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
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: Л035-01298-77/00181515 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
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: Л035-01298-77/00181498 от 16.08.2022
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
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
Образовательная лицензия: Школа имеет образовательную лицензию. Это значит, что вы сможете сделать налоговый вычет на образование, получить диплом (сертификат, удостоверение) государственного образца
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
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: 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
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
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: Л035-01298-77/00185695 (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
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
Формат: Лекции онлайн.
Занятий: около 8 часов в неделю
Объем практики: 85%
Свое портфолио Практика Чат
Начало:
13 марта
Цена:
224 076 ₽
-45 %
Срок:
12 месяцев
Рассрочка:
6 224 ₽/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.