Образовательная лицензия: Л035-01271-78/00627763 от 24.03.2022
Помощь с трудоустройством
По окончании курса помогут студентам устроиться на работу: объяснят, как правильно составить cv и сопроводительное письмо, отработают навыки самопрезентации, а затем отправят его с рекомендациями компаниям-партнёрам.
Сертификат
Сертификат с подписями кураторов курса.
Особенности: Python, SQL, PostgreSQL, A/B-тестирование, продуктовая аналитика. Задачи на визуализацию данных, расчет бизнес-метрик и автоматизацию ETL-процессов в рамках обучения
Для кого: Базовое владение логикой и математикой, потребность в систематизации навыков извлечения данных из БД и интерпретации показателей для проверки гипотез
Результат: Анализ когорт, расчет LTV, CAC, Retention, проектирование дашбордов для мониторинга продуктовых метрик, написание SQL-запросов к реальным базам данных
Важно знать: Программа предполагает высокую интенсивность нагрузки с обязательной ежедневной работой над практическими задачами
Плюсы: Комплекс навыков: сочетание чистого SQL-кодинга с практическими методами оценки результатов продуктовых изменений через статистику
Что еще: Системное применение методов статистического вывода при тестировании бизнес-решений
Формат: Видеоуроки в записи.
Занятий: 15 часов в неделю
Объем практики: 80%
Практика Консультация экспертов Бессрочный доступ Пробный период Для начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018
Помощь с трудоустройством
Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.
Возврат средств
Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.
Для кого: Люди без профильного опыта, стремящиеся освоить обработку массивов данных и построение прогностических моделей с нуля
Результат: Анализ оттока клиентов, прогноз спроса временных рядов, внедрение рекомендательных систем для маркетплейсов, сегментация изображений, визуализация метрик
Важно знать: Требуется наличие ПК с достаточной производительностью для обучения нейросетей; отсутствие глубокого погружения в высоконагруженные системы (HighLoad)
Плюсы: Применение MLOps-инструментов (DVC, MLflow) для контроля версий экспериментов и воспроизводимости кода
Что еще: Развертывание моделей в продакшн с использованием инструментов мониторинга и версионирования
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181515 от 28.01.2021
Помощь с трудоустройством
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке .
Возврат средств
Три занятия, чтобы попробовать. Если передумаете учиться, вам вернут всю сумму.
Особенности: Python, SQL, Scikit-learn, PyTorch, Docker, Airflow. Статистика, анализ данных и предиктивное моделирование в рамках прикладных лабораторных работ
Для кого: Студенты с аналитическим типом мышления и базовой математической подготовкой, стремящиеся трансформировать сырые данные в прогнозные бизнес-решения
Результат: Предиктивная модель прогнозирования спроса, алгоритм сегментации клиентской базы, система рекомендаций товаров, модель распознавания образов на основе глубокого обучения
Важно знать: Наличие персонального компьютера с операционной системой Windows 10+, macOS или Linux. Понимание формальной логики и школьной программы математики является входным требованием
Плюсы: Применение Airflow и MLflow в рамках учебных проектов, что позволяет продемонстрировать инженерный подход к жизненному циклу моделей
Что еще: Интеграция этапов обучения моделей с инструментами автоматизации конвейеров данных (MLOps)
Формат: Обучение онлайн, видеоуроки в записи, проверочные тесты.
Объем практики: 75%
Практика Домашние задания Пробный период Чат Для начинающих Обучение с ментором
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018
Помощь с трудоустройством
Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.
Возврат средств
Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, MLOps, Tableau, Power BI. Практика на реальных данных, разработка рекомендательных систем и аналитических дашбордов
Для кого: Без опыта в программировании, нужно научиться анализу данных и внедрению моделей машинного обучения для бизнес-задач
Результат: Система рекомендаций товаров, классификатор изображений, модель прогнозирования оттока клиентов, аналитические отчеты в Tableau
Важно знать: Ежедневная самостоятельная практика для усвоения синтаксиса и статистических методов
Плюсы: Навыки работы с Airflow и DVC, закрывающие разрыв между созданием моделей и их промышленной эксплуатацией
Что еще: Внедрение MLOps-инструментов в пайплайны подготовки данных и автоматизированного развертывания моделей
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018
Помощь с трудоустройством
Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.
Возврат средств
Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.
Особенности: Python, Pandas, Matplotlib, SQL, Jupyter Notebook – автоматизация первичной обработки данных и визуализация статистических отчетов
Для кого: Специалисты смежных дисциплин или студенты, цель — освоить базовый инструментарий для обработки массивов данных и формирования выводов на основе статистических показателей
Результат: Jupyter-ноутбуки, содержащие код для загрузки данных, очистки датасетов, проведения разведочного анализа (EDA) и построения графиков корреляций
Важно знать: Для полноценной работы с библиотеками визуализации и расчетов требуется базовое понимание основ математической статистики и логики программирования
Плюсы: Умение связывать SQL-запросы с инструментами обработки данных в Python для создания динамических отчетов
Что еще: Систематизация набора инструментов для перехода от табличных редакторов к автоматизированной обработке данных
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181515 от 28.01.2021
Помощь с трудоустройством
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке.
Стажировка
Возврат средств
Три занятия, чтобы попробовать. Если передумаете учиться, школа вернёт вам всю сумму.
Особенности: Python, SQL, PyTorch, Docker, MLOps. Практика на реальных бизнес-кейсах. Проекты по анализу данных, нейросетям и развертыванию моделей в инфраструктуру
Для кого: Новички в аналитике для построения прогнозных моделей и автоматизации обработки данных через архитектуры машинного обучения
Результат: Прогностическая модель оттока клиентов, система сегментации данных на базе кластеризации, NLP-модель классификации текста, CV-алгоритм детекции объектов, ML-пайплайн автоматизации через Airflow
Важно знать: Требуется владение базовой математикой и логикой, работа с командной строкой на начальном уровне
Плюсы: Навыки оркестрации ML-процессов с использованием Airflow и работа с распределенными вычислениями (PySpark, Kafka)
Что еще: Интеграция прогнозных моделей в промышленную инфраструктуру
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи.
Занятий: 316 часов теории, 465 часов практики
Объем практики: 75%
Доп расходы: Возможны затраты на аренду облачных графических процессоров (GPU) для обучения тяжелых моделей нейронных сетей%
Свое портфолио Практика Домашние задания Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат Для начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018
Помощь с трудоустройством
Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.
Возврат средств
Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.
Особенности: Python, NumPy, SciPy, Линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей, статистика в задачах прикладного анализа данных
Для кого: Начальные знания школьной алгебры, потребность в освоении математического аппарата для реализации алгоритмов машинного обучения
Результат: Решение задач аппроксимации функций, работа с матричными преобразованиями для обработки массивов данных, реализация алгоритмов оптимизации, расчет вероятностных моделей
Важно знать: Наличие навыков программирования на Python является условием для выполнения практических заданий
Плюсы: Методы математического обоснования выбора гиперпараметров при настройке моделей машинного обучения
Что еще: Интеграция абстрактных математических концепций с библиотеками для обработки и анализа данных
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00185695 (старый номер: № Л035-01298-77/00185695 от 28.01.2022
Помощь с трудоустройством
Можно разместить резюме в базе OTUS и получить советы по прохождению собеседования
Сертификат
Диплом о прохождении курса
Возврат средств
Школа делает возврат средств пропорционально оставшимся месяцам обучения
Особенности: Python, PyTorch, LightFM, алгоритмы Collaborative Filtering, метрики Precision@k, Recall@k, NDCG, развертывание моделей в production
Для кого: Специалисты с опытом в анализе данных и основами машинного обучения, желающие внедрять механизмы персонализации и строить системы рекомендаций для бизнеса
Результат: Реализация архитектуры рекомендательной системы, настройка конвейера обработки данных, построение моделей Collaborative Filtering и Content-Based, внедрение метрик ранжирования
Важно знать: Требуется уверенная база Python и знание линейной алгебры и математической статистики для реализации алгоритмов
Плюсы: Прикладной опыт настройки Real-time систем рекомендаций и оптимизация моделей ранжирования под специфические бизнес-метрики
Что еще: Глубокая проработка математических моделей рекомендаций и специфики работы с разреженными данными через специализированные библиотеки
Формат: Лекции онлайн, воркшопы
Занятий: 2 урока в неделю
Объем практики: 80%
Свое портфолио Домашние задания Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат Для начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181498 от 16.08.2022
Сертификат
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, PySpark. Анализ данных на реальных кейсах e-commerce и ритейла
Для кого: Студенты с техническим бэкграундом или знанием математики, стремящиеся освоить прикладные методы статистического анализа и построения прогнозных моделей
Результат: Модель прогнозирования оттока клиентов в телекоме, дэшборды для мониторинга бизнес-метрик, решение задач классификации данных, анализ временных рядов для прогнозирования спроса
Важно знать: Базовые знания математики (алгебра, начало теории вероятностей) необходимы для освоения алгоритмов. Требуется ежедневная практика для закрепления синтаксиса
Плюсы: Навык объединения статистического анализа с продуктовыми метриками для оценки эффективности бизнес-решений
Что еще: Масштабируемая обработка данных с помощью PySpark
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181515 от 28.01.2021
Гарантия трудоустройства
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке.
Возврат средств
Три занятия, чтобы попробовать. Если передумаете учиться, вам вернут всю сумму.
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, Deep Learning. Проектная практика с развертыванием моделей через API и Docker
Для кого: Специалисты с математическим или техническим бэкграундом, планирующие автоматизацию аналитики и разработку прогнозных моделей
Результат: Проекты: прогноз оттока клиентов (Churn Rate), система предсказания объема продаж, модель рекомендаций товаров, классификатор визуальных данных, сервис логирования экспериментов в MLflow
Важно знать: Требуется установка ПО (Python, Docker) на персональный компьютер, базовые знания высшей математики помогут быстрее освоить теорию алгоритмов
Плюсы: Применение MLOps-инструментов (MLflow, Docker, FastAPI) на начальном этапе обучения, что позволяет приблизить разработку моделей к реальным промышленным стандартам
Что еще: Систематизация процесса разработки модели от подготовки данных до реализации инфраструктуры деплоя
Формат: Обучение онлайн, видеоуроки в записи.
Объем практики: 70%
Свое портфолио Практика Домашние задания Пробный период Чат Для начинающих Обучение с ментором
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181498 от 16.08.2022
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, Scikit-learn, PyTorch, анализ медицинских данных
Для кого: Отсутствие опыта в аналитике, необходимость применения алгоритмов машинного обучения для автоматизации обработки медицинской информации
Результат: Модели классификации патологий по снимкам DICOM, алгоритмы прогнозирования исходов лечения, системы анализа электронных медицинских карт
Важно знать: Отсутствует обучение программированию медицинских устройств и разработке нормативно-правовой документации для систем здравоохранения. Необходима база в математическом анализе
Плюсы: Владение методологией дообучения нейронных сетей на ограниченных наборах узкоспециализированных медицинских изображений
Что еще: Техническая комбинация методов машинного обучения с интерпретацией специфических форматов медико-биологических данных
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи.
Занятий: 12 часов в неделю
Объем практики: 70%
Свое портфолио Практика Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат Для начинающих
Образовательная лицензия: Школа имеет образовательную лицензию. Это значит, что вы сможете сделать налоговый вычет на образование, получить диплом (сертификат, удостоверение) государственного образца
Помощь с трудоустройством
Помогут собрать резюме и научат писать сопроводительные письма, помогут в подборе вакансий.
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца.
Возврат средств
Вы можете вернуть деньги за оставшееся время обучения.
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, Deep Learning, A/B-тестирование, продуктовая аналитика
Для кого: Люди с техническим складом ума без опыта работы, которым необходимо освоить инструменты обработки данных и внедрения ML-моделей в продукты
Результат: Предиктивные модели для оценки оттока, системы сегментации клиентов (RFM), рекомендательные системы, распознавание изображений с помощью нейросетей, результаты статистических тестов
Важно знать: Требуется готовность уделять обучению 20 и более часов в неделю
Плюсы: Методология проведения A/B-тестирования в связке с продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения
Что еще: Системное обучение от обработки «сырых» данных до деплоя ML-моделей в бизнес-среду
Формат: Работа на тренажерах, интерактивные задачи.
Занятий: от 15 часов в неделю
Объем практики: 85%
Свое портфолио Практика Домашние задания Консультация экспертов Пробный период Чат Для начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181498 от 16.08.2022
Гарантия трудоустройства
Подберут вам подходящие предложения, дадут рекомендации к составлению портфолио, подготовят к собеседованию и помогут попасть в компанию мечты.
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке.
Возврат средств
если после успешного обучения вы не найдёте работу.
Особенности: Python, PyTorch, SQL, биостатистика, машинное обучение для клинических данных, обработка медицинских изображений, практические кейсы на реальных датасетах
Для кого: Базовые знания программирования, желание освоить математические методы обработки биомедицинских данных, необходимость внедрения алгоритмов в медицинские инструменты
Результат: Модели прогнозирования патологий, скрипты автоматической обработки медицинских архивов, прототип системы сегментации снимков КТ/МРТ
Важно знать: Требуется владение математической статистикой. Ограничение: без прохождения полноценной клинической практики и работы с реальными пациентами
Плюсы: Умение работать со стандартом DICOM и EHR-системами в связке с нейронными сетями
Что еще: Техническая специализация инструментов машинного обучения на биомедицинских форматах данных
Формат: Обучение онлайн, видеоуроки в записи.
Занятий: 2-3 занятия в неделю
Объем практики: 70%
Свое портфолио Практика Домашние задания Консультация экспертов Чат Для начинающих
Образовательная лицензия: Школа имеет образовательную лицензию. Это значит, что вы сможете сделать налоговый вычет на образование, получить диплом (сертификат, удостоверение) государственного образца
Помощь с трудоустройством
Помогут собрать резюме и научат писать сопроводительные письма, помогут в подборе вакансий.
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке.
Возврат средств
Вы можете вернуть деньги за оставшееся время обучения.
Особенности: Python, SQL, MLOps, PyTorch, Docker, Kubernetes, Airflow. Сквозные проекты от обработки данных до деплоя ML-моделей
Для кого: Базовые знанияPython и математического анализа, задача — переход от обучения моделей к их промышленной эксплуатации
Результат: Системы прогнозирования спроса, рекомендательные движки, модели классификации изображений и развернутые ML-сервисы с мониторингом в продакшн
Важно знать: Минимальный порог вхождения включает навыки работы с Pandas, Matplotlib и основы статистики
Плюсы: Оркeстрация конвейеров данных в Airflow и мониторинг качества моделей средствами Prometheus и Grafana
Что еще: Техническая интеграция аналитических методов с инструментами автоматизации и развертывания
Формат: Работа на тренажерах, видеолекции.
Занятий: от 10 часов в неделю
Объем практики: 80%
Свое портфолио Практика Домашние задания Консультация экспертов Пробный период Чат Для начинающих
Образовательная лицензия: Школа имеет образовательную лицензию. Это значит, что вы сможете сделать налоговый вычет на образование, получить диплом (сертификат, удостоверение) государственного образца
Помощь с трудоустройством
Сертификат
Возврат средств
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, глубокое обучение, MLOps, статистика, A/B-тестирование, Docker, Git. Проектная практика в интенсивном формате
Для кого: Отсутствие опыта в анализе данных, задача автоматизации бизнес-процессов через модели машинного обучения
Результат: Прогноз оттока клиентов с применением классификации, разработка рекомендательной системы, анализ временных рядов для прогнозирования спроса, деплой модели в контейнере Docker
Важно знать: Интенсивный режим обучения с ежедневной нагрузкой от 4 до 8 часов
Плюсы: Внедрение MLOps-культуры и контейнеризации при разработке моделей, что дает преимущество в практической готовности инфраструктуры к эксплуатации
Что еще: Применение MLOps-инструментов в учебных проектах для отработки жизненного цикла модели
Формат: Видеоуроки в записи, работа на тренажерах, воркшопы.
Объем практики: 80%
Свое портфолио Практика Домашние задания Консультация экспертов Пробный период Чат Для начинающих
Образовательная лицензия: Школа имеет образовательную лицензию. Это значит, что вы сможете сделать налоговый вычет на образование, получить диплом (сертификат, удостоверение) государственного образца
Помощь с трудоустройством
Помогут собрать резюме и научат писать сопроводительные письма, помогут в подборе вакансий.
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке.
Возврат средств
Вы можете вернуть деньги за оставшееся время обучения.
Особенности: Python, Линейная алгебра, Статистика, Теория вероятностей. Интерактивная отработка математических моделей в Jupyter Notebooks
Для кого: Владение базовыми инструментами анализа данных, необходимость обоснования работы алгоритмов машинного обучения и прогнозирования
Результат: Реализация матричных преобразований, расчет метрик классификации, проверка статистических гипотез, описание функционала моделей через математические формулы
Важно знать: Выполнение практических заданий требует начальных навыков программирования на Python для написания математического кода
Плюсы: Умение выбирать и обосновывать метрики эффективности моделей на базе статистического анализа, а не стандартного подбора параметров
Что еще: Разбор принципов работы библиотек машинного обучения через аппарат математической логики
Формат: Работа на тренажерах.
Объем практики: 75%
Свое портфолио Практика Домашние задания Консультация экспертов Пробный период Чат Для продвинутых
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00185695 (старый номер: № Л035-01298-77/00185695 от 28.01.2022
Помощь с трудоустройством
Можно разместить резюме в базе OTUS и получить советы по прохождению собеседования
Сертификат
Диплом о прохождении курса
Возврат средств
Школа делает возврат средств пропорционально оставшимся месяцам обучения
Особенности: Python, PyTorch, Gymnasium, Stable Baselines3, PPO и DQN. Реализация агентов обучения с подкреплением и решение задач управления в динамических средах
Для кого: Разработчики со знанием Python и математического аппарата, планирующие внедрять автоматические системы принятия решений в приложения
Результат: Разработка игровых агентов, решение прикладных задач управления в среде Gymnasium, итоговая реализация модели обучения по выбору
Важно знать: Необходим уверенный навык работы с библиотеками машинного обучения и знание высшей математики на уровне технического вуза
Плюсы: Прикладной навык проектирования Multi-agent RL систем, применяемых в логистике и симуляциях
Что еще: Практическая адаптация алгоритмов обучения агентов для нетривиальных сред управления
Формат: Лекции онлайн, воркшопы
Занятий: 2 урока в неделю
Объем практики: 80%
Свое портфолио Домашние задания Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат Для начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181495 от 19.04.2021
Помощь с трудоустройством
Помогают создать cv, познакомят с представителями компаний-работодателей.
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца, сертификат SkillFactory.
Стажировка
Возможность стажировки в компаниях-партнерах.
Особенности: Python, SQL, Deep Learning, MLOps. Практико-ориентированный подход через проектную деятельность
Для кого: Специалисты с базовыми навыками анализа данных, желающие систематизировать подход к построению моделей и освоить полный цикл внедрения ML-решений
Результат: Реализация рекомендательных систем, классификация изображений с применением нейронных сетей, анализ оттока клиентов, развертывание MVP модели через Docker
Важно знать: Требуется готовность к изучению математического аппарата, необходимого для понимания работы алгоритмов машинного обучения
Плюсы: Комбинирование компетенций по написанию ML-моделей с навыками оркестрации процессов через Airflow и контейнеризации в Docker
Что еще: Фокус на MLOps-стеке и деплое моделей в инфраструктурное окружение
Формат: Видеоуроки в записи, работа на тренажерах.
Занятий: около 8 часов в неделю
Объем практики: 80%
Практика Домашние задания Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат Для начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01271-78/00627708 от 25.07.2023
Особенности: Python, SQL, scikit-learn, Power BI, Pandas. Инструменты для анализа данных и разработки моделей прогнозирования с упором на практику
Для кого: Аналитики или пользователи с техническим складом ума, желающие автоматизировать работу с данными и внедрять методы машинного обучения для задач прогнозирования
Результат: Проекты по EDA, автоматизированные SQL-запросы, визуальные дэшборды в Power BI, модели предсказания на scikit-learn, пайплайны очистки данных
Важно знать: Программа обучения содержит значительный объём математической теории, необходимой для понимания алгоритмов работы библиотек
Плюсы: Умение связывать бизнес-задачи с выбором конкретной математической модели для обработки табличных данных
Что еще: Интеграция методов математической статистики с прикладными инструментами визуализации
Формат: Видеоуроки в записи.
Занятий: 15 модулей
Объем практики: 75%
Свое портфолио Практика Для начинающих Обучение с ментором
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00645607 от 25.05.2023
Помощь с трудоустройством
Карьерные коучи помогают с резюме, консультируют по IT-рынку, делятся лайфхаками
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца
Особенности: Python, SQL, Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch. Продуктовая аналитика, машинное обучение и построение прогнозных моделей. Практический интенсив
Для кого: Отсутствие опыта в аналитике, потребность в получении навыков работы с данными через регулярную практику и формирование прикладного портфолио
Результат: Прогнозные модели для бизнес-задач, отчеты по продуктовой аналитике, классификаторы изображений, системы обработки текстов, итоговый проект полного цикла
Важно знать: Интенсивный режим обучения с ежедневными задачами. Отбор на программу проходит через входной тест и обязательную подготовку
Плюсы: Владение стеком для интеграции прогнозных моделей в прикладные бизнес-процессы (End-to-End ML-пайплайны)
Что еще: Техническая подготовка по созданию полного цикла обработки данных от сбора до развертывания прогнозной модели
Формат: Лекции онлайн, воркшопы
Занятий: 600 часов работы с преподавателем
Объем практики: 90%
Свое портфолио Домашние задания Консультация экспертов Пробный период Чат Для начинающих Обучение с ментором
Проводится карьерный курс на тему составление и разбор резюме, прохождения собеседований
Сертификат
Сертификат о прохождении курса
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, Scikit-learn, TensorFlow, Tableau. Инструменты анализа данных, статистическое моделирование и визуализация прикладных метрик
Для кого: Новичок в программировании, планирующий переход в анализ данных и применение алгоритмов машинного обучения для обработки прикладных бизнес-задач
Результат: Классификация изображений нейронными сетями, прогнозирование стоимости недвижимости с помощью регрессионных моделей, анализ временных рядов
Важно знать: Требуется владение английским языком на уровне чтения технической документации. Необходим компьютер с ОС Windows или macOS
Плюсы: Навык обучения и интеграции предобученных нейросетевых архитектур для прикладных задач
Что еще: Базовая подготовка по стеку
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи
Занятий: 240 академических часов
Объем практики: 70%
Практика Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат Для начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01271-78/00627763 от 24.03.2022
Помощь с трудоустройством
По окончании курса помогут студентам устроиться на работу: объяснят, как правильно составить резюме и сопроводительное письмо, отработают навыки самопрезентации, а затем отправят его с рекомендациями компаниям-партнёрам.
Сертификат
Сертификат с подписями кураторов курса.
Особенности: SQL, Python, Product Metrics, Data Visualization, Business Simulation
Для кого: Специалисты с базовой статистической подготовкой, которым требуется прикладной опыт решения задач по анализу пользовательского поведения и бизнес-показателей
Результат: Кейсы с анализом продуктовых метрик в e-commerce и gameDev: построение воронок, оценка Retention и расчет юнит-экономики на реальных данных
Важно знать: Практика реализована через интерактивные тренажеры с автоматизированной проверкой кода и решений
Плюсы: Навык интерпретации метрик в прикладных бизнес-контекстах, объединяющий технический стек с пониманием экономики продукта
Что еще: Симулированная рабочая среда с бизнес-задачами, имитирующими ежедневные процессы обработки данных
Формат: Видеоуроки в записи.
Занятий: 10-15 часов в неделю
Объем практики: 95%
Практика Консультация экспертов Бессрочный доступ Для продвинутых
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181495 от 19.04.2021
Помощь с трудоустройством
Персональная помощь в поиске работы, составление резюме, ежемесячная карьерная консультация.
Особенности: Python, SQL, PyTorch, MLOps. Прикладная разработка моделей машинного обучения с контейнеризацией и развертыванием в production
Для кого: Специалисты с базовыми знаниями в языке Python и математике, которым необходим навык перевода ML-моделей в промышленную эксплуатацию
Результат: Прогнозирующая рекомендательная система, готовый к эксплуатации API ML-модели, модель глубокого обучения для классификации изображений, инструмент анализа тональности текстовых данных
Важно знать: Требуется владение базовым синтаксисом Python и основами математического анализа. Курс ориентирован на технические аспекты разработки и MLOps-инструментарий
Плюсы: Методологии MLOps (Airflow, MLflow, Docker) в связке с промышленным развертыванием моделей
Что еще: Промышленное развертывание ML-моделей с использованием MLOps-стека
Образовательная лицензия: Л035-01271-78/00627708 от 25.07.2023
Помощь с трудоустройством
Сертификат
По окончании курса вы получаете электронный сертификат, могут выдать диплом гос.образца.
Возврат средств
Можно вернуть всю сумму за 24 часа до начала курса.
Особенности: Python, SQL, Tableau, Statistical analysis. Практическая разработка моделей на реальных датасетах в рамках очных занятий
Для кого: Люди без навыков программирования, которым нужно научиться обрабатывать массивы данных и проектировать предсказательные модели
Результат: Исследовательский анализ данных, алгоритмы классификации, модель линейной регрессии, интерактивный дашборд в Tableau
Важно знать: Отсутствует обучение работе с глубоким обучением (Deep Learning) и нейронными сетями. Требуется очное присутствие на занятиях согласно графику
Плюсы: Методология объединения SQL-запросов с последующей визуализацией в Tableau и статистической интерпретацией
Что еще: Базовая подготовка по стеку анализа данных с упором на прикладное применение алгоритмов в Python
Формат: офлайн занятия, лекции онлайн, видеоуроки в записи.
Занятий: 8-9 часов
Объем практики: 80%
Практика Бессрочный доступ Чат Для начинающих Обучение с ментором
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00185695 (старый номер: № Л035-01298-77/00185695 от 28.01.2022
Помощь с трудоустройством
Приглашение пройти собеседование в компаниях-партнерах.
Сертификат
Сертификат OTUS выдаётся при полной оплате курса, в нём указано количество выполненных домашних заданий, а также тема проектной работы, если она была защищена.
Возврат средств
предусмотрено во время прохождения курса.
Особенности: Algorithms, Data Structures, System Architecture, OS internals. Программная реализация на C++/Java/Python
Для кого: Есть понимание синтаксиса одного языка, нужно освоить работу с памятью и внутренним устройством вычислительных систем для проектирования производительных сервисов
Результат: Алгоритмические задачи, программные реализации структур данных, симуляция процессов управления памятью, проектирование модулей межпроцессного взаимодействия
Важно знать: Требуется владение одним языком программирования на уровне написания прикладного кода для выполнения домашних заданий
Плюсы: Навык оптимизации низкоуровневых операций в высоконагруженных прикладных системах
Что еще: Фундаментальная база через алгоритмизацию, работу с памятью и понимание внутреннего устройства ОС
Формат: Обучение онлайн, проверочные тесты.
Объем практики: 70%
Свое портфолио Домашние задания Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181495 от 19.04.2021
Помощь с трудоустройством
Помогают создать резюме, познакомят с представителями компаний-работодателей.
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца, сертификат SkillFactory.
Стажировка
Возможность стажировки в компаниях-партнерах .
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, Deep Learning, A/B-тестирование. Практика на реальных данных через проектный подход
Для кого: Отсутствие опыта в аналитике, потребность в освоении алгоритмических моделей прогнозирования и автоматизации обработки данных
Результат: Проекты: система прогнозирования оттока клиентов, построение рекомендательной системы, классификация текстовых данных для NLP, внедрение моделей компьютерного зрения
Важно знать: Высокая плотность математического блока в начальных модулях. Требуется выделение времени на самостоятельную отладку кода
Плюсы: Применение библиотек PyTorch/TensorFlow в связке с методологией A/B-тестирования для валидации гипотез
Что еще: Базовая подготовка по стеку с акцентом на построение прогнозных моделей и продуктовую аналитику
Формат: Обучение онлайн, видеоуроки в записи, работа на тренажерах.
Объем практики: 80%
Доп расходы: Возможные расходы на оплату облачных вычислительных ресурсов (cloud computing) при работе со сложными нейросетями%
Практика Домашние задания Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат Для начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00185695 (старый номер: № Л035-01298-77/00185695 от 28.01.2022
Помощь с трудоустройством
Приглашение пройти собеседование в компаниях-партнерах.
Сертификат
Сертификат OTUS выдаётся при полной оплате курса, в нём указано количество выполненных домашних заданий, а также тема проектной работы, если она была защищена.
Возврат средств
предусмотрено во время прохождения курса.
Особенности: SQL, PostgreSQL, ClickHouse, Airflow, проектирование аналитических хранилищ, настройка ETL и ELT процессов, построение схем данных
Для кого: Специалисты с навыками SQL, которым необходимо научиться проектировать архитектуру аналитических хранилищ и автоматизировать потоки обработки данных
Результат: Разработка и настройка архитектуры хранилища данных, реализация ETL-пайплайнов, создание аналитических витрин данных
Важно знать: Наличие базового опыта работы с SQL является обязательным требованием для прохождения программы
Плюсы: Применение методологии Data Vault при проектировании архитектуры хранилищ данных
Что еще: Проектирование аналитических систем полного цикла от источников до настройки BI
Формат: Обучение онлайн, проверочные тесты, теоретические текстовые материалы.
Объем практики: 70%
Домашние задания Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181495 от 19.04.2021
Помощь с трудоустройством
Сертификат
Диплом государственного образца от МФТИ.
Стажировка
Возможность стажировки в компаниях-партнерах.
Особенности: Python, PyTorch, DICOM, Computer Vision, Bioinformatics, интеграция ML в медицинские системы
Для кого: Базовые навыки программирования и работы с данными, нужно внедрение ML-моделей в контур медицинских информационных систем
Результат: Разработка предиктивной модели на основе данных пациентов, алгоритм обработки DICOM-снимков, классификатор медицинского текста, решение задачи сегментации патологий
Важно знать: Наличие базовых знаний линейной алгебры, математического анализа и теории вероятностей для прохождения отбора на программу
Плюсы: Навык работы с медицинскими форматами данных (DICOM) в связке с нейросетевыми архитектурами для клинических приложений
Что еще: Интеграция алгоритмов машинного обучения в инфраструктуру медицинских стандартов передачи данных HL7 и FHIR
Формат: Видеоуроки в записи, работа на тренажерах, лекции онлайн.
Объем практики: 70%
Практика Домашние задания Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат Для начинающих Для продвинутых
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181495 от 19.04.2021
Помощь с трудоустройством
Проводятся вебинары на тему трудоустройства, разбор резюме, прохождения собеседований.
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке
Стажировка
Стажировка в компаниях-партнерах
Особенности: Python, SQL, PyTorch, MLOps, Docker. Моделирование данных, глубокое обучение и автоматизация пайплайнов. Проектно-ориентированное обучение
Для кого: Студенты с базовой математической подготовкой, стремящиеся перейти в аналитику данных и разработку моделей с нуля
Результат: Системы рекомендаций, детекция объектов на изображениях, классификаторы текста, предиктивная аналитика оттока клиентов, ETL-пайплайны
Важно знать: Требуется готовность к самостоятельной работе с документацией и интенсивная практика программирования в среде Python. Программа предполагает освоение математического аппарата для корректной работы алгоритмов
Плюсы: Применение PySpark и инструментов автоматизации Airflow для обработки больших массивов данных
Что еще: Интеграция цикла MLOps и развертывание моделей в промышленную эксплуатацию как часть учебного процесса
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи, проверочные тесты, работа на тренажерах.
Занятий: 8 проектов в портфолио
Объем практики: 70%
Свое портфолио Практика Домашние задания Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат Для продвинутых Обучение с ментором
Для кого: Врачи и студенты медицинских вузов, имеющие базовые навыки работы с ПК и нуждающиеся в автоматизации обработки клинических исследований и статистическом анализе данных
Результат: Аналитические отчеты с использованием SQL и Tableau, предиктивные модели для классификации медицинских состояний, визуализации эпидемиологических данных
Важно знать: Требуется базовое владение английским языком для работы с технической документацией и библиотеками. Рекомендуется наличие начальных знаний высшей математики для понимания алгоритмов.
Плюсы: Междисциплинарная экспертиза: навыки количественного анализа данных в связке с глубоким пониманием клинической специфики
Что еще: Математическое моделирование медицинских процессов и применение метрик доказательной медицины в анализе данных
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи, проверочные тесты, работа на тренажерах.
Занятий: 10–15 часов в неделю
Объем практики: 80%
Свое портфолио Практика Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат Для продвинутых
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181495 от 19.04.2021
Помощь с трудоустройством
Проводится карьерный курс на тему составление и разбор резюме, прохождения собеседований
Сертификат
Сертификат о прохождении курса
Особенности: Python, SQL, PostgreSQL, PyTorch, Deep Learning, медицинская аналитика. Проектная работа на реальных данных
Для кого: Отсутствие опыта в анализе данных, необходимость перехода в сектор биомедицинских технологий
Результат: Модель классификации патологий по снимкам (DICOM), алгоритм обработки электронных медицинских карт, предиктивная система оценки рисков заболеваний
Важно знать: Требуется владение базовой школьной математикой и готовность к интенсивной работе с кодом
Плюсы: Умение проектировать ML-решения с учетом специфики клинических протоколов и регуляций в области обработки персональных данных
Что еще: Алгоритмическая обработка специфических медицинских форматов данных и биомедицинских изображений
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи
Занятий: 3 блока, 10 часов в неделю
Объем практики: 80%
Свое портфолио Практика Консультация экспертов Чат Для начинающих Обучение с ментором
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181495 от 19.04.2021
Помощь с трудоустройством
Сертификат
Диплом магистра
Особенности: Python, Machine Learning, NLP, Transformers, PyTorch, Corpus Linguistics, Data analysis, Neural networks
Для кого: Лингвисты с базовым знанием программирования, планирующие автоматизировать обработку текстов, и технические специалисты, переходящие в сферу анализа естественного языка
Результат: Система классификации текстовых данных, алгоритм извлечения именованных сущностей (NER), лингвистический корпус, чат-бот на архитектуре трансформеров
Важно знать: Базовые навыки работы с Python упрощают освоение программы. Акцент сделан на интеграции гуманитарных дисциплин и машинного обучения
Плюсы: Навык подготовки и разметки обучающих выборок на узкоспециализированных профессиональных лексиконах
Что еще: Система объединения классических лингвистических методологий с архитектурами глубокого обучения
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи, воркшопы
Занятий: 10-15 часов в неделю, 19 учебных курсов
Объем практики: 70%
Практика Домашние задания Консультация экспертов Чат Для продвинутых
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181495 от 19.04.2021
Сертификат
Особенности: Линейная алгебра, Statistics, Python, Pandas, NumPy. Отработка математических моделей на базе специализированных библиотек анализа данных
Для кого: Базовое владение Python, потребность в освоении алгоритмической базы для обработки данных и построения прогнозных моделей
Результат: Реализация методов матричного исчисления в NumPy, проведение статистического анализа данных через SciPy, построение регрессионных моделей на базе Scikit-learn
Важно знать: Требуется владение синтаксисом Python для выполнения практических упражнений.
Плюсы: Методологическое понимание статистического вывода и внутренней математической логики моделей, что отличает от поверхностного использования API библиотек
Что еще: Трансформация абстрактных математических концепций в вычислительные алгоритмы через библиотеки обработки данных
Формат: Видеоуроки в записи.
Занятий: около 8 часов в неделю
Объем практики: 60%
Практика Домашние задания Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат Для продвинутых
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181495 от 19.04.2021
Сертификат
Особенности: Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn, статистический анализ, обучение моделей, визуализация данных
Для кого: Базовое знание программирования и математики, цель систематизировать аппарат для разработки моделей анализа данных
Результат: Анализ наборов данных, построение моделей линейной и логистической регрессии, реализация алгоритмов классификации и кластеризации, нейросетевая обработка информации
Важно знать: Требуются начальные знания синтаксиса Python и школьный курс алгебры
Плюсы: Умение обосновать выбор алгоритма на основе математических метрик, а не только через использование библиотек
Что еще: Связка фундаментального математического аппарата с прикладной разработкой моделей
Формат: Видеоуроки в записи, работа на тренажерах.
Занятий: около 8 часов в неделю
Объем практики: 75%
Практика Домашние задания Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат Для начинающих
Для кого: Имеющие высшее техническое образование, стремящиеся систематизировать знания и получить степень магистра для работы с алгоритмами машинного обучения
Результат: Магистерская диссертация, прикладные исследовательские проекты, внедрение моделей машинного обучения в инфраструктурную среду
Важно знать: Требуется наличие диплома бакалавра или специалиста для официального зачисления, наличие базовых навыков программирования и математической подготовки
Плюсы: Наличие диплома магистра государственного образца вместе с практическими навыками настройки инфраструктурных решений для моделей
Что еще: Государственная академическая подготовка в сочетании с промышленным стеком MLOps
Формат: Видеоуроки в записи, работа на тренажерах, лекции онлайн.
Объем практики: 85%
Практика Домашние задания Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат Для начинающих
Начало:
1 сентября
Цена:
228 000 ₽
Срок:
12 месяцев
Рассрочка:
342 ₽/мес
Насколько полезной была информация?
Вы можете оценить пользу всей страницы в целом, отметив необходимое количество звездочек. Это поможет нам отслеживать актуальную информацию и улучшать взаимодействие с вами.
KursHub Quality Index: как мы считаем рейтинг. Мы разработали собственную систему оценок на основе данных, которые собираем и проверяем сами. Рейтинг рассчитывается автоматически по трем уровням:
Полнота и свежесть данных 🔍 Разбираем программу до мелочей: Изучаем не только темы, но и конкретный стек технологий (проверяем 100+ параметров). 🔄 Обновляем данные каждый день: Цены, скидки и даты старта синхронизируются напрямую со школами.
Проверка экспертами и безопасность ⚖️ Юридический и финансовый аудит: Читаем договоры, проверяем прозрачность возвратов и нашу внутреннюю статистику жалоб по школе. 👨🏫 Верификация спикеров: Эксперты вручную проверяют реальный опыт преподавателей и актуальность их знаний.
Опыт реальных студентов и результат ⭐ Анализируем «живой» опыт: Учитываем базу из 50 000+ отзывов, процент завершаемости обучения и динамику спроса на курс. 🛡️ Защита от накруток: Отсекаем аномальные всплески и отдаем приоритет свежим, детальным отзывам.