Курс Профессия Machine Learning Engineer + ИИ от Skillbox: обзор

Name: Профессия Machine Learning Engineer + ИИ
Brand: Skillbox
Price: 182562 RUB
Availability: InStock

Программа

12 модулей·95 тем

Введение в курс, Business Understanding. С чего начинается работа с данными, Data Understanding. Excel

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

Финальная работа совместно с СберАвтоподписка

Освоите разработку и внедрение ML-модели для реального бизнес-кейса.

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

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

Введение в теорию вероятностей, Случайные события, Случайная величина

Введение в теорию вероятностей
Случайные события
Случайная величина
Непрерывные распределения. Общие сведения
Основные виды непрерывных распределений
Статистические тесты

Постановка задачи машинного обучения, Основные термины машинного обучения, Выгрузка данных с помощью SQL

Постановка задачи машинного обучения
Основные термины машинного обучения
Выгрузка данных с помощью SQL
Линейная регрессия
Регуляризация линейной регрессии
Метрическая классификация. Метод ближайших соседей и его развитие
Библиотека numpy
Линейная классификация. Логистическая регрессия
Линейная классификация. Метод опорных векторов
Логическая классификация. Деревья решений
Деревья решений и случайный лес
Очистка данных
Кластеризация. Метод k-средних
Интерпретация. Метод k-средних
Кластеризация. DBSCAN

Соревнование на Kaggle

Примените навыки на практике, решая задачу и соревнуясь с другими специалистами.

Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью., Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме., Будете готовы пройти собеседование — карьерный консультант организует встречу с работодателем.

Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью.
Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме.
Будете готовы пройти собеседование — карьерный консультант организует встречу с работодателем.
На интервью презентуете проекты, над которыми вы работали на курсе, а знания и навыки пригодятся для выполнения тестовых задач.

Введение, Auto ML. Часть 1, Auto ML. Часть 2

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

Нейронные сети: введение, Инструменты для глубокого обучения, Свёрточные нейронные сети

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

Gentle introduction. Теория вероятностей в Python, Оценивание, Проверка гипотез: теория

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)

Подготовка к поиску работы, Составление резюме, Поиск работы

Подготовка к поиску работы
Составление резюме
Поиск работы
Выполнение тестовых заданий
Подготовка к собеседованию и его прохождение
Принятие оффера и выход на работу
Профессиональное развитие и карьерный рост
Типичные вопросы на собеседованиях
Требования к программистам разных направлений

Виды ИИ-помощников и основы промптинга, Тактики использования ИИ-помощников для работы с кодом, Продвинутые методы использования: плагины и API

Виды ИИ-помощников и основы промптинга
Тактики использования ИИ-помощников для работы с кодом
Продвинутые методы использования: плагины и API
ИИ для личных целей

Вопросы и ответы

Машинное обучение и ИИ уже активно применяются для автоматизации рутинных процессов, анализа больших данных для прогнозирования спроса, персонализации рекомендаций в e-commerce и повышения точности медицинской диагностики. Эти технологии позволяют компаниям оптимизировать расходы и принимать более обоснованные решения, что делает навыки ML-инженера востребованными в различных отраслях.

Нейросети и ИИ не заменят программистов и ML-инженеров, а станут их мощными инструментами для автоматизации рутинных задач, таких как генерация кода или анализ данных. Специалисты по машинному обучению будут всё более востребованы для проектирования, обучения и внедрения этих систем, а также для решения сложных бизнес-задач, требующих креативного подхода.

Актуальный стек для ML-инженера включает языки программирования Python и R, фреймворки для машинного обучения, такие как TensorFlow и PyTorch, а также облачные платформы вроде AWS или Google Cloud для обработки данных. Важно также владеть инструментами для работы с большими данными, например Apache Spark, и понимать основы DevOps для развёртывания моделей.

Стать ML-инженером, изучая только бесплатные материалы, возможно, но это требует высокой самодисциплины и времени на поиск актуальной информации, так как технологии быстро развиваются. Структурированные курсы, такие как «Профессия Machine Learning Engineer + ИИ» от Skillbox, предлагают системный подход, обратную связь от экспертов и практические проекты, что ускоряет путь к профессиональному уровню.

Среди новичков распространены мифы, что для работы в ML обязательно нужна учёная степень или что ИИ может полностью заменить человеческий интеллект. На самом деле, успех в этой области зависит от практических навыков, понимания бизнес-контекста и умения применять алгоритмы, а ИИ служит инструментом для усиления, а не замены человеческих возможностей.

Отзывыо школе Skillbox

Отзывы о Skillbox

Лидия Бурняшева26 июл. 2026 г.

Обучалась у них два года назад, закончила, потом работала по специальности. Недавно решила повысить квалификацию и…

Профессия Machine Learning Engineer + ИИ

О курсе

Кому подойдёт

Аналитик данных

Программист-самоучка

Выпускник IT-вуза

Специалист по автоматизации

Программа

Что вы получите

Плюсы и минусы

О школе Skillbox

Преимущества школы

Вопросы и ответы

Отзывыо школе Skillbox

Оставить отзыв

Ещё курсы по направлению «Нейросети»

Похожие курсы

Другие курсы Skillbox

Курсы для профессионалов