • Обязательство по трудоустройству с возвратом денег — редкость на рынке; если школа берёт такой риск на себя, это сигнал, что хотя бы часть выпускников действительно выходит на рынок с результатом.

Минусы и кому не стоит

  • 540 дней — это не метафора, и главная угроза здесь не сложность материала, а жизненный контекст: за полтора года меняется работа, семья, приоритеты. Прежде чем платить, честно ответьте себе: есть ли у вас постоянный свободный промежуток в расписании прямо сейчас, а не в теории.
  • Модули «Основы математики» и «Основы статистики» стоят в начале программы. Если база уже есть — первые месяцы уйдут на повторение пройденного. Спросите в школе напрямую: есть ли входное тестирование или можно пропустить начальные блоки, иначе платите за то, что уже знаете.
  • 274 500 рублей — сумма крупная, а доход аналитика на старте карьеры редко позволяет отбить её быстро. Посчитайте без иллюзий: медианная зарплата на входе против стоимости курса — за сколько месяцев разрыв реально закроется.

Когда этот курс вам не нужен

Курс не подойдёт тем, кто ещё не определился с направлением: аналитика данных и машинное обучение — разные профессии с разным рынком, и выбирать между ними придётся до старта, а не по ходу. Если цели пока нет — лучше начать с короткого пробного курса по Python или основам анализа данных, прежде чем вкладывать 274 500 рублей и полтора года. Также не для тех, кто ищет точечный навык под конкретную рабочую задачу: нужен только SQL для отчётности или только визуализация — полная программа избыточна по охвату и бюджету.

Как выбрать курс по этому направлению

Длинные программы в аналитике и ML проваливаются не из-за слабого контента — люди не понимали, на что подписываются. Три вещи, которые я проверяю в таких курсах. Стек: Python, Pandas, Jupyter Notebook, работа с API и базами данных — смотрите, чтобы они стояли в конкретных модулях, а не размазаны по общему описанию. Здесь это проверяемо. Практика: восемьдесят с лишним работ звучит весомо, но важен тип задач — разведывательный анализ, оценка качества моделей, настройка и запуск инфраструктуры — это разные навыки; уточните у школы заранее, что именно входит и как проверяется. Трек: выбор между ML и аналитикой данных стоит сделать до старта, а не когда половина программы уже позади, иначе потеряете несколько месяцев на ненужные модули. Цена 274 500 рублей — сумма, которую стоит соотнести с реальной зарплатой аналитика данных на входе: за сколько месяцев прибавка к доходу окупит курс. Если расчёт не сходится — это не вложение, а покупка уверенности.

Частые вопросы

Можно ли поступить совсем без опыта в программировании?

Да, программа заявлена как старт с нуля, и математика со статистикой закладываются внутри — отдельных модулей для этого достаточно. Но «с нуля» и «с нулевой логикой» — разные вещи: кто умеет мыслить алгоритмически хотя бы на уровне Excel, пройдёт первые блоки заметно легче.

Сколько времени в неделю нужно уделять учёбе?

Точных часов GeekBrains не публикует — этот вопрос стоит задать менеджеру до подписания договора. Прикидывайте от обратного: 540 дней программы плюс более восьмидесяти практических работ — это не фоновая нагрузка на выходных, а регулярные занятия в будни. Реалистичная оценка на берегу сэкономит разочарование на третьем месяце.

Какой документ выдают по итогу?

Сертификат GeekBrains — корпоративный документ школы, не государственный диплом о профпереподготовке. В IT он работает как подтверждение факта обучения, но на техническом собеседовании решает портфолио из восьмидесяти практических работ, а не бумага.

Реально ли найти работу после курса?

Школа берёт внятное обязательство: помогут с трудоустройством, а не выйдет — вернут деньги. Насколько оно выполняется на практике — смотрите отзывы выпускников на независимых площадках, не на странице курса.

Кем можно работать после обучения?

По программе — специалист по машинному обучению или аналитик данных. Это разные треки с разным рынком и диапазоном зарплат. Направление стоит выбрать до старта: от него зависит, какой модуль вы проходите внутри программы и в какую сторону движетесь после.

Что выбрать — модуль по машинному обучению или аналитику данных?

Зависит от цели. Аналитик данных — ближе к бизнес-задачам, работе с отчётными панелями, SQL, интерпретации данных для решений. Специалист по ML — ближе к построению и внедрению моделей, больше математики и кода. Оба варианта реальны после этой программы, но ML-трек требует более устойчивой математической базы.

164 700 ₽ · от 3 216 ₽/мес
Перейти на страницу курса
Длительность курса

Длительность курса

540 дней

Формат обучения

Формат обучения

2–4 занятия в неделю

Обратная связь

Обратная связь

Разбор практических заданий с преподавателем и возможность обсуждать проблемные задания с одногруппниками в закрытом чате.

Теория и практика

Теория и практика

7 блоков, 25 тематических модулей

Чему научитесь

  • Программировать на языке Python
  • Использовать алгоритмы и структуры данных
  • Работать в Linux и операционных системах
  • Проектировать архитектуру, использовать шаблоны проектирования singletone, adapter, factory, dependency injection и пр.
  • Писать чистый код
  • Работать с нейронными сетями
  • Владеть методами машинного обучения
  • Решать задачи машинного зрения и распознавания естественного языка
  • Применять теорию вероятности и математическую статистику
  • Разбираться в линейной алгебре, математическом анализе и методах оптимизации
Перейти на страницу курса Запишись на курс
прямо сейчас!

О курсе

О курсе

Начинающим аналитикам

Познакомитесь с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научитесь решать настоящие бизнес-задачи.

Рассрочка

9000 р. в месяц

Создание инфраструктуры

Сбор данных и статистическое исследование

Математика для Data Scientist-a

Машинное обучение. Совместно с компанией МегаФон

Нейронные сети

Задачи искусственного интеллекта. Совместно с компанией NVIDIA

Факультативы от компаний

Python

Tensorflow

Keras

PyTorch

Numpy

Pandas

Matplotlib

Scikit-learn

Jupyter

SQL

nosql

Linux

HTML

https

RESTful API

Навыки программирования на Python

Знание алгоритмов и структур данных

Умение работать в Linux и операционных системах

Навыки проектирования архитектуры, использования шаблонов проектирования singletone, adapter, factory, dependency injection и пр.

Умение писать «чистый» код

Навыки работы с нейронными сетями

Методы машинного обучения

Умение решать задачи машинного зрения и распознавания естественного языка

Умение применять теорию вероятности и математическую статистику

Знание линейной алгебры, математического анализа и методов оптимизации

Навыки, которые вы получите

 
ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТИ НЕЙРОСЕТИ ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА ЧИСТЫЙ КОД АЛГОРИТМЫ И СТРУКТУРА ДАННЫХ ПРОЕКТИРОВАНИЕ АРХИТЕКТУРЫ+ ещё 2

Компания, проводящая курс

GeekBrains (ГикБреинс)

212 курсов по 797 темам

Онлайн-платформа для обучения GeekBrains (Гик брейнс) работает с 2014 года. Является частью холдинга Mail.Ru Group и резидентом Сколково с 2016...

Преподаватели курса

руководитель проектов в ВТ2Б

Закончил факультет математики и IT по специальности...

технический директор «Метод Лаб»

Получил высшее образование по специальности...

Ведущий разработчик MS Dynamics CRM

Выпускник факультета автоматизированных систем и...

разработчик Ruby

Закончил «Винницкий государственный технический...

Фрилансер

Выпускник физического факультета ПГНИУ. На первом...

ДЧ
Методист факультета Python-программирования в GeekBrains

Окончил ЮУрГУ по специальности «Прикладная...

Python программист

Работаю в стартапе занимающемся компьютерным...

Python разработчик, Декан

Python developer, Декан Программированием увлекся в школе,...

Python разработчик

Владеет C++, C#, JavaScript, Python, работает над проектом...

РК
FullStack разработчик

Программист полного цикла: от баз данных до...

Data Scientist

Изучал биостатистику в МГУ им. М.В.Ломоносова, там же...

Преподаватель программирования в вузе

Выпускник факультета «Информатика и вычислительная...

Data Scientist в компании oneFactor

Data scientist Карьера Начинал с решения задачи по...

Отзывы студентов

4.1
Рейтинг курса (все отзывы)
★ 4.4 · 14 проверенных MOOC
61%
22%
0%
0%
17%
больше курсов

Похожие курсы компании

GeekBrains (ГикБреинс)
(1)
212 500 
GeekBrains (ГикБреинс)
(72)
249 500 
GeekBrains (ГикБреинс)
(46)
224 500 
GeekBrains (ГикБреинс)
(10)
212 500 
GeekBrains (ГикБреинс)
(35)
199 500 
GeekBrains (ГикБреинс)
(10)
199 500 
GeekBrains (ГикБреинс)
(0)
GeekBrains (ГикБреинс)
(0)
GeekBrains (ГикБреинс)
(1)
больше курсов

Другие курсы этих преподавателей

OTUS (Отус)
(9)
75 000 
OTUS (Отус)
(1)
45 000 
GeekBrains (ГикБреинс)
(14)
274 500 
GeekBrains (ГикБреинс)
(15)
224 500