Главная / Курсы / Нейросети с нуля / Машинное обучение

Нейросети с нуля Диплом о профпереподготовке Рассрочка Трудоустройство 10 мес Для новичков Онлайн

Машинное обучение

ИПО МСК
онлайн-школа · 10 курсов

Машинное обучение решает задачи, которые невозможно автоматизировать обычными алгоритмами: предсказание спроса, выявление аномалий в данных, сегментация клиентов.

▴ 4.6оценка редакции
Стоимостьот 39 700 ₽
Рассрочкаот 1 650 ₽/мес× 12 мес
Длительность10 мес
ФорматОнлайн
ДокументДиплом о профпереподготовке
ТрудоустройствоПомогают
ШколаИПО МСК
НаправленияНейросети с нуля

Оценка редакции ▴ 4.6

Считается по программе, практике, преподавателям и отзывам — не по рекламным бюджетам школы.

✓Плюсы

  • Диплом о профпереподготовке гос. образца
  • Рассрочка — доступная оплата на 10 месяцев
  • Карьерный центр и помощь с трудоустройством

–Минусы

  • Курс сфокусирован на классическом машинном обучении, а не на современных нейросетях и ИИ-сервисах
  • Отсутствуют практические навыки работы с популярными ИИ-инструментами (ChatGPT, Claude, Midjourney, промпт-инжиниринг)
Для кого

Для новичков в IT и анализе данных, которые хотят освоить машинное обучение, работу с данными и получить диплом для первой позиции аналитика или ML-инженера.

Бонусы и преимущества

Помощь с трудоустройствомКарьерный центр, помощь с резюме и поиском работы.
Поддержка наставникаКуратор или ментор на протяжении всего обучения.
Дополнительные преимуществаКарьерная консультация в подарок

Чему учит курс

  • Получите профессию специалиста по машинному обучению (ML-инженера / Junior Data Scientist)
  • Сможете работать с данными, разрабатывать и обучать модели машинного обучения
  • Сможете применять алгоритмы для решения прикладных задач бизнеса и автоматизации процессов
  • Освоите основы программирования
  • Освоите работу с данными
  • Освоите базовые алгоритмы машинного обучения

Программа курса (10 модулей)

Программа профессиональной переподготовки «Машинное обучение» формирует навыки разработки ML-моделей от подготовки данных до внедрения решений. Рассчитана на 10 месяцев и подходит для начинающих в IT, аналитиков и IT-специалистов, а также руководителей.

  1. 1
    Основные направления в Data Science
    Что такое наука о данных, цели и задачи машинного обучения, ИИ в различных отраслях.
  2. 2
    Работа с данными
    Экосистема больших данных, процесс data science, сбор, очистка и интеграция данных.
  3. 3
    Что такое машинное обучение
    Контролируемое и неконтролируемое обучение, подготовка данных.
  4. 4
    Выявление требований
    Планирование и сбор требований к проекту в бизнес-анализе.
  5. 5
    Проблемы современного машинного обучения
    Основные проблемы в работе специалистов по Data Science.
  6. 6
    Типы данных в data science
    Статистические типы данных, источники данных, лучшие датасеты.
  7. 7
    Разведочный анализ данных
    Визуализация больших данных, подготовка и оптимизация данных.
  8. 8
    Data Mining
    Формирование датасета для машинного обучения, использование ML-Flow.
  9. 9
    Задачи и инструменты машинного обучения
    Практики DevOps в ML-данных, жизненный цикл модели.
  10. 10
    Аналитика
    Сквозная, маркетинговая, продуктовая и мобильная аналитика, WEB и APP-аналитика.

Навыки после курса

Обрабатывать и подготавливать данные для задач машинного обучения с использованием Python и библиотек анализа данныхСтроить модели классификации, регрессии и кластеризации на основе классических алгоритмов машинного обученияОценивать качество моделей с применением основных метрик и методов валидацииРаботать с признаками: выполнять их отбор, преобразование и инженерную обработкуИспользовать базовые подходы нейросетевого моделирования для решения прикладных задачПрименять инструменты машинного обучения для анализа данных и формирования практических выводовПодготовка и очистка данных для построения моделей машинного обученияРазработка моделей машинного обучения для задач классификации, регрессии и кластеризации

Покрытие навыков направления Низкое покрытие

Какие темы подборки «Нейросети с нуля» курс закрывает, а какие остаются за его рамками.

Не входит в программу

  • Подбор нейросети под задачу и ориентация в экосистеме ИИ-сервисов (ChatGPT, Claude, Gemini, YandexGPT/GigaChat)
  • Составление промптов по структуре (роль, контекст, задача, формат, примеры) и итеративная доработка ответа
  • Создание и редактирование текстов с помощью ИИ: письма, посты, статьи, сценарии, рерайт и перевод
  • Генерация и редактирование изображений по текстовому описанию (Midjourney, Stable Diffusion, Kandinsky, DALL·E)
  • Работа с файлами и данными через ИИ: анализ PDF/таблиц, выжимки, выводы, графики и формулы для Excel/Google Таблиц
  • Поиск и проверка информации с ИИ-поисковиками и режимами глубоких исследований (Perplexity, ChatGPT Search, Deep Research)
  • Сборка презентаций и визуальных материалов с ИИ-сервисами (Gamma, Tome, ChatGPT + шаблоны)
  • Генерация видео, аудио и озвучки: короткие ролики, аватары, музыка, синтез речи (Runway, Kling, Suno, ElevenLabs)
  • Настройка персональных ИИ-ассистентов на своих данных (кастомные GPTs, проекты, загрузка базы знаний)
  • Автоматизация рутины связками сервисов и ИИ-агентами без кода (n8n, Make, Zapier, чат-боты в мессенджерах)
  • Решение задач с кодом через ИИ в режиме vibe coding: простые скрипты, мини-сайты, боты, поиск ошибок
  • Внедрение ИИ в личные и рабочие процессы: аудит рутины, регламенты, библиотека промптов и шаблонов
  • Соблюдение правил безопасности и права при работе с ИИ: конфиденциальные данные, авторские права, ограничения сервисов в РФ

Описание курса

НАНО «ИПО» · 39 700 ₽ · 10 мес · рассрочка

Машинное обучение решает задачи, которые невозможно автоматизировать обычными алгоритмами: предсказание спроса, выявление аномалий в данных, сегментация клиентов. Нейросети и классические модели машинного обучения находят закономерности в больших объёмах информации быстрее человека и работают без явного программирования правил. Курс учит строить эти модели с нуля — от сбора данных до внедрения в production.

Практический результат

После курса специалист самостоятельно подготовит данные, обучит модель классификации или регрессии и оценит её качество. Например, построит систему предсказания оттока клиентов или автоматической категоризации документов. Это экономит месяцы ручной работы и позволяет принимать решения на основе данных, а не интуиции. Диплом о профпереподготовке открывает путь на должности аналитика данных и специалиста по машинному обучению.

Онлайн-школа
ИПО МСК
10 курсов в каталоге Все курсы школы →
Подборки этого направления
Нейросети с нуля54 курса

Отзывы о курсе

Что рассказывают студенты, прошедшие курс.

Отзывов пока нет — будьте первым, кто поделится опытом обучения.

Оставить отзыв о курсе

Расскажите, как прошло обучение

Отзыв поможет тем, кто выбирает программу.

от 39 700 ₽61 100 ₽
Перейти к школе