Получить доступ
Эксклюзивный партнер
Skillbox в России
burger
Каталог
close
list Каталог
Каталог Программирование Профессия Machine Learning Engineer

Профессия Machine Learning Engineer

Получить доступ
  • ★ 4,8 из 5

    рейтинг курса на основе 145 672 оценок

  • Обратная связь

    Вместо автопроверок — чат 
с наставником и разбор заданий

  • Практика на реальных данных

    От компаний и экспертов

Настоящее за искусственным интеллектом

Специалист по Machine Learning, Data Scientist или ML-инженер анализирует большие объёмы информации, разрабатывает модели машинного обучения, нейросети и создаёт большие GPT-подобные языковые модели. Спрос на таких специалистов есть везде: в бизнесе, медицине, промышленности и других отраслях.

Все необходимые навыки ML-инженера — в одном курсе

Должность

Специалист по машинному обучению/ML-engineer

Навыки

  • Уверенно владею Python, SQL
  • Извлекаю данные из различных источников (файлы, API, базы данных)
  • Умею проводить EDA и визуализировать его результаты
  • Провожу очистку и нормализацию данных, готовлю их к обучению и анализу
  • Провожу feature engineering и feature generation: оцениваю значимость фичей, отбираю признаки
  • Владею всеми классическими методами машинного обучения, умею их применять и адаптировать под задачу
  • Использую временные ряды для решения задач прогнозирования
  • Строю рекомендательные системы
  • Работаю с инструментами Big Data
  • Использую и дообучаю нейросети, в том числе трансформеры
  • Внедряю модели в прод в бизнесе
  • Строю пайплайны сбора и обработки данных, а также обучения ML-алгоритмов и оценки качества их работы
  • Замеряю качества работы алгоритмов с помощью модельных метрик и провожу их тестирование
  • Работаю с NLP/CV-задачами с помощью классических методов ML и Deep Learning

Инструменты

3 сильных проекта
в портфолио

  • Предсказание совершения целевого действия на сайте СберАвтоподписка

    Вы проведёте обработку данных и разведочный анализ, научитесь предсказывать совершение целевого действия и упакуете модель в сервис.

  • Модель кредитного риск-менеджмента для банка

    Проанализируете объёмный датасет и создадите модель кредитного риск-менеджмента. Поможете банку построить scoring-модель для прогнозирования платёжеспособности клиента.

  • Сервис распознавания документов

    Поработаете с алгоритмами CV- и NLP. Протестируете разные OCR-движки и научитесь извлекать из документов важную информацию.

Сравниваете курсы от разных образовательных платформ?

Оставьте заявку на бесплатную консультацию, и мы расскажем, чем наша программа обучения отличается от остальных.

У них получилось — получится и у вас

  • Александр всю жизнь работал в море. Когда он понял, что достиг потолка, — решил параллельно с основной работой освоить Machine Learning. Дальние плавания не помешали Александру создать свой первый коммерческий проект в области искусственного интеллекта!

    Капитан судна Инженер машинного обучения

  • Параллельно с учёбой в вузе Влад решил освоить Data Science в Skillbox. После прохождения курса он собрал портфолио из домашних заданий и с ним нашёл работу в Сингапуре.

    Студент ML-инженер в сингапурской компании

  • Владимир успешно работал программистом, но потом понял, что перестал развиваться. Решил освоить машинное обучение в Skillbox, увеличил доход, освоил новый язык программирования и разработал собственную нейросеть.

    Программист Специалист по Machine Learning

  • Алексей сменил несколько руководящих постов, погрузился в науку о данных, чтобы оптимизировать рабочие процессы и побороть бюрократию.

    Руководитель в администрации морских портов Руководитель проектов и исследователь данных

  • Андрей 15 лет работал оператором баз данных, а затем впечатлился возможностям искусственного интеллекта и решил освоить Data Science в Skillbox. Прошёл курс, защитил дипломный проект и планирует найти работу в сфере ML.

    Оператор баз данных IT-специалист в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Наши студенты создали нейросетевой сериал

В конце 2022 года студенты профессии Data Scientist разработали нейросеть-сценариста, которая написала сериал для телеканала СТС. По сюжету герои пытаются выбраться из ситкома, в котором они внезапно оказались.

Учим на собственной образовательной платформе

  • Видео с доступом навсегда

    Видеолекции можно смотреть
в любое время. У вас нет жёстких дедлайнов. Мы постоянно обновляем курс под требования рынка — доступ ко всем обновлениям курса останется с вами.

  • Практика построена на реальных задачах

    Методолог и практикующие эксперты приготовили более 80 практических заданий на развитие аналитического мышления и отработки навыков.

  • Персональная обратная связь

    Подробная обратная связь от кураторов-экспертов в течение 24 часов с момента отправки работы.

Учитесь у ML-инженеров из международных компаний

Учим так, чтобы у вас точно всё получилось

  • С учётом реальных требований к кандидатам и технологий

    Постоянно следим за актуальностью курса и обновляем программу — добавляем только те навыки, которые сейчас нужны рынку.

  • Без дедлайнов и жёсткого расписания

    Понимаем, как сложно учиться, будучи взрослым, поэтому не отчисляем студентов. Учитесь в любое время и сдавайте домашние работы когда удобно.

  • Понятно и профессионально

    Мы посмотрели курс глазами новичка и упростили подачу материала, чтобы вы точно разобрались со сложными темами.

Программа профессии

  • 12 месяцев обучения
  • 3 проекта в портфолио
  • Доступ навсегда
  • Обновлена в 2024 году
  1. Уровень 0: Базовая подготовка — 5 месяцев
    1. Введение в Data Science Этот блок нужно пройти, чтобы получить основные навыки работы с данными.
      • Введение в курс
      • Business Understanding. С чего начинается работа с данными
      • Data Understanding. Excel
      • Введение в Python
      • Переменные и типы данных
      • Условия
      • Циклы
      • Алгоритмы и структуры данных
      • Функции
      • Коллекции в Python
      • Чтение файлов в Python и командной строке
      • Библиотека Pandas
      • Получение данных с помощью API
      • Базы данных
      • Язык запросов SQL
      • Power BI
      • Data Preparation
      • Разведочный анализ данных: Data Cleaning
      • Разведочный анализ данных: Data Visualization
      • Разведочный анализ данных. Feature Engineering
      • Modeling
      • Машинное обучение
      • Линейные модели и нейронные сети
      • Метрики в аналитике
      • Маркетинговая аналитика
      • Продуктовая аналитика
      • Modeling. Заключение
      • Evaluation
      • Deployment
      • Модель как API
      • Мониторинг моделей
      • Airflow
      • Заключение
    2. Финальная работа совместно с СберАвтоподписка Вам предстоит изучить предоставленный датасет, ответить на вопросы из общей части (подразумевающей базовую обработку данных и их разведочный анализ) и выполнить задание по специализации.
    3. Основы математики для Data Science Пройдите этот блок, чтобы разобраться, как работают различные методы анализа данных, как строятся модели прогнозирования и как выявляются связи между разными переменными.
      • Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования
      • Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты
      • Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики
      • ML. Интерполяция и полиномы
      • ML. Аппроксимация и преобразования функций
      • ML. Аппроксимация и производные
      • ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики
      • ML. Частные производные функции нескольких переменных
      • ML. Векторы и Матрицы. Градиент
      • ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений
      • Задача аппроксимации как матричное уравнение
    4. Основы статистики и теории вероятностей Из этого блока вы узнаете, как измерить вероятность разных событий и оценить надёжность полученных выводов.
      • Введение в теорию вероятностей
      • Случайные события
      • Случайная величина
      • Непрерывные распределения. Общие сведения
      • Основные виды непрерывных распределений
      • Статистические тесты
  2. Уровень 2: углубление знаний — 3 месяца
    1. Machine Learning. Advanced Освоите алгоритмы для построения рекомендательных систем и прогнозирования временных рядов.
      • Введение
      • Auto ML. Часть 1
      • Auto ML. Часть 2
      • Введение в Computer Vision
      • Нейронные сети и Computer Vision
      • Нейронные сети и NLP. Часть 1
      • Нейронные сети и NLP. Часть 2
      • Введение в рекомендательные системы
      • Коллаборативная фильтрация
      • Бизнес оценка рекомендательных систем
      • Продвинутые инструменты ML инженера
      • Временные ряды
      • Прогнозирование временных рядов с помощью других методов
      • Мониторинг качества. Бонус-модуль
    2. Deep Learning Научитесь работать с нейросетями
      • Нейронные сети: введение
      • Инструменты для глубокого обучения
      • Свёрточные нейронные сети
      • Задача оптимизации
      • Fine-tuning & Transfer Learning
      • Natural Language Processing
      • Сегментация и детекция
      • Reinforcement Learning
      • Advanced: продвинутые нейронные сети
  3. Дополнительные курсы
    1. Основы статистики и теории вероятностей Advanced Научитесь применять основные принципы статистики и теории вероятностей при работе с задачами Data Science. Поймете, как устроены алгоритмы машинного обучения, как в них применяются математическая статистика и теория вероятностей.
      • Gentle introduction. Теория вероятностей в Python
      • Оценивание
      • Проверка гипотез: теория
      • Проверка гипотез: практика
      • Совместные распределения
      • Исследование зависимостей
      • Временные ряды
      • Дополнительные главы (частотный и байесовский подходы, энтропия и дивергенция, формула Байеса)

Кем можно работать после курса

  • Специалистом по Machine Learning

    Будете обучать алгоритмы классического машинного обучения и создавать сервисы на их основе: прогнозировать курс валют и акций, оптимизировать цепочки поставок или, например, создавать рекомендательные системы для музыкальных стримингов.

  • Специалистом по компьютерному зрению

    Будете работать с алгоритмами которые позволяют контролировать безопасность
на производстве, усталости водителей и повреждений трубопроводов на нефтезаводах. Потенциально сможете поучаствовать в создании беспилотных автомобилей и другого транспорта.

  • Специалистом по NLP

    Будете улучшать такие большие языковые модели, как LLaMA и работать с другими GPT-подобными моделями, а также работать с алгоритмами, которые извлекают информацию из документов, анализируют комментарии пользователей в соцсетях, и будете строить поисковые движки и создавать виртуальных помощников для бизнеса.

Общение, комьюнити и нетворкинг

Доступ в студенческий чат с экспертами и поддержка кураторов на протяжении всего обучения.

Записаться на курс
-45%
5 393 ₽/мес
9 805 ₽/мес
В рассрочку на 30 мес
Скидка по промокоду:
Кешбэк 30%: 48 533 балла на Lerna
Профессия Machine Learning Engineer
Длительность: 12 мес
Старт курса: после оплаты
Заполните контактные данные
Имя
Телефон
E-mail
Промокод
Название компании
Отправить заявку
success
error
warning

Студенты довольны обучением

  • 93% выпускников отмечают, что Skillbox помог достичь поставленной цели
  • 78% выпускников готовы рекомендовать обучение в Skillbox

Данные независимого опроса выпускников Skillbox, проведённого Высшей школой экономики (НИУ ВШЭ)

4 500+ оценок на разных независимых площадках

  • 4,7
    4 967 оценок
  • 4,7
    974 оценки
  • 4,8
    490 оценок
  • 4,5
    2 368 оценок
  • 4,7
    559 оценок
  • 5,0
    321 оценка
  • 4,5
    230 оценок
  • 4,7
    232 оценки

Часто задаваемые вопросы

  • У меня нет опыта работы с данными. Подходит ли мне этот курс?
    Курс по машинному обучению подходит новичкам без специальных знаний, высшего образования и талантов. Главное — не пожалейте времени на первый этап. Внимательно выполняйте практические работы и не забывайте читать дополнительную литературу. Чем лучше вы поймёте основы, тем легче вам будет учиться дальше.
  • Требуется ли знание математики?
    Для того, чтобы начать осваивать профессию ML-инженера на начальных этапах от вас не требуется продвинутых знаний — достаточно школьного курса математики. Не пугайтесь, если вам придётся разобраться в темах, которые вы забыли или не проходили, — куратор поможет освежить знания или даст ссылки на полезные материалы.
  • Нужно ли знать английский язык?
    Значения важных англоязычных терминов объясним на курсах. В практических работах перевести незнакомые слова поможет Google Переводчик. Но со знанием языка инженеру машинного обучения проще ориентироваться в среде разработки, читать документацию, участвовать в международных проектах.
    Поэтому пользователям платформы Skillbox мы дарим бесплатные занятия в онлайн-школе КЭСПА на год. За это время вы освоите грамматику, пополните словарный запас и научитесь свободно читать и говорить на английском.
  • Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять учёбе?
    Всё зависит только от вас. В среднем участники курса по машинному обучению занимаются от 2 до 3 часов в день.
  • Кто будет проверять практические задания?
    В обучении профессии «Machine Learning Engineer» нет никаких автоматических проверок и скриптов. Куратор-практик не только укажет на ошибки, но и поможет разобраться в сложных темах, ответит на вопросы. Проверка практических заданий и доступ к Telegram-чату уже входят в стоимость курса — ничего доплачивать не нужно.
  • Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?
    Да, вы можете купить курс в рассрочку — и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на небольшие ежемесячные платежи.
  • Что значит 3 месяца бесплатно?
    Освоить новую профессию ML-инженера с нуля непросто, особенно вначале. Поэтому расходы за первые 3 месяца мы берём на себя — вам не придётся вносить ежемесячные платежи. Вместо этого сфокусируетесь на изучении курса и без стресса пройдёте необходимые основы. Внести остаток и оплатить полную стоимость курса можно до конца периода рассрочки.