Сравнивайте лучшие курсы по машинному обучению (ML) с нуля, и найдите подходящее предложение. 36 платных онлайн курсов, которые помогут вам стать специалистом в Machine Learning.
Стоимость курсов — от 3 900 ₽ до 221 112 ₽, средняя стоимость — 114 127 ₽, длительность обучения от 2 недель до 24 месяцев, в среднем — 9 месяцев.
Таблица сравнения курсов по технологиям и инструментам
Курс
Python
Pandas
Scikit-learn
NumPy
SQL
Matplotlib
PyTorch
Seaborn
Математическая статистика
Git
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✓
✕
✓
✓
✕
✕
✓
✓
✕
✓
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✕
✓
✕
✓
✓
✓
✓
✕
✕
✓
✕
✕
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
Пакет курсов Data Scientist: Python + SQL + Машинное обучение
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✕
✕
✕
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✕
✓
✓
✕
✓
✕
✓
✕
✓
✕
✓
✕
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✕
✓
✓
Онлайн-курс по машинному обучению
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✕
✓
✓
✕
Специалист по Data Science, машинному обучению и искусственному интеллекту
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
Машинное обучение для начинающих
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✕
✕
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✕
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
Показать еще
Бесплатные курсы по машинному обучению
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.
Популярные
Рейтингу, по убыванию
Рейтингу, по возрастанию
Сроку, сначала короткие
Сроку, сначала длинные
Курс
Школа
Стоимость
Дополнительно
Продолжительность
Ссылка>
Специализация Машинное обучение: от статистики до нейросетей
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181515 от 28.01.2021
Сертификат
Свидетельство о прохождении курса.
Возврат средств
Три занятия, чтобы попробовать. Если передумаете учиться, вам вернут всю сумму.
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%
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181498 от 16.08.2022
Помощь с трудоустройством
Проводятся вебинары на тему составление и разбор резюме, прохождения собеседований
Сертификат
Сертификат о прохождении курса
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 практики, 4 проекта
Объем практики: 70%
Свое портфолио Практика Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат Для начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00182601 от 19.11.2020
Помощь с трудоустройством
Сертификат
Сертификат на английском языке, после защиты дипломного проекта
Стажировка
Стажировка в компаниях-партнерах
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 портфолио Практика Домашние задания Консультация экспертов Чат Для начинающих Обучение 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.
Особенности: Python, SQL, A/B testing, Tableau, Git. Отработка бизнес-задач через регулярные проектные работы на реальных наборах данных в браузере
Для кого: Новичок без опыта, желающий освоить методы принятия решений на основе данных и инструменты автоматизации расчётов
Результат: Анализ клиентского оттока, оценка результатов A/B-теста, исследование поведения пользователей, прогнозирование конверсии
Важно знать: Обучение требует 15–20 часов в неделю. Теоретические знания проверяются через тренажёр, а навыки закрепляются в проектных работах с ревью
Плюсы: Навык проведения и профессиональной интерпретации A/B-тестов в сочетании со сложными SQL-запросами
Что еще: Прикладная работа с данными через интерактивный тренажер с систематической обратной связью от технических специалистов
Формат: Работа на тренажерах, видеоуроки в записи.
Занятий: от 20 часов в неделю
Объем практики: 80%
Свое портфолио Практика Консультация экспертов Пробный период Чат Для начинающих
Начало:
14 мая
Цена:
171 500 ₽
Срок:
6 месяцев
Рассрочка:
14 000 ₽/мес
3
5 отзывов о Институт профессионального образования
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00180495 (старый номер: № Л035-01298-77/00180495 от 19.08.2019
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке с квалификацией и международный диплом (ID)
Особенности: Python, Scikit-learn, Математическая статистика, Data Mining
Для кого: Специалисты с техническим бэкграундом, планирующие структурировать математическую базу для перехода в область работы с данными
Результат: Не указано
Важно знать: Программа сфокусирована на теоретических дисциплинах, отсутствие глубокой инженерной практики в реальном продакшене
Плюсы: Методология объединения классической теории вероятностей с инструментарием Data Mining
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.
Возврат средств
предусмотрено во время прохождения курса.
Особенности: PyTorch, Transformers, MLOps, Reinforcement learning. Практическая работа с архитектурами нейронных сетей и циклами доставки моделей.
Для кого: Опыт в Python и базовом ML, потребность в навыках развертывания моделей в production и автоматизации вычислительных процессов.
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: Л035-01271-78/00627763 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.
Сертификат
Сертификат с подписями кураторов курса.
Особенности: Python, Scikit-learn, Статистика, CatBoost. Отработка пайплайнов обработки данных и моделирования
Для кого: Наличие базовых навыков программирования на Python, готовность строить предиктивные модели и автоматизировать анализ данных
Результат: Реализованные проекты классификации и регрессии: прогнозирование оттока, оценка целевых показателей, анализ влияния признаков на результат
Важно знать: Требуется уверенное владение основами Python (структуры данных, циклы). Обучение не включает темы Deep Learning и нейронные сети
Плюсы: Методология Feature Engineering и аргументированный подбор метрик, минимизирующий технические ошибки при деплое
Что еще: Систематизированный подход к полному жизненному циклу данных от этапа очистки до выбора метрик под бизнес-задачу
Формат: Видеоуроки в записи.
Занятий: 10 часов в неделю
Объем практики: 85%
Практика Консультация экспертов Бессрочный доступ Пробный период 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: 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%
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: 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.
Возврат средств
предусмотрено во время прохождения курса.
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
Формат: Лекции онлайн, проверочные тесты.
Объем практики: 70%
Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат Для начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181495 от 19.04.2021
Сертификат
Диплом государственного образца НИЯУ МИФИ
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 портфолио Практика Домашние задания 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
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.
Объем практики: 80%
Практика Домашние задания Консультация экспертов Чат Для продвинутых
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181495 от 19.04.2021
Помощь с трудоустройством
Сертификат
Стажировка
Помощь со стажировкой.
Особенности: Python, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, SQL. Масштабируемые прогнозные модели, обработка визуальных данных и анализ естественного языка
Для кого: Опыт разработки на Python и базовые знания линейной алгебры, нужно освоить методы прогнозной аналитики и архитектуры нейронных сетей
Результат: Модель прогнозирования оттока клиентов, система классификации текстов, алгоритм распознавания объектов на фото, проект по анализу временных рядов
Важно знать: Требуется уверенное владение синтаксисом Python и базовой математикой для понимания принципов работы алгоритмов
Плюсы: Опыт внедрения MLOps практик и работа с Transformer-архитектурами
Что еще: Архитектурное проектирование нейронных сетей с использованием специализированных библиотек
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: Л035-01298-77/00181495 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
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 линей...
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 уд...
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 машин...
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 ...
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 матери...
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...
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). Чув...
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 понравилась структура курса, материалы были очень полезны, а также вынесла для себя много нового.
Это у же не первый мой опыт с go practice, год назад я проходила симулятор управления продуктом на основе данных. В процессе есть множество интересных кейсов на подумать и на погружение в работу те...
Очень понравился мини-курс «Генеративный AI для продакт-менеджеров». Многое я уже и так знал, так как разбирался самостоятельно ранее, но курс помог структурировать знания и попрактиковаться на реальном кейсе
Борис
28 августа 2024
5
Курс понравился
В курсе — вся основная базовая информация. На практике некоторые вещи могут отличаться в разных компаниях, но для старта — прекрасно. Много практики, тестовые вопросы — порой очень удивлялась, когда не попадала в правильный ответ. Ну а еще курс хорошо развивает кругозор)
Мария
04 декабря 2024
5
Очень полезный курс
Очень понравился симулятор по генеративному AI, понятно выстроено объяснение алгоритма работы с нейросетью для достижения лучшего результата в решении задачи. Понравилось, что курс построен на решении кейса, но в то же время есть и немного теории, которая не перегружает, а помогает. Практика всегда...
Спасибо за предоставленную возможность пройти мини курс по GenAI. До этого я не задумывался о том, как можно применять LLM в бизнесе и уж тем более не имел представления как это возможно реализовать на практике. Во время прохождения курса я получил исчерпывающую информацию обо всем, что на самом де...
Плюсы:
— Курс хорошо структурирован
— Сложные и интересные домашние задания
— Финальный проект, который действительно походит на задачи из реального мира
— Есть большой карьерный блок
В целом, практическая часть мне очень понравилась.
Минусы:
— Возможно это моя проблем...
Курс «Инженер машинного обучения» оказался для меня очень полезным и практичным. До этого мой опыт анализа данных был ограничен Excel, а здесь я смогла глубже освоить Python, SQL и машинное обучение. Особенно понравилась работа с реальными данными и бизнес-кейсами — это помогло лучше понять, как пр...
Я поступал на курс «Инженер машинного обучения» в конце 2024 года. Сейчас, когда я пишу этот отзыв, я уже на финишной прямой и скоро получу сертификат об успешном завершении курса. До начала обучения у меня не было профессионального опыта в сфере анализа данных (data science, data analytics и т. д....
Я пошла на курс по ML для начинающих,поскольку данная область была очень интересна. Мне хотелось на более глубоком уровне получить знания и скилы,которые я могла бы применять в дальнейшем на основной работе.
Могу честно сказать,что курс не легкий,нужно достаточно уделять времени для прохождения пра...
Прошел данный онлайн курс и остался в крайней степени доволен результатом обучения.
Материал представлен в виде модулей, а «главными испытаниями» в каждом из них являются проекты, представляющие собой части одного целого.
Я по-началу не поверил, как можно представить обучение такому не ле...
Курс Start ML от Karpov Courses приятно удивил своей продуманной структурой — всё подаётся по шагам, без лишней воды, что особенно ценно, если ты уже с опытом в аналитике.
Поддержка на высоком уровне: наставники быстро отвечают и помогают разобраться с любыми вопросами.
Учебные материалы качественн...
Перед началом курса Start ML были сомнения — получится ли совмещать обучение с работой. Работаю аналитиком данных, и график часто бывает насыщенным. Но в итоге удалось встроить учёбу в свой ритм, хоть временами и было тяжеловато. Главное — оказалось реально, даже с полной занятостью.
До курса у мен...
Прошла обучение на курсах Карпова в 2025 году. Осталась довольна в целом, однако некоторые моменты вызвали восторг, а другие — желание доработки.
Что понравилось:
-Видеолекции– качественные записи с четкой подачей материала.
-Разбор заданий– детальные объяснения помогали лучше усваивать темы.
-Гото...
Прошел курс и старался сдавать все вовремя, материал и работа платформы были хорошо организованы без каких-либо серьезных замечаний. Знания помогают решать задачи, которые казались сперва непонятными, а порой пугающими. Считаю отличный старт для начинающих с нуля. Но лично мне показалось лишним для...
В целом курс мне понравился. Начинается с небольшого разбора программирования на питон и знакомства с языком SQL. Заданий очень много и они довольно интересные. Однако, до этого курса я бы посоветовал пройти какой-нибудь небольшой курс по питону, иначе будет трудно. Вторая часть — классическо...
Хотелось понять, как работает машинное обучение, и научиться применять его в научных и прикладных задачах — в идеале связать с химическими данными, катализом и молекулярным моделированием. Плюс — сменить вектор карьеры в сторону data science и ML-инжиниринга.Контент курса оказался чрезвычайно насыщ...
Я прошёл этот курс, хотя у меня почти не было знаний в области машинного обучения. Мне очень понравилось, как понятно и доступно были объяснены основы. Однако, чтобы по-настоящему извлечь максимум пользы из курса, желательно иметь базовые знания по математике, так как уровень сложности постепенно в...
Местами материал был для меня слишком новичковым, а местами наоборот. Например, у меня был опыт sсientific programming, в том числе на python, но если бы его не было, сомневаюсь, что введения из первого модуля «Прикладная разработка на Python» мне бы хватило для комфортного прохождения ку...
Я работаю руководителем направления анализа данных в банке, проходил курс для повышения своих навыков по части ML.
Понравились все модули, как по наполнению материалом, так и сложности задач.
Кандидата успешно прошедшего этот курс я бы с удовольствием был бы готов принять на работу в качестве анали...
Закончил курс «Инженер машинного
обучения» он же в прошлом Start ML. Очень долго присматривался к этому курсу и, когда получилось выделить время на обучение, был приятно удивлен насколько курс хороший.
Плюсы: очень много материала, много практики, интересные проекты, да и задания домашние...
Начинал я курс с базовыми знаниями по питону и линуксу (пару лет назад проходил курс «Поколение Python» и установил себе Ubuntu на ноутбук), но с нулевыми знаниями о машинном обучении.
Курс хорошо структурирован и последователен — именно этого я от него и хотел. Бывали моменты, когда я замечал нехв...
Начал учиться в феврале, сейчас нахожусь в поиске стажировки.
Могу сказать, что на курсе максимально понятным языком, исчерпывающе объясняются все фундаментально важные темы для программирования и машинного обучения в целом. На курсе затрагивали не только поверхностные аспекты из работы моделей, те...
Курс «StartML» дал мне понятное и структурированное введение в машинное обучение. Для человека с небольшим опытом важно не просто слышать теорию, а понимать, как применять её на практике, и курс с этим справляется. После каждой лекции идут домашние задания, которые помогают закрепить материал. Перв...
В 2025 году прошла курс «Start ML» (он же «Инженер машинного обучения»). Технического, а уж тем более практического, бэкграунда у меня нет, но за год до этого я выпустилась с курса по DS на Яндекс Практикуме, так что мои впечатления основаны по большей части на сравнении двух шк...
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 дисципли...
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.