Акции и промокоды Отзывы о школах

Курсы PyTorch

Подборка из 15 лучших курсов по PyTorch. Информация обновляется ежедневно.

Стоимость курсов — от 64 800 ₽ до 912 000 ₽, средняя стоимость — 202 526 ₽, длительность обучения от 4 месяцев до 24 месяцев, в среднем — 13 месяцев.

Подробнее
По данным HeadHunter и SuperJob в России:
Средняя зарплата
140 000 ₽
Вакансий
60

Таблица сравнения курсов по технологиям и инструментам

Курс Python PyTorch NumPy Pandas Scikit-learn SQL TensorFlow Matplotlib Docker Seaborn
Показать еще

Все курсы по PyTorch с подробным описанием

Популярные
  • Рейтингу, по убыванию
  • Рейтингу, по возрастанию
  • Цене, сначала дешевле
  • Цене, сначала дорогие
  • Сроку, сначала короткие
  • Сроку, сначала длинные
Фильтр
Показать
4.3
77 отзывов о Karpov.Courses
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
Начало:
8 мая
Цена:
119 000 ₽
-34 %
Срок:
7 месяцев
Рассрочка:
6 958 ₽/мес
3.4
46 отзывов о Нетология
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
Начало:
21 апреля
Цена:
80 300 ₽
-55 %
Срок:
16 месяцев
Рассрочка:
3 718 ₽/мес
2.8
68 отзывов о GeekBrains
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181498 от 16.08.2022
Гарантия трудоустройства
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке
Возврат средств
При отсутствии трудоустройства

  • Особенности: Python, SQL, Machine Learning, Deep Learning, прикладная статистика, визуализация данных, Git
  • Для кого: Отсутствует опыт в разработке, задача — освоение инструментов аналитики и построение прогнозных моделей с нуля
  • Результат: Репозиторий с проектами: системы рекомендаций, классификация изображений, текстовые алгоритмы NLP, предиктивные модели данных
  • Важно знать: Требуется самостоятельное освоение математического аппарата, включая линейную алгебру и теорию вероятностей
  • Плюсы: Прикладные навыки развертывания нейронных сетей для задач компьютерного зрения и обработки естественного языка
  • Что еще: Систематизация полного цикла разработки моделей: от сбора данных до внедрения нейросетевых архитектур
  • Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи
  • Занятий: 12 часов в неделю
  • Объем практики: 70%
  • Доп расходы: Возможные расходы на оплату облачных вычислительных ресурсов (GPU) для обучения тяжелых моделей%
Практика Домашние задания Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат Для продвинутых
Начало:
19 апреля
Цена:
148 644 ₽
-44 %
Срок:
24 месяца
Рассрочка:
4 129 ₽/мес
3.4
46 отзывов о Нетология
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
Начало:
1 сентября
Цена:
540 000 ₽
Срок:
24 месяца
Рассрочка:
202 ₽/мес
4.3
77 отзывов о Karpov.Courses
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
Начало:
12 апреля
Цена:
69 000 ₽
-16 %
Срок:
5 месяцев
Рассрочка:
4 038 ₽/мес
2.8
68 отзывов о GeekBrains
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
Начало:
14 апреля
Цена:
156 162 ₽
-50 %
Срок:
12 месяцев
Рассрочка:
4 338 ₽/мес
3.4
76 отзывов о Otus
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
Начало:
25 апреля
Цена:
87 300 ₽
-10 %
Срок:
4 месяца
Рассрочка:
7 920 ₽/мес
4.5
55 отзывов о Skillfactory
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
Начало:
1 сентября
Цена:
912 000 ₽
Срок:
24 месяца
Рассрочка:
342 ₽/мес
4.3
77 отзывов о Karpov.Courses
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
Начало:
в любое время
Цена:
89 000 ₽
-28 %
Срок:
4 месяца
Рассрочка:
5 204 ₽/мес
2.8
68 отзывов о GeekBrains
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
Начало:
12 апреля
Цена:
221 112 ₽
-19 %
Срок:
24 месяца
Рассрочка:
6 142 ₽/мес
3.4
76 отзывов о Otus
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
Начало:
29 апреля
Цена:
109 800 ₽
-10 %
Срок:
5 месяцев
Рассрочка:
10 980 ₽/мес
4.5
55 отзывов о Skillfactory
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
Начало:
1 сентября
Цена:
228 000 ₽
Срок:
24 месяца
2.8
68 отзывов о GeekBrains
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181498 от 16.08.2022
Гарантия трудоустройства
Проводиться дополнительный курс на тему трудоустройства, разбор резюме, прохождения собеседований.
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке
Стажировка
Школа предоставляет возможность стажировки

  • Особенности: Python, SQL, Machine Learning, PyTorch. Проектная работа на реальных датасетах с фокусом на обработку и моделирование
  • Для кого: Новички без опыта в IT, желающие освоить инструменты структурирования, обработки и моделирования данных для прикладных задач
  • Результат: Разработка рекомендательной системы, прогнозирование временных рядов, классификация изображений, анализ тональности текста
  • Важно знать: Для полноценной обработки тяжелых датасетов рекомендуется использование облачных вычислительных ресурсов или наличие GPU
  • Плюсы: Применение методов обучения с учителем для оптимизации бизнес-процессов на основе предиктивной аналитики
  • Что еще: Построение пайплайна обучения моделей от первичного извлечения данных в SQL до внедрения алгоритмов глубокого обучения
  • Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи.
  • Занятий: 12 часов в неделю
  • Объем практики: 80%
  • Доп расходы: Не указано%
Свое портфолио Практика Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат Для начинающих
Начало:
14 апреля
Цена:
115 771 ₽
-41 %
Срок:
9 месяцев
Рассрочка:
4 777 ₽/мес
3.4
76 отзывов о Otus
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
  • Формат: Лекции онлайн, проверочные тесты.
  • Объем практики: 60%
Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат
Начало:
25 апреля
Цена:
64 800 ₽
-10 %
Срок:
4 месяца
Рассрочка:
6 480 ₽/мес
3.4
76 отзывов о Otus
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
Начало:
20 апреля
Цена:
97 000 ₽
Срок:
4 месяца
Рассрочка:
8 100 ₽/мес

Свежие отзывы о курсах по PyTorch

Все отзывы
Отличный курс по ML
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...
Читать далее
Михаил
16 сентября 2025
5
Крутое и очень серьезное обучение
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...
Читать далее
Дубровский Максим Юрьевич
04 октября 2025
5
Курс Инженер машинного обучения
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...
Читать далее
Никита
30 октября 2025
5
Классный курс по CV
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...
Читать далее
Маргарита
19 ноября 2025
5
Полезный курс
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...
Читать далее
Лада
29 ноября 2025
5
Было полезно
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 ...
Читать далее
Руфина
19 января 2026
5
Рекомендую пройденный курс
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...
Читать далее
Юлия
23 января 2026
5
Только приятные впечатления
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...
Читать далее
Алексей
23 февраля 2026
5
Инженер машинного обучения
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...
Читать далее
Жаксылык
07 апреля 2026
5
В курсе много практических заданий
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...
Читать далее
Kirill Zaytsev
29 июля 2024
5
В основном хорошие впечатления
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...
Читать далее
Данил Шашков
22 февраля 2025
5
Хороший курс, совмещающий теорию и практику
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...
Читать далее
Тимофей
28 февраля 2025
5
Классный курс с практическими заданиями
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...
Читать далее
Дарья
13 марта 2025
5
Очень неоднозначный опыт
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...
Читать далее
О.К.
25 апреля 2025
3
Лучший старт в ML
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....
Читать далее
Руслан
10 июня 2025
5
Хороший курс
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...
Читать далее
Арина
15 июня 2025
5
Некоторые главы хороши, другие так себе
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, ...
Читать далее
Алексей
20 июня 2025
3
Делюсь впечатлениями от пройденного курса
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...
Читать далее
Вадим
24 июня 2025
5
Отличный старт в мир машинного обучения!
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...
Читать далее
Mikita
10 июля 2025
5
Отличная платформа чтобы вкатиться
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...
Читать далее
Николай
11 июля 2025
5
Хороший старт для входа в ML
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...
Читать далее
Георгий
15 июля 2025
5
Отзыв о пройденном курсе StartML
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...
Читать далее
Diana
15 июля 2025
4
Довольно таки хорошо
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...
Читать далее
Сергей
15 июля 2025
5
В целом курс мне понравился
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...
Читать далее
Радик
15 июля 2025
5
Супер МЛ
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...
Читать далее
Семен
27 июля 2025
5
Отличный курс
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...
Читать далее
Timur
27 июля 2025
5
Отзыв на karpov courses start ML
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...
Читать далее
Yulia Sosedova
29 июля 2025
4
Отличный курс для начала карьеры
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...
Читать далее
Вадим
09 августа 2025
5
Очень интересный и качественный курс
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...
Читать далее
Юрий
14 августа 2025
5
Понятный и структурированный старт в ML
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...
Читать далее
Макрам
21 августа 2025
4
Лучший курс для тех, кто хочет понять ml
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...
Читать далее
Никита
08 сентября 2025
5
Понятный старт в машинном обучении
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...
Читать далее
Антон
08 сентября 2025
5
Общее впечатление положительное, но есть нюансы
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...
Читать далее
Наталья
08 сентября 2025
5
Это будет жестко, но оно того стоит!
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...
Читать далее
Saidgolib Babasaidov
12 сентября 2025
5
Насколько полезной была информация?
Вы можете оценить пользу всей страницы в целом, отметив необходимое количество звездочек. Это поможет нам отслеживать актуальную информацию и улучшать взаимодействие с вами.
среднее: 5 из 5
Всего 251 голос
Категории курсов