Дополнительные материалы для будущих Data Scientist
Название
Тип
Описание
Блог «Open Data Science (ods.ai)»
Блог
Описание
Это блог, который подойдет для специалистов из разных областей науки о данных. Здесь публикуют проекты, анонсируют мероприятия, проводят соревнования и деляться опытом в Data Science и Big Data.
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
Я 30% времени тратил на рутину: выковыривание данных из шаблонов, составление ответов. Меня это стало утомлять, и я решил автоматизировать процесс не скриптами, а более современным методом. Прошёл для этого курс в уии и теперь, когда приходят данные, бот с помощью вытаскивает ключевые данные (сроки...
В данный момент я прохожу стажировку — для крупной компании обучаю нейросеть, которой в дальнейшем предстоит проводить быстрый hr скрининг. Процесс настолько увлёк, что за поиском галлюцицинаций нейронки могу засидеться до глубокой ночи. В начале паниковал на эту тему, как совместить проект, ...
С помощью УИИ собрал разрозненные знания в единую систему. В компьютерном зрении акцент, что не удивительно, на практике: работа с OpenCV, распознавать объектов. Блок по обработке текста NLP для меня был не так интресен. Самое ценное, прекрасные примеры кода с объяснением и комментариями — оч...
Очень доволен обучением в УИИ. Главное- мне дали не просто теорию, а научили, как правильно подходить к построению AI-систем. На курсе подробно разбирали, как работать с документами: от загрузки и чанкинга до семантического поиска и генерации ответов. Объяснили, как выбирать модели, оценивать качес...
Сейчас прохожу курс Анатолия Карпова и пока что я доволен результатом. На курсе оооочень много практики как в виде тестов так и в виде самостоятельной работы, что для меня было важно, лекции курса выходят строго по графику что мне помогло планировать режим обучения и легко вписать его в свой распор...
Моя цель не уйти в разработку, а научится управлять процессом создания AI-инструментов для компании. Этот курс дал мне именно это, язык и понимание технологий. Самое ценное для меня — модули по парсингу сайтов, работе с Git и интеграциям. Теперь я могу чётко ставить ТЗ разработчикам, понимаю,...
Еще учусь на курсе «Основы Python». Сейчас проходим библиотеку Numpy, это уже вторая часть курса. С перовой, где в основном учили синтаксис, справился довольно легко. Менторы поддерживают, дают постепенно усложняющиеся задачи. Чувствую, как расту с каждым днем.
Евгений
19 ноября 2025
5
В большей степени курсом доволен
Начал обучение 21 августа 2025 года без какого-либо опыта в аналитике данных. Моей целью было разобраться в аналитических методах и метриках, научиться их применять и подготовиться к поиску работы аналитиком.
Ожидания от курса оправдались на 8 из 10. Очень понравились объем и глубина материала, ег...
Я выбрал курс по разработке нейросетей в тарифе Light. До начала обучения у меня уже были кое-какие знания и немного пробовал работать с TensorFlow и PyTorch, но не понимал, как строятся полноценные модели. Но благодаря тому, что на курсе материал подается последовательно, от базовых принципов нейр...
Закончила факультет информатики в педагогическом институте. После какое-то время работала в школе. Там загорелась идеей дать детям понятную платформу для первого кода. Собирала обратную связь от родителей и приступила к реализации. Сначала пошла курс Python-разработчик, чтобы освежить знания. С мое...
Именно курс по GPT Engineer помог мне понять, как эффективно работать с языковыми моделями. Я сейчас повсеместно использую техники промпт-инжиниринга и few-shot learning, о которых подробно рассказывали на занятиях.
Леонид
12 декабря 2025
5
у курса отличная практическая база
Курс по Data science дал мне именно ту практическую базу, которая помогла на собеседовании. Особенно пригодились знания по feature engineering и валидации моделей. Устроился джун дата саентистом в одну известную компанию. Спасибо вам.
Павел
15 декабря 2025
5
Быстрый старт и удачное трудоустройство
Начала учится уже как пол года назад, быстро вошла в курс дела и начала обучение. Сначала всё казалось слишком просто, а потихоньку становилось сложнее и сложнее, но мы не унываем, внутри было достаточно много полезной информации и менторы всегда готовы помочь с домашним заданием, даже если совсем ...
Настолько лагающий jupyterhub, что иногда просто невозможно выполнить задание. И чинится днями. Бесполезные эксперты. Главный совет от создателя: если не понимаете материал, то смотрите видео столько раз, пока не станет ясно.
Elkin Denis
26 декабря 2025
1
обучение, которое превращается в результат
Когда я пришел на курс основы PyTorch, я не ожидал, что будет настолько плотно. Но понимание слоёв, функций активации, регулизации и оптимизаторов позволило мне собрать модель, которая пригодилась на стажировке. Было приятно ощутить, что обучение напрямую превращается в результат.
Роман
26 декабря 2025
5
практичное обучение
Обучение оказалось реально практичным, почти в каждом блоке нужно было собрать небольшой сценарий и проверить, работает ли он на предоставленных данных, а не на одном удачном запросе. Много работы с логикой построения цепочек промтов, тестирование гипотез. Разбирали, как связывать LLM с задачами би...
после прохождения появилась уверенность в своих панах
Финальный модуль про интеграцию в продакшен помог понять, как правильно разворачивать пайплайн, и какие метрики нужно отслеживать. Да и в целом курс полезный. После прохождения появляется уверенность в своих силах, приобретенных навыках и в скором трудоустройстве.
Валентин
06 февраля 2026
5
результатом доволен
Я доволен результатом за 4 месяца, после начала получил джун (на время испыталки) оффер. Пришёл на курс с базовым Python, но без опыта в ML хотел сменить направление. На курсе много информации промт-инжиниринг, SQL, интеграции, RAG, все с примерами и практикой. AI-разработка сейчас это не только мо...
После обучения в ВУЗе очень быстро забываются многие вещи, особенно если не применять их на практике. Для меня было интересно повторить некоторые темы (например, комбинаторика, тервер и матан) но не в книжном формате, хотя его я рекомендую также в совокупности с этим курсом, а именно в формате инте...
Еще в процессе обучения, но уже прошёл собес. Главным плюсом оказался внятный учебный проект, классификатор товаров для маркетплейса. На тех.этапе с лидом направления было много вопросов про дисбаланс классов, почему выбрал конкретную архитектуру, а не готовое API. Ну я это всё руками прощупал на к...
Я уже второй раз обучаюсь в Neural University: 2 года назад закончил курс по Python, а сейчас прохожу NLP. Меня постоянно удивляет, как развивается платформа. Раньше была всего одна стажировка, а теперь их три, ещё добавили то, что давно напрашивалось — нейрокуратора. Хоть меня и полностью устраива...
Понравилась подача материала. Ведущие у нас на курсе менялись время от времени, но это никак не повлияло на восприятие в худшую сторону. Наоборот: чувствуется, что каждый блок читает специалист в данной конкретной сфере. Нейрокуратор, от которого у меня лично не было больших ожиданий на деле оказал...
Я продакт. Постепенно вводим все больше ИИ задач и фич в продукт. Пошёл на курс, чтобы понимать, как и что можно ускорить и автоматизировать, как предоставить клиентам сервиса классный пользовательский опыт и в чем ИИ поможет. В УИИ разбирали поведение модели под свои задачи, структура вывода, гран...
Нашел этот курс случайно в интернете, когда присматривал себе хорошую, качественную, полноценную обучалку по python. Был один важный момент: нужно было пройти обучение с нуля, так как мой собственный опыт в программировании примерно нулю и равнялся (лет 5 назад брался самостоятельно изучать С++, но...
Долго думал, чему в первую очередь уделить внимание в отзыве. И в конце концов решил, что самым значимым этапом обучения была для меня стажировка. Из-за нее я, собственно, и выбрал УИИ. Мне дали проект по теме, которая мне нравится и которой было реально интересно заниматься. И, несмотря на некотор...
Я сейчас нахожусь на этапе стажировки. Когда выбирал себе курс, потратил на это много времени. Ведь сейчас существует множество курсов на нейросетям, но лишь немногие предлагают своим ученикам такую уникальную возможность, как стажировка. А в УИИ стажировка не только предусмотрена, она реально рабо...
Я проходил курс Karpov.Courses Аналитик данных, который длился 6 месяцев.
Данный отзыв я хочу разделить на три части с плюсами, минусами и общим впечатлением.
Плюсы:
Ведущие:
Понравилась часть, в которой преподавал сам Анатолий Карпов. Анатолий является отличным преподавателем, который объясняет в...
С удовольствием признаю свою ошибку и теперь уверен, что дистанционное образование тоже бывает качественным. До поступления на курс в neural university были в этом большие сомнения. Теперь убеждения поменялись на 180 градусов. Учиться он-лайн очень удобно. С пониманием материала и обратной связью ...
У меня от курса по нейросетям остались только хорошие впечатления. Все очень последовательно и системно. Много практики, достаточно личного участия куратора в процессе, и по материалу пояснял, и разжевывал ошибки в домашней работе. В итоге обучение получилось очень продуктивным. Получил не просто б...
Здесь огромный плюс в том, что процесс обучения нацелен именно не на результат. В отличие от других курсов, администрации и куратору не плевать на твои достижения. На протяжении всех 9 месяцев чувствуется колоссальная поддержка и мотивация. Когда что-то не получается, куратор моментально приходит н...
Я очень доволен программой обучения на курсе по нейронным сетям и считаю ее эффективной для освоения человеком, не имеющим достаточного опыта в программировании. Для того чтобы у меня была возможность сразу применить полученные знания на практике я выбрал тариф со стажировкой, без нее тоже конечно ...
Я слегка побаивался идти на платные курсы так как от подобного рода нагрузок я уже порядочно поотвык, а тут еще на основной работе дел прибавилось. Короче были опасения, что не вывезу. Не то что бы боялся напрасно, сложность логично повышается постепенно, но не безумно быстро, адаптироваться можно.
ОЛег
22 июня 2024
5
Доволен учебой
В курсе по нейросетям все собрано по делу, смотрю видеоконтент – который, кстати без воды, и практика сделана с умом: чтобы можно было откатать на практике пройденный материал. Доволен учебой на этом курсе на все 100%
Леонид
28 июня 2024
5
1/3 обучения пройдена
Уже 9 месяцев, как обучаюсь в skillfactory. В целом ожидания и результат не сильно разнятся. Материал структурирован, вот только пока изучаешь новое, можно забыть старое. Поэтому надо заниматься дополнительно (подкасты, вебинары, интервью, собеседования, решение задач). Способ каждый выбирает свой....
Классно, что на занятиях разбираются «живые» примеры, работы учеников и выходцев из университета с объяснением стадий работы. Есть возможность докупить платную стажировку (я изначально брала пакет без нее, хотела «прощупать почву», мое это или нет).
Кристина
16 июля 2024
5
мощнейшая поддержка учеников
Поддержка обучающихся на курсе оказывается мощнейшая. И это выгодно отличает УИИ от других обучающих платформ, где куратор вроде бы заявлен, но от него ни горячо, ни холодно. Здесь обратная связь присутствует на протяжении всего срока, пока длится обучение. Ни один мой вопрос ни разу не оставался б...
Уже полгода я обучаюсь по программе «Data Scientist» в сфере ИТ. Выбор этой программы оказался удачным, ведь я мог начать обучение без ожидания, когда соберется группа — начал именно тогда, когда это было удобно для меня. Будучи новичком в ИТ, сначала я не совсем понимал теоретические мат...
Мне очень понравилась подача материала в формате видеоуроков
Наконец-то дошли руки до написания отзыва. В первую очередь хочу сказать большое спасибо команде Neural University за качественный и актуальный курс по нейросетям. Мне очень понравилась подача материала в формате видеоуроков, а также подбор практических заданий. Каждый раз это было что-то новенькое...
Сообщество студентов этого курса – это отдельная история. Мы общались на тг, созванивались в дисе ставя друг другу задачи и помогая совместно их решать, делились своими наработками. Это как вступить в тайное общество знатоков искусственного интеллекта. Стажировка стала логическим продолжением всего...
Первая попытка пройти обучение на курсе по нейросетям случилась еще год назад. Но тогда все закончилось спустя месяц, так как практически одновременно с поступлением на курс у меня начались просто адовые завалы по работе. Выделять время на учебу не получалось категорически. Большое спасибо админист...
С февраля 2024 года обучаюсь на курсе по нейросетям. В целом курс нравится. Отличная обратная связь – не для галочки. Кураторы реально отвечают на вопросы. Объясняют до тех пор, пока не поймешь. То же и с домашними: не только исправляют ваши ошибки, но и объясняют, почему они могли возникнуть и как...
Когда только начинала обучаться, была уверена, что продвигаться по материалу будем медленнее, но тут столько всего! И пайтон (само собой), и фреймфорки (куда без них), и линукс(вот тут мне тяжко было) и СУБД (с которыми я знакома, спасибо универ!), так что полезной информации навалом.
Антонина
04 сентября 2024
5
мне курс помог сменить работу
Свой отзыв о курсе data science в Neural University мне бы хотелось начать с благодарностей. Давно искал что-то подобное, чтоб с нуля и до результата провели, считай, за руку. Мой результат – смена работы и зп в 2,5 раза больше. Ушел из компании, где я уже 5 лет работал без малейших намеков на повы...
Курс однозначно стоящий. Не «компот» из общих тезисов, которые и бесплатно человек может нагуглить в интернете, но глубокое исследование темы искусственного интеллекта, начиная с общих вопросов и заканчивая частностями. Мне, как новичку, первые 2 месяца было сложновато. Выручало большое количество ...
Я долго откладывал момент покупки курса. Набор страхов плюс/минус как у всех: не смогу, не справлюсь, не хватит времени, зря выкину деньги и т.д. После общения с сотрудником учебной части большинство моих сомнений развеялись. В обучение я втянулся буквально с первых уроков. Формат видеолекций доста...
На курс data science я шел из продаж, поэтому сразу обговаривал с учебной частью вопрос возврата денег на случай, если ничего не получится. Все-таки мне уже за 40, и с трудом верилось, что в таком возрасте меньше чем за год удастся получить новую специальность с нуля. Не без крепкого слова и курато...
картина работы с нейросетями получилась полной и цельной
После окончания обучения, да и в процессе тоже, не было ощущения, что вот как-то кусками дана информация, что где-то что-то недосказано, чего-то не хватает. Наоборот, картина работы с нейросетями получилась полной и цельной. Ну и приятное впечатление осталось от работы кураторов. Особенно это касае...
На данном этапе обучением я вполне доволен. Больше всего радует, что это не одна сплошная сухая теория, тк она была бы слишком скучной. Когда приступаешь к выполнению домашек, все озвученные спикерами и лайфхаки приемы очень пригождаются. Преподаватели и кураторы отзывчивые, стараются помочь, объяс...
радуют детальные разборы теории качественный фидбек
Больше всего в курсе Python меня радуют детальные разборы теории качественный фидбек по заданиям. То есть тебя действительно обучают, а не бросают в море новой, непонятной информации, как это частенько бывает на дистанционных курсах. Преподаватели и куратор вместе с тобой шаг за шагом проходят кажд...
Искал хороший курс по нейросетям месяца 3.Начал было учиться у ребят, у которых етсь в названии коробка, но быстро сдулся, так как темп и формат был вообще мне неудобен. А в Neural University понравилось, что нет таких уж жестких ограничений по времени прохождения. То как материал приподносится мне...
Как минимум, учиться удобно. Я из-за работы частенько не успеваю на онлайн занятия, смотрю в записи. Конечно, в таком формате вопрос преподавателю не задашь. Но есть кураторы, которые тоже могут ответить и объяснить. По содержанию пока вроде бы все понятно. Первое д/з выполнил с незначительными нет...
Вроде знания дают хорошие, полноценно смогу оценить, когда получу первый опыт на настоящей работе. Сейчас, программа курса кажется вполне достойной. На базе уже полученных знаний смог на проект друга добавить бота, проверяющего данные с формы, отсеивающего заявки кажущие подозрительными, а важные н...
Шел на курс я не просто за бумажкой, и скажу сразу: если ищете лайтовый курс, это точно не сюда. Вот поэтому, чем сложнее были задачи, тем больше азарта было их решить. Здесь на учебных задачах нужно постоянно решать все усложняющиеся задачи, тестировать и фиксить, рефачить. Но по итогу выходишь с ...
Курс дал мне не только знания, но и полезные знакомства. Обычно после обучения люди долго ищут работу, соглашаясь на минимальную зарплату ради опыта. Здесь же всё иначе: на выходе уже есть практика работы с NLP, CV и табличными данными, а также реальные кейсы по ML. Плюс, УИИ помогает с поиском вак...
Честно? Сложно, но того стоит. Долго искал курс, чтобы не просто послушать, а чтобы было много практики.
Понравилось, как разобрали архитектуры сетей и генерацию. Не знал, что мне это интересно, а теперь потихоньку поднимаю пет проект.
Единственное — новичкам точно будет тяжеловато если не го...
Как там прекрасно-замечательно, вы можете почитать в отзывах на ЯП. Что лично мне ОЧЕНЬ не понравилось.
Открываешь обучающую платформу. Заголовок — «Специалист по дата сайнс». В конце получаешь диплом. Чёрным по белому написано — «Основы дата сайнс». Чувствуете разни...
Не ожидал, что курс окажется настолько насыщенным, плотность материала тоже, в все это требует полной отдачи. Требуется полная вовлечённость, но именно это в итоге и стало плюсом: но именно это в итоге стало плюсом: никаких «размытых» тем, все по делу.
Особенно запомнились практические бл...
Абстрагируясь от всех сложностей, с которыми пришлось столкнутся во время обучения, хочу сказать, что курс оказался реально полезным. Все структурировано, объясняется нормально, спикеры отвечают на вопросы. Важный момент — есть хороший баланс между теорией и практикой. На вебинарах часто прив...
Курс очень хороший.
Материал подаётся качественно(в основном).
Анатолий выкладывается на 10/10, остальные послабее (иногда заметно слабее, особенно с монотонной подачей информации).
Заданий много, проработаны почти всегда качественно, недочёты учитываются командой, вносятся правки.
Поддержка на уро...
До этого пробовал пару курсов по нейросетям, но всё время упирался в непонятный язык — будто лекции для аспирантов. Здесь было совсем иначе. С первых занятий чувствуешь, что курс рассчитан на тех, кто только начинает. Это очень важно,чтобы не тормозить. Задания не простые, но проверяющий бот подска...
На стажировке дорабатывал NLP-модель для анализа тональности, научили вылавливать даже сарказм, и получили отзыв, что это снизило ручную проверку на 25%. В другой задаче бились над оптимизацией предсказаний для компьютерного зрения, в итоге выжали из архитектуры 94% accuracy. Кайфанул, когда после ...
Курс состоит из записанных видео 2-5 летней давности, с тех пор(по крайней мере модуль python) не обновлялся хотя есть над чем поработать. Видео лекции записанные Александрой Овсяниковой мне было сложно понимать, объясняет скучно и не понятно. Почему то у меня по рекламе сложилось впечатление что б...
Выбирал курс по мл довольно долго — смотрел и на программу, и на то, чем сами преподаватели занимаются в работе. Именно поэтому пошёл в Neural University — они не скрывают спикеров, видно, что они сами работают с ИИ. На основании трех месяцев обучения могу сказать, что курс точно стоит своих ...
Сейчас на протяжении 4 месяцев я прохожу курс яндекс практикума «Математика для анализа данных». Курс оказался для меня не самым простым, но научил меня многому. Отлично сделана система уроков, где сразу же дается практика для только что изученной темы. Материал вполне доступный, но все ж...
Курс Яндекс Практикума — отличный выбор для тех, кто хочет получить новые знания и навыки. Программа обучения структурирована и включает в себя множество практических заданий, что позволяет сразу применять теоретические знания на практике. Плюс, у курса есть поддержка наставников, которые всегда го...
В Neural University я пришёл с опаской, так как пробовал до этого курс по машинному обучению от другой образовательной платформы. И поломался где-то в конце второго месяца. Все там было «слишком», но здесь подход оказался более щадящим. Сначала разбирали работу с готовыми моделями на Kera...
Расскажу, что волновало меня и волнует многих, кто сейчас определяется с курсом — помощь при трудоустройстве. Расскажу, как это проходило для меня. Обучение закончил в марте, и перед окончанием обратился за подобной услугой к эйчарам. Ребята помогли мне грамотно переписать резюме с конкретным...
Неоспоримо важными моментами для меня стали стажировка и гибкий подход к обучению и срокам по домашкам. Так же взял стажировку, которая оказалась очень интенсивной. Удалось поработать с реальными, ‘шумными’ датасетами, которые редко встретишь в учебных проектах, но при этом спокойно ана...
Я впервые училась на онлайн-курсах. Имея высшее образование по направлению «Статистика», я могу отметить, что на данном курсе за полгода вы узнаете не меньше, чем за 2 года в универе. Лекции ведут замечательные спикеры, слушать которых — одно удовольствие! На каждом уроке была не пр...
Сейчас многие образовательные платформы заявляют о помощи в трудоустройстве. Врать не буду, не знаю, как это выглядит в других учебных заведениях. Но в УИИ процесс продлился около 2+ месяцев. что на самом деле не много. Попал разработчиком в небольшую компанию с классной командой. Пет проекта не бы...
Учусь здесь уже несколько месяцев и очень доволен! Материалов просто море — лекции, практические задания, вебинары. Всё объясняют очень доступно, даже мне, гуманитарию, всё понятно. Особенно круто, что можно попасть на стажировку и сделать реальные проекты для портфолио. Правда, есть один мом...
Я начала обучение в январе 2025 года. До этого работала маркетологом.
Курс очень интенсивный, и если раньше не было опыта, то будет непросто, особенно при совмещении с работой. Дедлайны очень жетские, темы объемные, домашки серьезные. Очень много практики, это несомненный плюс. Я тратила в среднем ...
Начал обучение на курсе системный аналитик в начале июня этого года, опыт в аналитике есть, но это все самообучение, и есть необходимость структурировать знания и закрыть пробелы. Обучение в рамках курса от KarpovCurses очень понравилось, а именно, качественное объяснение и подача материала, интере...
До курса в УИИ я смотрел много разных бесплатных обучений. Немного игрался с Teachable Machine и приложениями с вшитыми в них нейронками. Но глубже дела не шли. Меж тем, современные реалии всё чаще требуют даже от рядовых сотрудников как минимум хорошего понимания нейросетей. Это и побудило пройти ...
Курс УИИ удивил скоростью перехода от теории к практике. Какой-то несложный код любой обучающийся вполне в состоянии написать уже после нескольких занятий. Причём учат не по шаблону работать (хотя шаблоны тоже дают, и иногда это позволяет здорово сокращать время на выполнение домашних), а именно по...
Курс дается сложновато, если честно. Иногда кажется что сложность плавает то вверх то вниз. Нужно тратить больше времени на понимание алгоритмов машинного обучения и написание чистого Python-кода. Поэтому очень хорошо что разбор делается ботом и он дает моментальный, фидбек по каждой ошибке в ДЗ, п...
Всем читателям моего отзыва хочу дать совет: изучайте нейросети только с профессионалами. Я и сам буквально пару лет назад считал, что в наш век информационной доступности, когда любые материалы можно свободно найти в интернете, в открытом доступе, глупо платить кому-то за обучение. Теперь я сожале...
После поступления в аспирантуру летом прошлого года появилась острая необходимость повторить материал по высшей математике, которую я, как и многие, изучал на первых курсах ВУЗа. Выбор был невелик: или садиться за книги (Фихтенгольц, Демидович и Ко) или выбирать курс на одной из онлайн-платформ. Вы...
Не первый пройденный курс на Практикуме, ожидания полностью оправдались, учиться удобно и интересно
Шёл на курс, чтоб подтянуть математику перед сменой направления по работе, и спустя полгода добрался таки до заветного сертификата, теперь дело за малым, зайти на работу в аналитику данных )
Сначала вспомнил базу на тренажёре по основам математики (тут https://start.practicum.yandex/math-foundation...
Совсем нулевым, без навыков разработки, обучение, конечно, сложновато. В первые месяцы я очень много дополнительно занимался по материалам из поисковика и библиотеки университета. Не считаю это большим недостатком курса. Для меня хорошо сработала связка коллаб задачник + нейронка настоенная на роль...
Очень насыщенная первая часть (Python), дальше чуть легче. Мне помогло разобраться и спустя пару месяцев после окончания устроиться продуктовым аналитиком в очень крупную компанию. Если это важно, мой бэкграунд — сильный технический вуз, но не ИТ.
Недостатки: модуль по Airflow был слишком сжа...
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.