Курс «Профессия Machine Learning Engineer + ИИ»

Актуальная программа курса (12 модулей, по данным школы)

1. Уровень 2: углубление знаний — 3 месяца Machine Learning. Advanced
2. Основы статистики и теории вероятностей
3. Очистка данных
4. Кластеризация. Метод k-средних
5. Интерпретация. Метод k-средних
6. Кластеризация. DBSCAN
7. Несбалансированные выборки
8. Нейрон и нейронная сеть
9. Основы анализа текстов
10. Соревнование на Kaggle
11. Итоговый проект. Модель кредитного риск-менеджмента для банка
12. Трудоустройство с помощью Центра карьеры

Кем вы сможете работать

Сколько зарабатывают в профессии (медиана hh.ru, по 135 вакансиям)

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

Сравнение с похожими курсами других школ

Стоит ли идти на этот курс

Когда этот курс вам не нужен

Если у вас уже есть опыт в Data Science или вы писали модели на Python — год базовой подготовки будет пустой тратой времени и денег: ищите Advanced-треки. Не подойдёт и тем, кто хочет быстро сменить профессию за два-три месяца — программа устроена иначе. Если бюджет ограничен, а цель — просто понять, интересно ли направление, начните с чего-то короче и дешевле: год и ~331 931 ₽ — ставка для тех, кто уже решил.

Как выбрать курс по этому направлению

Курсы по ML делятся на два типа: те, где теорию гоняют до последнего модуля, и те, где к реальным задачам переходят уже в первом полугодии. Смотрите на структуру: есть ли в программе итоговый проект с боевой постановкой — не абстрактный датасет, а задача из практики (кредитный риск-менеджмент, например, — это финтех-уровень). Стек проверяйте жёстко: Python и SQL — минимум; feature engineering и мониторинг моделей — это то, что разделяет стажёра и junior-специалиста на реальном собеседовании. По трудоустройству смотрите не на обещание, а на механизм: закрытый канал с вакансиями и карьерный центр — это конкретика; «поможем с резюме» — нет. Гарантия возврата денег при ненайденной работе — честный индикатор того, насколько школа уверена в своём выпускнике.

Частые вопросы