Курс «Профессия Machine Learning Engineer»
Компания: Skillbox (Скиллбокс)
рейтинг:
Язык:
Актуальная программа курса (11 модулей, по данным школы)
- Уровень 0: Базовая подготовка — 5 месяцев
- Введение в Data Science
- Основы математики для Data Science
- Основы статистики и теории вероятностей
- Уровень 1: погружение в Machine Learning и трудоустройство — 4 месяца
- Machine Learning: Junior
- Соревнование на Kaggle
- Итоговый проект. Модель кредитного риск-менеджмента для банка
- Трудоустройство с помощью Центра карьеры
- Уровень 2: углубление знаний — 3 месяца
- Machine Learning. Advanced
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
| Курс | Школа | Цена | Срок | Рейтинг | Диплом | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Профессия Machine Learning Engineer (этот) | Skillbox (Скиллбокс) | 12 месяцев | 4 | — | — | |
| Data Scientist | Netology (Нетология) | 88 300 ₽ | 12 месяцев | 5.0 | Диплом о проф. переподготовке | Перейти |
| Специалист по data science | Яндекс Практикум | 112 000 ₽ | 8 месяцев | 4.6 | Диплом о проф. переподготовке | Перейти |
| Полный курс по Data Science | Skillfactory (Скиллфактори) | 12 месяцев | 4.5 | Сертификат | Перейти |
Стоит ли идти на этот курс
Плюсы
- Трёхуровневая структура с чётким делением: пять месяцев на базу (математика, статистика, Python), четыре — на ML-практику с итоговым проектом по кредитному риск-менеджменту, три — на Advanced-уровень. Переходы логичные, не размытые.
- Соревнование на Kaggle включено в программу — это редкость для курсов уровня «с нуля»: даёт понять, как работает реальный ML-рынок задач до трудоустройства.
- Гарантия трудоустройства с возвратом денег — Skillbox берёт на себя конкретное обязательство, а не просто обещает «помочь с резюме».
- Доступ к закрытому каналу с вакансиями после курса — живая база, а не список с hh.ru, который студент найдёт сам.
Минусы и кому не стоит
- Двенадцать месяцев — это серьёзно. Если параллельно работаете full-time, первые пять месяцев уйдут только на базовую подготовку: Python, математика, статистика. До ML-задач доберётесь не раньше второго полугодия — пять месяцев теории без моделей выбивают мотивацию, и это главный риск для тех, кто совмещает с работой.
- 331 931 ₽ за программу с нуля — верхняя граница рынка. Если ещё не решили, ваше ли это направление, год и такая сумма — избыточная ставка: есть более короткие входные точки, чтобы проверить себя.
- Что именно выдают по окончании — диплом, сертификат или удостоверение — в описании не указано. Спросите школу напрямую: это влияет на то, как работодатель воспримет строчку в резюме.
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
Можно ли пройти курс совсем без опыта в программировании?
Да — первый уровень (пять месяцев) специально отведён под базовую подготовку: Python, математика, статистика. Никакого предварительного кода не нужно.
Сколько времени в неделю нужно уделять учёбе?
Курс рассчитан на 12 месяцев. Нагрузки в часах программа не называет — спросите при записи, удобнее ли темп для совмещения с работой.
Что за итоговый проект и зачем он нужен?
По программе — модель кредитного риск-менеджмента для банка. Это не абстрактный учебный пример: задача из реальной финтех-практики, и именно такой проект идёт в портфолио при поиске работы.
Как устроена гарантия трудоустройства?
Школа обещает помочь найти работу или вернуть деньги. Конкретные условия в описании не раскрыты. Спросите напрямую: в какой срок школа считает обязательство выполненным, какие позиции засчитываются и что требуется от выпускника. Если внятного ответа нет — это сигнал.
Какой документ выдают по окончании?
Этих данных в описании курса нет. Уточните напрямую у Skillbox — диплом, сертификат или удостоверение о повышении квалификации влияют на то, как работодатель воспримет ваше резюме.
На какие позиции можно претендовать после курса?
Целевые позиции — ML-инженер, Data Scientist, специалист по машинному обучению, Machine Learning Engineer. Уровень входа — junior: рынок ждёт портфолио и реальный код, а не только сертификат.
Длительность курса
570 дней
Формат обучения
Видеолекции по 3–5 часов в неделю.
Обратная связь
Индивидуальный подход наставника к каждому ученику и обсуждение заданий с одногруппниками в закрытом чате.
Теория и практика
100 практических заданий
Чему научитесь
- Владеть Python для анализа данных и машинного обучения
- Работать с различными источниками данных: CSV, XML и XLS
- Языку программирования R и основных библиотек
- Создавать аналитические панели (фреймворки Dash и Shiny)
- Применять алгоритмы машинного обучения
- Работать с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL
- Организовывать и проводить А/B-тестирования
- Писать рекомендательные системы
- Работать с нейронными сетями
прямо сейчас!
О курсе
О курсе
Навыки, которые вы получите
Преподаватели курса
Отзывы
По самому курсу: материал хорошо усваивается, а то, что сразу не укладывается - закрепляешь на практике или спрашиваешь у преподавателей. Программа актуальная, и это чувствуется - то, что проходишь, реально используется в работе.
Минус, который может быть важен для многих: нет дедлайнов и экзаменов. Кому нужен внешний толчок - будет сложновато, мотивацию приходится поддерживать самой. Мне пока справляться удается. На занятия уходит 2-3 часа в неделю - остается время и на рабочие задачи, и на дополнительное чтение по теме, и на общение с преподами и однокурсниками. Еще очень выручает то, что доступ к урокам остается навсегда - возвращаюсь к материалу, когда в работе попадается что-то нестандартное.
Структура обучения мне зашла: никаких тяжеленных лекций в духе универа - каждую тему сразу отрабатываешь на практике, маленькими шажками. Если что-то не дошло, под уроками есть дополнительные материалы, и с домашками помогают. Это сильно держит мотивацию, особенно когда заходишь в новую тему и с первого раза не щелкает.
Наставники - отдельная история. Алла Тамбовцева, например, преподает в Высшей школе экономики, остальные - минимум Senior. Чувствуется, что им не всё равно, разобрался ты или нет.
Минусов пока не нашла. Довольна.
никаких
Недостатки:
обманывают с возвратом
Никому не рекомендую! Купил курс по data science, перед покупкой обещали — что-то не понравится — в течение 2х недель вернем деньги. До сих пор не могут оформить возврат, уже прошла неделя, «мы вам перезвоним»! Сам курс был доступен не полностью, видео обрезано по краям, на телефоне смотреть невозможно, мобильного приложения нормального тоже нет. Похоже, придется возвращать деньги через суд.



