E = mc²
∫ eˣ dx = eˣ + C
∇·E = ρ/ε₀
(a+b)² = a² + 2ab + b²
sin²α + cos²α = 1
f'(x) = lim Δx→0 (f(x+Δx)-f(x))/Δx
P(A|B) = P(A∩B)/P(B)
det(A) = λ₁ · λ₂ · … · λₙ
∂f/∂x = 2x + 3y
∑ᵢ₌₁ⁿ xᵢ = n·μ
A·x = λ·x

Машинное обучение
с нуля до профи.

Освойте Data Science за короткий срок. Учебные проекты и кейсы, подготовка к собеседованиям и трудоустройству.

Для кого этот курс

Курс подойдет тем, кто хочет войти в Data Science и применять ML в работе.

🧑‍💻 Новички без опыта в ML

Освоите основы машинного обучения, научитесь использовать ИИ-помощников для кода и поймете устройство ML-проектов.

📊 Аналитики данных

Перейдете от отчетности к прогнозированию и применению ML-моделей в рабочих задачах.

👨‍💻 Разработчики

Добавите в стек MLOps и основы проектирования ML-систем. Научитесь ускорять разработку нейросетями.

👔 Менеджеры и тимлиды

Начнете говорить с инженерами на одном языке, оценивать сроки и участвовать в обсуждении архитектуры.

Подойдет ли вам этот курс?

Для комфортного обучения желательно иметь базовую подготовку:

🐍 Python

  • базовый синтаксис
  • циклы и функции
  • простые типы данных

📐 Математика

  • уравнения и графики
  • производная и градиент
  • матрицы и операции

📊 Статистика

  • среднее и медиана
  • дисперсия
  • нормальное распределение

🛠 Инструменты

  • установка Jupyter
  • импорт библиотек
  • запуск Python-кода

Формат курса

Все материалы остаются в личном кабинете навсегда.

⏳ Длительность

  • Тариф 1: 4 месяца
  • Тариф 2: 6 месяцев (с проектом)
  • 1 месяц — подготовка (математика + Python)
  • 3 месяца — базовый ML + бизнес-кейсы
  • 2 месяца — подготовка к собеседованиям

📹 Формат занятий

  • Видеолекции (1,5–2,5 ч/нед)
  • Вебинары с ответами на вопросы
  • Домашние задания в Jupyter Notebook
  • Итоговый проект для портфолио

💬 Коммуникация

  • Платформа: GetCourse
  • Закрытый Telegram-чат группы
  • Telegram-канал с оповещениями
  • Чат выпускников после сдачи домашек

Программа курса

Обновленная программа с упором на практику и современные инструменты.

Модуль 1 — Подготовительный: Python и математика

База
  • Теория вероятностей
  • Алгоритмы и структуры данных
  • Основы программирования на Python
  • Математический анализ
  • Линейная алгебра и многомерный анализ

Модуль 2 — Алгоритмы машинного обучения

Основной
  • Простые методы (kNN, Наивный Байес)
  • Обучение без учителя (K-Means, кластеризация)
  • Введение в нейронные сети
  • Линейные модели (регрессия, SVM)
  • Деревья и ансамбли (Random Forest, Gradient Boosting)

Модуль 3 — Оценка качества

Критично
  • Метрики классификации и регрессии
  • Валидация моделей
  • A/B-тестирование (теория + практика)

Модуль 4 — Внедрение ML в бизнес

Практика
  • AI-ассистенты для анализа данных
  • Основы MLOps
  • ML System Design

Модуль 5 — Применение ML в бизнесе

Кейсы
  • Рекомендательные системы
  • Динамическое ценообразование
  • ML-лидогенерация
  • Скоринги и антифрод
  • Приоритизация инвестиций
  • Автоматизация с Deep Learning

Дополнительно — Подготовка к поиску работы

Карьера
  • Разбор типовых вопросов на собеседованиях
  • Подготовка резюме
  • Стратегия прохождения интервью
  • Рекомендации от экспертов

Выберите тариф

Оплата по частям — рассрочка на 18 месяцев.

Тариф 1

8 333 ₽ /мес
Полная стоимость: 150 000 ₽
  • Подготовительный модуль
  • База ML
  • Применение ML в бизнес-кейсах
  • Практические задачи
Выбрать тариф

Остались вопросы?

Заполните форму, и менеджер свяжется с вами, чтобы ответить на все вопросы.

Или напишите менеджеру в Telegram: @ваш_менеджер