Онлайн-курс
Профессия Machine Learning Engineer

Научитесь создавать модели ML и обучать нейронные сети, анализировать большие объемы информации, создавать модели для прогнозирования в бизнесе, медицине, промышленности

Получить доступ

Вебинары в мини-группах

На онлайн-курсе с вами будут работать эксперты в дизайне

Командный проект

Практический опыт совместной разработки

Трудоустройство

Помощь в трудоустройстве от партнера

Возможность работать в компании или на фрилансе

Ваша зарплата будет расти вместе с опытом

от 2500 BYN
Junior, после онлайн-курса
от 4700 BYN
Middle, опыт от 1 до 3 лет
от 6800 BYN
Senior, с опытом от 3 до 5 лет

Графические дизайнеры востребованы в маркетинге и рекламе, геймдеве, при создании онлайн- и офлайн-проектов

Айдентика нужна любому бренду, поэтому графический дизайнер всегда найдет работу

Ваше будущее резюме и портфолио

Junior Machine learning engineer

Другие названия вашей профессии:

ML-Engineer, data scientist

зарплата

от 2 500 BYN

Инструменты:

Python

numpy

pandas

scikit-learn

Hadloop

Hive

SQL

GitLab

Excel

Pycharm

Jupyter Notebook

FastAPI

Airflow

Навыки:

Обучение моделей способами классического машинного обучения
Получение данных из различных источников (чтение из файлов, API, базы данных)
Построение алгоритмов для рекомендательных систем
Очистка и преобразование данных, их подготовка к анализу
Формирование пайплайнов от сбора данных до получения результатов моделирования

Проведение разведывательного анализа
Визуализация данных в Pandas, Matplotlib
Моделирование при помощи нейросетевых подходов
Feature engineering: оценка важности фичей, отбор признаков, методы уменьшения размерности
Работа с NLP/CV-задачами с помощью стандартных методов и deep learning

В процессе вы получите опыт реальной работы и разработаете:

Работа с данными сервиса аренды автомобилей

Построите полноценную модель для предсказания спроса на аренду автомобилей.

Модель кредитного риск-менеджмента

Поиск дублирующихся объявлений на онлайн-платформе

Предсказание оттока в соцсети для музыкантов

Бесплатная консультация со специалистом

Поможем за 10 минут разобраться в программе, дадим советы и сразу ответим на вопросы

Комбинируем формат вебинаров и видеозаписей

Теория в записи с бесконечным доступом

Изучайте материалы в удобное время, всегда можете к ним вернуться, чтобы повторить

Вебинары по расписанию

Разберёте сложные задачи с экспертами в прямом эфире, зададите вопросы и сразу получите ответы

Практика для тренировки навыков

Чтобы материал лучше усваивался, вы постоянно будете выполнять задания: после теории вас ждет практическая работа или тест. Все задачи приближены к реальным — их можно положить в портфолио

Персональная обратная связь на ваши задания

Подробная обратная связь от кураторов-экспертов в течение 24 часов с момента отправки работы

Спикеры онлайн-курса

Юлдуз Фаттахова

Автор курса Senior data scientist, team lead, SberData, Сбер

Пётр Емельянов

Спикер курса. R&D director, UBIC Tech

Маргарита Широбокова

Product owner R&D, ELMA

Андрей Мещеряков

Applied scientist, Zalando

Елена Кантонистова

Доцент факультета компьютерных наук, ВШЭ

Евгения Ракина

Спикер курса. Data engineer, Made

Светлана Обухова

Спикер курса. Data analyst, Ernst & Young

Кирилл Богданов

Ведущий инженер по разработке, Сбербанк

Алексей Железной

Middle+ data engineer, Wildberries

Василий Сизов

Team lead команды «Модели управления жизненным циклом клиента» в ВТБ

Александр Горяинов

Доцент Московского авиационного института. Спикер курса «Основы статистики и теории вероятностей»

Николай Герасименко

Data scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН. Блок «Основы математики для data science»

Помощь в трудоустройстве

Вас ждет индивидуальная поддержка HR специалиста нашего партнера. Вместе вы составите резюме, подготовите портфолио и разработаете карьерный план, который поможет найти работу быстрее.

Записаться на курс или получить бесплатную консультацию

Имя

Телефон

Электронная почта

Отправить

Даю согласие на обработку персональных данных, в том числе с целью получения информации о новых продуктах, демо доступах, скидках, персонализированных предложениях, акциях и полезных вебинарах на следующих условиях

Ознакомиться с условиями публичного договора

Программа онлайн-курса

Длительность 12 мес.

4 проекта

113 часов теории

537 часов практики

Основные курсы

Введение в Data science. Business understanding. С чего начинается работа с данными. Data understanding. Excel. Знакомство с основными направлениями Data science
Введение в Python. Переменные и типы данных, условия, циклы, алгоритмы, функции. Коллекции в Python, чтение файлов в Python. Библиотека Pandas
Работа с данными: получение данных с помощью API, базы данных, язык запросов SQL, Power BI, Data Preparation
Разведочный анализ данных: Data cleaning, Data visualization, Feature engineering
Метрики в аналитике. Продуктовая и маркетинговая аналитика

Машинное обучение: основные термины, постановка задачи, выгрузка данных
Алгоритмы машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации
Кластеризация. Метод k-средних и его интерпретация. DBSCAN
Основы анализа текстов

Auto ML. Нейронные сети и Computer vision. Нейронные сети и NLP
Алгоритмы для построения рекомендательных систем: коллаборативная фильтрация, бизнес-оценка рекомендательных систем, продвинутые инструменты ML-инженера
Прогнозирование временных рядов
Ансамблевые методы, стекинг, бэггинг, бустинг

Изучение работы с нейросетями: как они устроены, как использовать предобученные модели, готовить и передавать данные в нейросеть, строить и тестировать архитектуры, настраивать параметры и обучать модели на GPU

Курс на выбор

Научитесь применять алгоритмы машинного обучения и нейронные сети для обработки естественного языка
Поработаете с языковыми моделями: Bert, Elmo и другими

Используя алгоритмы машинного обучения и нейросетей, будете распознавать объекты, лица и эмоции, классифицировать и сегментировать изображения

Дополнительные курсы

Получите базовые знания по математике для работы с аналитикой и Machine learning
Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy

Введение в теорию вероятностей. Поймете принципы работы со случайными величинами и событиями
Познакомитесь со статистическими тестами, которые полезны при составлении моделей и проверке гипотез

Теория вероятностей в Python
Научитесь применять основные принципы статистики при работе с задачами data science
Поймете, как устроены алгоритмы машинного обучения, как в них применяются математическая статистика и теория вероятностей

Сертификат от Lerna

По завершении вы получите сертификат о прохождении онлайн-курса

Получить полную программу

Детальная программа и консультация по онлайн-курсу

Отзывы о GeekBrains

4,4 из 5

Средняя оценка преподавателей

4,4 из 5

Средняя оценка программы

96%

Пользователей довольны онлайн-курсом

На основе 1 595 477 оценок онлайн-курсов от GeekBrains

5900+

Оценок на независимых площадках

5.0

4.4

Артур

На протяжении последнего года обучаюсь в данной онлайн школе. Очень удобная платформа с грамотной подачей материала, само обучение состоит из нескольких независимых блоков, много нужного материала и информативный контент. Так же лекции и семинары проходят в удобное время и всегда нужный материал можно пересмотреть в записи

5/5

Павел

Учёбой в GeekBrains доволен, получил много новых знаний. Закончил курс по специальности Тестировщик ПО. Пришёл к обучению с нуля, теперь понимаю код C#, получил базовые знания по HTML, CSS. Там не всё страшно. Очень классные преподаватели. Прям спецы своего дела. Были занятия онлайн, домашнее задание, все как положено. Не жалею, что выбрал GB, советую! Дали понимание специфики работы в IT. Есть желание продолжать погружение в IT мир.

5/5

Екатерина

Всегда увлекалась IT, но была проблема с выбором программы на Geekbrains. У платформы просто золотые менеджеры, которые быстро отвечают и помогают определиться с выбором программы. Рассказывают все подробно, приятны в общении, даже если по сто раз задаёшь одни и те же вопросы) Само обучение было комфортным, удалось создать своё коммьюнити с другими студентами) Вообщем, теперь планирую ещё купить какую‑нибудь программу, чтобы более серьёзно углубиться в эту тему.

5/5

Ответы на часто задаваемые вопросы

Онлайн-курсы от Geekbrains адаптированы как для новичков в сфере IT, так и для действующих специалистов:
1. Если вы ничего не знаете об IT, то пройдёте через профориентацию, на основе своих навыков и интересов, подберёте направление, в котором станете сильным профессионалом.
2. Действующие специалисты в IT смогут укрепить фундаментальные знания и получить много новых полезных навыков.

Мы создали целую IT-экосистему для вас. В начале прохождения онлайн-курса за вами будет закреплён ментор — ваш друг и помощник, которому всегда можно задать вопрос по прохождению онлайн-курса, работе на платформе, рассказать о проблемах или просто поболтать.
Вас добавят в группу, которая будет сформирована по вашим навыкам и интересам. Там вы в режиме 24/7 сможете задать насущные вопросы и получить ответ в короткие сроки.
Накопившиеся вопросы по материалу вы будете детально разбирать на практических занятиях со спикером. Менторы — сильные профессионалы в своих областях. Они всегда помогут разобраться в сложных темах и объяснят недочёты в практических работах и проектах.

В среднем пользователи онлайн-курса по машинному обучению посвящают около 10 часов в неделю теории, изучению дополнительных материалов и подготовке практических работ. Мы используем несколько форматов, позволяющих оптимально распределять нагрузку, вы сможете выбрать любой и подстроить график прохождения онлайн-курса под свою загруженность.

Во время прохождения онлайн-курса вы получите углубленные знания, выберите направление, изучите технологии и инструменты и уже через 9 месяцев сможете попробовать найти работу, получить повышение или продвигать собственные проекты. Полученные навыки можно применять для решения корпоративных задач, развития команды, задач собственного бизнеса или личного бренда. По итогу вы сможете не только работать, но и контролировать процесс исполнения задач сотрудников.

Для прохождения онлайн-курса от GeekBrains нужно:
1. ПК, ноутбук или планшет с минимальным набором характеристик для просмотра видео и выполнения практических заданий.
2. Доступ к интернету для просмотра видео и звонков.
3. Электронная почта для регистрации на платформе.
4. 10-16 часов в неделю на просмотр материалов и выполнение практических заданий.
Все что будет нужно на первом этапе - зарегистрироваться на платформе и пройти ознакомительный модуль.
Прямо сейчас вы можете просто оставить заявку на нашем сайте. Вам перезвонит менеджер и поможет понять как в самые короткие сроки начать прохождение онлайн-курса и получить первые результаты.

Если вы не смогли присутствовать на вебинаре, то сможете посмотреть запись занятия. Видеозаписи всегда доступны в соответствующем разделе. Также к вебинарам доступны презентации и методические материалы, с помощью которых можно лучше подготовиться к занятиям и получить дополнительные знания.
Если вы пропустили много занятий, то можете поучаствовать в вебинарах другой группы и выполнить задания вместе с ней. Кроме этого, вы можете приостановить прохождение онлайн-курса в любой удобный момент, а когда решите продолжить мы добавим вас в группу, которая находится на том же моменте при прохождении онлайн-курса на специалиста по машинному обучению, на котором вы остановились.

Записаться на курс

-5%

550 с/мес

579 с/мес

В рассрочку на 24 мес

Кешбэк 30%: 3 957 баллов на Lerna

Machine Learning Engineer

Длительность: 12 мес

Старт курса: после оплаты

Заполните контактные данные

Имя

Телефон

E-mail

У меня есть промокод

Промокод

Я юридическое лицо

Название компании

Отправить заявку

Ознакомиться с условиями публичного договора

Спасибо! Ваша заявка успешно отправлена

Сохранили вашу скидку и забронировали место на курсе

Наш менеджер свяжется с вами в ближайшее время

Вы уже оставили заявку на этот курс

Наш менеджер свяжется с вами в ближайшее время

Заявка не отправлена
Пожалуйста, попробуйте еще раз

Онлайн-курс
Профессия Machine Learning Engineer

Возможность работать в компании или на фрилансе

Ваша зарплата будет расти вместе с опытом