Сравнивайте лучшие курсы по машинному обучению (ML) с нуля, и найдите подходящее предложение. Платные онлайн-курсы помогут вам стать специалистом в Machine Learning.
Стоимость курсов — от 3 900 ₽ до 230 000 ₽, средняя стоимость — 125 444 ₽, длительность обучения от 2 недель до 24 месяцев, в среднем — 9 месяцев.
По данным HeadHunter и SuperJob в России:
Средняя зарплата
190 483 ₽
Вакансий
1 450+
Сортировка
Найдено 23 курса
По выбранным условиям курсы не найденыПопробуйте убрать один из фильтров или сбросить условия.
Ниже мы собрали бесплатные курсы разных онлайн-школ по машинному обучению. В основном, это записи уроков, они тоже могут быть полезны в освоении нужных навыков.
Особенности: Python, Pandas, Scikit-learn, PyTorch, SQL – работа с данными, создание моделей прогнозирования и архитектур нейросетей
Для кого: Владеет синтаксисом Python, есть потребность научиться автоматизировать аналитику данных и создавать предиктивные модели
Результат: Модель прогнозирования оттока клиентов, алгоритм кредитного скоринга, система для рекомендаций товаров, классификатор изображений, анализ временных рядов
Важно знать: Требуется владение базовой математикой и понимание основ синтаксиса Python. Обучение включает интенсивную работу с математической статистикой
Плюсы: Работа с Deep Learning архитектурами на PyTorch и их адаптация под узкие бизнес-задачи
Что еще: Применение инструментов подготовки данных и обучения моделей в бизнес-контексте от этапа EDA до внедрения
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, PyTorch, Scikit-learn, MLOps, Docker, FastAPI, компьютерное зрение, работа с данными
Для кого: Пользователи с начальными навыками программирования, планирующие автоматизировать извлечение инсайтов из данных и внедрять предсказательные алгоритмы
Результат: Реализация рекомендательных систем, алгоритмы классификации текста, системы компьютерного зрения, деплой обученных моделей в формате веб-сервисов
Важно знать: Высокие требования к вычислительным ресурсам локальной машины или наличие подписки на облачные сервисы для обучения нейросетей
Плюсы: Применение практик MLOps для интеграции моделей в высоконагруженные системы через API
Что еще: Связка аналитического моделирования с инструментами промышленного внедрения и контейнеризации кода
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
Занятий: 3-5 часов в неделю
Объем практики: 75%
Доп расходы: Расходы на облачные вычисления для обучения объемных моделей, если мощностей персонального компьютера недостаточно
Особенности: Python, PyTorch, Scikit-learn, MLOps. Функциональная разработка моделей для обработки данных и их последующее развертывание в производственной среде
Для кого: Отсутствие знаний в разработке, необходимость построения систем предиктивной аналитики и автоматизации работы с данными
Результат: Модели классификации данных, системы прогнозирования временных рядов, приложения на базе нейронных сетей, готовые к развертыванию в Docker-контейнерах
Важно знать: Регулярная нагрузка на изучение математического аппарата, предшествующая практическому программированию
Плюсы: Прикладной MLOps и навыки контейнеризации моделей, востребованные в Production-среде
Что еще: Системный подход к жизненному циклу модели от подготовки датасета до деплоя
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи
Занятий: 3—5 часов в неделю, 537 часов теории, 113 часов пр
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаКонсультация экспертовБессрочный доступЧатДля начинающих
Особенности: Python, Pandas, Scikit-learn, SQL, Feature Engineering, обучение моделей, статистический анализ данных для решения задач предсказания бизнес-метрик
Для кого: Начинающие аналитики с базовым пониманием математики, желающие автоматизировать обработку данных и внедрять прогнозные модели в бизнес-процессы
Результат: Модель прогнозирования оттока клиентов, прогноз рыночной стоимости активов, ранжирование потребителей по склонности к покупке, кластеризация клиентской базы
Важно знать: Базовые знания линейной алгебры и теории вероятностей способствуют качественному усвоению работы алгоритмов
Плюсы: Интеграция SQL-запросов для подготовки дата-сетов непосредственно внутри конвейера машинного обучения (ML pipeline)
Что еще: Привязка алгоритмических решений к конкретным бизнес-кейсам и показателям прибыльности компании
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи
Занятий: 112 часов обучения, 11 модулей
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовЧатДля начинающихОбучение с ментором
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 повышении квалификации.
Возврат средств
Вы можете вернуть деньги за оставшееся время обучения.
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00185695 (старый номер: № Л035-01298-77/00185695 от 28.01.2022
Помощь с трудоустройством
Предусмотрена помощь в составлении резюме и карьерное консультирование, 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.
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%
ПрактикаДомашние заданияПробный периодЧатДля начинающихОбучение с ментором
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 резюме с рекомендациями компаниям-партнёрам.
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 знания Python 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: Оркестрация 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 портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля 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.
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 портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовЧатДля начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00185695 (старый номер: № Л035-01298-77/00185695 от 28.01.2022
Помощь с трудоустройством
Предусмотрена помощь в составлении резюме и карьерное консультирование, 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.
Особенности: Python, Scikit-learn, PyTorch, MLOps. Статистическое моделирование и реализация прикладных прогнозно-аналитических проектов в продакшене
Для кого: Есть понимание синтаксиса Python и математических основ, нужно научиться конструировать ML-модели от данных до деплоя в промышленную среду
Результат: Модели для анализа оттока, системы рекомендаций, классификация объектов по изображениям, API-сервис на FastAPI и упаковка решения в Docker
Важно знать: Наличие знаний линейной алгебры и основ математической статистики обязательно. Требуется еженедельное выделение времени на выполнение прикладных задач
Плюсы: Практика интеграции моделей в высоконагруженные системы через API и автоматизированного управления метаданными моделей в MLflow
Что еще: Развертывание и формализация жизненного цикла моделей с применением MLOps-инструментария
Особенности: Python, Deep Learning, Big Data, Математическая статистика, проектная магистратура
Для кого: Выпускники профильных бакалавриатов, желающие систематизировать технический бэкграунд и получить академическую степень через прикладные исследования
Результат: Магистерская диссертация, системы распознавания образов, модели прогнозирования на основе Big Data, архитектуры сетей для обработки естественного языка
Важно знать: Требуется наличие диплома бакалавра или специалиста для поступления в магистратуру. Обучение включает обязательный научно-исследовательский компонент
Плюсы: Системное понимание математических алгоритмов в сочетании с навыками обработки массивов данных (Big Data), позволяющее архитектурно проектировать ML-решения
Что еще: Соединение формального академического базиса от NRNU MEPhI с практическими стеками индустриальной разработки
Формат: Лекции онлайн.
Занятий: от 25 часов в неделю
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовБессрочный доступЧатДля 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
Удостоверение о повышении квалификации.
Возврат средств
Вы можете вернуть деньги за оставшееся время обучения.
Особенности: Python, SQL, PyTorch, CatBoost, Docker. Практические кейсы с анализом данных и деплоем моделей через API
Для кого: Базовое владение синтаксисом Python, потребность в навыках внедрения прогнозных алгоритмов в производственную среду
Результат: Анализ клиентского оттока, системы рекомендаций, прогнозирование временных рядов для бизнеса, классификаторы изображений, развернутые API для работы с моделями
Важно знать: Требуется готовность к самостоятельной работе с математическим аппаратом и ежедневной практике программирования
Плюсы: Комбинирование навыков градиентного бустинга с инструментами промышленной разработки
Что еще: Переход от теоретических расчетов к контейнеризированным сервисам с помощью Docker и FastAPI
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи, работа на тренажерах, воркшопы.
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, PyTorch, Docker, Git. Проектно-ориентированный подход к разработке и деплою моделей в производственную среду
Для кого: Отсутствие опыта в Data Science, потребность в навыках разработки моделей с нуля и интеграции решений в рабочие системы
Результат: Система прогнозирования оттока клиентов, инструмент для анализа тональности текста, модель детекции объектов на изображениях, сервис для оценки кредитных рисков
Важно знать: Высокая плотность материала требует регулярного выделения времени для отладки кода. Облачные ресурсы используются для обучения нейронных сетей
Плюсы: Владение принципами MLOps и контейнеризации, выделяющее среди кандидатов сфокусированных только на коде моделей
Что еще: Понимание жизненного цикла модели от первичных исследований и очистки данных до тестирования и развертывания в Docker-контейнеры
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
Объем практики: 70%
Доп расходы: Возможные расходы на подписки облачных сервисов для обучения ресурсоемких моделей при недостаточном оснащении персонального компьютера
Курсы по направлению «Машинное обучение» подойдут новичкам и специалистам, которые хотят системно разобраться в теме, получить практику и понять, какие программы обучения лучше подходят под их задачи. Такие курсы особенно полезны, если нужно перейти от разрозненных материалов к понятной траектории обучения с заданиями и обратной связью.
После проверки школ по направлению «Машинное обучение» KursHub выделяет ведущие проверенные школы:
При выборе учитываются релевантность программ, практические задания, формат обратной связи, специализация школы, примеры работ и отзывы учеников.
На курсах по направлению «Машинное обучение» обычно разбирают базовые понятия, практические задачи и инструменты, которые нужны для самостоятельной работы.
Специалист Data Scientist с нуля
Машинное
Специалист по Data Science
машинному обучению
искусственному интеллекту
Перед выбором полезно сверить эти темы с программой конкретной школы и понять, сколько в обучении практики, разборов работ и обратной связи.
Да, если выбрать программу с вводным блоком, понятными заданиями и регулярной обратной связью. Новичкам стоит смотреть, объясняет ли школа базовые термины, показывает ли примеры работ и помогает ли постепенно переходить от простых задач к более сложным.
В направлении «Машинное обучение» важны не только теория, но и умение применять ее на практике.
разбираться в ключевых понятиях и терминологии направления;
выбирать подход к задаче и проверять качество результата;
работать с типовыми инструментами и материалами курса;
получать обратную связь и исправлять ошибки в учебных работах;
собирать примеры выполненных заданий для дальнейшего развития.
Школу для обучения по направлению «Машинное обучение» лучше выбирать по содержанию программы и качеству учебного процесса, а не только по месту в рейтинге.
проверьте, подходит ли программа вашему стартовому уровню;
посмотрите, есть ли практические задания и разбор работ;
оцените, насколько подробно описаны темы и инструменты обучения;
изучите отзывы учеников о преподавателях и обратной связи;
сравните, какие результаты обучения показывает школа на примерах работ.
Программы по направлению «Машинное обучение» стоит сравнивать по тому, насколько они помогают решать реальные учебные и рабочие задачи.
какие модули входят в программу и в каком порядке они идут;
есть ли задания после ключевых тем;
как организована проверка работ и обратная связь;
есть ли итоговый проект или набор практических кейсов;
насколько свежими выглядят материалы и примеры в программе;
что пишут ученики о понятности объяснений и пользе практики.
Курс сделан по-взрослому, с ориентиром на то, что с этим пойдешь в реальную компанию. Т. Е. Это не значит, что легко. Это значит, что тяжело, но делают максимум, чтобы ты разобрался: — теория перемежается с практикой всегда — теория (включая математику) подается хорошо — я понял то, что не понял в и...
Сейчас заканчиваю курс по машинному обучению в Karpov.courses. Начали мы ещё в Октябре. Я пришла на курс без каких-либо базовых знаний, поэтому меня обрадовало, что это не «курсы за 2 недели». Здесь реально много математики и понимания того, что под капотом у алгоритмов. Курс очень интенсивный. Совм...
Прошел обучение на курсе MLE и хочу поделиться честными впечатлениями. Если вкратце: это было мощно, местами больно, но максимально полезно. Что понравилось больше всего: Преподавательский состав: Огромный респект всем лекторам (Алексей Кожарин, Никита Табакаев, Алексей Биршерт и Эмиль Каюмов). Чувс...
Я начал учиться на курсе "StartML: Машинное обучение для начинающих" от Karpov.Courses без какого-либо опыта в аналитике данных. До этого я знал Python только на уровне "hello world", но не больше. Моя цель была простой: получить базовые навыки в машинном обучении, чтобы перейти в data science или х...
Хотела бы поделиться отзывом о курсе «Инженер машинного обучения» онлайн школы Karpov. Courses. Узнала о школе Karpov. Courses и Анатолие Карпове, когда проходила курсы на платформе Stepik, которые вел Анатолий: «Основы статистики», «Введение в Data Science». Меня очень заинтересовала подача материа...
У меня был небольшой опыт и примерное понимание работы моделей классического МЛ, опыт работы с питоном тоже имелся. Но при этом части по питону и классическому мл были полезны для структурирования знаний, более глубокого понимания. Отдельно хочется выразить благодарность преподавателю по модулю МЛ т...
Курс ML-инженер (Инженер машинного обучения) очень насыщенный лекциями и заданиями. Был уверен что уверенно и легко пройду все основные части. Но курс удивил большим набором полезной информации, которая заставила вникать и прикладывать усилия. Я очень доволен качеством и количеством знаний по машинн...
Курс начинающего ML-инженера на Karpov Courses оказался серьезной работой на протяжении чуть более полугода.
Мне, для комфортного усвоения материала, нужно было в среднем по 4 часа учёбы 5 дней в неделю. В первой половине курса у меня это время было - было затишье на основной работе, и я с удовол...
Пошел на курс от работодателя.
Выбор этого курса был связан с преподавательским составом, т.к. 3 из 5 преподавателей практикуют у нас в банке.
Структура курса выстроена хорошо, от простого к сложному:
- Python сначала основы, а потом уклон в backend-разработку и ML
- ML от простой линейной регре...
Практическую направленность курса и конечно очень сильную поддержку со стороны менторов и мощнейщее комьюнити!
Учебный процесс организован очень грамотно. Есть парочка вопросов к платформе и к чекеру, но в общем все безумно удобно, все в одном месте. Дедлайны хоть и жесткие, но они отлично дисцип...
Вы можете оценить пользу всей страницы в целом, отметив необходимое количество звездочек. Это поможет нам отслеживать актуальную информацию и улучшать взаимодействие с вами.
