Этот сайт использует cookies. Продолжая, вы даёте согласие на их обработку. Политика использования.
Освойте Machine Learning с нуля на реальных задачах и дайте старт своей карьере ML-инженера
Реальные проекты
в вашем портфолио
в вашем портфолио
оплачиваемая стажировка
в Magnit Tech
в Magnit Tech
Авторы
эксперты индустрии
эксперты индустрии
Формат обучения
Видеолекции и задания
Видеолекции и задания
старт потока
26 февраля
26 февраля
длительность
7 месяцев
7 месяцев
Инженер машинного
обучения
2 студента февральского потока получат возможность пройти оплачиваемую стажировку на роль ML-разработчика в MAGNIT TECH в Департаменте по машинному обучению и искусственному интеллекту.
2 студента февральского потока получат возможность пройти оплачиваемую стажировку на роль ML-разработчика в MAGNIT TECH в Департаменте по машинному обучению и искусственному интеллекту.
Чем занимается ML-инженер //
> знание школьной математики
> интерес к сфере и желание учиться
Какие знания нужны на входе?
Деятельность ML-инженеров объединяет анализ данных и разработку: они создают модели машинного обучения, которые предсказывают события и автоматически принимают решения в самых разных областях. Этому легко найти применение в любой сфере — в финансах, медицине, производстве и маркетинге
Чтобы пройти курс «Инженер машинного обучения» вам пригодятся умение выполнять простые арифметические операции и решать уравнения, навыки работы с функциями и векторами
о партнёре курса >>
человек в команде MAGNIT TECH
5000+
активных IT-проектов и продуктов
260+
информационных систем и сервисов
800+
MAGNIT TECH — это технологическое ядро одной из крупнейших розничных сетей России. Компания работает с эксабайтами данных, создавая ИТ-решения, которые ежедневно касаются жизни миллионов покупателей
Миссия — с помощью технологий, данных и машинного обучения делать покупки в режиме реального времени доступнее, удобнее и персонализированнее
Программа стажировки //
Чтобы попасть на стажировку вам необходимо:
Студенты февральского потока получают возможность пройти оплачиваемую стажировку на роль ML-разработчика в MAGNIT TECH в Департаменте по машинному обучению и искусственному интеллекту.
Пройти 50% курса без переносов и набрать не менее 50% баллов
Отправить резюме в Карьерный центр karpov.courses
Пройти интервью: с нанимающим менеджером компании MAGNIT TECH + техническое собеседование и ML-сессию онлайн
1
2
4
Дождаться онлайн-скрининга по резюме рекрутером компании MAGNIT TECH
3
Компания выберет 2-х кандидатов, которых пригласит на оплачиваемую стажировку
Почему обучение на ML-инженера сейчас актуально >>
На 433%
вырос спрос на специалистов за последние годы
На 31%
по прогнозам вырастет спрос к 2029 году
Сбер, Яндекс, Альфа-Банк, Газпром
и другие крупные компании нанимают ML-инженеров
Уже на старте профессия ML-инженера предлагает достаточно высокие зарплаты по сравнению с другими специалистами.
Средняя зарплата в отрасли — 100 000 рублей
Зарплаты специалистов в сфере машинного обучения по грейдам:
Кому подойдет курс //
➝ Новичок в профессии
➝ Математик (по профессии или по духу)
Получите сильную базу для уверенного старта карьеры в машинном обучении
Перейдете от теории к практике и научитесь решать реальные бизнес-задачи
➝ Аналитик
➝ Разработчик
Освоите продвинутые методы и инструменты и выйдете на качественно новый уровень в своей специальности
Имеете опыт в программировании и разработке приложений, но хотите применить свои знания в новой области и научиться выявлять потребности бизнеса
Чему научитесь >>
1. Понимать синтаксис Python: освоим циклы, коллекции, функции, библиотеки и ООП
2. Работать с базой данных и разрабатывать веб-приложения на Python
4. Разбираться в архитектуре нейронных сетей и работать с тензорами в PyTorch
5. Решать задачи классификации изображений, сегментации и детекции с использованием сверточных нейронных сетей
3. Отбирать признаки, обучать, работать с ML-моделями и оценивать их качество
6. Оценивать влияние моделей на бизнес с помощью статистики и A/B-тестов
Финальный проект как старт вашей карьеры //
Финальный проект курса — не придуманная, а абсолютно реальная задача из индустрии, и для ее решения вам потребуется изучить все блоки программы — Python, машинное обучение, глубокое обучение, статистику и A/B тестирование
1
финальный проект
600+
практических заданий
Рассчитано на основе данных о количестве выпускников, обратившихся за помощью в поиске работы и трудоустроенных за 3 месяца. Как мы это считали
Всего вас ждут:
В результате вы создадите систему ранжирования публикаций в социальной сети, которая будет выдерживать нагрузку пользователей, учитывать их особенности и эффективно справляться с задачей
Оставьте заявку — мы обо всем расскажем подробнее
Не уверены, что вам это подходит?
как будете учиться /?/
как будете учиться
- Уроки открываются 3 раза в неделю — по понедельникам, средам и пятницам
- Все лекции доступны в записи и разбиты на компактные видео по 15−40 минут
- На обучение понадобится в среднем от 8 до 16 часов в неделю
- Сдавать домашние задания можно в течение двух недель
=> Самостоятельно планируйте нагрузку
- Смотрите видеолекции и читайте конспекты к ним
- Практикуйтесь на заданиях с кодом
- Изучайте разборы идеальных решений в видео и текстовом формате
- Погружайтесь в дополнительные материалы в каждом уроке
- Выполните финальный проект для портфолио
- Погрузитесь в полный цикл работы ML-инженера — от постановки задачи до реализации проекта
- Научитесь думать, принимать решения и вести ML-проекты в реальных условиях
- Работайте с инструментами в настоящем рабочем окружении
=> Решайте реальные задачи
=> Берите максимум от обучения
Вам будут помогать >>
Опытные специалисты, которые когда-то сами прошли путь новичков, помогают с задачами: реагируют на вопрос в течение 15 минут и отвечают в течение часа
Эксперты-практики
Следят за прогрессом обучения, всегда готовы поддержать, подбодрить и помочь в решении организационных вопросов
Внимательные кураторы
Виртуальный помощник на базе ChatGPT ответит на любые вопросы из области анализа данных и программирования
Чат-бот Ева
Умеют объяснять сложные вещи простыми словами
Опытные преподаватели
Документы после выпуска //
> Упаковывайте полученный опыт в портфолио
> Получайте сертификаты на русском и английском языках
karpov.courses помогает подготовиться к поиску работы
Первое место работы после обучения — первый шаг к блестящей карьере, и важно сделать этот шаг правильно.
На карьерном курсе расскажем все о поиске работы
➝
Действующие HR IT-компаний дадут персональные рекомендации по резюме
➝
Будем поддерживать и отвечать на вопросы о рынке труда 5/2 в Карьерном чате в Telegram
➝
Будем делиться в чате актуальными каналами для поиска работы и вакансиями от компаний-партнеров
➝
Доступ к чату и Карьерному курсу у вас навсегда — обращайтесь за поддержкой в любой момент. Пригласим на все мероприятия в Карьерном чате
➝
→ как искать работу на текущем рынке
→ чем отличаются разные роли в сфере Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу
→ чем отличаются разные роли в сфере Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу
→ как искать работу на текущем рынке
→ чем отличаются разные роли в сфере Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу
→ чем отличаются разные роли в сфере Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу
МАРИЯ ОСТРИКОВА
Junior ML-инженер
> Умею разрабатывать приложения на Python, знаю основы объектно-ориентированного программирования
> Владею библиотеками для анализа данных и машинного обучения
от 100 000 ₽
Желаемая зарплата
> Знаю синтаксис SQL, умею составлять запросы к базам данным и работать с SQLAlchemy
> Знаком с основами backend-разработки и фреймворком FastAPI
> Использую Git для работы над проектами
> Применяю Airflow для автоматизации регулярных задач
> Понимаю, как рассчитываются объем выборки, величина эффекта и продолжительность эксперимента
> Умею проводить A/B-тесты и оценивать влияние ML-моделей на продукт
> Разбираюсь в основах теории вероятностей и математической статистики, знаю основные статистические критерии и условия их применимости
> Умею решать задачи по работе с текстами и изображениями
> Знаком с нейронными сетями и библиотекой PyTorch
> Имею опыт применения продвинутых ML-моделей на основе градиентного бустинга
> Знаю классические ML-алгоритмы, умею строить ML-модели для решения задач регрессии, классификации и кластеризации
Что я умею:
Владею инструментами:
Фреймворк машинного обучения для языка Python с открытым исходным кодом.
Открытая программная библиотека, разработанная компанией Яндекс.
Социальная сеть специалистов по обработке данных и машинному обучению.
Высокоуровневый язык программирования общего назначения с динамической строгой типизацией и автоматическим управлением памятью.
Распределенная система управления версиями.
Открытое программное обеспечение для создания, выполнения, мониторинга и оркестровки потоков операций по обработке данных.
Базы, которые содержат готовые фрагменты кода для решения задач Machine Learning с помощью Python.
Язык для обработки и извлечения данных, которые хранятся в базе, стандарт для большинства систем управления базами данных (СУБД).
Программная библиотека на языке Python
Свободная объектно-реляционная система управления базами данных.
программа курса //
Подача материала на курсе позволит любому даже без сильной математической подготовки разобраться со всеми этапами работы ML-инженера. А постепенное усложнение задач не даст заскучать тем, кто уже начал изучать ML или быстро учится. Кроме того, мы регулярно обновляем программу, адаптируя ее к требованиям рынка
Составите первое представление о работе ML-инженера, узнаете, какие навыки, технологии и инструменты необходимы для работы, а также изучите основные шаги и операции при работе с данными и научитесь выбирать нужные инструменты
Изучите основы программирования на Python, освоите библиотеки для анализа данных и машинного обучения. Узнаете, как строить архитектуру приложений и контролировать версии в Git. Напишете прототип будущего ML-сервиса.
Познакомитесь с классическими алгоритмами машинного обучения, освоите подготовку данных для моделей, разберетесь в тонкостях разработки рекомендательных систем и обучите модель на данных социальной сети.
Разберете популярные архитектуры нейросетей, научитесь работать с предобученными моделями и тренировать собственные. Усовершенствуете созданный на предыдущих этапах обучения механизм рекомендаций.
Рассмотрите основные понятия теории вероятностей и математической статистики, научитесь проводить тесты и оценивать влияние ML-моделей на продукт и бизнес. Реализуете свою систему тестирования и оцените ее эффективность.
Узнаете, как проходят собеседования на ML-инженера уровня junior. Разберете алгоритмические задачи на Python и популярные вопросы по теме Machine Learning, статистике и A/B-тестам. Отработаете навыки на практических заданиях и подготовитесь к выходу на рынок в роли начинающего ML-инженера.
отзывы выпускников //
- Потрясающий курс с максимально широким охватом все тем из перечня.
Работал продуктовым аналитиком. Общий стаж работы в IT до начала обучения был 9 месяцев. Выполнял задачи по стриму продуктовой и маркетинговой аналитики.
Читать полностью →СЛАВА, ПРОДУКТОВЫЙ АНАЛИТИК - Спасибо большое всей команде, вы делаете крутой продукт!
Курс повлиял на мою карьеру — в июле я стала откликаться на вакансии и в августе нашла работу Junior Data Scientist в QIWI, чему очень рада! Было два этапа собеседования, и вот — теперь работаю на новом месте.
Читать полностью →ЕЛЕНА, BI-аналитик
ЕЛЕНА
«Я работала аналитиком в банке — занималась BI-аналитикой, готовила отчёты различной сложности и витрины данных для других пользователей. Пошла на курс, чтобы изучить классическое машинное обучение и в будущем сменить работу.
Ожидания от обучения оправдались процентов на 80%. Курс очень интересный и интенсивный. Было сложно, особенно в модуле по глубинному обучению, но я надеюсь заполнить пробелы в будущем. Очень здорово, что все материалы остаются с нами и к ним можно вернуться.
Больше всего понравились первые два модуля — по Python и машинному обучению. Преподаватели очень доступно объясняли сложные моменты и помогали решать задачи, тех. поддержка тоже :)
Блок по статистике показался мне немного быстрым, хотелось бы ему уделить больше времени.
Курс повлиял на мою карьеру — в июле я стала откликаться на вакансии и в августе нашла работу Junior Data Scientist в QIWI, чему очень рада! Было два этапа собеседования, и вот — теперь работаю на новом месте.
Всем преподавателям огромная благодарность за то, что учите нас на своём опыте и помогаете достичь целей :)
Спасибо большое всей команде, вы делаете крутой продукт!»
Ожидания от обучения оправдались процентов на 80%. Курс очень интересный и интенсивный. Было сложно, особенно в модуле по глубинному обучению, но я надеюсь заполнить пробелы в будущем. Очень здорово, что все материалы остаются с нами и к ним можно вернуться.
Больше всего понравились первые два модуля — по Python и машинному обучению. Преподаватели очень доступно объясняли сложные моменты и помогали решать задачи, тех. поддержка тоже :)
Блок по статистике показался мне немного быстрым, хотелось бы ему уделить больше времени.
Курс повлиял на мою карьеру — в июле я стала откликаться на вакансии и в августе нашла работу Junior Data Scientist в QIWI, чему очень рада! Было два этапа собеседования, и вот — теперь работаю на новом месте.
Всем преподавателям огромная благодарность за то, что учите нас на своём опыте и помогаете достичь целей :)
Спасибо большое всей команде, вы делаете крутой продукт!»
Слава
«Работал продуктовым аналитиком. Общий стаж работы в IT до начала обучения был 9 месяцев. Выполнял задачи по стриму продуктовой и маркетинговой аналитики.
Пришел на курс, чтобы расширить свои знания и возможности в аналитике, в том числе чтобы поработать над созданием предикативных моделей. Возможно перейти в ml полностью.
Потрясающий курс с максимально широким охватом все тем из перечня. Не простой темп, который довольно сложно совмещать с фулл тайм занятостью. Эмоции только положительные
В конце курса подтянул харды, расширил экспертизу в data science, повысил Грейд до middle+, получил оффер на 35% выше текущего оклада и работу над более интересными задачи в сильной команде
Алексей Кожарин — лучшего преподавателя по python я не встречал в русскоязычном пространстве! Спасибо за блок с алгоритмами отдельно. Никита Табакаев — супер доступные объяснения математики и принципов работы алгоритмов. Теперь тоже часто говорю «чиселки»))
Алексей Биршерт — не представляю, как удалось тебе столько тем уместить в блок по DL, но спасибо огромное, что всё собрал в одном месте! Эмиль Каюмов — супер блок по статистике. Не знаю, сколько часов уходит у людей без бэкграунда на прохождение блока, но даже с опытом в ab-тестировании скучно не было ни разу!
Нерсес Багиян — вечная поддержка по ходу курса. Спасибо, что делился своим мнением о карьере и будущем DS на вебинаре!
Отдельная благодарность Алексею и Нерсесу за открытость и личную помощь в консультации по рабочему вопросу вне темы курса!»
Пришел на курс, чтобы расширить свои знания и возможности в аналитике, в том числе чтобы поработать над созданием предикативных моделей. Возможно перейти в ml полностью.
Потрясающий курс с максимально широким охватом все тем из перечня. Не простой темп, который довольно сложно совмещать с фулл тайм занятостью. Эмоции только положительные
В конце курса подтянул харды, расширил экспертизу в data science, повысил Грейд до middle+, получил оффер на 35% выше текущего оклада и работу над более интересными задачи в сильной команде
Алексей Кожарин — лучшего преподавателя по python я не встречал в русскоязычном пространстве! Спасибо за блок с алгоритмами отдельно. Никита Табакаев — супер доступные объяснения математики и принципов работы алгоритмов. Теперь тоже часто говорю «чиселки»))
Алексей Биршерт — не представляю, как удалось тебе столько тем уместить в блок по DL, но спасибо огромное, что всё собрал в одном месте! Эмиль Каюмов — супер блок по статистике. Не знаю, сколько часов уходит у людей без бэкграунда на прохождение блока, но даже с опытом в ab-тестировании скучно не было ни разу!
Нерсес Багиян — вечная поддержка по ходу курса. Спасибо, что делился своим мнением о карьере и будущем DS на вебинаре!
Отдельная благодарность Алексею и Нерсесу за открытость и личную помощь в консультации по рабочему вопросу вне темы курса!»
Авторы и преподаватели курса //
Head of DS в Raiffeisen CIB
- Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB.
- Преподаватель машинного обучения на Факультете компьютерных наук Высшей школы экономики (ФКН НИУ ВШЭ).
- Выпускник школы анализа данных от Яндекса.
- Ранее прошёл путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс. Маркете за 2 года.
НЕРСЕС БАГИЯН
Head of DS в Raiffeisen CIB
Старший разработчик, ex Yandex backend dev
- Работал ML-инженером в Райффайзенбанке, занимался процессингом данных, построением моделей и автоматизацией ML-проектов. Сейчас работает старшим разработчиком.
- До karpov.courses преподавал в МФТИ курсы по продвинутому программированию на Python и алгоритмам.
АЛЕКСЕЙ КОЖАРИН
Старший разработчик, ex Yandex backend dev
Аналитик Raiffeisen CIB
- Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.
НИКИТА ТАБАКАЕВ
Аналитик Raiffeisen CIB
Аналитик Raiffeisen CIB
- Занимается построением моделей динамического ценообразования в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.
- Ранее работал в научной лаборатории при ФКН НИУ ВШЭ. Как научный сотрудник занимался исследованиями на тему анализа естественного языка и мультиязычных языковых моделей.
АЛЕКСЕЙ БИРШЕРТ
Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса
Head of ML Яндекс.Еда
- Отвечает за рекомендации и прогнозы для задач эффективности Яндекс.Еды. Ранее запускал рекомендации и прогнозы времени доставки в Яндекс. Лавке, занимался задачами продукта Яндекс.Такси.
- Преподавал машинное обучение в ВШЭ и организовывал тренировки по машинному обучению.
ЭМИЛЬ КАЮМОВ
Head of ML Яндекс.Еда
Head of DS в Raiffeisen CIB
- Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB.
- Преподаватель машинного обучения на Факультете компьютерных наук Высшей школы экономики (ФКН НИУ ВШЭ).
- Выпускник школы анализа данных от Яндекса.
- Ранее прошёл путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс. Маркете за 2 года.
НЕРСЕС БАГИЯН
Head of DS в Raiffeisen CIB
Старший разработчик, ex Yandex backend dev
- Работал ML-инженером в Райффайзенбанке, занимался процессингом данных, построением моделей и автоматизацией ML-проектов. Сейчас работает старшим разработчиком.
- До karpov.courses преподавал в МФТИ курсы по продвинутому программированию на Python и алгоритмам.
АЛЕКСЕЙ КОЖАРИН
Старший разработчик, ex Yandex backend dev
Аналитик Raiffeisen CIB
- Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.
НИКИТА ТАБАКАЕВ
Аналитик Raiffeisen CIB
Аналитик Raiffeisen CIB
- Занимается построением моделей динамического ценообразования в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.
- Ранее работал в научной лаборатории при ФКН НИУ ВШЭ. Как научный сотрудник занимался исследованиями на тему анализа естественного языка и мультиязычных языковых моделей.
АЛЕКСЕЙ БИРШЕРТ
Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса
Head of ML Яндекс.Еда
- Отвечает за рекомендации и прогнозы для задач эффективности Яндекс.Еды. Ранее запускал рекомендации и прогнозы времени доставки в Яндекс. Лавке, занимался задачами продукта Яндекс.Такси.
- Преподавал машинное обучение в ВШЭ и организовывал тренировки по машинному обучению.
ЭМИЛЬ КАЮМОВ
Head of ML Яндекс.Еда
Базовый
> Бессрочный доступ к материалам курса
> Ежедневная поддержка от кураторов и экспертов
> Доступ к рабочей инфраструктуре
> Проект в ваше портфолио
+ Вебинары — «Как и зачем участвовать в соревнованиях на Kaggle» и «Git: зачем нужен и как использовать»
+ Онлайн-разбор проекта
7 встреч
1 встреча
6 месяцев
3 месяца
+ Персональные встречи с экспертом курса
+ Практика с реальными бизнес-кейсами в Симуляторе Data Science
+ Ещё глубже в ML — полный курс Deep Learning Engineer (трек NLP или CV на выбор)
> 7 месяцев теории и практики (600+ заданий)
базовый+
продвинутый
15 788 ₽ / мес.
В РАССРОЧКУ ОТ:
при рассрочке на 24 месяца
270 000 ₽
ОДНИМ ПЛАТЕЖОМ:
9 942 ₽ / мес.
В РАССРОЧКУ ОТ:
при рассрочке на 24 месяца
170 000 ₽
ОДНИМ ПЛАТЕЖОМ:
7 546 ₽ / мес.
В РАССРОЧКУ ОТ:
при рассрочке на 24 месяца
129 000 ₽
ОДНИМ ПЛАТЕЖОМ:
Помощь с карьерой:
> Вакансии от компаний-партнёров
> Чат с поддержкой HR-экспертов
+ Развернутое ревью профиля GitHub с рекомендациями
+ 3 индивидуальные встречи с карьерным специалистом
+ Индивидуальный чат с HR-экспертом на 3 месяца
+ 2 встречи с техническими экспертами в карьерном курсе
> Карьерный курс
эксперт прокомментирует решение, покажет идеальный вариант и даст рекомендации
- прикладная разработка (Python, Git, API, Airflow),
- машинное обучение,
- основы Deep Learning,
- статистика и A/B-тесты
- машинное обучение,
- основы Deep Learning,
- статистика и A/B-тесты
рынок труда, резюме, портфолио и подготовка к собеседованиям
- разработка резюме и сопроводительного письма
- репетиция собеседования
- составление стратегии поиска работы
- репетиция технического собеседования
- проверка тестового задания или оценка пет-проекта
стоимость обучения >>
стоимость обучения >>
Базовый
базовый+
продвинутый
15 788 ₽ / мес.
В РАССРОЧКУ ОТ:
при рассрочке на 24 месяца
270 000 ₽
ОДНИМ ПЛАТЕЖОМ:
9 942 ₽ / мес.
В РАССРОЧКУ ОТ:
при рассрочке на 24 месяца
170 000 ₽
ОДНИМ ПЛАТЕЖОМ:
7 546 ₽ / мес.
В РАССРОЧКУ ОТ:
при рассрочке на 24 месяца
129 000 ₽
ОДНИМ ПЛАТЕЖОМ:
Базовый
базовый+
Продвинутый
+ Практика с реальными бизнес-кейсами в Симуляторе Data Science
+ Персональные встречи с экспертом курса
+ Ещё глубже в ML — полный курс Deep Learning Engineer (трек NLP или CV на выбор)
+ Онлайн-разбор проекта
> 7 месяцев теории и практики (600+ заданий)
+ Вебинары — «Как и зачем участвовать в соревнованиях на Kaggle» и «Git: зачем нужен и как использовать»
> Проект в ваше портфолио
> Доступ к рабочей инфраструктуре
> Ежедневная поддержка от кураторов и экспертов
> Бессрочный доступ к материалам курса
Помощь с карьерой:
> Вакансии от компаний-партнёров
> Чат с поддержкой HR-экспертов
+ 3 индивидуальные встречи с карьерным специалистом
+ Развернутое ревью профиля GitHub с рекомендациями
+ Индивидуальный чат с HR-экспертом на 3 месяца
+ 2 встречи с техническими экспертами в карьерном курсе
> Карьерный курс
3 месяца
6 месяцев
1 встреча
7 встреч
Оплачивайте курс так, как удобно: единовременно со скидкой до 16% или в рассрочку
Беспроцентная рассрочка или оплата частями от наших партнёров:
Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии — обучение может оплатить ваш работодатель
Повышайте квалификацию за счёт компании
Можно вернуть до 13% от стоимости обучения
Налоговый вычет
Если за две недели курс вам не подойдёт, вернем полную стоимость. Позже — за вычетом пройденных уроков
Не подойдёт — вернём оплату
Выберите удобный срок рассрочки на этапе оплаты — от 4 до 24 месяцев
Регистрация на образовательной платформе
Для оплаты курса вам необходимо зарегистрироваться на нашей образовательной платформе, указав ваши имя, фамилию и электронную почту.
Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
Мы свяжемся с вами для того, чтобы ответить на все вопросы по ней.
Почему karpov.courses /?/
Рассчитано на основе данных о количестве выпускников, обратившихся за помощью в поиске работы и трудоустроенных за 3 месяца. Как мы это считали
Школа основана аналитиками данных
Анатолий Карпов работал ведущим аналитиком в Mail.Ru и VK, создал онлайн-курсы по анализу данных, которые прослушали более 200 000 человек, и знает, как объяснять сложные вещи простыми словами.
Обучают практикующие эксперты
Авторы курсов — топовые специалисты в компаниях, где применяются лучшие практики рынка. Из года в год одни и те же люди следят за обновлениями программ в соответствии с требованиями рынка и лично отвечают за качество обучения.
Мы даем актуальные знания
В программах курсов — только необходимые инструменты и практика на реальных задачах. Вы не будете тратить время на изучение того, что не понадобится вам в работе.
У нас большое комьюнити
В Data Science-комьюнити школы уже более 10 000 человек — в том числе студенты, выпускники, преподаватели. Со всеми можно ежедневно общаться в чате — поддерживать друг друга, делиться опытом, спрашивать совета.
FAQ >>
Студенты 49 потока курса «Инженер машинного обучения», которые оплатили обучение и прошли не менее 50% курса (3 модуля из 5) без переносов дедлайнов и набрать не менее 50% баллов. Участие для студентов с корпоративной оплатой (от юридических лиц) не предусмотрено.
В июне 2026 г. К этому моменту вы как раз пройдете 50% курса.
Стажировка проходит в продуктовых или исследовательских ML-командах. Вы будете работать над:
- Прогнозирование спроса и пополнение (Forecast & Replenishment). Разработка и улучшение ML-моделей прогнозирования продаж тысяч товаров в тысячах магазинов с учетом сезонности, промо, цен и внешних факторов — для расчета заказов и управления товарными запасами.
- On-Shelf Availability (OSA). Работа над ML-системой контроля доступности товара на полке: детекция проблем с наличием и качеством выкладки в тысячах магазинов и формирование приоритетных заданий для сотрудников магазина.
- Персонализация и рекомендации (CVM). Развитие ML-моделей персональных рекомендаций для миллионов покупателей: удержание и рост ценности текущих клиентов, а также привлечение и активация новых.
- Прикладной GenAI и AI-ассистенты (AI Lab). Создание прикладных решений на базе генеративного ИИ: корпоративные чат-боты, копайлоты и интеллектуальные агенты для бизнеса, используемые внутри компании.
- ML для монетизации данных и рекламного таргетинга (DMP). Разработка ML-моделей и сегментов для таргетинга рекламных кампаний внешних партнеров на аудиторию «Магнита» и оценки эффективности размещений.
- Исследования и эксперименты (Research Lab). Исследование и тестирование новых ML-алгоритмов и подходов на реальных данных и задачах ритейла с последующим внедрением лучших решений в продуктовые команды.
Нет. Программа даёт возможность участвовать в конкурсе на стажировку. Успешное прохождение стажировки — прямой путь к офферу, но решение о том, кого пригласить, принимает MAGNIT TECH. Мы помогаем развить нужные навыки, однако приглашение получает тот, кто успешно проходит все этапы отбора.
Оплачиваемая стажировка возможна в гибридном формате в трех локациях: Москва, Санкт-Петербург или Краснодар. Удаленный формат в чистом виде исключен.
Может быть предложен один из 2-х вариантов графиков:
Может быть предложен один из 2-х вариантов графиков:
- полная занятость — 40 часов в неделю сроком на 3 месяца
- частичная занятость — 20 часов в неделю и стажировка на 6 месяцев.
Ваше резюме попадет напрямую к HR MAGNIT TECH. Представитель компании сообщит вам в письме о положительном или отрицательном решении.
Нет. Студенты, которые перешли из других потоков на 49-й не принимают участие в конкурсном отборе.
Да, мы осуществляем образовательную деятельность на основании государственной лицензии № Л035-01298-77/00179689 от 11 апреля 2022 года, выданной Департаментом образования и науки города Москвы.
Да. Если вы оплатили обучение на курсе после 23 мая 2022 года, являетесь налоговым резидентом России и уплачиваете подоходный налог, вы можете оформить вычет. Однако подать документы можно только в году, следующем за годом оплаты обучения.
Налоговый вычет за обучение — это часть расходов на образование, которую государство может вам компенсировать. С подробной информацией об условиях получения налогового вычета, порядком его расчёта и списком необходимых документов можно ознакомиться на сайте ФНС.
Налоговый вычет за обучение — это часть расходов на образование, которую государство может вам компенсировать. С подробной информацией об условиях получения налогового вычета, порядком его расчёта и списком необходимых документов можно ознакомиться на сайте ФНС.
Чтобы успешно пройти курс, достаточно знать математику на уровне школьной программы. Вам не потребуется уметь программировать и знать алгоритмы машинного обучения. Всё это вы сможете освоить с нуля.
Лекции вы сможете смотреть с любого устройства, но для написания кода вам потребуется компьютер или ноутбук. Требований к конфигурации и мощности нет — мы предоставим всю необходимую инфраструктуру для работы на удалённом сервере. На старте обучения специальные программы устанавливать не обязательно — будут нужны только браузер и стандартные приложения для общения: Telegram, Zoom и Пачка.
Все зависит от вашего бэкграунда и знаний до старта. Для вдумчивого прохождения может понадобиться от 20 часов в неделю, однако если какие-то темы из Python, МО или статистики вам уже знакомы – некоторые недели могут занять меньше времени.
Мы организовали обучение таким образом, чтобы вы могли совмещать его с работой, учёбой и личной жизнью. Заниматься вы сможете в любое время и в удобном для вас темпе — все лекции записаны заранее и разбиты на короткие видео по 15−30 минут, а для домашних заданий установлены мягкие двухнедельные дедлайны.
Обучение длится 7 месяцев. Каждую неделю будет проходить по два-три урока, доступ к которым будет открываться постепенно. Уроки состоят из видеолекций, конспектов и практических заданий, на выполнение которых отводится две недели. По истечении двухнедельного дедлайна будет открываться доступ к разборам заданий. Если во время обучения возникнут сложности, вы сможете обратиться за помощью к менторам. В течение курса вы будете поэтапно работать над одним большим проектом
После каждого модуля будет неделя каникул, во время которой вы сможете догнать программу, доделать домашние задания, подробнее ознакомиться с заинтересовавшими вас темами или просто отдохнуть.
В тарифах «Базовый Плюс» и «Продвинутый» вас ждут более продвинутые карьерные курсы с дополнительными консультациями, тематические вебинары и онлайн-разборы.
Еще студенты обоих тарифов смогут получить дополнительную практику и знания на наших курсах-симуляторах. Мы рекомендуем начать обучение на симуляторах уже после окончания основной программы, когда вы освоите все ключевые навыки ML-инженера. Так практика будет эффективнее, а знания отложатся надолго. Студенты тарифа «Продвинутый» также получают один из треков (NLP или CV) курса «Deep Learning Engineer» на выбор
Еще студенты обоих тарифов смогут получить дополнительную практику и знания на наших курсах-симуляторах. Мы рекомендуем начать обучение на симуляторах уже после окончания основной программы, когда вы освоите все ключевые навыки ML-инженера. Так практика будет эффективнее, а знания отложатся надолго. Студенты тарифа «Продвинутый» также получают один из треков (NLP или CV) курса «Deep Learning Engineer» на выбор
Во время обучения вполне нормально «застрять» на каком-то задании. На этот случай у нас работает команда поддержки, которая поможет разобраться со сложной задачей.
Если вдруг что-то пойдёт не по плану, и вы почувствуете, что отстаёте от программы, сообщите об этом кураторам курса. Вместе мы придумаем, как сделать ваше обучение более удобным.
Вы будете изучать Python. Сейчас это самый популярный язык программирования в сфере Data Science.
Конечно, сможете. Всё общение с экспертами курса, кураторами и однокурсниками будет проходить в Пачке. В чате можно будет задать любые вопросы по обучению.
Вашими наставниками будут ML-инженеры из ведущих российских компаний, таких как Raiffeisen CIB и Яндекс. В этот курс они вложили все свои знания и опыт, полученные за многие годы работы. Во время обучения они будут рядом и помогут справиться с трудностями.
Да, мы выдаём именной сертификат с подписями преподавателей курса. Чтобы его получить, необходимо сдать финальный проект и набрать суммарно не менее половины баллов за домашние задания.
Да, останется. Лекции, конспекты и домашние задания будут доступны вам всегда, даже после окончания обучения. Единственное, к чему пропадёт доступ, это удалённый сервер. Но не волнуйтесь — мы заранее вас предупредим и дадим возможность сохранить все необходимые файлы.
Да, у нас есть карьерное сопровождение, благодаря которому работу находят 74,5% наших выпускников*. Карьерный центр разработал Карьерный курс и делится со студентами актуальной базой знаний про рынок труда и построение карьеры. В Карьерном курсе вы с помощью рекомендаций ревьюеров (HR специалистов) составите резюме. Узнаете, как подготовить сопроводительное письмо и портфолио на GitHub, а также научитесь правильно презентовать свой опыт.
* данные на конец декабря 2025 года
* данные на конец декабря 2025 года
Если вы уже работаете в Data Science, но для решения своих задач не применяете машинное обучение, наш курс поможет вам расширить кругозор и повысить свою ценность на рынке труда. Если вы уже сталкивались в работе с ML-алгоритмами, то сможете актуализировать знания и получите хорошую базу для обучения на более продвинутых программах.
В интернете есть много открытых источников с полезной и при этом бесплатной информацией — сформировать ключевые компетенции можно и на её основе. Однако не у всех есть время самостоятельно искать и структурировать разрозненную информацию. Программа нашего курса составлена опытными методистами и охватывает все ключевые инструменты и навыки, которыми должен владеть ML-инженер. Она разработана таким образом, чтобы вы могли с нуля разобраться в сложных темах и за короткий срок освоить новую профессию. Кроме того, мы оказываем нашим студентам всестороннюю поддержку — как в процессе обучения, так и при поиске работы.
После подачи заявки и оплаты обучения вы присоединитесь к ближайшему учебному потоку. Обучение на потоках начинается 10-го числа каждого месяца — к этому времени вас зарегистрируют во всех необходимых системах. В день старта вам придёт письмо с логином и паролем, а также ссылками на чаты в Пачке и Telegram.
Вы можете оплатить обучение банковской картой. Доступны два варианта: заплатить всю сумму сразу или платить ежемесячно равными платежами. При полной оплате обучение будет стоить меньше.
Да, сможете. В течение первых двух недель можно вернуть оплату за весь курс. Если проучитесь дольше, то сможете вернуть оплату за вычетом стоимости уже открытых уроков.
Да. Курс по машинному обучению на Python даёт полный стек знаний: от основ языка до построения и оценки моделей, работы с нейронными сетями и применения на практике. Также вы будете владеть Git, Airflow, FastAPI, которые пригодятся в работе
Вы сможете создавать модели для прогнозирования, классификации (включая изображения), сегментации, а также оценивать их влияние на бизнес с помощью A/B-тестов.
Вы реализуете финальный проект - систему ранжирования публикаций в соцсети, которая решает реальную индустриальную задачу и станет ключевым кейсом в портфолио.
Лекции - это лишь основа. Курс делает упор на практику: 600+ заданий с кодом, работа над проектом и симуляторы, которые готовят к реальным рабочим условиям.
Вы сможете претендовать на позицию Junior ML-инженера. Средняя зарплата в отрасли составляет около 100 000 рублей, а 74,5% выпускников находят работу с помощью карьерной поддержки.
Остались вопросы?
Отправьте заявку, и мы проконсультируем вас.
