Hard ML | karpov.courses
2026-02-20 16:54 Diff

ХАРДКОРНЫЙ MACHINE LEARNING. ОБУЧЕНИЕ У НАС =|

Не просто обучаем модели, а решаем сложные и важные для бизнеса ML-задачи

начало обучения сразу после покупки

КОМУ ПОДОЙДЁТ
MIDDLE/SENIOR

Пакетные предложения
от 1 до 6 блоков

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

Для тех, кто уже имеет опыт работы в машинном обучении и хочет:

Научиться решать специфические и нестандартные задачи бизнеса

Найти новую работу как в России, так и за рубежом

Освоить новую область в ML под руководством ведущих специалистов

Получить повышение на текущей работе

Hard ML — это нестандартный курс по машинному обучению. Моя команда не стала ограничиваться одним лишь обучением моделей и решила охватить абсолютно все этапы работы ML-инженера. Вы научитесь самостоятельно собирать и размечать данные, строить пайплайны их поставки, деплоить приложения, настраивать мониторинги и оценивать эффективность алгоритмов.

Вы получите максимально глубокое погружение в задачи, с которыми сталкивается современный бизнес. Каждая тема курса будет рассмотрена на реальных кейсах. К концу каждого модуля у вас будет собственный ML-сервис, решающий сложную и важную задачу. Этот курс станет проверкой на прочность для любого ML-специалиста, поэтому дерзайте — я верю в вас!

Senior Principal в BP, хэдлайнер курса

// Цель нашего курса — помочь опытным аналитикам расширить свои компетенции и задать правильное направление для дальнейшего развития в профессии. Полученный практический опыт позволит углубить знания в области продуктовой аналитики и научиться подбирать правильные инструменты для решения задач в самых неопределённых условиях и незнакомых отраслях. //

ВЫБИРАЙТЕ ТО, ЧТО ИНТЕРЕСНО >

Алгоритмы автоматического сопоставления объектов позволяют решать множество важных задач бизнеса: выявление товаров-дублей, объединение данных о покупателях в онлайне и офлайне, анализ и мониторинг цен конкурентов. Разберём различные кейсы применения систем матчинга и ранжирования, рассмотрим технические тонкости их архитектур, познакомимся с передовыми подходами к обучению моделей и реализуем свою систему поисковых подсказок.

Продолжительность модуля:

10 уроков и финальный проект

Используем полученные знания для разработки сервиса на основе моделей ранжирования. В качестве бонуса обсудим задачи, которые можно решить с минимальными изменениями текущего пайплайна.

ДИНАМИЧЕСКОЕ ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ

Эффективность деятельности многих компаний зависит от способности устанавливать оптимальные цены на продукцию с учётом различных факторов и изменений, происходящих на рынке. Научимся создавать пайплайн динамического ценообразования с нуля для решения бизнес-задачи. Будем решать задачу динамического ценообразования через построение модели спроса/ определение эластичности/ многоруких бандитов.

Продолжительность модуля:

9 уроков и финальный проект

Сегментация потребителей по чистому эффекту от маркетингового воздействия позволяет бизнесу сосредоточить рекламный бюджет на клиентах, готовых выполнить целевое действие только при наличии коммуникации. Научимся оценивать величину этого эффекта с помощью uplift-моделей, разберём интересные кейсы из практики, спроектируем библиотеку факторов и построим свой алгоритм для поиска оптимальной аудитории.

Продолжительность модуля:

5 уроков и финальный проект

Напишем свой веб-сервис для запуска uplift-модели и организуем маркетинговую кампанию на основе транзакционных данных клиентов.

ПРОДВИНУТОЕ A/B-ТЕСТИРОВАНИЕ

Важными задачами в A/B-тестировании являются ускорение тестов и повышение их чувствительности. Это позволяет компаниям быстрее внедрять позитивные изменения и вовремя отказываться от негативных. Научимся применять современные методы повышения чувствительности A/B-тестов, рассмотрим полный пайплайн тестирования и реализуем свой сервис для оценки экспериментов.

Продолжительность модуля:

10 уроков и финальный проект

Применим все полученные знания на практике и реализуем собственный веб-сервис для оценки большого числа экспериментов.

Сегодня рекомендательные системы встречаются во многих приложениях, где есть поиск и персонализация. Мы разберёмся, как построить свою рекомендательную систему, используя все возможные знания о пользователях и объектах рекомендации. На практике научимся использовать алгоритмы контентной фильтрации, матричной фактори��ации, обучим глубокие сети и модели ранжирования. А потом — рассмотрим проблемы, которые могут возникать в проде.

Продолжительность модуля:

10 уроков и финальный проект

Если вы проходили обучение на курсе HardML, для вас будет действовать специальное предложение!

Используем полученные знания для разработки небольшого сервиса на основе рекомендательной системы. В качестве бонуса, обсудим, как добавить механизм АБ-тестирования

Жизненный цикл разработки модели включает в себя несколько этапов: постановка задачи, разработка модели и операции с ней. Работа ML Ops-инженера сосредоточена вокруг второго и третьего этапа.
На втором этапе дата сайентисты и ML-инженеры занимаются сбором данных, обучением и тюнингом моделей, генерацией фичей и валидацией. На третьем этапе главные задачи это деплой, мониторинг и обновление моделей.
На каждом из этих этапов возникают сложности и ошибки, связанные с человеческим фактором, будь то ушедший в отпуск специалист или потерянный скрипт при деплое. Чтобы не терять деньги и пользователей, бизнес использует автоматизацию процессов. Так, ML Ops охватывает разработку и операционные задачи, включая интеграцию моделей в систему ПО.
На курсе освоите практики и инструменты MLOps, научитесь внедрять и поддерживать модели машинного обучения в производственной среде, обеспечивая их воспроизводимость, масштабируемость и удобство сопровождения.

Продолжительность модуля:

11 уроков и финальный проект

Александр Гущин, Михаил Свешников

РЕКОМЕНДУЕМЫЙ УРОВЕНЬ:

Отличается для каждого блока

— Знание синтаксиса языка

— Понимание базовых структур данных (список, словарь, кортеж)

— Умение отлаживать код и писать тесты

— Знание основ ООП (класс, объект)

— Владение библиотеками Pandas, Scikit-learn, PyTorch

— Знание основ теории вероятностей и математической статистики

— Базовые знания Bash, Docker, Git

— Знание классических ML-алгоритмов

— Базовые знания в глубоких нейросетях

— Понимание клиент-серверных запросов

— Минимальный опыт работы с веб-фреймворками (например, Flask)

Демоверсия

Не уверены, подходит ли вам курс?
Пройдите демоверсию, в которой вас ждет:

+ Разбор реального рабочего проекта с Валерием Бабушкиным

Доступ к демоверсии откроется после регистрации на образовательной платформе.

+ Подробное описание каждого блока

+ Тестирование для оценки знаний (по желанию)

+ Ответы на самые популярные вопросы о процессе обучения

ПОДРОБНЕЕ О КАЖДОМ БЛОКЕ

Валерий Бабушкин расскажет о курсе и его содержании. Вы узнаете, в чём ценность каждого блока, какие задачи предстоит решать и сколько времени понадобится на освоение программы.

НЕ УВЕРЕНЫ, ХВАТИТ ЛИ ЗНАНИЙ ДЛЯ КУРСА?

Оставьте заявку, мы свяжется с вами и поможем подобрать курс, который будет полностью соответствовать вашим целям

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ >

УЧИТЕСЬ В УДОБНОМ ФОРМАТЕ

— Выбирайте любую последовательность прохождения блоков
— Изучайте новую тему с помощью лекций и конспектов в удобное время
— Закрепляйте практикой на нашей образовательной платформе после каждого урока

ПОЛУЧАЙТЕ ОБРАТНУЮ СВЯЗЬ

— Отправляйте свое решение на проверку
— Сразу получайте подробную ОС от нашей проверяющей системы
— Обсуждайте задачи с экспертами в любой день недели

ПОЛУЧАЙТЕ ПОДТВЕРЖДЕНИЕ О ПРОХОЖДЕНИИ программы

— Создавайте свои ML-сервисы по каждому блоку в качестве финальных проектов
— Получайте сертификаты на русском и английском языках

УЧИТЕСЬ В УДОБНОМ ФОРМАТЕ

— Выбирайте любую последовательность прохождения блоков
— Изучайте новую тему с помощью лекций и конспектов в удобное время
— Закрепляйте практикой на нашей образовательной платформе после каждого урока

ПОЛУЧАЙТЕ ОБРАТНУЮ СВЯЗЬ

— Отправляйте свое решение на проверку
— Сразу получайте подробную ОС от нашей проверяющей системы
— Обсуждайте задачи с экспертами в любой день недели

ПОЛУЧАЙТЕ ПОДТВЕРЖДЕНИЕ О ПРОХОЖДЕНИИ ПРОГРАММЫ

— Создавайте свои ML-сервисы по каждому блоку в качестве финальных проектов
— Получайте сертификаты на русском и английском языках

Авторы курса >

лид команды ML ценообразования в AliExpress Россия

Яндекс.Маркет, ex. Х5 Retail Group

Senior ML Engineer в AliExpress Russia

Руководитель отдела мультивариативного анализа X5 Retail Group

MLOps tools developer в Evidently AI

Разработчик MLOps-инструментов с открытым исходным кодом и платформы MLOps в Iterative.ai.

ОТЗЫВЫ СТУДЕНТОВ //

  • Высокое качество материала и заданий
    
    Крайне полезные курсы по продвинутому анализу данных. Особенно хочется выделить модули по A/B тестированию и Uplift моделированию. Качество материала, задачи на высоком уровне.

    Читать полностью →

  • Полезный курс с практической направленностью

    Понравилась практическая направленность. В выбранных тематиках было достаточно современных подходов, теории и задач.
    Понравилось, что были разборы ДЗ — это реально помогало.

    Читать полностью →

  • Знания пригодились как на собеседованиях, так и в самой работе

    Я воспользовался программой помощи в трудоустройстве, которая включена в курс. И именно через специалиста karpov. courses меня нашла моя новая работа.

    Читать полностью →

  • Получил удовольствие от решения сложных задач

    Интересный материал: из курса можно узнать много нового, что можно найти лишь в специализированной литературе. Сложные задания: над многими задачами приходилось сидеть по много часов. Но зато я действительно радовался.

    Читать полностью →

  • Высокое качество материала и заданий
    
    Крайне полезные курсы по продвинутому анализу данных. Особенно хочется выделить модули по A/B тестированию и Uplift моделированию. Качество материала, задачи на высоком уровне.

    Данный курс глобально повлиял на мою карьеру. Благодаря приобретенным навыкам, в особенности по модулю продвинутое A/B тестирование, через 2 месяца после окончания курса я получил оффер на позицию Senior research analyst в крупнейшем маркетплейсе РФ, хотя до этого в IT компаниях я не работал.

СТОИМОСТЬ обучения:

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

Оплачивайте курс так, как удобно: единовременно со скидкой до 16% или в рассрочку

Беспроцентная рассрочка или оплата частями от наших партнёров:

Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии — обучение может оплатить ваш работодатель

Повышайте квалификацию за счёт компании

Можно вернуть до 13% от стоимости обучения

Налоговый вычет

Если за две недели курс вам не подойдёт, вернем полную стоимость. Позже — за вычетом пройденных уроков

Не подойдёт — вернём оплату

Выберите удобный срок рассрочки на этапе оплаты — от 4 до 24 месяцев

FAQ >>

Остались вопросы?

Отправьте заявку, и мы проконсультируем вас.