Каталог курсов

Включает программу трудоустройства

Инженер машинного обучения: курс для IT‑специалистов

Изучение всех аспектов ML: создание, внедрение, поддержка. Возможность работать над своим проектом

Работа с продвинутыми моделями и узкая специализация в CV или NLP, можно освоить обе

Активное комьюнити студентов и экспертов, менторские сессии, поддержка ML‑инженеров из Amazon, Яндекса, Сбера

bgRegBlockImage
Акция
АКЦИЯ
-40%

Поможем подобрать обучение

Когда

23 января 2026 — 23 декабря 2026

Стартует через 4 дня
Не подходит дата старта? Запишитесь сейчас, а учитесь со следующим набором

Программа

От 11 месяцев. Составили программу в 2025 году

Документ

Диплом о профессиональной переподготовке

Рейтинг

Оценка Нетологии 4.8 по данным отзывов студентов

40%
с 17.01 по 20.01

Для самых закалённых

Цена уже со скидкой. Оплатите курс до 20 января, чтобы сохранить выгоду.

Условия акции

ML — перспективная ниша для развития карьеры

В Machine Learning высокий спрос на кросс-функциональных специалистов, которые могут отвечать за продукт на всех этапах: от обучения до внедрения и поддержки.

По данным МФТИ, рынок ИИ в России превысил 1 трлн ₽ — из-за этого растёт спрос на ML-инженеров. Компаниям не хватает именно middle-специалистов: спрос на них в два раза больше предложения.

Для учёбы нужны эти навыки

Базовый Python

Скрипты, работа с библиотеками, циклами и функциями

SQL

Выборка и фильтрация данных, запросы SELECT, JOIN, GROUP BY

Git

Работа с системой контроля версий, опыт командных проектов

У нас есть курс для обучения с нуля

Он длится дольше, но охватывает базовые темы. Для обучения не требуется опыт в IT, только интерес к технологиям. Если вам больше подходит такой вариант, переходите к курсу «ML-инженер с нуля».

В ML пригодится ваш опыт

Он приблизит вас к уровню middle-инженера и поможет найти работу в любой нише

  • Аналитик → ML

    Существующие навыки помогут на этапе подготовки — это одна из трудностей для начинающих, с которой вы не столкнётесь. Вы сможете превращать данные в работающие ML-модели

  • Разработчик → ML

    Опыт разработки пригодится на этапе сборки моделей — этого нет у многих junior-ML-специалистов. Вы научитесь создавать полноценные интеллектуальные системы

  • Data scientist → ML

    Глуокое понимание работы с данными и моделями — ваше преимущество. Чтобы его подкрепить, вы изучите развёртывание и масштабирование моделей

Ваши навыки после обучения

Будут подходить запросам рынка и работодателей

Инженер машинного обучения / ML‑инженер

    Ключевые навыки

  • Управляю полным циклом ML‑проектов: от исследований до промышленной эксплуатации

  • Работаю с алгоритмами: линейными моделями, деревьями решений, градиентным бустингом и нейросетями

  • Умею проектировать и оптимизировать ML‑пайплайны с автоматизацией обучения и обновления моделей

  • Владею разработкой и тренировкой моделей машинного обучения для решения бизнес-задач

  • Внедряю MLOps-практики для мониторинга и поддержки

  • Создаю продакшен-решения с контейнеризацией и масштабированием

  • Специализируюсь в компьютерном зрении и обработке естественного языка

Инструменты

Pandas, NumPy, Matplotlib

Pandas, NumPy, Matplotlib

Библиотеки Python для обработки таблиц, математических вычислений и визуализации данных. Основа для любого анализа.

Scikit-learn, CatBoost, LightGBM, XGBoost

Scikit-learn, CatBoost, LightGBM, XGBoost

Фреймворки для работы с «классическими» алгоритмами ML: от линейных моделей до градиентного бустинга.

PyTorch, TensorFlow

PyTorch, TensorFlow

Основные фреймворки для создания и тренировки нейронных сетей. PyTorch — для исследований, TensorFlow — для продакшена.

MLflow, DVC

MLflow, DVC

Инструменты для отслеживания экспериментов, управления версиями данных и моделей.

Docker, Kubernetes

Docker, Kubernetes

Платформы для упаковки приложений в контейнеры и управления ими в продакшене.

FastAPI

FastAPI

Фреймворк для создания быстрых API для взаимодействия с ML-моделями.

OpenCV, YOLO, ResNet, ViT

OpenCV, YOLO, ResNet, ViT

Инструменты для работы с изображениями и видео: от базовой обработки до современных архитектур нейросетей.

GPT, Hugging Face Transformers, BERT

GPT, Hugging Face Transformers, BERT

Библиотеки и модели для работы с текстом: классификация, генерация, понимание смысла.

Специализация под ваш интерес и запрос

CV- инженер

NLP-разработчик

Обе специализации

Компьютерное зрение

Погрузитесь в работу с изображениями и видео, изучите архитектуры для распознавания, сегментации, генерации. Узнаете, как внеднять CV в продукт.

• Востребовано для видеонаблюдения, автопилотируемой техники, медицинской диагностики, генерации контента.


• Карьера Computer Vision Engineer, Image Processing Engineer, Deep Learning / Vision Specialist.

Обработка текста, речи и языка

Научитесь создавать чат-ботов, анализировать устную речь, генерировать текст, распознавать аудио.

• Востребовано для перевода, виртуальных ассистентов, онлайн-ботов поддержки, транскрибации видео.

• Карьера NLP-Engineer, Конверсашнл-AI разработчик, Speech Recognition Engineer, Text-AI Specialist.

Универсальный ML-специалист / Deep learning engineer

Изучите две специализации: CV и NLP. Сможете комбинировать навыки работы со звуком, текстом и изображениями.

• Более широкий выбор рабочих сфер и проектов, возможность работать с мультимодальными решениями.

• Карьера fullstack-ML-инженер, архитектор ML-решений.

10+ проектов в портфолио усилят резюме

Разработка SQL-запросов

Разработаете SQL-запросы для решения задач аналитики авиаперелётов

Практика по своей теме

Для диплома и других проектов можете взять свою тему: рабочую задачу, научный интерес, пример из хобби

Поддержка от команды курса

Подробная обратная связь

Эксперты курса проверяют каждое задание и проект, дают развёрнутые комментарии

Вопрос-ответ сессии

Специалисты из Amazon, VK, Яндекса и других компаний поделятся опытом работы и советами для развития карьеры

30+ вебинаров

Будете в прямом контакте с преподавателями на протяжении всего обучения

Тестовые собеседования

Разберёте задания, которые обычно дают на технических собеседованиях. Это поможет увереннее чувствовать себя во время реальных собеседований

Индивидуальные консультации с ментором

У вас будет 6 консультаций на программе с одной специализацией и 9 консультаций на программе с двумя

Использовать их можно по своему усмотрению: консультация по диплому, карьерные вопросы, обсуждение конкретной темы

Менторы — эксперты из разных сфер. Сможете найти того, кто точечно разберётся с вашим запросом

Научим применять нейросети

Не только создавать свои, но и работать с готовыми решениями

Для технических задач

Для поиска работы

Научим использвать ИИ для технических задач

• Писать SQL-запросы и разбираться в коде

• Работать с данными в Excel и Google Sheets, автоматизировать рутинные задачи и поиск ошибок

• Использовать GPT-4 для продвинутой аналитики и сегментации данных

• Применять генеративный искусственный интеллект как помощника в ежедневных задачах

ИИ поможет подготовиться к трудоустройству

• Оформить резюме, составить портфолио

• Написать уместное сопроводительное письмо

• Проанализировать компанию перед собеседованием

• Потренироваться в прохождении интервью

Партнёры курса помогут освоиться в профессии

Получите реальный опыт работы и рекомендации для трудоустройства

Задачи партнёров будут доступны в личном кабинете — они не обязательные, но будут бонусом для вашего портфолио и отличной прокачкой навыков

Программа обучения —
от 11 месяцев

Программа повышения квалификации

Чтобы программа соответствовала запросам рынка труда, мы проводим 3 этапа исследований

Основы практической статистики

Познакомитесь со статистическими показателями, научитесь проводить статистический анализ данных и проверять гипотезы с помощью различных инструментов.

8 часов теории

14 часов практики

Что такое статистика и для чего она нужна

Основные статистические показатели, виды распределений данных, корреляция

Взаимосвязи данных и формулирование гипотез по SMART

Статистические критерии в Google Таблицах. Проверка гипотез и формулирование выводов

Работа с признаками и построение моделей

Научитесь проверять данные на полноту, целостность, валидность, наличие шумов, ошибок и пропусков. Узнаете, как очищать данные с помощью NumPy и Pandas, как сокращать размерности данных алгоритмами PCA, LDA, NMF. Научитесь строить деревья решений и модели логистической, линейной и полиномиальной регрессии. Узнаете, как использовать Random Forest в задачах классификации.

42 часа теории

37 часов практики

Регрессионный анализ. Линейная, полиномиальная и логарифмическая регрессия

Классификация: логистическая регрессия и SVM

Функции потерь и оптимизация

Оценка точности модели, переобучение, регуляризация

Проблема качества данных

Работа с пропусками и переменными

Разработка и обучение нейросетей

Научитесь строить простые полносвязанные сети уровня LeNet и AlexNet и экспериментировать с их обучением. Получите теоретическую и практическую базу для использования нейросетей в блоках CV и NLP.

10 часов теории

6 часов практики

Введение в нейронные сети и библиотеку Keras

Углубление в нейронные сети и библиотеку Keras

Введение в свёрточные нейронные сети

Введение в рекуррентные сети

Автокодировщики

Введение в генеративно-состязательные сети

Разбор тестовых заданий

Дополнительно

На трёх воркшопах вместе с экспертами Яндекса, Т-Банка и Сбера попрактикуетесь в решении тестовых заданий из актуальных вакансий. На вебинарах с экспертами мы предложим вам аналоги тестовых заданий для соискателей на позиции в аналитике данных и Data Science. Сначала вы попробуете решить задание самостоятельно, а потом разберёте его с экспертом.

Поймёте, как не теряться при работе с абсолютно незнакомыми данными

Подготовитесь психологически к решению тестовых заданий на собеседовании

Научитесь выбирать и использовать инструменты в соответствии с поставленной задачей

Работа с потоковыми данными

Поймёте особенности работы с потоковыми данными. Разберётесь в логике работы брокеров сообщений.

12 часов теории

9 часов практики

Устройство Clickhouse и загрузка данных в корпоративное хранилище

Устройство Kafka и работа с кластером

Конфигурация Kafka Streams

Kafka Streams Interactive Queries, Kafka Streams Processor API, Kafka Connect

Spark Streaming: характеристики и особенности использования

Создание простого приложения на Spark Structure Streaming + Kafka

Data Lake & Hadoop

Познакомитесь с основным инструментом обработки больших данных. Разберётесь в возможностях управления ресурсами кластера.

14 часов теории

15 часов практики

Основы Hadoop: архитектура

Разница Data Lake (озеро данных) и Data Warehouse (хранилище данных)

DFS: логика работы, Namenode и Datanode

MapReduce: алгоритм и решение задач

Yarn, Pig & Hive

HBase & Cassandra: возможности и основные характеристики

Управление и администрирование кластера

Обзор Apache Ambari, Apache Ranger, Apache Atlas

Проектирование DWH

Познакомитесь с видами хранилищ, поймёте архитектуру DWH (хранилища данных) и его возможности. На практическом кейсе разберёте популярные инструменты работы с DWH.

17 часов теории

32 часа практики

Понятие БД, СУБД, хранилища данных

Архитектура DWH и принципы построения

Виды заказчиков в процессе разработки DWH

Data Quality и Data Governance

Обзор инструментов для работы с хранилищами данных

MLOps

Узнаете, зачем нужен DevOps. Разберётесь в пайплайне разработки ML-моделей.

8 часов теории

25 часов практики

Что такое DevOps и MLOps

Docker и микросервисная архитектура

Технологии контейнеризации, k8s

Оркестраторы

CI/CD

Мониторинг

Инструменты DevOps для обучения ML-моделей

Дипломный проект

Практика

Создадите ML-модель для решения профессиональных задач. Тему выбираете самостоятельно, можете защитить итоговую работу на основе данных с Kaggle. В работе над проектом вам будет помогать дипломный руководитель. Для каждого студента, в зависимости от выбранной программы обучения, предусмотрены от 4 индивидуальных консультаций по дипломной работе.

Специализация

Получите профильные навыки в одной из областей машинного обучения и станете специалистом узкого профиля. Можете выбрать одну из специализаций или пройти обе, чтобы стать Deep-learning-инженером

Компьютерное зрение

CV-инженер

Вы освоите основные техники машинного зрения — извлечение признаков, поиск по картинкам, сегментирование, детекция объектов. Такие навыки востребованы для видеонаблюдения, автопилотируемой техники, медицинской диагностики, генерации контента.

21 час теории

12 часов практики

Выделение признаков и поиск похожих изображений

Задачи детекции и сегментации

Сегментация и детекция объектов

Рекуррентные нейронные сети в задачах компьютерного зрения (Image Captioning)

Свёрточные нейронные сети

Порождающие модели

Обучение свёрточной сети на практике

Обработка естественного языка

NLP-разработчик

Вы освоите морфологический и синтаксический анализ, дистрибутивную семантику и информационный поиск, научитесь снижать размерность в векторной модели, классифицировать, извлекать информацию и генерировать тексты. Это востребовано для перевода, виртуальных ассистентов, онлайн-ботов поддержки, транскрибации видео.

21 час теории

12 часов практики

Введение в автоматическую обработку текста

Тематическое моделирование

Структура слова. Морфология

Информационный поиск

Синтаксический анализ

Классификация в АОТ

Дистрибутивная семантика

Языковые модели

Извлечение ключевых слов

Извлечение информации

Словари. Подкрепление знаний

Deep learning. Общий модуль специализаций

16 часов теории

16 часов практики

Для компьютерного зрения

— Основы нейронных сетей

— Многослойная нейронная сеть

— Свёрточные сети

— Архитектуры свёрточных сетей

— Улучшение качества обучения нейросети

— Компьютерное зрение

— Механизм внимания

Для обработки естественного языка

— Основы нейронных сетей

— Многослойная нейронная сеть

— Рекуррентные сети

— Механизм внимания

— Работа с текстом

— Улучшение качества обучения нейросети

Бонусные темы

Математика для анализа данных

Изучите основные операции с векторами, матричными операциями. Рассмотрите генетические алгоритмы, алгоритм дифференциальной эволюции. Узнаете, что такое математическое ожидание, дисперсия и моменты старших порядков. Изучите закон больших чисел.

Линейная алгебра. Векторы

Продвинутая линейная алгебра

Производная функции нескольких аргументов

Теория вероятностей. Дискретные и непрерывные случайные величины

Линейная алгебра. Матрицы

Математический анализ. Производная

Теория оптимизации

Центральная предельная теорема и закон больших чисел

Нейросети для технических задач

New

Научитесь решать задачи разработки и аналитики с помощью генеративного искусственного интеллекта. Сможете писать SQL запросы и код с помощью ИИ, даже если вы новичок в этой теме.

2,2 часа теории

1,5 часа практики

Изучите возможности ChatGPT в работе с таблицами в Excel и Google Sheets

Узнаете, какие возможности для продвинутой работы с данными предоставляет GPT-4

Поиск работы с помощью генеративного ИИ

New

Узнаете, как с помощью генеративных нейросетей оформить резюме и портфолио, эффективно подготовиться к собеседованию.

Этот курс проходит в формате видеолекций и не привязан к строгому графику, вы можете изучить материалы в своём темпе.

1,4 часа теории

1,5 часа практики

A/B-тесты

Бонус

Научитесь самостоятельно проводить A/B-тестирование, не прибегая к помощи агентств и сторонних специалистов.

19 часов теории

22 часа практики

Data-driven процессы и роль A/B-тестирования

Приоритизация гипотез и тесты

Основы A/B-тестирования

Основы распределения и статистики

Выбираем группы и разделяем на A/B

Инструменты для А/B-тестирования

Кейс-стади

Анализ результатов А/B-тестов

Распознавание и генерация звука

Дополнительный бонусный модуль, доступный при выборе двух специализаций. 

Познакомитесь с базовыми библиотеками для работы со звуком: pydub и librosa. Узнаете, как речь извлекается из аудио, как работает биометрия голоса и распознавание естественной речи. Изучите платформы для создания диалоговых систем и голосовых ИИ-помощников.

14 часов теории

24 часа практики

Работа со звуком: специфика данных и актуальные фреймфорки

Транскрибация звука

Распознавание аудио

Синтез речи

Обработка и очистка звуковых сигналов

Извлечение текста из аудио

Поиск аудиоинформации

Диалоговые системы

Изучайте то, что для вас актуально

Вы можете выбрать те модули из курса, которые нужны вам, и не проходить то, что вы уже знаете. Менеджер рассчитает стоимость обучения и ответит на любые вопросы о формате, платформе или курсе

Станьте частью профессионального комьюнити

Посещайте онлайн и офлайн мероприятия

1−2 раза в месяц встречаемся с выпускниками и студентами, разбираем полезные для профессионального роста темы

Встречайтесь с экспертами и компаниями

Разбираем требования рынка для специалистов по data science с представителями компаний и нанимающими менеджерами

Обменивайтесь опытом и знаниями

Делимся историями успехов и поражений, узнаём о рынке, чужом опыте и тенденциях профессий

Как проходит обучение

Изучаете материалы в личном кабинете

Занятия включают в себя видеолекции и вебинары, практические задания, тесты и квизы. Вы занимаетесь по расписанию, но всегда можете вернуться к началу. Записи занятий хранятся в личном кабинете 3 года, а после вы сможе езапросить доступ к обновлённым материалам.

1/4

Легко совмещать с работой

Онлайн-занятия проходят по расписанию до 2 раз в неделю после 19:00 мск

Гибкая нагрузка

В среднем на учёбу нужно до 10 часов в неделю, но вы можете ускорить или замедлить курс

Можно взять паузу

Если нужно — есть возможность приостановить курс на срок до 6 месяцев на любом этапе курса

Вашу квалификацию подтвердят официальные документы

Мы обучаем по государственной лицензии и выдаём документ установленного образца.

После успешной защиты итогового проекта вы получите диплом, который сможете добавить к резюме и показать при устройстве на работу.

Гибкая система поддержки студентов от Нетологии

  • Вернём деньги

    В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого — рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен. Читать условия

  • Поможем оформить налоговый вычет — 13%

    Чтобы получить вычет в течение трёх лет после даты оплаты обучения, нужно официально работать и уплачивать подоходный налог

  • Поменяем программу обучения

    Если сомневаетесь или вам не подошла профессия — можете выбрать другую. Сменить курс можно один раз в процессе обучения

Помогаем найти работу шаг за шагом

Фоновое изображение заголовка

01

Даём практику на реальных задачах от партнёров

Решите кейсы от Т-Банка, METRO, и других компаний — познакомитесь с работой и наполните портфолио проектами

02

Помогаем поставить цели и подготовить резюме

Вместе с экспертом составите карьерный план и получите шаблоны, примеры тестовых и ссылки на каналы с вакансиями

03

Проводим интенсивы по поиску работы

С карьерным экспертом подготовитесь к собеседованиям, начнёте откликаться на вакансии и разберёте причины отказов

04

Устраиваем эфиры с HR‑экспертами

Узнаете о процессе найма сотрудников изнутри — на индивидуальных и групповых консультациях

05

Поддерживаем во время и ещё 12 месяцев после учёбы

Мы на связи по любым вопросам — получите советы и рекомендации по поиску работы от карьерных экспертов

84% выпускников

добиваются карьерных целей за 3 месяца

Фоновое изображение карточки

Наши выпускники работают в ведущих компаниях

skyeng1Clamodaramblerraiffeisenvkozonagimakasperskyalfa2gisgettaic

Все уроки теперь в мобильном приложении

Мы разработали платформу для смартфонов, чтобы вы могли учиться там, где вам удобно: в спортзале, самолёте, на даче или в пути.

  • Учитесь, где нравится 

    Доступ к учебным материалам всегда под рукой: это экономит ваши ресурсы

  • Занимайтесь даже без интернета

    Можно скачать материалы на телефон и учиться даже там, где плохая связь

  • Получайте подсказки по дедлайнам

    Приложение работает как помощник: напомнит про домашнюю работу или вебинар

  • Загружайте задания с телефона

    Удобно отслеживать статус практических работ и отвечать на комментарии преподавателя

Предложение для компаний

Вы можете обучить сотрудников на этом курсе. Адаптируем программу под ваш бизнес и предоставим отчёты об успеваемости. При обучении сразу нескольких сотрудников — более выгодная стоимость.

Оставьте заявку, и мы вышлем вам индивидуальное предложение.

40%
с 17.01 по 20.01

Для самых закалённых

Цена уже со скидкой. Оплатите курс до 20 января, чтобы сохранить выгоду.

Условия акции

1Запись на обучение

2Выбор способа оплаты

3Оплата

...

11 месяцев обучения, старт 23 января
Запишитесь или получите консультацию

Частями без переплат

3 750 ₽/месяц

6 250 на 36 месяцев

Одним платежом

со скидкой 5%

128 300

 ₽

225 000

-40%
акция действует
до 20 января
3849
баллов Плюса
при оплате Яндекс Пэй

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Возможность получить налоговый вычет — 13%

11 месяцев обучения, старт 23 января

Инженер машинного обучения: курс для IT-специалистов

Частями без переплат

3 750 ₽/месяц

6 250 на 36 месяцев

Одним платежом

со скидкой 5%

128 300

 ₽

225 000

-40%
акция действует
до 20 января
3849
баллов Плюса
при оплате Яндекс Пэй

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Возможность получить налоговый вычет — 13%

Запишитесь или получите консультацию

Отвечаем на вопросы

  • Что нужно знать для обучения на курсе?

    Курс подойдет аналитикам или разработчикам с базовыми знаниями в Python или SQL.

    • Базовые знания Python — умение писать простые скрипты, работать с библиотеками, циклами и функциями.

    • Знание SQL — понимание, как извлекать и фильтровать данные, писать запросы SELECT, JOIN, GROUP BY.

    • Базовые знания по Git — система контроля версий, помогающая отслеживать изменения и работать над проектом в команде.


    Этого достаточно, чтобы погрузиться в машинное обучение без стресса и сразу переходить к практике. Всё остальное — алгоритмы, модели, нейросети и MLOps — вы освоите на курсе под руководством экспертов.

  • Сколько времени нужно уделять учёбе, чтобы справиться с нагрузкой?

    В среднем достаточно от 6 до 10 часов в неделю. Курс построен гибко — вы можете заниматься в удобное время, а все материалы и практики остаются доступны после окончания. Главное — регулярность: даже небольшие, но системные занятия дают лучший результат, чем редкие «забеги» по выходным.

    Кроме того вы можете взять паузу, если не успеваете проходить курс вместе с группой. Можно заморозить обучение на срок до полугода и вернуться к нему в удобный момент.

  • Какие программы и оборудование нужны для обучения?

    Лекции можно смотреть с любого устройства, в том числе, с мобильного приложения Нетологии. Для написания кода нужен компьютер или ноутбук. До старта обучения какие-то программы устанавливать не нужно — все инструкции и доступы к окружению для практики вы получите на курсе.

  • Подойдёт ли мне курс ML-инженер, если я разработчик?

    Да, этот курс отлично подойдет разработчикам, особенно если вы хотите перейти от классической разработки к созданию интеллектуальных систем. Главное — иметь базовые знания Python. Если этой базы нет, можете рассмотреть курс для начинающих в ML.

    У вас уже есть сильная база в программировании — на курсе вы примените её в новой области: научитесь строить и внедрять модели машинного обучения, автоматизировать пайплайны и разбираться в инфраструктуре MLOps. Многие выпускники из бэкэнда, фронтенда или fullstack-разработки после обучения переходят в роли ML-инженеров, Data Engineer или AI-разработчиков.

  • Есть ли поддержка и обратная связь от преподавателей?

    Да, вы не учитесь в одиночку. Каждую неделю проходят живые разборы и вебинары с экспертами. Эксперты проверяют домашние работы и подсказывают, как улучшить решения. Можно задавать вопросы экспертам, получать фидбек по коду и проектам, участвовать в командных задачах. Эксперты помогают разобраться со сложными темами.

  • Можно ли совмещать курс с работой?

    Да, большинство студентов совмещают обучение с полной занятостью. Материалы доступны в записи, а задания можно выполнять в удобном темпе. Вы сможете планировать нагрузку так, чтобы учеба не мешала текущей работе.

  • В чём отличие этой программы от курсов по Data Science?

    Data Science больше фокусируется на анализе данных, визуализации и статистике. Если вам интересно это направление, можете познакомиться с нашим курсом по Data Science.

    ML-инженер — это про создание, оптимизацию и внедрение моделей в реальную инфраструктуру. Если вы уже знакомы с аналитикой и хотите перейти к разработке решений на базе ML и MLOps — этот курс даст следующий шаг в карьере.

  • Какие есть способы оплаты?

    У нас можно оплатить курс:

    — единоразово со скидкой 5% картой, СБП или через электронный кошелёк ЮMoney

    — единоразово со скидкой 5% картами иностранных банков

    — в рассрочку через Сбербанк, Т-Банк и другие банки-партнёры

    — частями через Яндекс Сплит

  • Как оформить рассрочку, какие условия предоставления рассрочки?

    Рассрочку без переплат можно оформить через Сбер, Т-Банк и другие банки-партнёры на сроки от 6 до 36 месяцев. Решение о предоставлении рассрочки принимает банк.

все вопросы

Учитесь из любой точки
в любое время

Развивайте профессиональные навыки в онлайн-формате

Москва
Санкт-Петербург
Новосибирск
Екатеринбург
Казань
Нижний Новгород
Красноярск
Челябинск
Самара
Уфа
Ростов-на-Дону
Краснодар
Омск
Воронеж
Пермь
Волгоград
Саратов
Тюмень
Тольятти
Барнаул
Махачкала
Ижевск
Хабаровск
Ульяновск
Иркутск
Владивосток
Ярославль
Томск
Ставрополь
Кемерово
Набережные Челны
Оренбург
Новокузнецк
Балашиха
Рязань
Чебоксары
Пенза
Липецк
Калининград
Ташкент
Баку
Минск
Алматы
Ереван
Бишкек