Каталог курсов
Каталог курсов

Включает программу трудоустройства

Программа 2025 года

Партнёр по стажировкам

Инженер машинного обучения с нуля

Старт в профессии и комплексные навыки для работы: от создания до внедрения и поддержки ML-моделей

10+ проектов для практики, кейсы от партнёров, диплом по своей или учебной теме

Поддержка ML-инженеров из Яндекса, Сбера, Amazon и других крупных компаний во время всего обучения

bgRegBlockImage
Акция
АКЦИЯ
-40%

Поможем подобрать обучение

Когда

22 декабря 2025 — 24 июня 2027

Программа

От 14 месяцев

Трудоустройство

Поможем найти работу или стажировку

Документ

Диплом о профессиональной переподготовке

40%
с 10.12 по 12.12

Финальный рывок года

Цена уже со скидкой. Оплатите курс до 12 декабря, чтобы сохранить выгоду.

Условия акции

ML — про обучение алгоритмов и извлечение пользы

Инженер машинного обучения работает с ML-моделями на всём цикле: от сбора данных до внедрения. Его работа — помогать бизнесу, медицине, промышленности и другим сферам принимать верные решения.

На курсе вы станете научитесь работать с машинным обучением «от и до», создавать и обслуживать эффективные решения.

Этот курс — для начинающих

Для учёбы хватит школьных знаний математики и интереса к технологиям. Вы освоите профессию, независимо от предыдущих навыков и опыта.

Если вы действующий аналитик, разработчик или data scientist, вам подойдет курс 
«ML-инженер: курс для IT-специалистов»

Спрос на специалистов и их зарплаты растут каждый год

Рынок ИИ в России превысил 1 трлн рублей, продолжает развиваться и растёт на 28% в год

Медианные зарплаты инженеров машинного обучения

245 000 ₽ 

в месяц

Доход middle-специалистов, у которых есть практический опыт и специальность в какой-либо области ML

120 000 ₽

Junior

245 000 ₽

Middle

398 000 ₽

Описание

Источники данных: Индекс ИИ МФТИ, Хабр.Карьера

Ваши навыки после обучения

Будут подходить запросам рынка и работодателей

Инженер машинного обучения / ML‑инженер

    Ключевые навыки

  • Умею создавать готовые ML — от данных до продакшна

  • Формулирую гипотезы, проверяю с помощью статистики

  • Проектирую архитектуру и настраиваю базы данных

  • Умею работать с с API и автоматизировать сбор данных

  • Применяю линейную алгебру и теорию вероятностей в ML

  • Решаю задачи классификации, регрессии и кластеризации

  • Умею создавать нейросети и использовать Transfer Learning

  • Собираю ETL-пайплайны для обработки больших данных

  • Владею контейнеризацией проектов, настройкой CI/CD

  • Умею разрабатывать ИИ, применяя глубокое обучение

  • Работаю с компьютерным зрением / распознаванием речи

Инструменты

Python

Python

Высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода.

PostgreSQL

PostgreSQL

Система контроля версий, которая позволяет отслеживать изменения в коде и работать над проектами совместно с разработчиками.

SQL

SQL

Язык запросов к реляционным базам данных, который позволяет выполнять операции с данными: добавлять, изменять или извлекать информацию из таблиц.

FastAPI

FastAPI

Фреймворк с открытым исходным кодом для реализации распределённой обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных, входящий в экосистему проектов Hadoop.

Scikit-learn

Scikit-learn

Бесплатная библиотека с открытым исходным кодом на Python для машинного обучения, которая включает в себя множество инструментов для задач классификации, регрессии, кластеризации и предварительной обработки данных

Docker

Docker

Популярная программа для автоматизации, развёртывания и управления приложениями в средах с поддержкой контейнеризации.

PyTorch

PyTorch

Фреймворк на Python для машинного и глубокого обучения с открытым исходным кодом .

MLflow

MLflow

Фреймворк для управления жизненным циклом моделей машинного обучения.

AirFlow

AirFlow

Платформа управления рабочим процессом с открытым исходным кодом.

Seaborn

Seaborn

Библиотека для создания статистических графиков на Python.

Кем вы сможете работать

Специалистом на любом этапе ML‑разработки

Изучите весь цикл работы с моделями и сможете откликаться практически на любые вакансии в машинном обучении

Специалистом с узкой специализацией

Сможете получить специализацию в компьютерном зрении или обработке речи. Такие узкие навыки выше ценятся на рынке

Дополнительная скидка 15 000 ₽ до 15 декабря

Дарим дополнительную выгоду при покупке курса с промокодом — назовите его менеджеру или примените во время оплаты. Предложение суммируется с другими акциями и действует на первые потоки обучения — в декабре и январе

Введите промокод на этапе оплаты

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

Globus IT пригласит на оплачиваемую стажировку

Для этого вы пройдёте тестирование и получите подробную обратную связь, если нужно подтянуть навыки для работы в конкретной компании

Globus IT даёт студентам возможность поработать с проектами Сбера, Яндекса, Ростелекома, X5 Group и других крупных компаний, в том числе пройти стажировку онлайн

Программа стажировок будет доступна с 2026 года

Усилите резюме 10+ проектами в портфолио

Разработка SQL-запросов

Разработаете SQL-запросы для решения задач аналитики авиаперелётов

Кроме проектов — разные форматы практики

Тестовые технические собеседования

Поймёте, как выбирать и использовать инструменты для конкретных задач, попрактикуетесь решать их при поддержке эксперта

Бизнес-игры

Научитесь брифовать заказчиков, проводить анализ, корректно интерпретировать результаты и презентовать исследования

Тема по душе и индивидуальные консультации

Добавите в портфолио кейс, над которым будете работать вместе с экспертом. Сможете выбрать свою тему или любую из учебных

Хакатоны

Сможете поучаствовать в хакатонах, попробуете решать задачи в команде и пополните портфолио реальными кейсами

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

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

40+ вебинаров

Будете в прямом контакте с преподавателями на протяжении всего обучения

Общение с командой

Эксперты, аспиранты и координаторы помогут с заданиями, установкой программ, ответят на вопросы в течение 24 часов

Преподаватели

Практикующие эксперты из Яндекса, Сбера, «Работа.ру», Домклик, Amazon и других ведущих компаний

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

Программа обучения —
от 12 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

SQL и получение данных

В идеальном мире data scientist получает готовые данные, чтобы строить модели, но мир не идеален. Вы научитесь с помощью SQL получать данные из БД, фильтровать, агрегировать, а также импортировать и экспортировать.

20 часов теории

32 часа практики

Архитектура и структура баз данных (БД)

Простые запросы, join`s, агрегаты

Базовые команды в SQL и встроенные аналитические функции

Импорт и экспорт данных посредством SQL и ETL программ

Принципы работы с различными БД

Основные библиотеки для подключения к БД из Python

Функции SQL и их аналоги в pandas

Консоль: знакомство, основные операторы, утилита psql

Архитектура и проектирование

Нормализация

Зависимости

Подготовка и сдача итогового проекта

Основы Python и аналитические библиотеки

Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Разберёте популярные библиотеки, парсинг и работу с API

59 часов теории

47 часов практики

Базовые типы данных и циклы

Продвинутые типы данных: массивы, множества, словари

Библиотека NumPy: вычислительные задачи

Основы парсинга и работы с API

Функции и классы

Регулярные выражения и основы синтаксического разбора

Библиотека Pandas: возможности и оптимизация

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.

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

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

Специализация на выбор

Входит в расширенную программу курса

Профильные навыки в одной из областей машинного обучения. Вы сможете работать в самых передовых ИИ-направлениях, которые развиваются и растут с каждым днём

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

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.

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 сможете запросить доступ к обновлённым материалам.

1/4

Легко совмещать с работой

Онлайн-занятия проходят по расписанию 1−2 раза 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

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.

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

40%
с 10.12 по 12.12

Финальный рывок года

Цена уже со скидкой. Оплатите курс до 12 декабря, чтобы сохранить выгоду.

Условия акции

1Запись на обучение

2Выбор способа оплаты

3Оплата

...

18 месяцев обучения, старт 22 декабря
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 12 декабря
3849
баллов Плюса
при оплате Яндекс Пэй

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Возможность получить налоговый вычет — 13%

По всем вопросам 8 (800) 301-39-69 по будням с 10 до 19 по МСК. Бесплатно по России

18 месяцев обучения, старт 22 декабря

Инженер машинного обучения

Частями без переплат

3 750 ₽/месяц

6 250 ₽ на 36 месяцев

Одним платежом

со скидкой 5%

128 300

 ₽

225 000 ₽

-40%
акция действует
до 12 декабря
3849
баллов Плюса
при оплате Яндекс Пэй

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Возможность получить налоговый вычет — 13%

По всем вопросам 8 (800) 301-39-69 по будням с 10 до 19 по МСК. Бесплатно по России

Запишитесь или получите консультацию

Отвечаем на вопросы

  • Какие условия для скидки по промокоду?

    Промокод WIN25−26 даёт вам дополнительную скидку 15 000 ₽ при покупке курса. Чтобы применить скидку, активируйте промокод перед оплатой курса. Скидка действует на потоки обучения, которые начинаются 10 и 22 декабря 2025 года, 12 и 22 января 2026 года.

    Промокод действует как при оплате в рассрочку, так и при полной единоразовой оплате. Скидка суммируется с другими предложениями.

  • У меня нет опыта работы с данными и машинным обучением. Подходит ли мне этот курс?

    Да, курс создан специально для новичков. Мы начинаем с основ программирования на Python, анализа данных и статистики, постепенно переходя к машинному обучению и построению моделей. Все темы подаются последовательно — от простого к сложному, с большим количеством практики, разборов и обратной связи от экспертов.

    Если у вас есть базовые компьютерные навыки и желание разобраться в технологиях ИИ, вы сможете успешно пройти обучение, собрать своё первое портфолио проектов и попробовать свои силы на стажировке у наших партнеров.

  • Можно ли стать ML-инженером с нуля и найти работу после курса?

    Да, если вы готовы учиться и практиковаться, вы сможете начать карьеру в машинном обучении с нуля. Курс выстроен так, чтобы шаг за шагом привести вас от базового понимания Python и анализа данных до разработки и внедрения моделей машинного обучения.

    К концу обучения у вас будет портфолио из реальных проектов, понимание, как устроен полный цикл ML-разработки, и навыки, востребованные на junior-позициях.

    Карьерные модули и тестовые технические собеседования помогут подготовить резюме, портфолио и успешно пройти собеседование на первую

  • Требуется ли знание математики для того, чтобы стать ML-разработчиком?

    Глубокие знания математики на старте не нужны — достаточно школьного уровня и базового понимания статистики и логики. Всё, что необходимо для работы с машинным обучением, вы разберёте в процессе обучения. Мы объясняем математические принципы на понятных примерах и с упором на практику, чтобы вы понимали, как они работают в коде и почему важны при построении моделей. 

  • Сколько времени нужно уделять учёбе, чтобы успевать за программой?

    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.

  • Какая поддержка есть во время обучения?

    Вы не останетесь один на один с материалом. На курсе есть менторы-практики, которые проверяют задания и помогают разобраться в сложных темах, а также куратор, следящий за вашим прогрессом. Также вы будете в сообществе студентов и преподавателей, где можно задать вопрос, обсудить проект или получить совет по карьере.

  • Какие проекты я сделаю на курсе?

    Вы соберёте портфолио из практических проектов, которые отражают реальные задачи ML-инженера: анализ и подготовка данных, обучение моделей классификации и регрессии, прогнозирование, работа с изображениями и текстами. Финальным этапом станет дипломный проект, где вы примените весь цикл машинного обучения — от постановки задачи до внедрения модели. Проект можно делать по своей теме.

  • 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