Главная / Курсы / Нейросети с нуля / Data Science с нуля
Data Science с нуля
Merionetонлайн-школа · 1 курс
Нейросети и машинное обучение решают задачи, которые невозможно автоматизировать обычным программированием: предсказание тенденций по историческим данным, классификация больших объёмов информации, выявление закономерностей в неструктурированных данных.
Оценка редакции ▴ 4.3
Считается по программе, практике, преподавателям и отзывам — не по рекламным бюджетам школы.
✓Плюсы
- Диплом о профпереподготовке гос. образца
- Доступна рассрочка на оплату
- Карьерный центр и помощь с трудоустройством
–Минусы
- Курс ориентирован на классическое машинное обучение и анализ данных, а не на практическое применение готовых нейросетей и ИИ-сервисов
- Отсутствуют навыки работы с популярными ИИ-инструментами (ChatGPT, Claude, Midjourney) и промпт-инжиниринг (prompt engineering)
Для новичков, которые хотят освоить анализ данных на Python и построение моделей машинного обучения с нуля
Бонусы и преимущества
Чему учит курс
- Собрать первое портфолио
- Уверенно откликаться на вакансии Data Scientist’а/ML-инженера/Инженера машинного обучения
- Создать следующего убийцу ChatGPT
Программа курса (6 модулей)
Курс погружает в мир машинного обучения, анализа данных на Python и проектирования нейронных сетей. Включает 6 блоков, более 30 модулей и 50+ технологий. Рассчитан на новичков, опытных специалистов и тех, кто хочет сменить профессию.
- 1Блок 1: Введение - Введение в Data Science
- 2Блок 2: Анализ данных на Python - Инструменты анализа данных на Python
- 3Блок 3: Классическое машинное обучение. Обучение с учителем - Теория машинного обучения
- 4Блок 4: Классическое машинное обучение. Обучение без учителя - Алгоритмы кластеризации
- 5Блок 5: Введение в глубокое обучение - Введение в нейронные сети
- 6Блок 6: Введение в компьютерное зрение - Введение в Computer Vision
Навыки после курса
Покрытие навыков направления Низкое покрытие
Какие темы подборки «Нейросети с нуля» курс закрывает, а какие остаются за его рамками.
Закрывает
- Решение задач с кодом через ИИ в режиме vibe coding: простые скрипты, мини-сайты, боты, поиск ошибок
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)
- 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
Нейросети и машинное обучение решают задачи, которые невозможно автоматизировать обычным программированием: предсказание тенденций по историческим данным, классификация больших объёмов информации, выявление закономерностей в неструктурированных данных. Курс учит применять эти инструменты на практике — от подготовки данных до обучения моделей, которые работают с изображениями и числовыми массивами.
Практический результат
После курса специалист строит прогнозные модели для бизнеса, автоматизирует анализ больших датасетов и внедряет компьютерное зрение в реальные проекты. Вместо ручной обработки данных — алгоритмы, которые работают за часы. Вместо интуитивных решений — модели, обученные на фактических паттернах. Это экономит месяцы работы аналитиков и открывает новые возможности для оптимизации процессов в компании.
Отзывы о курсе
Что рассказывают студенты, прошедшие курс.
Отзывов пока нет — будьте первым, кто поделится опытом обучения.


