> Погрузитесь в сферу Machine Learning
и освойте одну из самых востребованных
профессий в IT до уровня junior
СТАРТ ПОТОКА
13 февраля
Старт потока продвинутого курса Hard Аналитика данных
Подготовка к работе
в реальных условиях
Кому подойдет курс Hard Аналитика
Курс
Реальные проекты
в вашем портфолио
Кому подойдет курс Hard Аналитика
Поэтапная оплата курса Hard Аналитика
Разбор задач
с собеседований
Карьерная
помощь
Кому подойдет курс Hard Аналитика
Авторы
эксперты индустрии
Кому подойдет курс Hard Аналитика
Старт потока продвинутого курса Hard Аналитика данных
Формат
онлайн
длительность
7 месяцев
Кому подойдет курс Hard Аналитика

Инженер машинного
обучения

ранее Start ML
Выберите тариф для обучения на аналитика данных

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

Чем занимается ML-инженер //

Деятельность ML-инженеров объединяет анализ данных и разработку
Они создают модели машинного обучения, которые предсказывают события и автоматически принимают решения в самых разных областях.

Медицина

Анализ данных для постановки диагноза или предупреждения заболевания

Финансы

Прогнозы на курс валют или динамику взаимодействия клиента с банком

Маркетинг

Оценка эффективности каналов продвижения, персонализация рекламы, поиск точек роста бизнеса

Производство

Распознавание объектов - Анализ текстов - глубокое обучение нейросетей
Контроль качества продукции, оптимизация затрат
Распознавание речи - Анализ текстов - глубокое обучение нейросетей
Рекомендательные системы - Анализ текстов - глубокое обучение нейросетей
Анализ текстов - глубокое обучение нейросетей

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:

ВЫ МОЖЕТЕ СДЕЛАТЬ ШАГ К НОВОЙ КАРЬЕРЕ СЕЙЧАС

пока в этой сфере еще не так много специалистов и ниже конкуренция

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

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 >>

Разрабатывать приложения на Python

1.

Обучать ML-модели

2.

Работать с нейронными сетями

3.

Оценивать влияние моделей на бизнес с помощью статистики и A/B-тестов

4.

Мы есть в соцсетях!
Общение в сообществе профессионалов, поддержка и актуальные новости школы — подпишитесь на нас, чтобы ничего не упустить.
> 20 тыс.
В Telegram канале
участников
> 10 тыс.
В Telegram чате
участников

Практика на реальных задачах бизнеса //

На протяжении курса вы будете работать над масштабным проектом ранжирования публикаций в социальной сети.
534
задания
финальный проект
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:
На примере этой задачи вы освоите важнейшие области машинного обучения и познакомитесь с промышленной разработкой.

Готовы начать обучение?

Оставьте заявку — мы расскажем, что нужно, и поможем подобрать подходящий курс

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

Как организован процесс обучения /?/

Вся необходимая инфраструктура, все лекции и дополнительные материалы на собственной платформе karpov.courses

Удобная платформа

> Образовательные материалы курса заранее записаны
> К каждой видеолекции есть текстовый конспект
> Все записи остаются у вас после окончания курса
> Вы тратите на учебу в среднем от 20 часов в неделю

Занятия в комфортное время

> Домашние задания после каждой лекции
> Реализация большого проекта, проходящего через весь курс, по реальным задачам бизнеса

Отработка навыков
на практике

Обратная связь и поддержка

> Отвечаем на вопросы, помогаем с заданиями и даём качественную обратную связь.
> Помогаем сохранить мотивацию и дойти с нуля до конца обучения.
Вся необходимая инфраструктура, все лекции и дополнительные материалы на собственной платформе karpov.courses

2. Удобная платформа

> Образовательные материалы курса заранее записаны
> К каждой видеолекции есть текстовый конспект
> Все записи остаются у вас после окончания курса
> Вы тратите на учебу в среднем от 20 часов в неделю

1. занятия в комфортное время

> Домашние задания после каждой лекции
> Реализация большого проекта, проходящего через весь курс, по реальным задачам бизнеса

3. Отработка навыков
на практике

> Отвечаем на вопросы, помогаем с заданиями и даём качественную обратную связь.
> Помогаем сохранить мотивацию и дойти с нуля до конца обучения.

4. обратная связь и поддержка

Вам будут помогать >>

Эксперты-практики

Специалисты с опытом в индустрии делятся опытом и помогают справиться с задачами. На связи каждый день, ответят в течение 15 минут. Они понимают все сложности и вопросы, с которыми могут столкнуться начинающие. Все они сами прошли наши курсы — а значит, прошли тот же путь, который проходите сейчас вы!
Проверяют код, оценивают проделанную работу и дают развернутую обратную связь.

Справедливые ревьюеры

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

karpov.courses помогает подготовиться к поиску работы

Первое место работы после обучения — первый шаг к блестящей карьере, и важно сделать этот шаг правильно.

3 месяца

средний срок успешного трудоустройства при соблюдении рекомендаций карьерных консультантов

74,5 % студентов

нашли работу благодаря карьерному сопровождению
На карьерном курсе расскажем все о поиске работы.
Дадим индивидуальные подробные рекомендации для улучшения резюме, сопроводительного письма, портфолио на GitHub и видео-визитки — опытом поделятся действующие HR-специалисты IT-компаний.
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.
Пригласим на все мероприятия и разборы резюме в Карьерном чате.
Доступ к Карьерному чату и Карьерному курсу остается у вас навсегда — вы в любой момент сможете обратиться за поддержкой.
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
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

программа курса //

Подача материала на курсе позволит любому даже без сильной математической подготовки разобраться со всеми этапами работы ML-инженера — от сбора данных и применения классических алгоритмов до обучения нейросетей и проведения A/B-тестов. Мы регулярно обновляем программу, адаптируя ее к требованиям рынка

1. ПРИКЛАДНАЯ РАЗРАБОТКА НА PYTHON

автор:
Алексей Кожарин
количество уроков:
12 уроков
Продолжительность:
6 недель
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.
Python
NumPy
Pandas
FastAPI
Jupyter/JupyterHub
Git (GitLab)
PostgreSQL
SQLAlchemy
Apache Airflow

2. Машинное обучение

автор:
Никита Табакаев
Продолжительность:
10 недель
количество уроков:
24 урока
Познакомитесь с классическими алгоритмами машинного обучения, освоите подготовку данных для моделей, разберетесь в тонкостях разработки рекомендательных систем и обучите модель на данных социальной сети.
scikit-learn
CatBoost
lightGBM