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: 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: Л035-01298-77/00181515 от 28.01.2021
Сертификат
Диплом магистра Уральского федерального университета
Особенности: Python, Machine Learning, Deep Learning, Generative AI. Практическая разработка с использованием открытых моделей и API
Для кого: Разработчики и аналитики с базовым знанием синтаксиса Python, задача которых — интеграция нейросетевых моделей в имеющиеся продукты
Результат: Chatbot для анализа документов на базе LangChain, система классификации визуальных данных, алгоритм прогнозирования временных рядов, агент по генерации текстового контента
Важно знать: Требуется владение библиотеками обработки данных. Возможны затраты на оплату токенов при интеграции сторонних нейросетевых API
Плюсы: Навык внедрения LLM-агентов и кастомных цепочек обработки запросов через LangChain
Что еще: Масштабирование прототипов из среды разработки до использования механизмов оркестрации для автоматизации бизнес-задач
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи, оффлайн занятия.
Занятий: от 30 часов в неделю
Объем практики: 70%
Доп расходы: Возможные расходы на платные подписки для доступа к API нейросетей (OpenAI и аналоги) при превышении лимитов использования%
Свое портфолио Практика Консультация экспертов 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 резюме с рекомендациями компаниям-партнёрам.
Сертификат
Сертификат с подписями кураторов курса.
Особенности: PyTorch, distributed training, highload inference, custom kernels. Практика на production-задачах
Для кого: Специалисты с опытом разработки моделей, которым требуется внедрение проектов в высоконагруженную инфраструктуру и оптимизация производительности систем
Результат: Реализация распределенного обучения моделей, написание custom CUDA-ядер для ускорения операций, оптимизация инференса через Triton, внедрение пайплайнов для непрерывного обучения
Важно знать: Необходим уверенный навык написания кода на Python и понимание основ архитектуры нейросетей. Курс не включает базовое обучение машинному обучению
Плюсы: Навык написания низкоуровневых оптимизаций (CUDA) в сочетании с оркестрацией распределенного обучения
Что еще: Синхронизация процессов подготовки моделей с инфраструктурными требованиями production-сред
Формат: Видеоуроки в записи.
Занятий: 10-15 часов в неделю
Объем практики: 70%
Доп расходы: Требуются средства на аренду облачных GPU-инстансов для выполнения ресурсоемких модулей обучения%
Практика Домашние задания Консультация экспертов Бессрочный доступ Пробный период Для продвинутых
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181498 от 16.08.2022
Гарантия трудоустройства
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке
Возврат средств
При отсутствии трудоустройства
Особенности: Python, PyTorch, TensorFlow, OpenCV, Scikit-learn. Построение предиктивных моделей и нейронных сетей через реализацию прикладных лабораторных работ
Для кого: Студенты без профильного опыта, стремящиеся освоить прикладную математику и архитектуру моделей данных для решения бизнес-задач
Результат: Рекомендательная система, модели классификации изображений, инструменты анализа естественного языка (NLP) и системы предсказания временных рядов
Важно знать: Требуется владение базовыми навыками работы с файловой системой и командной строкой. Интенсивная нагрузка на написание кода
Плюсы: Практическое применение NLP и сегментации изображений для автоматизации операционных бизнес-процессов
Что еще: Интеграция прикладных библиотек моделирования данных с инструментами развертывания веб-сервисов
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи
Занятий: 12 часов в неделю
Объем практики: 75%
Свое портфолио 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
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, OpenCV, PyTorch, Deep Learning. Реализация алгоритмов обработки изображений и детектирования объектов в видеопотоке
Для кого: Разработчик со знанием Python, желающий внедрить нейросетевые модели для задач анализа, классификации и сегментации визуальных данных
Результат: Реализованные пайплайны детекции объектов, модели семантической сегментации, системы поиска по визуальному сходству, методы оптимизации инференса нейросетей
Важно знать: Необходимы уверенное владение стеком Python, понимание линейной алгебры и основ математической статистики для модификации архитектур моделей
Плюсы: Оптимизация нейросетевых архитектур уровня YOLO и трансформеров для работы в потоковых видеосистемах с ограничением по ресурсам
Что еще: Масштабируемость нейросетевых решений от исследовательского ноутбука до промышленного инференса
Формат: Лекции онлайн, проверочные тесты.
Объем практики: 80%
Доп расходы: Расходы на вычислительные ресурсы (облачные сервисы или локальное GPU с поддержкой CUDA) для обучения нейросетей%
Домашние задания Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181495 от 19.04.2021
Помощь с трудоустройством
Сертификат
Диплом магистра
Особенности: Python, Machine Learning, медицинская аналитика, компьютерное зрение, работа с базами данных, прогнозирование состояний пациентов
Для кого: Специалисты с базовыми знаниями синтаксиса Python и математики, стремящиеся применять алгоритмы машинного обучения для обработки клинических данных и медицинской визуализации
Результат: Модели для классификации патч-изображений, алгоритмы сегментации медицинских снимков, системы прогнозирования рисков на данных EHR (Electronic Health Records)
Важно знать: Требуется владение базовыми конструкциями Python и знание школьного курса математики. Узкая специализация на медицинской сфере требует погружения в специфические форматы данных
Плюсы: Навык обработки DICOM-файлов и интерпретации высокоразмерных биомедицинских данных через нейросетевые архитектуры
Что еще: Интеграция методов машинного обучения в специфику медико-биологических данных и медицинских стандартов хранения информации
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи, проверочные тесты, работа на тренажерах
Занятий: 10-15 часов в неделю
Объем практики: 70%
Свое портфолио Практика Домашние задания Консультация экспертов Чат Для продвинутых
Образовательная лицензия: Л035-01271-78/00627763 от 24.03.2022
Помощь с трудоустройством
Проводиться дополнительный курс на тему трудоустройства, разбор резюме, прохождения собеседований.
Особенности: PyTorch, Computer Vision, Natural Language Processing, MLOps
Для кого: Владение Python, SQL и математическим аппаратом, стремление освоить внедрение нейросетевых моделей в промышленную эксплуатацию
Результат: Система распознавания объектов, трансформер для обработки текста, рекомендательная система, пайплайн автоматизированного развертывания модели через Kubernetes
Важно знать: Требуется уверенное знание Python, основ статистики, линейной алгебры и базовое понимание работы с данными через SQL. Без прохождения вступительного тестирования доступ к материалам ограничен
Плюсы: Междисциплинарный навык доставки нейросетевых архитектур в продакшн-контуры с использованием Kubernetes и MLflow
Что еще: Масштабирование прототипов до уровня промышленной инфраструктуры с применением MLOps инструментов
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи.
Занятий: от 15 часов в неделю
Объем практики: 80%
Консультация экспертов Бессрочный доступ 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: 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, PyTorch, CatBoost, MLOps (MLflow, Docker). Упор на разработку продуктовых решений и развертывание моделей в продакшене
Для кого: Разработчики со знанием Python и базовой математики, желающие проектировать и внедрять высоконагруженные модели в production-среду
Результат: Реализация рекомендательной системы, разработка модели прогнозирования временных рядов с MLOps-инструментами, NLP-проект по анализу текстов через FastAPI и Docker
Важно знать: Требуется владение Python, базовыми принципами математической статистики и линейной алгебры
Плюсы: Применение MLOps-инструментов (MLflow, DVC, Docker) для отслеживания экспериментов в production-задачах
Что еще: Интеграция этапов разработки модели с инструментами промышленного жизненного цикла (MLOps)
Формат: Лекции онлайн, проверочные тесты.
Объем практики: 60%
Свое портфолио 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: Л035-01298-77/00185695 (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, PyTorch, Transformers, SpaCy. Реализация пайплайнов обработки естественного языка и классификация текстов
Для кого: Разработчики на Python с базовым опытом в Machine Learning, планирующие внедрять модели анализа текста и интеграцию LLM
Результат: Система классификации текстов, модуль распознавания именованных сущностей (NER), чат-бот с использованием архитектуры Transformer
Важно знать: Требуется владение библиотекой Pandas и знание базовой теории вероятностей
Плюсы: Прикладной опыт дообучения (fine-tuning) моделей и работа с задачами дистилляции
Что еще: Переход от статистических методов обработки текста к архитектурам Transformer
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00185695 (старый номер: № Л035-01298-77/00185695 от 28.01.2022
Помощь с трудоустройством
Проводятся вебинары на тему трудоустройства, разбор резюме, прохождения собеседований.
Сертификат
Сертификат о прохождении курса
Возврат средств
Школа делает возврат средств пропорционально оставшимся месяцам обучения
Особенности: Python, PyTorch, C++, OpenCV, TensorRT. Оптимизация нейросетевых архитектур, детекция и сегментация, развертывание моделей в production, трекинг
Для кого: Базовые навыки в классическом машинном обучении, нужно масштабировать архитектуры до production-решений и ускорять работу нейросетевых моделей на аппаратном уровне
Результат: Реализация архитектуры для детекции, сегментации или трекинга объектов, оптимизация модели под конкретное железо и построение процесса доставки в production
Важно знать: Требуется уверенное знание Python, основ линейной алгебры, теории вероятностей и классических инструментов машинного обучения. Учебная программа сфокусирована на прикладных задачах и оптимизации, теоретические основы работы нейросетей предполагаются изученными ранее
Плюсы: Hardware-level оптимизация и ускорение работы нейросетей через TensorRT и ONNX, позволяющая запускать модели на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами
Что еще: Переход от прототипирования моделей в Jupyter-ноутбуках к промышленной эксплуатации и эффективному внедрению в реальные системы
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи.
Занятий: 2 ак. часа в неделю
Объем практики: 75%
Практика Домашние задания Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат Для продвинутых
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...
Отличный курс, я получила много знаний и опыта по CV и Deep Learning, и стала увереннее в этой области. Задачи интересные, преподается объемный материал от профи в сфере, даются советы по прохождению собеседований. Есть кураторы, которые оперативно отвечают на вопросы. В целом я курсом довольна и о...
Проходила курс Hard ML и осталась очень довольна результатом. Программа действительно продвинутая: много практики, разбор реальных бизнес‑задач и сильный упор на продакшн‑подход к машинному обучению.
Отдельно хочу отметить структуру курса и подачу материала: модули логично выстроены, затрагивают р...
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...
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...
1) Теория. В курсе очень хорошо разбираются все необходимые теоретические знания, все подробно разбирается в видео-уроках, а потом дублируется в текстовых конспектах. Знаний будет более чем достаточно, чтобы пройти собеседования на уровень мидла.
2) Практика. В курсе очень много заданий разного уро...
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 люблю учиться и могу сказать, что успешно училась и завершала курсы по своей специализации на многих платформах, как платных, так и бесплатных, т.е. у меня нет проблем ни с мотивацией, ни с самоорганизацией. Но этот опыт стал, пожалуй, самым неприятным и разочаровывающим. Видимо, мы кардинально н...
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...
Некоторые главы курса хороши. Я проходил две главы, из них мне понравилась только глава про MLOps. Местами там было много воды и теории, лекции достаточно длинные, но зато это позволяет разобраться в теории MLOps и подходах, если вы раньше с этим не сталкивались. Задания в тренажере интерактивные, ...
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...
Всем привет 🙂
Прошел курс StartML (Deep Learning Engineer). Впечатления только положительные.
1. Материал: Все понятно, есть хинты и подсказки, особенно порадовало что есть конспект к каждой лекции который помогает пройти практику
2. Платформа: Все ок, были иногда правда баги самой платформы или е...
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.