66 added
31 removed
Original
2026-01-01
Modified
2026-02-20
1
<p>Освойте Machine Learning с нуля на реальных задачах и дайте старт своей карьере ML-инженера</p>
1
<p>Освойте Machine Learning с нуля на реальных задачах и дайте старт своей карьере ML-инженера</p>
2
<p>Реальные проекты в вашем портфолио<strong></strong></p>
2
<p>Реальные проекты в вашем портфолио<strong></strong></p>
3
+
<p>оплачиваемая стажировкав Magnit Tech</p>
3
<p><strong>Формат обучения</strong>Видеолекции и задания</p>
4
<p><strong>Формат обучения</strong>Видеолекции и задания</p>
4
<h2>Инженер машинного обучения</h2>
5
<h2>Инженер машинного обучения</h2>
5
-
<p>Мы собрали ключевые курсы в мощные связки, чтобы вы получили максимальный результат. Приобретайте комбо<strong>и экономьте 15%</strong>на общей стоимости.Подробнее об акции<a>по ссылке</a></p>
6
+
<p>2 студента февральского потока получат возможность пройти оплачиваемую стажировку на роль ML-разработчика в MAGNIT TECH в Департаменте по машинному обучению и искусственному интеллекту.</p>
6
-
<p>Мы собрали ключевые курсы в мощные связки, чтобы вы получили максимальный результат. Приобретайте комбо<strong>и экономьте 15%</strong>на общей стоимости.Подробнее об акции<a>по ссылке</a></p>
7
+
<p>2 студента февральского потока получат возможность пройти оплачиваемую стажировку на роль ML-разработчика в MAGNIT TECH в Департаменте по машинному обучению и искусственному интеллекту.</p>
7
-
<h2>Купитьновогоднее комбо</h2>
8
+
<p>Получите возможность попасть на стажировку</p>
8
-
<p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.</p>
9
<h2>записаться на курс или задать вопрос</h2>
9
<h2>записаться на курс или задать вопрос</h2>
10
-
<p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.</p>
10
+
<p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу</p>
11
<p>> знание школьной математики</p>
11
<p>> знание школьной математики</p>
12
<p>> интерес к сфере и желание учиться</p>
12
<p>> интерес к сфере и желание учиться</p>
13
<p>Какие знания нужны на входе?</p>
13
<p>Какие знания нужны на входе?</p>
14
<p>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</p>
14
<p>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</p>
15
<p>Чтобы пройти курс "Инженер машинного обучения" вам пригодятся умение выполнять простые арифметические операции и решать уравнения, навыки работы с функциями и векторами</p>
15
<p>Чтобы пройти курс "Инженер машинного обучения" вам пригодятся умение выполнять простые арифметические операции и решать уравнения, навыки работы с функциями и векторами</p>
16
+
<h2>о партнёре курса >></h2>
17
+
<p>человек в команде MAGNIT TECH</p>
18
+
<p>активных IT-проектов и продуктов</p>
19
+
<p>информационных систем и сервисов</p>
20
+
<p>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</p>
21
+
<p>Миссия - с помощью технологий, данных и машинного обучения делать покупки в режиме реального времени доступнее, удобнее и персонализированнее</p>
22
+
<h2>Программа стажировки //</h2>
23
+
<p>Чтобы попасть на стажировку вам необходимо:</p>
24
+
<p>Студенты февральского потока получают возможность пройти оплачиваемую стажировку на роль ML-разработчика в MAGNIT TECH в Департаменте по машинному обучению и искусственному интеллекту.</p>
25
+
<p>Пройти 50% курса без переносов и набрать не менее 50% баллов</p>
26
+
<p>Отправить резюме в Карьерный центр karpov.courses</p>
27
+
<p>Пройти интервью: с нанимающим менеджером компании MAGNIT TECH + техническое собеседование и ML-сессию онлайн</p>
28
+
<p>Дождаться онлайн-скрининга по резюме рекрутером компании MAGNIT TECH</p>
29
+
<p>Компания выберет 2-х кандидатов, которых пригласит на оплачиваемую стажировку</p>
16
<h2>Почему обучение на ML-инженера сейчас актуально >></h2>
30
<h2>Почему обучение на ML-инженера сейчас актуально >></h2>
17
<p>вырос спрос на специалистов за последние годы</p>
31
<p>вырос спрос на специалистов за последние годы</p>
18
<p>по прогнозам вырастет спрос к 2029 году</p>
32
<p>по прогнозам вырастет спрос к 2029 году</p>
19
<p>Сбер, Яндекс, Альфа-Банк, Газпром</p>
33
<p>Сбер, Яндекс, Альфа-Банк, Газпром</p>
20
<p>и другие крупные компании нанимают ML-инженеров</p>
34
<p>и другие крупные компании нанимают ML-инженеров</p>
21
<p>Уже на старте профессия ML-инженера предлагает достаточно высокие зарплаты по сравнению с другими специалистами.</p>
35
<p>Уже на старте профессия ML-инженера предлагает достаточно высокие зарплаты по сравнению с другими специалистами.</p>
22
<p>Средняя зарплата в отрасли - 100 000 рублей</p>
36
<p>Средняя зарплата в отрасли - 100 000 рублей</p>
23
<p>Зарплаты специалистов в сфере машинного обучения по грейдам:</p>
37
<p>Зарплаты специалистов в сфере машинного обучения по грейдам:</p>
24
<h2><strong>Кому подойдет курс</strong>//</h2>
38
<h2><strong>Кому подойдет курс</strong>//</h2>
25
<h3>➝ Новичок в профессии</h3>
39
<h3>➝ Новичок в профессии</h3>
26
<h3>➝ Математик (по профессии или по духу)</h3>
40
<h3>➝ Математик (по профессии или по духу)</h3>
27
<p>Получите сильную базу для уверенного старта карьеры в машинном обучении</p>
41
<p>Получите сильную базу для уверенного старта карьеры в машинном обучении</p>
28
<p>Перейдете от теории к практике и научитесь решать реальные бизнес-задачи</p>
42
<p>Перейдете от теории к практике и научитесь решать реальные бизнес-задачи</p>
29
<h3>➝ Аналитик</h3>
43
<h3>➝ Аналитик</h3>
30
<h3>➝ Разработчик</h3>
44
<h3>➝ Разработчик</h3>
31
<p>Освоите продвинутые методы и инструменты и выйдете на качественно новый уровень в своей специальности</p>
45
<p>Освоите продвинутые методы и инструменты и выйдете на качественно новый уровень в своей специальности</p>
32
<p>Имеете опыт в программировании и разработке приложений, но хотите применить свои знания в новой области и научиться выявлять потребности бизнеса</p>
46
<p>Имеете опыт в программировании и разработке приложений, но хотите применить свои знания в новой области и научиться выявлять потребности бизнеса</p>
33
<h2><strong>Чему научитесь</strong>>></h2>
47
<h2><strong>Чему научитесь</strong>>></h2>
34
<h3>1. Понимать синтаксис Python: освоим циклы, коллекции, функции, библиотеки и ООП</h3>
48
<h3>1. Понимать синтаксис Python: освоим циклы, коллекции, функции, библиотеки и ООП</h3>
35
<h3>2. Работать с базой данных и разрабатывать веб-приложения на Python</h3>
49
<h3>2. Работать с базой данных и разрабатывать веб-приложения на Python</h3>
36
<h3>4. Разбираться в архитектуре нейронных сетей и работать с тензорами в PyTorch</h3>
50
<h3>4. Разбираться в архитектуре нейронных сетей и работать с тензорами в PyTorch</h3>
37
<h3>5. Решать задачи классификации изображений, сегментации и детекции с использованием сверточных нейронных сетей</h3>
51
<h3>5. Решать задачи классификации изображений, сегментации и детекции с использованием сверточных нейронных сетей</h3>
38
<h3>3. Отбирать признаки, обучать, работать с ML-моделями и оценивать их качество</h3>
52
<h3>3. Отбирать признаки, обучать, работать с ML-моделями и оценивать их качество</h3>
39
<h3>6. Оценивать влияние моделей на бизнес с помощью статистики и A/B-тестов</h3>
53
<h3>6. Оценивать влияние моделей на бизнес с помощью статистики и A/B-тестов</h3>
40
-
<p>> На курсе "Инженер машинного обучения" получите базу: Python, методы МО, статистика, A/B-тесты, основы Deep Learning</p>
41
-
<p>> На курсе "Hard ML" выберете направление для развития - эксперименты, динамическое ценообразование, рекомендации, MLOps, uplift-моделирование или ранжирование</p>
42
-
<p>Постройте крепкий фундамент для развития в ML и углубитесь в реальные продуктовые задачи</p>
43
-
<p>при рассрочке на 24 месяца</p>
44
-
<p><strong>"Инженер машинного обучения" Тариф Базовый</strong><strong>+ 1 блок "Hard ML"</strong></p>
45
-
<p>при рассрочке на 24 месяца</p>
46
-
<p><strong>"Инженер машинного обучения" Тариф Базовый Плюс</strong><strong>+ 1 блок "Hard ML"</strong></p>
47
-
<p>при рассрочке на 24 месяца</p>
48
-
<p><strong>"Инженер машинного обучения" Тариф Продвинутый</strong><strong>+ 1 блок "Hard ML"</strong></p>
49
<h2>Финальный проект как старт вашей карьеры //</h2>
54
<h2>Финальный проект как старт вашей карьеры //</h2>
50
<p>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</p>
55
<p>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</p>
51
<p>Рассчитано на основе данных о количестве выпускников, обратившихся за помощью в поиске работы и трудоустроенных за 3 месяца.<a>Как мы это считали</a></p>
56
<p>Рассчитано на основе данных о количестве выпускников, обратившихся за помощью в поиске работы и трудоустроенных за 3 месяца.<a>Как мы это считали</a></p>
52
<p>В результате вы создадите систему ранжирования публикаций в социальной сети, которая будет выдерживать нагрузку пользователей, учитывать их особенности и эффективно справляться с задачей</p>
57
<p>В результате вы создадите систему ранжирования публикаций в социальной сети, которая будет выдерживать нагрузку пользователей, учитывать их особенности и эффективно справляться с задачей</p>
53
<p>Оставьте заявку - мы обо всем расскажем подробнее</p>
58
<p>Оставьте заявку - мы обо всем расскажем подробнее</p>
54
<h2>Не уверены, что вам это подходит?</h2>
59
<h2>Не уверены, что вам это подходит?</h2>
55
<h2>как будете учиться /?/</h2>
60
<h2>как будете учиться /?/</h2>
56
<h2>как будете учиться</h2>
61
<h2>как будете учиться</h2>
57
<ul><li>Уроки открываются 3 раза в неделю - по понедельникам, средам и пятницам</li>
62
<ul><li>Уроки открываются 3 раза в неделю - по понедельникам, средам и пятницам</li>
58
<li>Все лекции доступны в записи и разбиты на компактные видео по 15-40 минут</li>
63
<li>Все лекции доступны в записи и разбиты на компактные видео по 15-40 минут</li>
59
<li>На обучение понадобится в среднем от 8 до 16 часов в неделю</li>
64
<li>На обучение понадобится в среднем от 8 до 16 часов в неделю</li>
60
<li>Сдавать домашние задания можно в течение двух недель</li>
65
<li>Сдавать домашние задания можно в течение двух недель</li>
61
</ul><p>=> Самостоятельно планируйте нагрузку</p>
66
</ul><p>=> Самостоятельно планируйте нагрузку</p>
62
<ul><li>Смотрите видеолекции и читайте конспекты к ним</li>
67
<ul><li>Смотрите видеолекции и читайте конспекты к ним</li>
63
<li>Практикуйтесь на заданиях с кодом</li>
68
<li>Практикуйтесь на заданиях с кодом</li>
64
<li>Изучайте разборы идеальных решений в видео и текстовом формате</li>
69
<li>Изучайте разборы идеальных решений в видео и текстовом формате</li>
65
<li>Погружайтесь в дополнительные материалы в каждом уроке</li>
70
<li>Погружайтесь в дополнительные материалы в каждом уроке</li>
66
<li>Выполните финальный проект для портфолио</li>
71
<li>Выполните финальный проект для портфолио</li>
67
</ul><ul><li>Погрузитесь в полный цикл работы ML-инженера - от постановки задачи до реализации проекта</li>
72
</ul><ul><li>Погрузитесь в полный цикл работы ML-инженера - от постановки задачи до реализации проекта</li>
68
<li>Научитесь думать, принимать решения и вести ML-проекты в реальных условиях</li>
73
<li>Научитесь думать, принимать решения и вести ML-проекты в реальных условиях</li>
69
<li>Работайте с инструментами в настоящем рабочем окружении</li>
74
<li>Работайте с инструментами в настоящем рабочем окружении</li>
70
</ul><p>=> Решайте реальные задачи</p>
75
</ul><p>=> Решайте реальные задачи</p>
71
<p>=> Берите максимум от обучения</p>
76
<p>=> Берите максимум от обучения</p>
72
<h2><strong>Вам будут помогать</strong>>></h2>
77
<h2><strong>Вам будут помогать</strong>>></h2>
73
<p>Опытные специалисты, которые когда-то сами прошли путь новичков, помогают с задачами: реагируют на вопрос в течение 15 минут и отвечают в течение часа</p>
78
<p>Опытные специалисты, которые когда-то сами прошли путь новичков, помогают с задачами: реагируют на вопрос в течение 15 минут и отвечают в течение часа</p>
74
<h3>Эксперты-практики</h3>
79
<h3>Эксперты-практики</h3>
75
<p>Следят за прогрессом обучения, всегда готовы поддержать, подбодрить и помочь в решении организационных вопросов</p>
80
<p>Следят за прогрессом обучения, всегда готовы поддержать, подбодрить и помочь в решении организационных вопросов</p>
76
<h3>Внимательные кураторы</h3>
81
<h3>Внимательные кураторы</h3>
77
<p>Виртуальный помощник на базе ChatGPT ответит на любые вопросы из области анализа данных и программирования</p>
82
<p>Виртуальный помощник на базе ChatGPT ответит на любые вопросы из области анализа данных и программирования</p>
78
<h3>Чат-бот Ева</h3>
83
<h3>Чат-бот Ева</h3>
79
<p>Умеют объяснять сложные вещи простыми словами</p>
84
<p>Умеют объяснять сложные вещи простыми словами</p>
80
<h3>Опытные преподаватели</h3>
85
<h3>Опытные преподаватели</h3>
81
<h2><strong>Документы после выпуска</strong>//</h2>
86
<h2><strong>Документы после выпуска</strong>//</h2>
82
<p>> Упаковывайте полученный опыт в портфолио</p>
87
<p>> Упаковывайте полученный опыт в портфолио</p>
83
<p>> Получайте сертификаты на русском и английском языках</p>
88
<p>> Получайте сертификаты на русском и английском языках</p>
84
<h2>karpov.courses помогает подготовиться к поиску работы</h2>
89
<h2>karpov.courses помогает подготовиться к поиску работы</h2>
85
<p>Первое место работы после обучения - первый шаг к блестящей карьере, и важно сделать этот шаг правильно.</p>
90
<p>Первое место работы после обучения - первый шаг к блестящей карьере, и важно сделать этот шаг правильно.</p>
86
<h3>3 месяца</h3>
91
<h3>3 месяца</h3>
87
<p>средний срок успешного трудоустройства при соблюдении рекомендаций карьерных консультантов</p>
92
<p>средний срок успешного трудоустройства при соблюдении рекомендаций карьерных консультантов</p>
88
-
<h3>80 % студентов</h3>
93
+
<h3>74 % студентов</h3>
89
<p>нашли работу благодаря карьерному сопровождению</p>
94
<p>нашли работу благодаря карьерному сопровождению</p>
90
<h3>ваше резюме после курса</h3>
95
<h3>ваше резюме после курса</h3>
91
<p>На карьерном курсе расскажем все о поиске работы</p>
96
<p>На карьерном курсе расскажем все о поиске работы</p>
92
<p>Действующие HR IT-компаний дадут персональные рекомендации по резюме</p>
97
<p>Действующие HR IT-компаний дадут персональные рекомендации по резюме</p>
93
<p>Будем поддерживать и отвечать на вопросы о рынке труда 5/2 в Карьерном чате в Telegram</p>
98
<p>Будем поддерживать и отвечать на вопросы о рынке труда 5/2 в Карьерном чате в Telegram</p>
94
<p>Будем делиться в чате актуальными каналами для поиска работы и вакансиями от компаний-партнеров</p>
99
<p>Будем делиться в чате актуальными каналами для поиска работы и вакансиями от компаний-партнеров</p>
95
<p>Доступ к чату и Карьерному курсу у вас навсегда - обращайтесь за поддержкой в любой момент. Пригласим на все мероприятия в Карьерном чате</p>
100
<p>Доступ к чату и Карьерному курсу у вас навсегда - обращайтесь за поддержкой в любой момент. Пригласим на все мероприятия в Карьерном чате</p>
96
<p>→ 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</p>
101
<p>→ 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</p>
97
<p>→ 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</p>
102
<p>→ 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</p>
98
<p>> Умею разрабатывать приложения на Python, знаю основы объектно-ориентированного программирования</p>
103
<p>> Умею разрабатывать приложения на Python, знаю основы объектно-ориентированного программирования</p>
99
<p>> Владею библиотеками для анализа данных и машинного обучения</p>
104
<p>> Владею библиотеками для анализа данных и машинного обучения</p>
100
<p>> Знаю синтаксис SQL, умею составлять запросы к базам данным и работать с SQLAlchemy</p>
105
<p>> Знаю синтаксис SQL, умею составлять запросы к базам данным и работать с SQLAlchemy</p>
101
<p>> Знаком с основами backend-разработки и фреймворком FastAPI</p>
106
<p>> Знаком с основами backend-разработки и фреймворком FastAPI</p>
102
<p>> Использую Git для работы над проектами</p>
107
<p>> Использую Git для работы над проектами</p>
103
<p>> Применяю Airflow для автоматизации регулярных задач</p>
108
<p>> Применяю Airflow для автоматизации регулярных задач</p>
104
<p>> Понимаю, как рассчитываются объем выборки, величина эффекта и продолжительность эксперимента</p>
109
<p>> Понимаю, как рассчитываются объем выборки, величина эффекта и продолжительность эксперимента</p>
105
<p>> Умею проводить A/B-тесты и оценивать влияние ML-моделей на продукт</p>
110
<p>> Умею проводить A/B-тесты и оценивать влияние ML-моделей на продукт</p>
106
<p>> Разбираюсь в основах теории вероятностей и математической статистики, знаю основные статистические критерии и условия их применимости</p>
111
<p>> Разбираюсь в основах теории вероятностей и математической статистики, знаю основные статистические критерии и условия их применимости</p>
107
<p>> Умею решать задачи по работе с текстами и изображениями</p>
112
<p>> Умею решать задачи по работе с текстами и изображениями</p>
108
<p>> Знаком с нейронными сетями и библиотекой PyTorch</p>
113
<p>> Знаком с нейронными сетями и библиотекой PyTorch</p>
109
<p>> Имею опыт применения продвинутых ML-моделей на основе градиентного бустинга</p>
114
<p>> Имею опыт применения продвинутых ML-моделей на основе градиентного бустинга</p>
110
<p>> Знаю классические ML-алгоритмы, умею строить ML-модели для решения задач регрессии, классификации и кластеризации</p>
115
<p>> Знаю классические ML-алгоритмы, умею строить ML-модели для решения задач регрессии, классификации и кластеризации</p>
111
<p>Фреймворк машинного обучения для языка Python с открытым исходным кодом.</p>
116
<p>Фреймворк машинного обучения для языка Python с открытым исходным кодом.</p>
112
<p>Открытая программная библиотека, разработанная компанией Яндекс.</p>
117
<p>Открытая программная библиотека, разработанная компанией Яндекс.</p>
113
<p>Социальная сеть специалистов по обработке данных и машинному обучению.</p>
118
<p>Социальная сеть специалистов по обработке данных и машинному обучению.</p>
114
<p>Высокоуровневый язык программирования общего назначения с динамической строгой типизацией и автоматическим управлением памятью.</p>
119
<p>Высокоуровневый язык программирования общего назначения с динамической строгой типизацией и автоматическим управлением памятью.</p>
115
<p>Распределенная система управления версиями.</p>
120
<p>Распределенная система управления версиями.</p>
116
<p>Открытое программное обеспечение для создания, выполнения, мониторинга и оркестровки потоков операций по обработке данных.<strong></strong></p>
121
<p>Открытое программное обеспечение для создания, выполнения, мониторинга и оркестровки потоков операций по обработке данных.<strong></strong></p>
117
<p>Базы, которые содержат готовые фрагменты кода для решения задач Machine Learning с помощью Python.</p>
122
<p>Базы, которые содержат готовые фрагменты кода для решения задач Machine Learning с помощью Python.</p>
118
<p>Язык для обработки и извлечения данных, которые хранятся в базе, стандарт для большинства систем управления базами данных (СУБД).</p>
123
<p>Язык для обработки и извлечения данных, которые хранятся в базе, стандарт для большинства систем управления базами данных (СУБД).</p>
119
<p>Программная библиотека на языке Python</p>
124
<p>Программная библиотека на языке Python</p>
120
<p>Свободная объектно-реляционная система управления базами данных.</p>
125
<p>Свободная объектно-реляционная система управления базами данных.</p>
121
<h2>программа курса //</h2>
126
<h2>программа курса //</h2>
122
<p>Подача материала на курсе позволит любому даже без сильной математической подготовки разобраться со всеми этапами работы ML-инженера.<strong>А постепенное усложнение задач не даст заскучать тем, кто уже начал изучать ML или быстро учится.</strong>Кроме того, мы регулярно обновляем программу, адаптируя ее к требованиям рынка</p>
127
<p>Подача материала на курсе позволит любому даже без сильной математической подготовки разобраться со всеми этапами работы ML-инженера.<strong>А постепенное усложнение задач не даст заскучать тем, кто уже начал изучать ML или быстро учится.</strong>Кроме того, мы регулярно обновляем программу, адаптируя ее к требованиям рынка</p>
123
<h3>1. ЧТО ДЕЛАЕТ ML-ИНЖЕНЕР</h3>
128
<h3>1. ЧТО ДЕЛАЕТ ML-ИНЖЕНЕР</h3>
124
<p>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</p>
129
<p>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</p>
125
<h3>2. ПРИКЛАДНАЯ РАЗРАБОТКА НА PYTHON</h3>
130
<h3>2. ПРИКЛАДНАЯ РАЗРАБОТКА НА PYTHON</h3>
126
<p>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.</p>
131
<p>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.</p>
127
<h3>3. Машинное обучение</h3>
132
<h3>3. Машинное обучение</h3>
128
<p>Познакомитесь с классическими алгоритмами машинного обучения, освоите подготовку данных для моделей, разберетесь в тонкостях разработки рекомендательных систем и обучите модель на данных социальной сети.</p>
133
<p>Познакомитесь с классическими алгоритмами машинного обучения, освоите подготовку данных для моделей, разберетесь в тонкостях разработки рекомендательных систем и обучите модель на данных социальной сети.</p>
129
<h3>4. Основы Deep Learning</h3>
134
<h3>4. Основы Deep Learning</h3>
130
<p>Разберете популярные архитектуры нейросетей, научитесь работать с предобученными моделями и тренировать собственные. Усовершенствуете созданный на предыдущих этапах обучения механизм рекомендаций.</p>
135
<p>Разберете популярные архитектуры нейросетей, научитесь работать с предобученными моделями и тренировать собственные. Усовершенствуете созданный на предыдущих этапах обучения механизм рекомендаций.</p>
131
<h3>5. Статистика и A/B-тесты</h3>
136
<h3>5. Статистика и A/B-тесты</h3>
132
<p>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.</p>
137
<p>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.</p>
133
<h3>6. Подготовка к собеседованиям</h3>
138
<h3>6. Подготовка к собеседованиям</h3>
134
-
<p>Узнаете, как проходят собеседования на ML-инженера уровня junior. Разберете алго��итмические 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.</p>
139
+
<p>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.</p>
135
<h2>отзывы выпускников //</h2>
140
<h2>отзывы выпускников //</h2>
136
<ul><li><p><strong>Потрясающий курс с максимально широким охватом все тем из перечня.</strong></p>
141
<ul><li><p><strong>Потрясающий курс с максимально широким охватом все тем из перечня.</strong></p>
137
<p>Работал продуктовым аналитиком. Общий стаж работы в IT до начала обучения был 9 месяцев. Выполнял задачи по стриму продуктовой и маркетинговой аналитики.</p>
142
<p>Работал продуктовым аналитиком. Общий стаж работы в IT до начала обучения был 9 месяцев. Выполнял задачи по стриму продуктовой и маркетинговой аналитики.</p>
138
<p><a>Читать полностью →</a></p>
143
<p><a>Читать полностью →</a></p>
139
<p>СЛАВА, ПРОДУКТОВЫЙ АНАЛИТИК</p>
144
<p>СЛАВА, ПРОДУКТОВЫЙ АНАЛИТИК</p>
140
</li>
145
</li>
141
<li><p><strong>Спасибо большое всей команде, вы делаете крутой продукт!</strong><strong> </strong>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.</p>
146
<li><p><strong>Спасибо большое всей команде, вы делаете крутой продукт!</strong><strong> </strong>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.</p>
142
<p><a>Читать полностью →</a></p>
147
<p><a>Читать полностью →</a></p>
143
</li>
148
</li>
144
</ul><h2><strong>Авторы и преподаватели курса</strong>//</h2>
149
</ul><h2><strong>Авторы и преподаватели курса</strong>//</h2>
145
<p>Head of DS в Raiffeisen CIB</p>
150
<p>Head of DS в Raiffeisen CIB</p>
146
<ul><li>Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB.</li>
151
<ul><li>Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB.</li>
147
<li>Преподаватель машинного обучения на Факультете компьютерных наук Высшей школы экономики (ФКН НИУ ВШЭ).</li>
152
<li>Преподаватель машинного обучения на Факультете компьютерных наук Высшей школы экономики (ФКН НИУ ВШЭ).</li>
148
<li>Выпускник школы анализа данных от Яндекса.</li>
153
<li>Выпускник школы анализа данных от Яндекса.</li>
149
<li>Ранее прошёл путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс. Маркете за 2 года.</li>
154
<li>Ранее прошёл путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс. Маркете за 2 года.</li>
150
</ul><p>Head of DS в Raiffeisen CIB</p>
155
</ul><p>Head of DS в Raiffeisen CIB</p>
151
<p>Старший разработчик, ex Yandex backend dev</p>
156
<p>Старший разработчик, ex Yandex backend dev</p>
152
<ul><li>Работал ML-инженером в Райффайзенбанке, занимался процессингом данных, построением моделей и автоматизацией ML-проектов. Сейчас работает старшим разработчиком.</li>
157
<ul><li>Работал ML-инженером в Райффайзенбанке, занимался процессингом данных, построением моделей и автоматизацией ML-проектов. Сейчас работает старшим разработчиком.</li>
153
<li>До karpov.courses преподавал в МФТИ курсы по продвинутому программированию на Python и алгоритмам.</li>
158
<li>До karpov.courses преподавал в МФТИ курсы по продвинутому программированию на Python и алгоритмам.</li>
154
</ul><p>Старший разработчик, ex Yandex backend dev</p>
159
</ul><p>Старший разработчик, ex Yandex backend dev</p>
155
<ul><li>Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.</li>
160
<ul><li>Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.</li>
156
</ul><ul><li>Занимается построением моделей динамического ценообразования в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.</li>
161
</ul><ul><li>Занимается построением моделей динамического ценообразования в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.</li>
157
<li>Ранее работал в научной лаборатории при ФКН НИУ ВШЭ. Как научный сотрудник занимался исследованиями на тему анализа естественного языка и мультиязычных языковых моделей.</li>
162
<li>Ранее работал в научной лаборатории при ФКН НИУ ВШЭ. Как научный сотрудник занимался исследованиями на тему анализа естественного языка и мультиязычных языковых моделей.</li>
158
</ul><p>Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>
163
</ul><p>Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>
159
<ul><li>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.</li>
164
<ul><li>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.</li>
160
<li>Преподавал машинное обучение в ВШЭ и организовывал тренировки по машинному обучению.</li>
165
<li>Преподавал машинное обучение в ВШЭ и организовывал тренировки по машинному обучению.</li>
161
</ul><p>Head of DS в Raiffeisen CIB</p>
166
</ul><p>Head of DS в Raiffeisen CIB</p>
162
<ul><li>Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB.</li>
167
<ul><li>Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB.</li>
163
<li>Преподаватель машинного обучения на Факультете компьютерных наук Высшей школы экономики (ФКН НИУ ВШЭ).</li>
168
<li>Преподаватель машинного обучения на Факультете компьютерных наук Высшей школы экономики (ФКН НИУ ВШЭ).</li>
164
<li>Выпускник школы анализа данных от Яндекса.</li>
169
<li>Выпускник школы анализа данных от Яндекса.</li>
165
<li>Ранее прошёл путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс. Маркете за 2 года.</li>
170
<li>Ранее прошёл путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс. Маркете за 2 года.</li>
166
</ul><p>Head of DS в Raiffeisen CIB</p>
171
</ul><p>Head of DS в Raiffeisen CIB</p>
167
<p>Старший разработчик, ex Yandex backend dev</p>
172
<p>Старший разработчик, ex Yandex backend dev</p>
168
<ul><li>Работал ML-инженером в Райффайзенбанке, занимался процессингом данных, построением моделей и автоматизацией ML-проектов. Сейчас работает старшим разработчиком.</li>
173
<ul><li>Работал ML-инженером в Райффайзенбанке, занимался процессингом данных, построением моделей и автоматизацией ML-проектов. Сейчас работает старшим разработчиком.</li>
169
<li>До karpov.courses преподавал в МФТИ курсы по продвинутому программированию на Python и алгоритмам.</li>
174
<li>До karpov.courses преподавал в МФТИ курсы по продвинутому программированию на Python и алгоритмам.</li>
170
</ul><p>Старший разработчик, ex Yandex backend dev</p>
175
</ul><p>Старший разработчик, ex Yandex backend dev</p>
171
<ul><li>Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.</li>
176
<ul><li>Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.</li>
172
</ul><ul><li>Занимается построением моделей динамического ценообразования в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.</li>
177
</ul><ul><li>Занимается построением моделей динамического ценообразования в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.</li>
173
<li>Ранее работал в научной лаборатории при ФКН НИУ ВШЭ. Как научный сотрудник занимался исследованиями на тему анализа естественного языка и мультиязычных языковых моделей.</li>
178
<li>Ранее работал в научной лаборатории при ФКН НИУ ВШЭ. Как научный сотрудник занимался исследованиями на тему анализа естественного языка и мультиязычных языковых моделей.</li>
174
</ul><p>Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>
179
</ul><p>Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>
175
<ul><li>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.</li>
180
<ul><li>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.</li>
176
<li>Преподавал машинное обучение в ВШЭ и организовывал тренировки по машинному обучению.</li>
181
<li>Преподавал машинное обучение в ВШЭ и организовывал тренировки по машинному обучению.</li>
182
+
</ul><p>Оплачиваемая стажировка в Magnit Tech</p>
183
+
<p>> Бессрочный доступ к материалам курса</p>
184
+
<p>> Ежедневная поддержка от кураторов и экспертов</p>
185
+
<p>> Доступ к рабочей инфраструктуре</p>
186
+
<p>> Проект в ваше портфолио</p>
187
+
<p><strong>+</strong>Вебинары - "Как и зачем участвовать в соревнованиях на Kaggle" и "Git: зачем нужен и как использовать"</p>
188
+
<p><strong>+</strong>Персональные встречи с экспертом курса</p>
189
+
<p><strong>+</strong>Практика с реальными бизнес-кейсами в Симуляторе Data Science</p>
190
+
<p><strong>+</strong>Ещё глубже в ML - полный курс Deep Learning Engineer (трек NLP или CV на выбор)</p>
191
+
<p>> 7 месяцев теории и практики (600+ заданий)</p>
192
+
<p>при рассрочке на 24 месяца</p>
193
+
<p>при рассрочке на 24 месяца</p>
194
+
<p>при рассрочке на 24 месяца</p>
195
+
<p>> Вакансии от компаний-партнёров</p>
196
+
<p>> Чат с поддержкой HR-экспертов</p>
197
+
<p><strong>+</strong>Развернутое ревью профиля GitHub с рекомендациями</p>
198
+
<p><strong>+</strong>3 индивидуальные встречи с карьерным специалистом</p>
199
+
<p><strong>+</strong>Индивидуальный чат с HR-экспертом на 3 месяца</p>
200
+
<p><strong>+</strong>2 встречи с техническими экспертами в карьерном курсе</p>
201
+
<p>- прикладная разработка (Python, Git, API, Airflow), - машинное обучение, - основы Deep Learning, - статистика и A/B-тесты</p>
202
+
<p>рынок труда, резюме, портфолио и подготовка к собеседованиям</p>
203
+
<ul><li>разработка резюме и сопроводительного письма</li>
204
+
<li>репетиция собеседования</li>
205
+
<li>составление стратегии поиска работы</li>
206
+
</ul><ul><li>репетиция технического собеседования</li>
207
+
<li>проверка тестового задания или оценка пет-проекта</li>
177
</ul><h2>стоимость обучения >></h2>
208
</ul><h2>стоимость обучения >></h2>
178
-
<p>Специальное предложение "Новогодние комбо"</p>
209
+
<h2>стоимость обучения >></h2>
179
-
<p>> 7 месяцев теории и практики> 500+ заданий> Проект в ваше портфолио> Доступ к рабочей инфраструктуре> поддержка от кураторов и экспертов> Бессрочный доступ к материалам курса> Карьерный курс по поиску работы> Вакансии от компаний-партнеров> Карьерный чат с поддержкой консультантов</p>
180
-
<p>Необходимые знания и навыки</p>
181
-
<p>+ 3 консультации с HR: резюме, сопроводительное и стратегия поиска работы на практике+ Вебинары - "Как и зачем участвовать в соревнованиях на Kaggle" и "Git: зачем нужен и как использовать"+ Онлайн-разбор проекта: эксперт прокомментирует решение, покажет идеальный вариант и даст рекомендации+ Развернутое ревью профиля GitHub с рекомендациями+ Доступ к Симулятору Data Science на 3 месяца+ 1 персональная встреча с экспертом курса</p>
182
-
<p>> Все опции тарифа "Базовый"</p>
183
-
<p>Всё для быстрого старта карьеры в ML</p>
184
-
<p>> Все опции тарифов "Базовый и "Базовый Плюс"+ 2 встречи с техническими экспертами в карьерном курсе+ Индивидуальный чат с HR экспертом на 3 месяца+ 6 месяцев практики на реальных задачах (Симулятор Data Science)(вместо 3)+ 7 персональных встреч с практикующими специалистами (вместо 1)+ курс Deep Learning Engineer (трек NLP или CV на выбор)</p>
185
-
<p>Кратный рост и классные офферы</p>
186
-
<p>Ревью резюме, рекомендации для сопроводительного письма и портфолио</p>
187
-
<p>Репетиция технического собеседования, проверка тестового задания или оценка пет-проекта.</p>
188
-
<p>Ревью резюме, рекомендации для сопроводительного письма и портфолио</p>
189
-
<p>Репетиция технического собеседования, проверка тестового задания или оценка пет-проекта</p>
190
<p>при рассрочке на 24 месяца</p>
210
<p>при рассрочке на 24 месяца</p>
191
<p>при рассрочке на 24 месяца</p>
211
<p>при рассрочке на 24 месяца</p>
192
<p>при рассрочке на 24 месяца</p>
212
<p>при рассрочке на 24 месяца</p>
213
+
<p><strong>+</strong>Практика с реальными бизнес-кейсами в Симуляторе Data Science</p>
214
+
<p><strong>+</strong>Персональные встречи с экспертом курса</p>
215
+
<p><strong>+</strong>Ещё глубже в ML - полный курс Deep Learning Engineer (трек NLP или CV на выбор)</p>
216
+
<p>> 7 месяцев теории и практики (600+ заданий)</p>
217
+
<p><strong>+</strong>Вебинары - "Как и зачем участвовать в соревнованиях на Kaggle" и "Git: зачем нужен и как использовать"</p>
218
+
<p>> Проект в ваше портфолио</p>
219
+
<p>> Доступ к рабочей инфраструктуре</p>
220
+
<p>> Ежедневная поддержка от кураторов и экспертов</p>
221
+
<p>> Бессрочный доступ к материалам курса</p>
222
+
<p>> Вакансии от компаний-партнёров</p>
223
+
<p>> Чат с поддержкой HR-экспертов</p>
224
+
<p><strong>+</strong>3 индивидуальные встречи с карьерным специалистом</p>
225
+
<p><strong>+</strong>Развернутое ревью профиля GitHub с рекомендациями</p>
226
+
<p><strong>+</strong>Индивидуальный чат с HR-экспертом на 3 месяца</p>
227
+
<p><strong>+</strong>2 встречи с техническими экспертами в карьерном курсе</p>
193
<h2>Оплачивайте курс так, как удобно: единовременно со скидкой до 16% или в рассрочку</h2>
228
<h2>Оплачивайте курс так, как удобно: единовременно со скидкой до 16% или в рассрочку</h2>
194
<h2>Беспроцентная рассрочка или оплата частями от наших партнёров:</h2>
229
<h2>Беспроцентная рассрочка или оплата частями от наших партнёров:</h2>
195
<p>Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии - обучение может оплатить ваш работодатель</p>
230
<p>Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии - обучение может оплатить ваш работодатель</p>
196
<h2>Повышайте квалификацию за счёт компании</h2>
231
<h2>Повышайте квалификацию за счёт компании</h2>
197
<p>Можно вернуть до 13% от стоимости обучения</p>
232
<p>Можно вернуть до 13% от стоимости обучения</p>
198
<h2>Налоговый вычет</h2>
233
<h2>Налоговый вычет</h2>
199
<p>Если за две недели курс вам не подойдёт, вернем полную стоимость. Позже - за вычетом пройденных уроков</p>
234
<p>Если за две недели курс вам не подойдёт, вернем полную стоимость. Позже - за вычетом пройденных уроков</p>
200
<h2>Не подойдёт - вернём оплату</h2>
235
<h2>Не подойдёт - вернём оплату</h2>
201
<p>Выберите удобный срок рассрочки на этапе оплаты - от 4 до 24 месяцев</p>
236
<p>Выберите удобный срок рассрочки на этапе оплаты - от 4 до 24 месяцев</p>
202
<h2>Базовый тариф</h2>
237
<h2>Базовый тариф</h2>
203
-
<p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.</p>
238
+
<p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу</p>
204
<h2>тариф базовый плюс</h2>
239
<h2>тариф базовый плюс</h2>
205
-
<p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.</p>
240
+
<p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу</p>
206
<h2>продвинутый тариф</h2>
241
<h2>продвинутый тариф</h2>
207
-
<p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.</p>
242
+
<p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу</p>
208
<p>Общение в сообществе профессионалов, поддержка и актуальные новости школы - подпишитесь на нас, чтобы ничего не упустить.</p>
243
<p>Общение в сообществе профессионалов, поддержка и актуальные новости школы - подпишитесь на нас, чтобы ничего не упустить.</p>
209
<h2>Почему karpov.courses /?/</h2>
244
<h2>Почему karpov.courses /?/</h2>
210
<p>Рассчитано на основе данных о количестве выпускников, обратившихся за помощью в поиске работы и трудоустроенных за 3 месяца.<a>Как мы это считали</a></p>
245
<p>Рассчитано на основе данных о количестве выпускников, обратившихся за помощью в поиске работы и трудоустроенных за 3 месяца.<a>Как мы это считали</a></p>
211
<p>Школа основана аналитиками данных</p>
246
<p>Школа основана аналитиками данных</p>
212
<p>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.</p>
247
<p>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.</p>
213
<p>Обучают практикующие эксперты</p>
248
<p>Обучают практикующие эксперты</p>
214
<p>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.</p>
249
<p>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.</p>
215
<p>Мы даем актуальные знания</p>
250
<p>Мы даем актуальные знания</p>
216
<p>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.</p>
251
<p>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.</p>
217
<p>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.</p>
252
<p>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.</p>
218
<h2>FAQ >></h2>
253
<h2>FAQ >></h2>
219
<h2>Остались вопросы?</h2>
254
<h2>Остались вопросы?</h2>
220
<p>Отправьте заявку, и мы проконсультируем вас.</p>
255
<p>Отправьте заявку, и мы проконсультируем вас.</p>
221
256