Курс «Факультет искусственного интеллекта»
Компания: GeekBrains (ГикБреинс)
рейтинг:
Язык:
Актуальная программа курса (7 модулей, по данным школы)
- Основы Data Science
- Машинное обучение (на выбор)
- Аналитик данных (на выбор)
- Итоговый проект
- Основы математики
- Основы статистики и теории вероятностей
- Развитие карьеры разработчика
Кем вы сможете работать
Сравнение с похожими курсами других школ
| Курс | Школа | Цена | Срок | Рейтинг | Диплом | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Факультет искусственного интеллекта (этот) | GeekBrains (ГикБреинс) | 18 месяцев | 4.1 | Сертификат | — | |
| Цифровое производство | Цифровое производство | беспл. | — | 5.0 | Сертификат | Перейти |
| Курс по машинному обучению | Skillfactory (Скиллфактори) | 3 месяца | 4.5 | — | Перейти | |
| Deep Learning | Netology (Нетология) | 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.
Длительность курса
540 дней
Формат обучения
2–4 занятия в неделю
Обратная связь
Разбор практических заданий с преподавателем и возможность обсуждать проблемные задания с одногруппниками в закрытом чате.
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
прямо сейчас!
О курсе
О курсе
Навыки, которые вы получите
Преподаватели курса
Отзывы
Я решился зарегистрироваться на платформе и начать свое учебное путешествие. Первым модулем было введение в машинное обучение и нейронные сети. Я узнал, что нейросеть - это математическая модель, которая способна находить закономерности в данных, что делает ее мощным инструментом для решения различных задач.
Преподаватели GeekBrains объяснили мне основные типы нейронных сетей, такие как перцептрон, сверточная нейросеть и рекуррентная нейросеть. Я научился строить и обучать простые нейросети, используя библиотеку TensorFlow. Оказалось, что программирование и обучение нейросетей - это увлекательный процесс!
Далее я двинулся дальше и начал изучать глубокое обучение. Узнал, как применять сверточные нейронные сети для анализа изображений и рекуррентные нейронные сети для обработки последовательностей данных.
На GeekBrains я также нашел множество интересных ресурсов, таких как видеоуроки, практические задания и форумы, где я мог задавать вопросы и общаться с другими студентами. Это общество людей, увлеченных искусственным интеллектом и нейросетями, стало мотивирующим фактором для меня. Я видел, что другие студенты добиваются успехов и создают потрясающие проекты, и это меня вдохновляло.
Я продолжаю учиться на GeekBrains, и хочу сказать, что это одна из лучших платформ для изучения нейросетей. Каждый раз, когда у меня возникают сложности, я знаю, что могу найти ответы на свои вопросы здесь. И хотя путь к пониманию искусственного интеллекта может быть сложным, он также очень увлекателен и непременно стоит моих усилий.
---
не могу ничего сказать про другие курсы и специальности, но на целом факультете дела обстоят как-то так
Второй момент - в квитанции после оплаты появилась какая-то статья "Подготовка к обучению", о которой при заключении договора не было ни слова. Что это такое и за что именно - так никто и не объяснил.
По самому обучению: посмотрела 4 урока и стало понятно, что курс, который позиционировался как "с нуля", по факту требует уже имеющейся базы по программированию. Это не то, что обещали. После обращения в поддержку с просьбой расторгнуть договор - началась переписка с бесконечными автоответами и извинениями "все специалисты очень заняты". Куратор и преподаватели на связь не выходили вообще.
В октябре 2022-го, после того как я прямо написала о намерении решать вопрос через суд, наконец пришёл ответ от сотрудника Юлии Павловой. Суть сводилась к тому, что возврат по условиям оферты не предусмотрен, зато можно перевестись на другое направление, передать доступ третьему лицу или уйти на "паузу". Я попросила рассмотреть вариант с переводом на детский курс по мультипликации для ребёнка и возвратом разницы в стоимости - после этого меня просто перестали слышать: ни по телефону, ни в переписке ответов больше не было.
Прошло почти год с момента обращения. Деньги не возвращены, кредит продолжает висеть. Готовлюсь к суду.
Факультет искусственного интеллекта.
Обучение растянуто.
Математика очень слабая, даже на первый курс не тянет.
Тоже самое статистика.
Все, что относится к ML на 3 с небольшим.
Техподдержка отвечает на запрос через несколько дней.
Помощь в трудоустройстве - обман.
Реально ничем не помогают, деньги не возвращают.
Да, гуглить приходится много. Да, английский учишь на ходу. Но по-другому, наверное, и не бывает с нормальным обучением - для галочки материала с вебинаров хватает, а вот если хочешь разобраться по-настоящему, нужно добивать самому. Местами сложно, причем регулярно - но когда доходишь до сути сам, получаешь удовольствие от этого.
Поддержка работает отлично - возможно, мне везет, но вопросы решаются быстро. А вот с наставниками есть проблема - это те, кто сам недавно прошел курс, и качество ответов нестабильное. Пару раз пробовал с ними посоветоваться - не зашло. Куда проще выходит через чат или напрямую с преподавателем.
Если ищешь обучение, где все разжуют от и до - скорее всего не подойдет. Если готов гуглить и зависать над одной темой - вполне может зайти. Мне основа нравится.
С организацией проблем почти не было. Расписание известно заранее, занятия вечером - удобно совмещать с работой. Единственное, время везде московское, и я слышал, что людям из других часовых поясов это создаёт неудобства. Мне повезло - живу в Питере, разница небольшая. Пару раз за все 18 месяцев занятия переносили, но это вообще мелочь. По окончании выдали сертификат.
По содержанию: курс подробный, программу можно изучить на сайте ещё до оплаты, никакого кота в мешке. Мне лично тяжело давалась тема сбора данных и статистических исследований - пришлось дополнительно разбираться самому. В остальном нагрузка распределена нормально, темы раскрываются без спешки. Плюс сама идея с итоговым трудоустройством неплохо мотивирует - понимаешь, что это не просто очередной курс ради галочки.
Свернуть
Достоинства: Много практики и интересных заданий
Недостатки: Нет
Плюсы: дает не плохую базу, дает обширные знания в разных направлениях, есть возможность просматривать курсы разных преподавателей, возможность проходить обучение в своем темпе, проводят митапы и другие мероприятия, есть постоянные курсы бесплатные и платные, постоянно что-то добавляют и обновляют.
Минусы: совсем для новичков будет тяжело на старте, потому что сразу подают материал так, как будто ты программист, тяжело совмещать с работой, потому что если ты ничего об этом не знал, то нужно постоянно изучать и что-то читать, а это отнимает много времени (но это больше личная проблема)
Я сейчас на стыке: подготовительный этап еще не закончил, но уже перешел к основному обучению на факультете ИИ. Все преподаватели, с кем успел пообщаться, - адекватные, не отмахиваются от вопросов.
По цене: без акций - рыночная. Но есть рассрочка через банк-партнер (школа дает скидку банку, так что переплаты нет), плюс вроде есть опция отсрочки. В целом вариантов оплаты достаточно, чтобы подобрать удобный. И не забывайте про налоговый вычет за обучение - это реальная экономия.
Домашние задания в большинстве своем посильные. Пару-тройку раз попадались реально сложные - но это даже интереснее, потому что начинаешь копать, смотришь разные подходы. В итоге сложность оптимальная.
Стартовали с подготовительных курсов - быстрый старт по Python и смежному. Вполне нормально, от них много и не требуешь - кому надо, будет копать самостоятельно и делать больше практики.
Потом прошел курсы по Linux и Базам Данных - вот про них хочется написать подробнее.
Linux для меня был практически terra incognita: всю жизнь на Windows. Информации много, и главное - она подается интересно: лекции идут вперемешку с разбором практических заданий. Зацепило настолько, что поставил вторую систему рядом с десяткой и продолжаю ковырять уже сам. Приятным бонусом оказалось бесплатное решение на Amazon - о нём узнал прямо на лекциях.
С Базами Данных история другая - тема для меня знакомая, поработал с реляционными движками в разных компаниях при внедрении систем. Но курс всё равно приятно удивил: преподаватель разбирал реально живые примеры из практики, домашки были интересными и далеко не всегда простыми - пришлось поскрипеть мозгами))
Есть момент, который стоит держать в голове: говорят, что можно прийти совсем без опыта - и это правда, прийти можно. Но двигаться в темпе группы будет очень непросто: серьезные темы проходим по верхам, и самостоятельной подготовки потребуется много. Это честно стоит учитывать перед записью.
По деньгам - не дорого. Но окупится только если реально не останавливаться и постоянно развиваться в теме. Нет задач - ищи сам в интернете. Вот как-то так.
С учебным процессом всё довольно удобно - формат полностью дистанционный, совмещаю с работой без особых проблем. Уроки стартуют раз в неделю или чаще, после каждого - обязательное ДЗ. Последнее время домашки сдаются через Git, что реально добавляет практики с системой контроля версий. В месяц выходит в среднем 8 уроков, идут от простого к сложному. К каждому уроку есть методические материалы, и главное - за тобой закреплен наставник, к которому можно обратиться в любой момент, и он обязан помочь разобраться.
По преподавателям ситуация неоднородная. Есть общие курсы, которые идут сразу на нескольких факультетах (например, Linux), и специализированные - вроде Python для data science. По специализированным стараются брать опытных людей, а вот на общих курсах можно нарваться на "новичка", который дает материал так себе. Поэтому смотрите рейтинг преподавателя заранее - если не устраивает, можно перейти в другой поток.
Домашние задания мне нравятся тем, что они строго в рамках пройденной темы и имеют практическую направленность - лишних знаний не требуют. Плюс на факультете есть командные проекты в портфолио, их уровень заметно выше обычных ДЗ, так что надо быть готовым потратить больше сил. Отдельно интересно, что часть курсов готовят сами компании-партнеры: по машинному обучению - Мегафон, по нейронным сетям - Nvidia. Они же делают ДЗ и проекты, это реально приближает к настоящим задачам.
Цена немаленькая - в моем случае 170к+ за полтора года, но можно поймать хорошие скидки (под новый год была скидка на 45к). Есть рассрочка, плюс недавно добавили опцию оплаты после трудоустройства - можно начать платить уже после года учебы, когда найдешь работу по профилю. Трудоустройство по факультетам GeekUniversity гарантируется договором.
Обучение юридически чистое, можно получить налоговый вычет по НДФЛ. Единственное неудобство - расписание вебинаров по московскому времени, так что если живешь в регионах с большой разницей, часто придется смотреть записи.
Программа рассчитана на полтора года, и материала действительно много: еженедельные вебинары, методички, домашки после каждого урока. Есть преподаватели, которые реально смотрят твой код и дают конкретную обратную связь - это прям ценно, не просто "молодец, зачтено".
Цена кусается, но беспроцентная рассрочка через Альфа-Банк выручает - мы так и поступили.
Главный минус, который реально раздражает - нет нормальной версии для смартфона. Приходится везде таскать ноутбук, если выдалась свободная минута. Для удалённого формата это странное упущение.
С преподавателями в целом повезло. Те, кто вел основы Python и Операционные системы - явно люди с опытом, отвечали на вопросы даже за рамками программы. По Linux для программистов были вопросы: местами казалось, что преподаватель перескакивает и опускает важные моменты - не критично, но заметно.
Домашки сильно зависят от конкретного курса и преподавателя. По ОС были теоретические задания, а вот по Python и БД - практические задачи, после которых тема реально ложится в голову. Разбор домашних заданий преподавателями тоже помогал.
Цены недемократичные - образование дорогое, это факт. Выручают бесплатные курсы и периодические акции. Для меня лично оказалось проще заплатить и получить готовую структурированную программу с живыми преподавателями, чем бесплатно собирать все это самому: искать материалы, выстраивать порядок изучения и т.д. Если с самостоятельной учебой есть сложности - школа закрывает этот вопрос.



