Курс Start ML - обучение Machine Learning в Python для начинающих | karpov.courses
2026-02-20 16:54 Diff

Освойте Machine Learning с нуля на реальных задачах и дайте старт своей карьере ML-инженера

Реальные проекты
в вашем портфолио

оплачиваемая стажировка
в Magnit Tech

Формат обучения
Видеолекции и задания

Инженер машинного
обучения

2 студента февральского потока получат возможность пройти оплачиваемую стажировку на роль ML-разработчика в MAGNIT TECH в Департаменте по машинному обучению и искусственному интеллекту.

2 студента февральского потока получат возможность пройти оплачиваемую стажировку на роль ML-разработчика в MAGNIT TECH в Департаменте по машинному обучению и искусственному интеллекту.

Получите возможность попасть на стажировку

записаться на курс или задать вопрос

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

> знание школьной математики

> интерес к сфере и желание учиться

Какие знания нужны на входе?

Деятельность ML-инженеров объединяет анализ данных и разработку: они создают модели машинного обучения, которые предсказывают события и автоматически принимают решения в самых разных областях. Этому легко найти применение в любой сфере — в финансах, медицине, производстве и маркетинге

Чтобы пройти курс «Инженер машинного обучения» вам пригодятся умение выполнять простые арифметические операции и решать уравнения, навыки работы с функциями и векторами

о партнёре курса >>

человек в команде MAGNIT TECH

активных IT-проектов и продуктов

информационных систем и сервисов

MAGNIT TECH — это технологическое ядро одной из крупнейших розничных сетей России. Компания работает с эксабайтами данных, создавая ИТ-решения, которые ежедневно касаются жизни миллионов покупателей

Миссия — с помощью технологий, данных и машинного обучения делать покупки в режиме реального времени доступнее, удобнее и персонализированнее

Программа стажировки //

Чтобы попасть на стажировку вам необходимо:

Студенты февральского потока получают возможность пройти оплачиваемую стажировку на роль ML-разработчика в MAGNIT TECH в Департаменте по машинному обучению и искусственному интеллекту.

Пройти 50% курса без переносов и набрать не менее 50% баллов

Отправить резюме в Карьерный центр karpov.courses

Пройти интервью: с нанимающим менеджером компании MAGNIT TECH + техническое собеседование и ML-сессию онлайн

Дождаться онлайн-скрининга по резюме рекрутером компании MAGNIT TECH

Компания выберет 2-х кандидатов, которых пригласит на оплачиваемую стажировку

Почему обучение на ML-инженера сейчас актуально >>

вырос спрос на специалистов за последние годы

по прогнозам вырастет спрос к 2029 году

Сбер, Яндекс, Альфа-Банк, Газпром

и другие крупные компании нанимают ML-инженеров

Уже на старте профессия ML-инженера предлагает достаточно высокие зарплаты по сравнению с другими специалистами.

Средняя зарплата в отрасли — 100 000 рублей

Зарплаты специалистов в сфере машинного обучения по грейдам:

Кому подойдет курс //

➝ Новичок в профессии

➝ Математик (по профессии или по духу)

Получите сильную базу для уверенного старта карьеры в машинном обучении

Перейдете от теории к практике и научитесь решать реальные бизнес-задачи

➝ Аналитик

➝ Разработчик

Освоите продвинутые методы и инструменты и выйдете на качественно новый уровень в своей специальности

Имеете опыт в программировании и разработке приложений, но хотите применить свои знания в новой области и научиться выявлять потребности бизнеса

Чему научитесь >>

1. Понимать синтаксис Python: освоим циклы, коллекции, функции, библиотеки и ООП

2. Работать с базой данных и разрабатывать веб-приложения на Python

4. Разбираться в архитектуре нейронных сетей и работать с тензорами в PyTorch

5. Решать задачи классификации изображений, сегментации и детекции с использованием сверточных нейронных сетей

3. Отбирать признаки, обучать, работать с ML-моделями и оценивать их качество

6. Оценивать влияние моделей на бизнес с помощью статистики и A/B-тестов

Финальный проект как старт вашей карьеры //

Финальный проект курса — не придуманная, а абсолютно реальная задача из индустрии, и для ее решения вам потребуется изучить все блоки программы — Python, машинное обучение, глубокое обучение, статистику и A/B тестирование

Рассчитано на основе данных о количестве выпускников, обратившихся за помощью в поиске работы и трудоустроенных за 3 месяца. Как мы это считали

В результате вы создадите систему ранжирования публикаций в социальной сети, которая будет выдерживать нагрузку пользователей, учитывать их особенности и эффективно справляться с задачей

Оставьте заявку — мы обо всем расскажем подробнее

Не уверены, что вам это подходит?

как будете учиться /?/

как будете учиться

  • Уроки открываются 3 раза в неделю — по понедельникам, средам и пятницам
  • Все лекции доступны в записи и разбиты на компактные видео по 15−40 минут
  • На обучение понадобится в среднем от 8 до 16 часов в неделю
  • Сдавать домашние задания можно в течение двух недель

=> Самостоятельно планируйте нагрузку

  • Смотрите видеолекции и читайте конспекты к ним
  • Практикуйтесь на заданиях с кодом
  • Изучайте разборы идеальных решений в видео и текстовом формате
  • Погружайтесь в дополнительные материалы в каждом уроке
  • Выполните финальный проект для портфолио
  • Погрузитесь в полный цикл работы ML-инженера — от постановки задачи до реализации проекта
  • Научитесь думать, принимать решения и вести ML-проекты в реальных условиях
  • Работайте с инструментами в настоящем рабочем окружении

=> Решайте реальные задачи

=> Берите максимум от обучения

Вам будут помогать >>

Опытные специалисты, которые когда-то сами прошли путь новичков, помогают с задачами: реагируют на вопрос в течение 15 минут и отвечают в течение часа

Эксперты-практики

Следят за прогрессом обучения, всегда готовы поддержать, подбодрить и помочь в решении организационных вопросов

Внимательные кураторы

Виртуальный помощник на базе ChatGPT ответит на любые вопросы из области анализа данных и программирования

Чат-бот Ева

Умеют объяснять сложные вещи простыми словами

Опытные преподаватели

Документы после выпуска //

> Упаковывайте полученный опыт в портфолио

> Получайте сертификаты на русском и английском языках

karpov.courses помогает подготовиться к поиску работы

Первое место работы после обучения — первый шаг к блестящей карьере, и важно сделать этот шаг правильно.

3 месяца

средний срок успешного трудоустройства при соблюдении рекомендаций карьерных консультантов

74 % студентов

нашли работу благодаря карьерному сопровождению

ваше резюме после курса

На карьерном курсе расскажем все о поиске работы

Действующие HR IT-компаний дадут персональные рекомендации по резюме

Будем поддерживать и отвечать на вопросы о рынке труда 5/2 в Карьерном чате в Telegram

Будем делиться в чате актуальными каналами для поиска работы и вакансиями от компаний-партнеров

Доступ к чату и Карьерному курсу у вас навсегда — обращайтесь за поддержкой в любой момент. Пригласим на все мероприятия в Карьерном чате

→ как искать работу на текущем рынке
→ чем отличаются разные роли в сфере Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу

→ как искать работу на текущем рынке
→ чем отличаются разные роли в сфере Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу

> Умею разрабатывать приложения на Python, знаю основы объектно-ориентированного программирования

> Владею библиотеками для анализа данных и машинного обучения

> Знаю синтаксис SQL, умею составлять запросы к базам данным и работать с SQLAlchemy

> Знаком с основами backend-разработки и фреймворком FastAPI

> Использую Git для работы над проектами

> Применяю Airflow для автоматизации регулярных задач

> Понимаю, как рассчитываются объем выборки, величина эффекта и продолжительность эксперимента

> Умею проводить A/B-тесты и оценивать влияние ML-моделей на продукт

> Разбираюсь в основах теории вероятностей и математической статистики, знаю основные статистические критерии и условия их применимости

> Умею решать задачи по работе с текстами и изображениями

> Знаком с нейронными сетями и библиотекой PyTorch

> Имею опыт применения продвинутых ML-моделей на основе градиентного бустинга

> Знаю классические ML-алгоритмы, умею строить ML-модели для решения задач регрессии, классификации и кластеризации

Фреймворк машинного обучения для языка Python с открытым исходным кодом.

Открытая программная библиотека, разработанная компанией Яндекс.

Социальная сеть специалистов по обработке данных и машинному обучению.

Высокоуровневый язык программирования общего назначения с динамической строгой типизацией и автоматическим управлением памятью.

Распределенная система управления версиями.

Открытое программное обеспечение для создания, выполнения, мониторинга и оркестровки потоков операций по обработке данных.

Базы, которые содержат готовые фрагменты кода для решения задач Machine Learning с помощью Python.

Язык для обработки и извлечения данных, которые хранятся в базе, стандарт для большинства систем управления базами данных (СУБД).

Программная библиотека на языке Python

Свободная объектно-реляционная система управления базами данных.

программа курса //

Подача материала на курсе позволит любому даже без сильной математической подготовки разобраться со всеми этапами работы ML-инженера. А постепенное усложнение задач не даст заскучать тем, кто уже начал изучать ML или быстро учится. Кроме того, мы регулярно обновляем программу, адаптируя ее к требованиям рынка

1. ЧТО ДЕЛАЕТ ML-ИНЖЕНЕР

Составите первое представление о работе ML-инженера, узнаете, какие навыки, технологии и инструменты необходимы для работы, а также изучите основные шаги и операции при работе с данными и научитесь выбирать нужные инструменты

2. ПРИКЛАДНАЯ РАЗРАБОТКА НА PYTHON

Изучите основы программирования на Python, освоите библиотеки для анализа данных и машинного обучения. Узнаете, как строить архитектуру приложений и контролировать версии в Git. Напишете прототип будущего ML-сервиса.

3. Машинное обучение

Познакомитесь с классическими алгоритмами машинного обучения, освоите подготовку данных для моделей, разберетесь в тонкостях разработки рекомендательных систем и обучите модель на данных социальной сети.

4. Основы Deep Learning

Разберете популярные архитектуры нейросетей, научитесь работать с предобученными моделями и тренировать собственные. Усовершенствуете созданный на предыдущих этапах обучения механизм рекомендаций.

5. Статистика и A/B-тесты

Рассмотрите основные понятия теории вероятностей и математической статистики, научитесь проводить тесты и оценивать влияние ML-моделей на продукт и бизнес. Реализуете свою систему тестирования и оцените ее эффективность.

6. Подготовка к собеседованиям

Узнаете, как проходят собеседования на ML-инженера уровня junior. Разберете алгоритмические задачи на Python и популярные вопросы по теме Machine Learning, статистике и A/B-тестам. Отработаете навыки на практических заданиях и подготовитесь к выходу на рынок в роли начинающего ML-инженера.

отзывы выпускников //

  • Потрясающий курс с максимально широким охватом все тем из перечня.

    Работал продуктовым аналитиком. Общий стаж работы в IT до начала обучения был 9 месяцев. Выполнял задачи по стриму продуктовой и маркетинговой аналитики.

    Читать полностью →

    СЛАВА, ПРОДУКТОВЫЙ АНАЛИТИК

  • Спасибо большое всей команде, вы делаете крутой продукт!
    
    Курс повлиял на мою карьеру — в июле я стала откликаться на вакансии и в августе нашла работу Junior Data Scientist в QIWI, чему очень рада! Было два этапа собеседования, и вот — теперь работаю на новом месте.

    Читать полностью →

Авторы и преподаватели курса //

Head of DS в Raiffeisen CIB

  • Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB.
  • Преподаватель машинного обучения на Факультете компьютерных наук Высшей школы экономики (ФКН НИУ ВШЭ).
  • Выпускник школы анализа данных от Яндекса.
  • Ранее прошёл путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс. Маркете за 2 года.

Head of DS в Raiffeisen CIB

Старший разработчик, ex Yandex backend dev

  • Работал ML-инженером в Райффайзенбанке, занимался процессингом данных, построением моделей и автоматизацией ML-проектов. Сейчас работает старшим разработчиком.
  • До karpov.courses преподавал в МФТИ курсы по продвинутому программированию на Python и алгоритмам.

Старший разработчик, ex Yandex backend dev

  • Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.
  • Занимается построением моделей динамического ценообразования в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.
  • Ранее работал в научной лаборатории при ФКН НИУ ВШЭ. Как научный сотрудник занимался исследованиями на тему анализа естественного языка и мультиязычных языковых моделей.

Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса

  • Отвечает за рекомендации и прогнозы для задач эффективности Яндекс.Еды. Ранее запускал рекомендации и прогнозы времени доставки в Яндекс. Лавке, занимался задачами продукта Яндекс.Такси.
  • Преподавал машинное обучение в ВШЭ и организовывал тренировки по машинному обучению.

Head of DS в Raiffeisen CIB

  • Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB.
  • Преподаватель машинного обучения на Факультете компьютерных наук Высшей школы экономики (ФКН НИУ ВШЭ).
  • Выпускник школы анализа данных от Яндекса.
  • Ранее прошёл путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс. Маркете за 2 года.

Head of DS в Raiffeisen CIB

Старший разработчик, ex Yandex backend dev

  • Работал ML-инженером в Райффайзенбанке, занимался процессингом данных, построением моделей и автоматизацией ML-проектов. Сейчас работает старшим разработчиком.
  • До karpov.courses преподавал в МФТИ курсы по продвинутому программированию на Python и алгоритмам.

Старший разработчик, ex Yandex backend dev

  • Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.
  • Занимается построением моделей динамического ценообразования в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.
  • Ранее работал в научной лаборатории при ФКН НИУ ВШЭ. Как научный сотрудник занимался исследованиями на тему анализа естественного языка и мультиязычных языковых моделей.

Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса

  • Отвечает за рекомендации и прогнозы для задач эффективности Яндекс.Еды. Ранее запускал рекомендации и прогнозы времени доставки в Яндекс. Лавке, занимался задачами продукта Яндекс.Такси.
  • Преподавал машинное обучение в ВШЭ и организовывал тренировки по машинному обучению.

Оплачиваемая стажировка в Magnit Tech

> Бессрочный доступ к материалам курса

> Ежедневная поддержка от кураторов и экспертов

> Доступ к рабочей инфраструктуре

> Проект в ваше портфолио

+ Вебинары — «Как и зачем участвовать в соревнованиях на Kaggle» и «Git: зачем нужен и как использовать»

+ Персональные встречи с экспертом курса

+ Практика с реальными бизнес-кейсами в Симуляторе Data Science

+ Ещё глубже в ML — полный курс Deep Learning Engineer (трек NLP или CV на выбор)

> 7 месяцев теории и практики (600+ заданий)

при рассрочке на 24 месяца

при рассрочке на 24 месяца

при рассрочке на 24 месяца

> Вакансии от компаний-партнёров

> Чат с поддержкой HR-экспертов

+ Развернутое ревью профиля GitHub с рекомендациями

+ 3 индивидуальные встречи с карьерным специалистом

+ Индивидуальный чат с HR-экспертом на 3 месяца

+ 2 встречи с техническими экспертами в карьерном курсе

- прикладная разработка (Python, Git, API, Airflow),
- машинное обучение,
- основы Deep Learning,
- статистика и A/B-тесты

рынок труда, резюме, портфолио и подготовка к собеседованиям

  • разработка резюме и сопроводительного письма
  • репетиция собеседования
  • составление стратегии поиска работы
  • репетиция технического собеседования
  • проверка тестового задания или оценка пет-проекта

стоимость обучения >>

стоимость обучения >>

при рассрочке на 24 месяца

при рассрочке на 24 месяца

при рассрочке на 24 месяца

+ Практика с реальными бизнес-кейсами в Симуляторе Data Science

+ Персональные встречи с экспертом курса

+ Ещё глубже в ML — полный курс Deep Learning Engineer (трек NLP или CV на выбор)

> 7 месяцев теории и практики (600+ заданий)

+ Вебинары — «Как и зачем участвовать в соревнованиях на Kaggle» и «Git: зачем нужен и как использовать»

> Проект в ваше портфолио

> Доступ к рабочей инфраструктуре

> Ежедневная поддержка от кураторов и экспертов

> Бессрочный доступ к материалам курса

> Вакансии от компаний-партнёров

> Чат с поддержкой HR-экспертов

+ 3 индивидуальные встречи с карьерным специалистом

+ Развернутое ревью профиля GitHub с рекомендациями

+ Индивидуальный чат с HR-экспертом на 3 месяца

+ 2 встречи с техническими экспертами в карьерном курсе

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

Базовый тариф

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

тариф базовый плюс

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

продвинутый тариф

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

Общение в сообществе профессионалов, поддержка и актуальные новости школы — подпишитесь на нас, чтобы ничего не упустить.

Почему karpov.courses /?/

Рассчитано на основе данных о количестве выпускников, обратившихся за помощью в поиске работы и трудоустроенных за 3 месяца. Как мы это считали

Школа основана аналитиками данных

Анатолий Карпов работал ведущим аналитиком в Mail.Ru и VK, создал онлайн-курсы по анализу данных, которые прослушали более 200 000 человек, и знает, как объяснять сложные вещи простыми словами.

Обучают практикующие эксперты

Авторы курсов — топовые специалисты в компаниях, где применяются лучшие практики рынка. Из года в год одни и те же люди следят за обновлениями программ в соответствии с требованиями рынка и лично отвечают за качество обучения.

Мы даем актуальные знания

В программах курсов — только необходимые инструменты и практика на реальных задачах. Вы не будете тратить время на изучение того, что не понадобится вам в работе.

В Data Science-комьюнити школы уже более 10 000 человек — в том числе студенты, выпускники, преподаватели. Со всеми можно ежедневно общаться в чате — поддерживать друг друга, делиться опытом, спрашивать совета.

FAQ >>

Остались вопросы?

Отправьте заявку, и мы проконсультируем вас.