Акции школ
Войти

Курс «Machine Learning с нуля до Junior»

Составитель: Денис Сметнёв · Обновлено: 08.07.2026

12 месяцев изучения инструментов машинного обучения и работы с нейросетями. Курс содержит 82 тематических модуля, практику и 2 итоговых проекта. Подходит новичкам, программистам, менеджерам и владельцам бизнеса. Способствует продвижению в профессии Data Scientist. В программе: обучение аналитике, статистике и теории вероятностей. Ведение под руководством куратора, доступ в закрытый чат и защита диплома. Выпускники приглашаются на стажировку.

Подробнее


Компания: Skillbox (Скиллбокс)

Язык: ru

Уровень: Начальный Длительность: 12 месяцев Старт: в любое время
💼 Гарантия трудоустройства 📁 10 проектов в портфолио
Почему мы рекомендуем: гарантия трудоустройства — оценка по нашей методике (рейтинг, цена, трудоустройство, диплом)

Кем вы сможете работать

ML-инженер

Сколько зарабатывают в профессии (медиана hh.ru, по 129 вакансиям)

Junior
83 520 ₽
Middle
156 600 ₽
Senior
220 000 ₽

Окупаемость: стоимость курса ≈ 2 мес зарплаты junior-специалиста.

Сравнение с похожими курсами других школ

Листайте таблицу вбок, чтобы увидеть срок, рейтинг и диплом
КурсШколаЦенаСрокРейтингДиплом
Machine Learning с нуля до Junior (этот) Skillbox (Скиллбокс) 246 903 123 451 ₽ 12 месяцев
Специалист по data science Яндекс Практикум 112 000 ₽ 8 месяцев 4.6 Диплом о проф. переподготовке Перейти
Полный курс по Data Science Skillfactory (Скиллфактори) 270 000 135 000 ₽ 12 месяцев 4.2 Перейти
Математика для Data Science OTUS (Отус) 87 528 43 764 ₽ 6 месяцев 4.8 Перейти
Длительность курса

Длительность курса

365 дней

Формат обучения

Формат обучения

Видеолекции по 3–5 часов в неделю.

Обратная связь

Обратная связь

Индивидуальный подход наставника к каждому ученику и обсуждение заданий с одногруппниками в закрытом чате.

Теория и практика

Теория и практика

82 тематических модуля, 80 практических работ

Чему научитесь

  • Работать с источниками данных CSV, XML и XLSX, JSON.
  • Визуализировать данные и сможете разрабатывать дашборды или интерактивную инфографику.
  • Разбираться в разных моделях машинного обучения.
  • Работать с машинным зрением.
  • Писать рекомендательную систему для реального клиента.
Перейти на страницу курса Запишись на курс
прямо сейчас!

Кураторы: есть

О курсе

О курсе

Кураторы: есть
Новичкам в IT

Получите базовые навыки по аналитике, статистике и математике, которые откроют путь к карьере в Data Science и Machine Learning.

Программистам

Прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python, научитесь использовать алгоритмы машинного обучения, решать бизнес-задачи — и усилите портфолио мощными проектами.

Менеджерам и владельцам бизнеса

Научитесь использовать данные для построения прогнозов и оптимизации бизнес-процессов и переведёте компанию на новый уровень.

Рассрочка

5 645 р. в месяц
Первые 3 месяца бесплатно

Аналитика для машинного обучения

Введение в Python

Библиотека Num

PyБиблиотека pandas

Чтение и запись данных

Введение в SQL

Работа со строками

Визуализация данных с помощью Matplotlib

Математика

Линейная алгебра

Математический. Функции одной и нескольких переменных

Основы статистики и теории вероятностей

Машинное обучение. Начальный уровень

Основные концепции

Machine Learning (ML)

Жизненный цикл ML-проекта

Регрессия

Классификация

Кластеризация

Дополнительные техники

Знакомство с Kaggle

Машинное обучение. Средний уровень

Введение в нейронные сети

Нейронные сети на практике

Сверточные нейросети для задачи классификации изображений

Семантическая сегментация

Детектирование объектов

От дискриминативных моделей к генеративным

Введение в NLP

NLP на нейросетях. Рекуррентные нейросети, классификация текстов

NLP на нейросетях. Языковые модели, Attention, Transformer

Обучение с подкреплением. Q-Learning

Обучение с подкреплением. Deep Q-Learning и другие методы

Ускорение и оптимизация нейронных сетей

Внедрение в DL моделей в Production

Рекомендательные системы

Вывод моделей машинного обучения в production, post-production и мониторинг

Python

Kaggle

Google Playground

Matplotlib

Python для работы с данными

чтение и запись данных, работа с библиотеками;

визуализация данных на Matplotlib;

работа с нейронными сетями;

владение методом Q-learning;

написание рекомендательных систем.

машинное обучение: регрессия, классификация, кластеризация;

Навыки, которые вы получите

 
НЕЙРОСЕТИ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ АНАЛИЗ ДАННЫХ НА PYTHON РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ РАБОТА С РАЗНЫМИ ФОРМАТАМИ ФАЙЛОВ

Компания, проводящая курс

Skillbox (Скиллбокс)

579 курсов по 1928 темам

Университет Skillbox (Скиллбокс) занимает лидирующие позиции в сфере дистанционного образования, реализуя прикладные курсы с 2016 года....

17 (1265)

Преподаватели курса

Специалист по управлению качеством

Специалист по управлению качеством, в 2013 закончил...

Senior Backend разработчик в компании Kindbeetle

Специалист по платформе 8.3

10 лет в программировании, 6 лет разрабатывает на 1C....

Ни одного отзыва об этом курсе

Может, вы можете помочь? Вам будут благодарны многие пользователи. И мы тоже.

больше курсов

Похожие курсы компании

Skillbox (Скиллбокс)
(6)
365 124 
Skillbox (Скиллбокс)
(1)
347 737 
Skillbox (Скиллбокс)
(1)
253 871 
Skillbox (Скиллбокс)
(0)
115 485 
Skillbox (Скиллбокс)
(0)
175 650 
Skillbox (Скиллбокс)
(0)
138 306 
Skillbox (Скиллбокс)
(1)
101 655 
Skillbox (Скиллбокс)
(0)
134 502 
Skillbox (Скиллбокс)
(0)
122 415 
Skillbox (Скиллбокс)
(0)
102 771 
больше курсов

Другие курсы этих преподавателей

Netology (Нетология)
(0)
40 000 
GeekBrains (ГикБреинс)
(4)
224 500 
Skillbox (Скиллбокс)
(6)
365 124 
Skillbox (Скиллбокс)
(13)
166 812 
Skillbox (Скиллбокс)
(1)
347 737