Курс «Machine Learning PRO + Deep Learning»
Компания: Skillfactory (Скиллфактори)
Язык: 
Кем вы сможете работать
Сравнение с похожими курсами других школ
| Курс | Школа | Цена | Срок | Рейтинг | Диплом | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Machine Learning PRO + Deep Learning (этот) | Skillfactory (Скиллфактори) | 5 месяцев | — | — | — | |
| Факультет искусственного интеллекта | GeekBrains (ГикБреинс) | 18 месяцев | 4.1 | Сертификат | Перейти | |
| Deep Learning | Netology (Нетология) | 2 месяца | 4.0 | Удостоверение | Перейти | |
| Machine Learning. Professional | OTUS (Отус) | 5 месяцев | 2.5 | — | Перейти |
Стоит ли идти на этот курс
Плюсы
- Программа покрывает полный стек ML: от регрессии и кластеризации до ансамблей, временных рядов, рекомендательных систем и нейросетей — десять модулей классического ML плюс два по Deep Learning выстроены в одну последовательность, а не набросаны вперемешку.
- Практические задачи привязаны к конкретным бизнес-кейсам: модель предсказания кредитного рейтинга, модель для увеличения продаж в рознице, система рекомендаций подходящих товаров — это задачи, которые можно показать на собеседовании.
- Вместо итогового теста — финальный хакатон. Студент выходит с чем-то осязаемым, а не просто с галочкой о прохождении.
- По завершении лучшие студенты получают возможность стажировки в EORA — конкретный партнёр с именем, а не расплывчатое обещание трудоустройства.
Минусы и кому не стоит
- Сто тридцать пять дней при среднем уровне и параллельной работе — плотно. Двенадцать модулей плюс хакатон требуют стабильной нагрузки; темп обычно ломается именно на переходе к блоку Deep Learning, когда усталость накапливается.
- Семьдесят девять тысяч девятьсот рублей за курс — цена высокая. Если нужен только один конкретный раздел (скажем, временные ряды или нейросети), брать весь пакет нецелесообразно: переплата за то, что и так знаете.
- Данных о сертификате или дипломе по этому курсу в публичных источниках нет. Если документ об окончании нужен работодателю — уточните этот момент в Skillfactory заранее.
Когда этот курс вам не нужен
Курс рассчитан на выход к уровню middle в Data Science — если вы уже там работаете и уверенно применяете ансамбли и нейросети, программа не добавит нового. Не подойдёт и тем, кто стартует с нуля: без Python и базовых знаний статистики первые модули будут тяжёлыми, а не развивающими. Наконец, если задача — закрыть один конкретный пробел (только временные ряды или только нейросети), брать весь курс за семьдесят девять тысяч девятьсот рублей нет смысла: узкий практикум по нужной теме и быстрее, и дешевле.
Как выбрать курс по этому направлению
При выборе курса по машинному обучению смотрите не на число модулей, а на то, есть ли в программе конкретные прикладные задачи — кредитный скоринг, рекомендательные системы, временные ряды. Если они есть, вас учат решать задачи, а не пересказывают учебник. Второй ориентир — стек: Python, TensorFlow, Keras — рыночный стандарт, отсутствие хотя бы одного из них сигнал. Третье — что в финале: хакатон с прикладной задачей даёт кое-что для портфолио, итоговый тест — нет. По трудоустройству: стажировка в конкретной компании лучше расплывчатого «карьерного центра» — спросите на берегу, какой процент студентов реально проходит до стажировки. Цену считайте трезво: семьдесят девять тысяч девятьсот рублей за курс оправданы, только если цель — полноценный переход в Data Science, а не закрыть один пробел в знаниях.
Частые вопросы
Нужен ли опыт в Python, чтобы начать курс?
Да, уровень заявлен как средний. Python в программе разбирается как уже знакомый инструмент, не с нуля. Без базы на старте темп первых модулей будет некомфортным.
Сколько времени займёт обучение?
По программе — сто тридцать пять дней, примерно четыре с половиной месяца. При совмещении с основной занятостью реальный срок растягивается: двенадцать модулей плюс хакатон не проходятся в половину темпа без потери качества.
Что дают в финале курса?
В финале — хакатон: прикладная задача, которую нужно решить, а не тест по теории. Выходите не с галочкой о прохождении, а с кейсом, который можно включить в портфолио.
Есть ли помощь с трудоустройством?
Студенты, показавшие лучшие результаты, получают возможность стажировки в компании EORA. Это не гарантия для всех — отбор по итогам программы.
Выдают ли документ об окончании?
В публичных данных по этому курсу сведений о сертификате или дипломе нет. Если документ важен под конкретную задачу — этот вопрос стоит закрыть с Skillfactory до оплаты.
Чем этот курс отличается от базового курса по ML?
Программа идёт дальше классического ML: включает временные ряды (модуль ML-PRO-8), рекомендательные системы (ML-PRO-9) и отдельный блок по Deep Learning с TensorFlow и Keras. Базовый курс по ML обычно останавливается на линейных моделях и деревьях — здесь стек шире и глубже.
Поделиться
Длительность курса
135 дней
Формат обучения
видеолекции и практические задания, соревнования на kaggle 6-8 часов в неделю
Обратная связь
Помощь одногруппников и преподавателя в закрытом сообществе в Slack.
Теория и практика
20% теории и 80% практики на реальных данных 21 теоретический модуль более 500 упражнений
Чему научитесь
- Понимать алгоритмы и
- Использовать Deep Learning со знанием библиотек
- Создавать нейронные сети для распознавания рукописных цифр на языке Python
- Создавать модели распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras
- Создавать чат-бот на базе рекуррентной нейросети
прямо сейчас!
О курсе
О курсе
Навыки, которые вы получите
Преподаватели курса
Отзывы
Придётся потрудиться, так как материалов много, упражнений и задач также много, но все очень хорошо логически выстроено и разбито на удобные блоки.
В общем, рекомендую. Я в восторге после двух месяцев обучения. ????