Главная / Курсы / Для тестировщиков / Инженер машинного обучения (ML-engineer) для начи…

Нейросети для тестировщиков Сертификат Рассрочка Трудоустройство 7 мес Для новичков Онлайн

Инженер машинного обучения (ML-engineer) для начинающих

Karpov Courses
онлайн-школа · 3 курса
▴ 4.5оценка редакции
Стоимостьот 119 000 ₽
Рассрочкаот 6 958 ₽/мес× 24 мес
Длительность7 мес
ФорматОнлайн
ДокументСертификат
ТрудоустройствоПомогают
ШколаKarpov Courses
НаправленияНейросети для тестировщиков, Нейросети на Python / для разработчиков

Оценка редакции ▴ 4.5

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

✓Плюсы

  • Практический фокус: 600+ заданий и реальные проекты в портфолио
  • Карьерная поддержка с доказанным результатом: 74% студентов трудоустроены за 3 месяца
  • Рассрочка и возврат полной стоимости в течение первых двух недель

–Минусы

  • Высокая цена без документа гос. образца за сертификат
  • Отсутствие покрытия современных инструментов: нет модулей по LLM-интеграции, RAG, ИИ-агентам и ассистентам разработки
Для кого

Для новичков в программировании и аналитиков, которые хотят стать ML-инженерами с практическими навыками и гарантией трудоустройства

Бонусы и преимущества

Налоговый вычет 13%Можно вернуть до 13% стоимости через налоговый вычет.
Бессрочный доступДоступ к материалам курса навсегда после окончания.
Помощь с трудоустройствомКарьерный центр, помощь с резюме и поиском работы.
Поддержка наставникаКуратор или ментор на протяжении всего обучения.
СтажировкаПрактика на реальных проектах компаний-партнёров.
Дополнительные преимуществаДоступ к рабочей инфраструктуре. Проект в портфолио. Вебинары — «Как и зачем участвовать в соревнованиях на Kaggle» и «Git: зачем нужен и как использовать». Практика с реальными бизнес-кейсами в Симуляторе DS. Персональные встречи с экспертом курса. Дополнительная практика и знания на курсах-симуляторах (Базовый Плюс и Продвинутый тарифы). Один из треков (NLP или CV) курса «Deep Learning Engineer» на выбор (Продвинутый тариф).

Чему учит курс

  • Создадите систему ранжирования публикаций в социальной сети
  • Получите сильную базу для уверенного старта карьеры в машинном обучении
  • Перейдете от теории к практике и научитесь решать реальные бизнес-задачи
  • Освоите продвинутые методы и инструменты и выйдете на качественно новый уровень в своей специальности
  • Научитесь думать, принимать решения и вести проекты по машинному обучению в реальных условиях
  • Научитесь работать с инструментами в настоящем рабочем окружении

Программа курса (6 модулей)

Курс для начинающих инженеров машинного обучения, рассчитанный на 7 месяцев. Программа охватывает Python, машинное обучение, глубокое обучение, статистику и A/B тестирование, а также подготовку к собеседованиям. Обучение подходит как новичкам, так и специалистам, желающим повысить квалификацию.

  1. 1
    1. ЧТО ДЕЛАЕТ ML-ИНЖЕНЕР
    Представление о работе инженера, навыки, технологии, инструменты, операции с данными.
  2. 2
    2. ПРИКЛАДНАЯ РАЗРАБОТКА НА PYTHON
    Основы Python, библиотеки для анализа данных, архитектура приложений, Git, прототип сервиса.
  3. 3
    3. Машинное обучение
    Классические алгоритмы МО, подготовка данных, рекомендательные системы, обучение модели.
  4. 4
    4. основы глубокого машинного обучения (Deep Learning)
    Архитектуры нейросетей, работа с предобученными моделями, тренировка собственных.
  5. 5
    5. Статистика и A/B-тесты
    Теория вероятностей, мат. статистика, проведение тестов, оценка влияния моделей на продукт.
  6. 6
    6. Подготовка к собеседованиям
    Алгоритмические задачи на Python, вопросы по МО, статистике, A/B-тестам, подготовка к рынку.

Навыки после курса

Понимать синтаксис PythonРаботать с базой данныхРазрабатывать веб-приложения на PythonРазбираться в архитектуре нейронных сетейРаботать с тензорами (многомерными массивами чисел) в PyTorchРешать задачи классификации изображений, сегментации и детекцииОценивать влияние моделей на бизнес с помощью статистики и A/B-тестовЗнание школьной математики

Покрытие навыков направления Высокое покрытие

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

Закрывает

  • Программирование на Python для работы с данными (pandas, NumPy, Matplotlib)
  • Извлечение и подготовка данных из разных источников: файлы, SQL-базы данных, REST API, веб
  • Разведочный анализ данных и очистка датасета: пропуски, выбросы, нормализация, конструирование признаков (feature engineering)
  • Обучение классических моделей машинного обучения на scikit-learn (регрессия, классификация, деревья и ансамбли, кластеризация)
  • Оценка качества и валидация моделей: подбор метрик, кросс-валидация, борьба с переобучением, подбор гиперпараметров
  • Построение и обучение нейронных сетей на фреймворке глубокого обучения (PyTorch, TensorFlow/Keras): тензоры, слои, цикл обучения, оптимизаторы
  • Решение задач компьютерного зрения свёрточными сетями: классификация изображений, детекция и сегментация объектов
  • Упаковка модели в работающий сервис: инференс-API (FastAPI, Flask) и контейнеризация с Docker
  • Дообучение предобученных моделей: перенос обучения (transfer learning) и тонкая настройка (fine-tuning) на своих данных (torchvision, Hugging Face)

Не входит в программу

  • Интеграция больших языковых моделей в код через API и промпт-инжиниринг в приложении (OpenAI API, GigaChat, YandexGPT)
  • Использование ИИ-ассистентов разработки в IDE: генерация и рефакторинг кода, тесты, документация, разбор незнакомых библиотек (GitHub Copilot, Cursor, Codeium)
  • Обработка естественного языка на трансформерах: эмбеддинги, классификация текста, использование готовых моделей из Hugging Face
  • Построение поиска по своим данным по схеме RAG: векторные представления, векторное хранилище и связка с LLM (LangChain, FAISS, Chroma)
  • Создание ИИ-агентов и автоматизация инженерных процессов: вызов инструментов, чат-боты, сценарии в low-code-оркестраторах (LangChain/LangGraph, n8n)

Описание курса

Karpov Courses · 119 000 ₽ · 7 мес · рассрочка

Онлайн-школа
Karpov Courses
3 курса в каталоге Все курсы школы →
Подборки этого направления
Нейросети для тестировщиков5 курсов Нейросети на Python / для разработчиков12 курсов

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 119 000 ₽134 470 ₽
Перейти к школе