Курс «Machine Learning и Deep Learning»
Компания: Skillfactory (Скиллфактори)
Актуальная программа курса (21 модулей, по данным школы)
- ML-PRO-1 Введение в машинное обучение
- ML-PRO-2 Методы предобработки данных
- ML-PRO-3 Регрессия
- ML-PRO-4 Кластеризация
- ML-PRO-5 Tree-based алгоритмы: введение в деревья
- ML-PRO-6 Tree-based алгоритмы: ансамбли
- ML-PRO-7 Оценка качества алгоритмов
- ML-PRO-8 Временные ряды в машинном обучении
- ML-PRO-9 Рекомендательные системы
- ML-PRO-10 Финальный хакатон
- DL-1 Введение в искусственные нейронные сети
- DL-2 Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
- DL-3 Сверточные нейронные сети
- DL-4 Оптимизация нейронной сети
- DL-5 Transfer learning Fine-tuning
- DL-6 Сегментация изображений
- DL-7 Детектирование объектов
- DL-8 Введение в NLP и Word Embeddings
- DL-9 Рекуррентные нейронные сети
- DL-10 Reinforcement Learning (обучение с подкреплением)
- DL-11 What's next?
Кем вы сможете работать
Сравнение с похожими курсами других школ
| Курс | Школа | Цена | Срок | Рейтинг | Диплом | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Machine Learning и Deep Learning (этот) | Skillfactory (Скиллфактори) | беспл. | — | — | — | — |
| Математика для Data Science | OTUS (Отус) | 6 месяцев | 4.8 | — | Перейти | |
| Python: анализ данных и машинное обучение | LoftSchool (Лофт скул) | 7 недель | 4.5 | Сертификат | Перейти | |
| Data Scientist | GeekBrains (ГикБреинс) | беспл. | — | 1.0 | — | Перейти |
Стоит ли идти на этот курс
Плюсы
- Сквозная программа: от предобработки данных и базовых алгоритмов через ансамблевые методы к рекомендательным системам и временным рядам — курс не обрывается на полпути к реальным задачам.
- Финальный хакатон (ML-PRO-10) — не формальность. Это точка, где разрозненные модули складываются в один проект; для портфолио и для понимания, что вы реально усвоили.
- Deep Learning идёт внутри той же программы: DL-модули с TensorFlow и Keras не вынесены в отдельный курс — можно пройти путь от ML до нейронок без смены платформы и контекста.
- Прикладные кейсы зашиты в модули: предсказание кредитного рейтинга, модель для роста продаж в рознице, рекомендательная система — не абстрактные учебные примеры, а задачи из реального бизнеса.
Минусы и кому не стоит
- Длительность курса нигде не указана — нельзя заранее планировать нагрузку. Это неудобно: непонятно, 4 месяца вы берёте на себя или 10.
- Цена не публикуется открыто — придётся оставить заявку, чтобы узнать стоимость. Сравнить с конкурентами до разговора с менеджером не получится.
- Стажировка в EORA доступна только «лучшим студентам» — без уточнения критериев отбора и количества мест. Рассчитывать на неё как на гарантированный результат не стоит.
- Курс заявлен как средний уровень, но входной порог по факту высокий: нужен уверенный Python и базовое понимание математики. Без этого темп программы будет некомфортным.
Когда этот курс вам не нужен
Если вы уже работаете ML-инженером или Data Scientist'ом и знакомы с tree-based алгоритмами, ансамблями и базовыми нейросетями — этот курс вряд ли добавит что-то новое. Также не стоит идти сюда, если главная цель — быстро получить документ: данных о дипломе нет, а программа длинная. И если бюджет ограничен, а цена неизвестна заранее — сначала выясните стоимость, прежде чем тратить время на изучение программы.
Как выбрать курс по этому направлению
Выбирая курс по машинному обучению, смотрите не на список тем, а на то, как устроена практика. Темы везде примерно одинаковые — деревья, ансамбли, нейронки. Разница в том, строите ли вы что-то руками на реальных данных или смотрите, как это делает преподаватель. Хакатон в конце — хороший сигнал: значит, есть шанс дойти до сдачи реального проекта, а не просто пройти тесты. Ещё важный момент: уровень входа. Если курс называется «средний», уточните, что под этим понимает школа — иногда за этим словом прячется расширенный beginner. И отдельно — трудоустройство: стажировка от партнёра это не гарантия оффера, а возможность для лучших студентов. Держите в голове разницу.
Частые вопросы
Можно ли пройти курс совсем без опыта в Data Science?
Первый модуль называется «Введение в машинное обучение», но это не старт с нуля. Программа предполагает, что с Python вы уже работали и хотя бы в учебных задачах касались данных. Без этого багажа двенадцатимодульная программа с хакатоном в финале окажется не по силам — лучше сначала закрыть пробелы в базе.
Сколько времени займёт обучение?
Длительность в открытом описании не указана — это один из реальных минусов курса. Перед записью спросите у школы конкретно: сколько часов в неделю заложено в программу и какой срок при такой нагрузке. От этого зависит, можно ли совмещать курс с работой.
Какой документ выдают после прохождения?
В открытом описании курса данных о документе нет. Прежде чем платить, спросите у Skillfactory прямо: выдаётся ли сертификат или диплом и как на него смотрят работодатели, которые вас интересуют. Ответ на этот вопрос стоит получить до оплаты, а не после.
Что такое стажировка в EORA и как на неё попасть?
Это возможность для лучших студентов, не гарантия для всех. Критерии отбора и число мест нигде не указаны. Имеет смысл спросить у школы: по каким показателям отбирают и бывало ли такое в прошлых потоках — чтобы понять, насколько это реалистичная цель, а не строчка на лендинге.
Deep Learning — это отдельный курс или входит в программу?
Входит. Два DL-модуля — введение в нейронные сети и работа с TensorFlow и Keras — идут внутри той же программы после ML-блока. Отдельно покупать ничего не нужно.
Кем можно работать после курса?
Программа ориентирована на позицию Data Scientist. Модули покрывают классификацию, регрессию, кластеризацию, временные ряды и рекомендательные системы — именно это и тренируют на реальных кейсах вроде предсказания кредитного рейтинга и модели для роста продаж. Если к финалу хакатона вы сдали проект — есть что показать на собеседовании.
Поделиться
Отзывов об этом курсе пока нет
Ниже — проверенные отзывы о школе Skillfactory (Скиллфактори): они помогут составить впечатление, но в рейтинге курса не учитываются. Проходили этот курс? Поделитесь — это поможет другим студентам.
Подборки лучших курсов по теме
По темам этого курса на MOOC есть рейтинги лучших программ — сравнение цен, длительности и отзывов в одном месте.