Skillbox Machine Learning: реальные ОТЗЫВЫ + полный ОБЗОР курса

Курс Machine Learning от Skillbox поможет освоить престижную профессию ML-инженера. ML Engineer (сокращ. от Machine Learning) анализирует и обрабатывает большие данные (англ. Big Data), разрабатывает модели машинного обучения, чтобы составить прогнозы в бизнесе, образовании, медицинских исследованиях и других сферах деятельности, связанных с наукой о данных – Data Science.

Ключевые задачи Machine Learning Engineer – это обучение нейронных сетей с применением искусственного интеллекта, разработка систем аналитики на основе алгоритмов машинного обучения, таких как линейная и логистическая регрессия, LDA, древо принятия решений, Байесовский классификатор, бэггинг и бустинг. ML-специалист работает совместно с дата-аналитиком и дата-сайентистом.

Чтобы создать модель Machine Learning, нужно собрать много данных и подготовить их для её последующего обучения. Далее он выбирает алгоритм машинного обучения, который лучше всего подходит для решения поставленной задачи и производит определённую настройку. Затем он запускает обучение модели на реальных данных и проверяет её точность. Например, благодаря этому можно листать умные ленты в соцсетях, получать рекомендации из маркетплейсов на основе интересов клиентов, пользоваться онлайн-переводчиком, общаться с умной колонкой, распознавать голоса, предсказывать цены на акции и многое другое.

Профессия ML-инженера – крайне востребована среди многих организаций, тесно связанных с онлайном. На дату написания этого поста на сайте по поиску работы hh.ru опубликовано 2000 вакансий с минимальной зарплатой 80 000 рублей. Специалисты нужны в Тинькофф, Rambler, Спортмастер, Циан, Okko, VK, Rutube, Сбер, МТС, Детский Мир, Лента, Wildberries.

На онлайн-курсе от школы Skillbox вы научитесь самостоятельно создавать ML-модели, обучать нейронные сети с использованием ИИ. Уже после 9 месяцев интенсивного обучения вы гарантированно трудоустроитесь на должность ML Engineer, продолжите обучение и станете специалистом уровня Middle с зарплатой от 120 000 рублей.

Вы освоите такие инструменты, как система наглядного представления массивов информации Power BI, язык программирования Python и язык запросов к базам данных SQL, ML-библиотеки NumPy, Matplotlib, TensorFlow, PyTorch, терминал Git. Курс вам подойдёт, даже если у вас отсутствует техническое образование и начальный багаж знаний в области программирования или анализа данных.

В статье обзор курса Machine Learning Skillbox: реальные отзывы учеников, плюсы и минусы, цена, описание программы обучения.

Machine Learning Engineer: зарплата (по данным hh.ru)

Новичок	Опытный	Профессионал
Опыт 1 год	Опыт 2 года	Стаж 3 года
от 80 000 р.	от 120 000 р.	от 200 000 р.

Средняя зарплата Machine Learning Engineer составляет 133 000 рублей в месяц.

Прилагаем скриншот реальной вакансии с сайта hh.ru:

Курсы Machine Learning Skillbox

Название программы обучения	Срок учёбы	Стоимость	Рассрочка	Гарантия трудоустройства
Machine Learning с нуля до Junior	9 мес.	73 200 ₽	3 327 ₽/мес	Нет
🏆 Machine Learning Engineer	12 мес.	110 000 ₽	3 548 ₽/мес	Да

Внимание! Онлайн-курсы по Machine Learning предоставляются со скидкой 60%, актуальную стоимость смотрите на официальном сайте Skillbox.

• Официальный сайт онлайн-университета: skillbox.ru
• Контактный телефон: 8 (800) 222-65-21, 8 (800) 500-05-22, 8 (499) 444-90-36
• E-mail: hello@skillbox.ru

Онлайн-курс от Skillbox “Machine Learning с нуля до Junior”

Длительность учебной программы составляет 9 месяцев, в течение которых вы освоите профессию специалиста по ML и научитесь с нуля разрабатывать полноценные модели машинного обучения.

Курс составили ведущие специалисты, работающие в таких корпорациях как Visa, Сбер и ЮMoney. Вы создадите 2 крупных функциональных проекта, которые вы добавите к себе в портфолио, а в будущем их высоко оценят ваши потенциальные работодатели.

Учебная программа “Machine Learning с нуля до Junior” регулярно обновляется, например, в этом году были добавлены новые практические задания, обновлена информация об инструментах и разбор реальных кейсов компаний. Вы выполните 80 практических заданий, которые помогут вам аналитически мыслить и владеть необходимыми технологиями по разработке ML-моделей.

После завершения обучения на платформе Skillbox вы получите диплом о повышении квалификации установленного образца, а также сможете вернуть деньги в виде налогового вычета в размере 13% от цены обучения.

Вы научитесь таким инструментам и технологиям, как Excel для аналитики данных, система визуализации Power BI, Python для обработки Big Data, написание запросов на SQL, Python-библиотеки NumPy, Pandas, Matplotlib, статистические методы и теория вероятности, основы контейнеризации и оркестрации, облачные сервисы, API, Git, GitLab.

Как проходит обучение

Образовательная программа от Skillbox идеально подходит абсолютным новичкам, которые ни разу не работали с данными. Важно в начале обучения уделять побольше времени основам, читать дополнительную литературу и выполнять все домашки. Это поможет вам значительно проще проходить более сложные модули и создать крутое портфолио.

Учебный курс “Machine Learning с нуля до Junior” составлен с учётом всех требований работодателей, чтобы вы изучили только те инструменты, которые актуальны в настоящее время. Финальные проекты и домашки основаны на реальных бизнес-задачах.

Для начала учёбы понадобится только знание курса школьной математики, а если вы уже подзабыли некоторые темы, то кураторы вам помогут восполнить пробелы. Знание английского языка важно, но не критично. Всем незнакомым терминам вас обучат на курсе, а подтянуть язык вы сможете на бонусном курсе от онлайн-школы КЭСПА. Это вам сильно поможет в вашей карьере ML-инженера, так как знание технического английского обязательно для прохождения собеседований и работе в целом.

Вы без проблем сможете совмещать прохождение учебной программы с основной видом деятельности или другими делами. Все учебные видеоматериалы будут доступны в любой момент времени, даже после завершения учёбы.

Чтобы успешно завершить обучение, в среднем нужно заниматься ежедневно по 1,5-2 часа. Все практические задания будет проверять ваш личный куратор, который будет давать развёрнутую оценку вашим знаниям и подсказывать верное направление, если у вас появятся вопросы. Все свои вопросы можно направлять в закрытый Telegram-чат.

Бонусы и подарки

Все студенты курса получат абсолютно бесплатные курсы для развития профессиональных качеств специалиста по ML:

• Курс английского языка длительностью 1 год от школы КЭСПА.
• Курс по трудоустройству и карьере ML-инженера.
• Терминал Git.

Кому подходит курс

1. Новичкам. Вы научитесь писать код на Python, создавать запросы разной сложности на SQL, проводить анализ и сбор данных из разных источников, разрабатывать свои ML-модели. После завершения онлайн-курса вы сможете начать работать на должности Machine Learning Engineer.
2. Практикующим разработчикам. Вы освоите мат. статистику, матанализ, научитесь анализировать и обрабатывать Big Data, Python и его библиотеки для ML. Это поможет вам стать востребованным и ценным специалистом.
3. Аналитикам данных, желающим перейти в ML-направление. Вы освоите основные инструменты ML-инженера и сможете претендовать на должность мидла или сеньора.

Чему научитесь

В состав обучающей программы от Skillbox входит 82 учебных модуля и большое количество практических заданий на основе реальных бизнес-процессов.

Краткое содержание курса:

• Основы Data Science: Python для научных вычислений и ML, NumPy, Matplotlib, Seaborn, TensorFlow, SQL (MySQL, PostgreSQL, SQLite), Excel, Power BI, разведочный анализ данных, работа с Jupyter Notebook, Data Wrangling, Feature Engineering, Data Cleaning, ML методы (Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning), работа с гипотезами (A/B тесты, статистические методики).
• Введение в статистику и теориию вероятностей: распределения, Байесовский анализ, методы статистического анализа (t-тест, ANOVA, корреляция, регрессия), способы оценки моделей (Accuracy, Precision, Recall, F1 Score).
• Основы математики для Data Science: линейная алгебра (векторы, матрицы), анализ (дифференцирование, интегрирование), методы оптимизации, линейное программирование, доверительные интервалы, библиотека SymPy.
• Machine Learning. Junior: главные алгоритмы Machine Learning, обучение нейросети, подбор, оценка и улучшение нейросети.
• Machine Learning: участие в соревновании в Kaggle для наработки навыков, проведение разведочного анализа данных, автоматический подбор моделей машинного обучения, разработка и деплой ML-модели.

Бесплатные курсы:

• Карьера ML-разработчика: подготовка к техническим собеседованиям и тестированию, помощь в трудоустройстве по специальности вплоть до получения результата.
• Git: ветки, репозитории, конфликты версий, важные правила.

Посмотреть полную программу по машинному обучению можно на странице курса.

Итоговые проекты

• Индивидуальный проект по созданию ML-модели с нуля.
• Прохождение соревнования в Kaggle – разработка модели машинного обучения для решения задач компании.

Стоимость курса

Онлайн-курс “Machine Learning с нуля до Junior” стоит 73 200 рублей. На него Skillbox дарит скидку 60%, точную цену можно посмотреть на странице курса.

Можно оформить рассрочку на 22 месяца с 3-х месячной отсрочкой первого платежа. Платёж по рассрочке составляет 3 327₽/мес.

Ваше резюме после прохождения курса

Профессия: Machine Learning Engineer

Зарплата: от 120 000 рублей

Мои навыки:

• Опыт разработки моделей машинного обучения с использованием современных ML фреймворков (Tensorflow, Pytorch).
• Хороший уровень знания Python.
• Хорошая теоретическая подготовка в областях математики, прикладной статистики, матанализа.
• Хорошее знание машинного обучения.
• Знание инструментов для обработки данных numpy, scipy, matplotlib.
• Опыт написания запросов на SQL, взаимодействие с базами данных.
• Опыт интеграции ML-решений.
• Построение визуализаций и дашбордов для мониторинга качества ML-моделей.
• Умение работать с Git и Gitlab.

Преподаватели

Авторы онлайн-курса – практикующие ML-инженеры, работающие в крупных компаниях:

• Ю. Фаттахова – ведущий дата-сайентист и тимлид в SberData.
• В. Ершов – менеджер по инф. решениям в Visa.
• Н. Герасименко – Data Scientist в Сбере.
• П. Емельянов – руководитель проектов по исследовательским и опытно-конструкторским разработкам в UBIC Tech.

Плюсы и минусы курса

Реальные отзывы студентов курса “Machine Learning с нуля до Junior” от Skillbox

Положительные и отрицательные отзывы на онлайн-курс “Machine Learning с нуля до Junior” от школы Skillbox были получены из разных источников, включая социальные сети, блоги и форумы.

⭐⭐⭐⭐⭐ Курс отлично структурирован, быстрая проверка домашек, грамотный куратор. Мне очень понравились видеозанятия, из-за частого повторения важных тем на протяжении курса знания не пропадают из головы даже после долгого перерыва. Очень быстро проверяют домашние работы, от 1 до 3 часов. Чего мне не хватило: текстовых описаний видеоуроков и интерактивных тренажёров (хотя их многие ругают из-за частых глюков). Все материалы максимально разжёваны, их поймёт даже новичок, который в глаза не видел ни одной программы для разработки кода. Самый важный бонус курса – это гарантированное трудоустройство, ради этого я и записался на курс. Прошёл 60% курса, мне всё понятно, уже наполовину разработал первый проект, настраиваю модель машинного обучения. Обучался практически каждый день по 3-4 часа, дополнительно читал литературу и статьи – это важно, особенно в начале обучения. Усвойте матанализ и статистику, это основа основ. Из замечаний – некоторые из домашних заданий немного запутанно составлены, поэтому приходилось задавать вопросы куратору. Скажу честно, самостоятельно я бы так системно бы не обучился, сдался бы при первой сложной теме. Кураторы дают полный ответы по практическим заданиям, прям очень полезные. Курс от Skillbox лучший, оптимален по сочетанию количество знаний = стоимость. Шашков Степан

⭐⭐⭐⭐⭐ Понравился формат видеоуроков, бесплатный курс по английскому и Git. Курс грамотный, преподаватели – практики, это видно по их манере изложения материала. Не хватило краткой выдержке из видеоуроков в текстовом виде, хотя я нашёл выход – записываю все важные темы в тетрадку. Онлайн-курс для меня оказался простым, может из-за того, что я люблю математику. Для начала обучения не понадобится специальная подготовка, просто повторите школьный курс математики, этого будет достаточно. Учебный курс охватывает главные инструменты ML, спикеры – практики-эксперты с огромным опытом. Из минусов – некоторые модули оказались для меня не особо интересны, например про парсинг сайтов и соревнование на платформе Kaggle. Мне очень понравились темы про методы в области машинного обучения и язык Python, с большим удовольствием делал домашки. Ещё из плюсов – быстрая реакция куратора на вопросы и проверку домашек. Хотелось, чтобы их было ещё больше, так как это помогает глубже разобраться в теме. Итоговые проекты сделал довольно быстро, в этом мне помог поиск и форум Stackoverflow. В целом курс стоит своих денег, тем кто хочет сменить профессию и начать нормально зарабатывать, при этом не имея начальных навыков. Никитин Илья

⭐⭐⭐⭐⭐ Программа помогла систематизировать знания в Machine Learning. В данный момент я работаю в банке, в отделе нагрузочного тестирования. Курс от Skillbox по ML был выбран, чтобы упорядочить знания в голове. Полученный результат отличный, все полученные навыки сразу начал применять в своих рабочих задачах. Что мне понравилось: видеолекции и вебинары проводят эксперты в своей области, быстрая обратная связь, отсутствие дедлайнов на сдачу работ, чёткая структура курса. Не понравилось: в некоторых домашках мало подробного описания, что конкретно нужно выполнить, некоторые темы сложноваты, приходилось пользоваться гуглом и форумами для программистов. Практики будет много, поэтому нужно уделять каждый день не менее 2 часов на домашние заданий. Тем много, начиная от матанализа и заканчивая деплоем ML-модели. Цена обучения более чем приемлемая, отбивается за 1 зарплату даже на ставке младшего специалиста по машинному обучению. Некоторые темы изучаются не особо глубоко, но даётся крепкая база для самообучения, а будут вопросы – можно задавать вопросы в Телеграм своему куратору, особенно это поможет новичкам в начале обучения. Кошелев Николай

Нажмите здесь, чтобы получить полную информацию о курсе “Machine Learning с нуля до Junior”

Онлайн-курс от Skillbox “Machine Learning Engineer”

Это большой подробный годовой курс обучения, благодаря которому вы освоите профессию специалиста по машинному обучению и гарантированно получите работу через 9 месяцев после начала учёбы.

Учебную программу от школы Skillbox составили грамотные специалисты в области машинного обучения, которые работают в таких крупных компаниях, как Visa, Сбер и Wrike.

Образовательная программа регулярно обновляется в соответствии с требованиями работодателей, появлением новых технологий, изменениями в ПО и документации инструментов для ML. Например, курс был обновлён в этом году и стал включать более 100 практических заданий и разборов реальных кейсов коммерческих компаний.

Благодаря отличной структуре курса вы самостоятельно разработает 3 крупных проекта на основе реальных данных и добавите их в своё портфолио. Вам выдадут сертификат или диплом об образовании государственного образца. HR-менеджер будет сопровождать вас вплоть до выхода на работу в качестве ML-инженера. Если вы не сможете трудоустроиться, вам вернут деньги за уроки, это прописано в договоре.

Вы научитесь таким технологиям и ML-инструментам, как язык Python для реализации алгоритмов машинного обучения, библиотеки машинного обучения TensorFlow, Keras, PyTorch, обучение нейронных сетей, применение ML-алгоритмов, библиотеке Spark для обучения моделей на Big Data, Excel, Power BI, SQL для баз данных и выполнения запросов, настройка архитектуры ML-решений, деплой моделей на платформах вроде Kubernetes.

Как проходит обучение

Процесс обучения включает 3 уровня, которые последовательно становятся всё сложнее: начальный, продвинутый и экспертный. Кроме этого вы поучаствуете в соревнованиях в Kaggle, что высоко ценится многими работодателями. Skillbox гарантированно поможет устроиться на работу на позицию младшего ML-специалиста.

На экспертном уровне вы выберете более узкую специализацию, например, обработки естественного языка или компьютерному зрению, чтобы стать специалистом среднего уровня – мидлом.

Курс содержит много учебных модулей, “живых” вебинаров с экспертами в области машинного обучения, домашних заданий с проверкой куратора. Если у вас нет никаких начальных навыков, то вы сможете быстро освоить профессию. Важный момент – нужно приложить больше усилий в самом начале обучения, качественно прорабатывать домашние работы, читать документацию и статьи по ML. Чем лучше вы поймёте основы, тем проще вы сможете учиться дальше.

Обучаться можете по своему собственному графику, никаких сроков нет. Поэтому вы с лёгкостью сможете совмещать учёбу в Skillbox с любыми своими делами. Чтобы пройти онлайн-курс за 9-12 месяцев, рекомендуется уделять занятиям по 5 часов в неделю.

Онлайн-программа от Skillbox “Machine Learning Engineer” разработана так, что вы точно получите навыки разработки моделей на основе ИИ и анализа данных в реальных условиях, выполняя задачи, с которыми ежедневно сталкиваются многие компании. Если не пропускать видеоуроки и заниматься ежедневно, то вы точно сможете создавать сильные проекты и стать опытным специалистом.

К вам будет прикреплён куратор, которому вы сможете задавать любые вопросы по машинному обучению в закрытый Telegram-чат. Дополнительно вы сможете общаться со своими сокурсниками в этом чате, обмениваясь опытом.

После сдачи финального проекта Skillbox поможет организовать собеседования с компаниями-партнёрами на позицию Junior или Middle. Ваши проекты рассмотрят в числе первых, HR-менеджер пригласит заказчиков из коммерческих организаций, чтобы вы смогли продемонстрировать ваши проекты.

Для начала обучения нужно знать школьный курс математики, а если вы уже всё забыли, то наставник поможет вспомнить все необходимые темы. Знания английского не требуется, в начале обучения основные термины вам объяснят спикеры, а в дальнейшем можно пройти бесплатный курс от платформы КЭСПА. Это важно, т.к. многие работодатели требуют знание английского для чтения технической литературы и документации.

Бонусы и подарки

Все учащиеся курса “Machine Learning Engineer” бесплатно получат следующие курсы:

• Введение в математику для Data Science.
• Введение в статистику и теорию вероятностей.
• Терминал Git.
• Годовое обучение английскому от КЭСПА

Кому подходит курс

Обучающая программа подходит:

1. Абсолютным новичкам. Вы с нуля без технического образования сможете научиться осуществлять сбор и анализ Big Data, применять Python и SQL, создадите крупные проекты для портфолио и гарантированно трудоустроитесь по выбранной специальности.
2. Разработчикам. Вы обновите знания по мат. статистике, аналитике, научитесь создавать ML-модели. Вы станете профессиональным программистом и сможете претендовать на должность Middle или Senior.
3. Аналитикам любого уровня. Вы прокачаете свои практические навыки в направлении аналитики и ML, научитесь быстрее выполнять свои задачи и точно сможете продвинуться по карьерной лестнице.

Чему научитесь

В состав обучающего курса входит более 100 учебных модулей, вебинары с экспертами, заранее записанные видеолекции и много практики, приближённой к реальным бизнес-задачам.

Краткое содержание курса от Skillbox “Machine Learning Engineer”:

• Основы Data Science: Python, numpy, pandas, scikit-learn, TensorFlow, SQL, Excel для анализа, Power BI для визуализации полученных результатов, Apache Airflow, регрессия, кластеризация, обработка естественного языка, Apache Hadoop, Spark. Вы внедрите готовую ML-модель и подготовите датасет, проведёте Exploratory Data Analysis.
• Machine Learning: виды регрессий, метод опорных векторов, решающие деревья, сверточные и рекуррентные нейросети, автокодировщики, нормализация, шкалирование, перекрестная проверка, ROC-анализ, матрицы ошибок, основы Flask, контейнеризация Docker и Kubernetes.
• Подготовка к трудоустройству с помощью Skillbox Центра карьеры: составление грамотного резюме, портфолио, подготовка к собеседованиям, обучение эффективной презентации проектов, организация собеседований с потенциальными работодателями.
• Machine Learning для продвинутых: алгоритмы ML, ансамблевые методы, мониторинг и пайплайн ML-разработки, участие в Kaggle Competitions.
• Deep Learning: основы нейронных сетей, фреймворк TensorFlow, фреймворк машинного обучения для языка Python PyTorch, обработка изображений, текста и звука, обучение нейросетей на GPU.

Выбор специализации: “Обработка естественного языка” или “Компьютерное зрение”.

• Natural Language Processing: Bert, Elmo, GPT, токенизация, лемматизация, распознавание речи, NLTK, Spacy, AllenNLP.
• Computer Vision: YOLO, Faster R-CNN, Mask R-CNN, GAN, Autoencoder, распознавание объектов и лиц, OpenCV, PyTorch torchvision.

Бонусные курсы:

• Основы математики для DS.
• Основы статистики и теории вероятностей: вероятностные распределения, тесты гипотез, регрессионный анализ, методы кластеризации и классификации, Байесовский анализ, моделирование временных рядов.
• Терминал по контролю версий кода Git.

Изучить полную программу курса можно на официальной странице курса.

Итоговые проекты

Во время обучения вы создадите 3 больших полноценных проекта в своё портфолио:

1. Проект: свободное исследование. Вы разработаете своё собственное исследование по обучению ML-модели и опубликуете статью на одном из популярных сайтов habr.com или vc.ru.
2. Проект: предсказание лояльности аудитории социальной сети для музыкантов. Вы обучите модель машинного обучения при помощи Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, Gradient Boosting, SVM, NLP для обработки комментариев и отзывов пользователей.
3. Проект: работа с данными сервиса аренды автомобилей. Вы разработает модель при помощи ARIMA, SARIMA, Prophet, Pandas Time Series, StatsModels.

Стоимость курса

Онлайн-курс “Machine Learning Engineer” стоит 110 000 рублей. Онлайн-университет Skillbox предоставляет скидку в размере 60%, актуальную цену можно уточнить на странице онлайн-школы.

Учебную программу можно оформить рассрочку на 31 месяц, отсрочка первого платежа полгода. Ежедневная плата в этом случае составит 3548 рублей.

Ваше резюме после прохождения курса

Профессия: Machine Learning Engineer

Зарплата: от 120 000 рублей.

Мои навыки:

• Опыт работы с методами компьютерного зрения.
• Навыки решения NLP/CV-задач.
• Понимание методов предобработки изображений.
• Знание библиотек OCR.
• Опыт работы с текстовыми данными: очистка, лемматизация, стеммизация, токенизация, аугментирование, анализ.
• Хорошее владение Python.
• Навыки работы с библиотеками для анализа данных Pandas, NumPy, Matplotlib, scikit-learn.
• Навык написания SQL-запросов.
• Знания основ математической статистики.
• Умение работать с Git, GitLab.
• Знание Deep Learning framework’ов (Keras, PyTorch).
• Опыт работы с инструментами MLOps (Docker, MLFlow, Airflow).
• Извлечение из различных источников данных, очистка и анализ.
• Управление жизненным циклом ML моделей (автоматизация, оптимизация, обучение), построение пайплайна.
• Навык проведения разведочного анализа данных.
• Знание методов классического машинного обучения.

Преподаватели

Онлайн-курс составлен ведущими практикующими экспертами в области ML:

• Ю. Фаттахова – главный дата-сайентист в СберДата.
• В. Ершов – опытный дата-сайентист в Visa.
• Н. Герасименко – Data Scientist в Сбере.
• П.Емельянов – имеет опыт работы более 15 лет в UBIC Tech.
• Е. Ракина – дата-инженер в Made.
• С. Обухова – дата-аналитик в Ernst & Young.

Плюсы и минусы курса

Реальные отзывы студентов курса “Machine Learning Engineer” от Skillbox

Положительные и отрицательные отзывы на онлайн-курс “Machine Learning Engineer” от школы Skillbox были получены из разных источников, включая социальные сети, блоги и форумы.

⭐⭐⭐⭐⭐ Глубокий структурированный курс, подойдёт людям любого уровня подготовки. На курс записался, чтобы решать некоторые рабочие задачи с минимальными время- и трудозатратами, работаю в медицинской сфере. Поскольку у меня уже были навыки программирования на Python и начальные знания машинного обучения, курс для меня был не очень сложный. Но учитывая, что в начале занятий информация было сильно разжёвана, то он точно подойдёт тем, кто ни разу не видел в глаза терминал и не программировал. Но, разумеется, для этого придётся приложить много усилий, особенно в начале обучения. Будет хорошо, если у вас уже будут некоторые начальные знания в математике и английском, это сильно облегчит вам жизнь. Видеоуроки просматривал по вечерам. Уделял занятиям примерно по 4 часа в день, когда меньше, когда чуть больше. Очень удобно, что уроки выдаются в записи, можно просматривать в удобное время столько раз, сколько потребуется. Плюс мне понравилось, что после некоторых уроков выдавался дополнительный учебный материал, чтобы ещё лучше углубиться в тему. Например, датасеты с материалами, примеры кода, текстовые инструкции. Это значительно облегчает выполнение домашних работ, которые проверяли довольно быстро, в течение 1 дня. Преподаватели чётко указывают на ошибки, дают развёрнутые ответы, направляют в нужном направлении. Особенно мне помогли кураторы по алгоритмам ML и обучению моделей, включая деплой. Эксперты – грамотные практики, это видно, как они преподают и объясняют простыми словами даже такие сложные понятия, как вероятности и подготовка датасетов. Курс крутой, с полученными знаниями реально трудоустроиться на позицию Джуниора или младшего Мидла. Мамонтов Георгий

⭐⭐⭐⭐⭐ Курс мне очень понравился, он стоит каждого потраченного рубля. На онлайн-курсе от школы Skillbox были рассмотрены все возможные направления применения моделей машинного обучения, я узнал о многих техниках создания ML-моделей. Меня впечатлило, что у всех спикеров были свои наработки по внедрению машинного обучения в реальные задачи, они приводят большое количество наглядных примеров. Некоторые видеозанятия были довольно длительные, но слушать было интересно. Я успешно создал свои итоговые проекты, научился их правильно презентовать и защищать. Для этого даже посвящен отдельный учебный блок. Домашки выполнял вовремя, сложнее всего было прорабатывать темы с библиотеками Python для анализа данных, а также по Apache Hadoop (Хадуп). На вебинарах мы разбирали очень много примеров написания кода, но домашки – это целые исследования с поиском учебных материалов и самостоятельное изучение отладки ML-модели. В середине учёбы я сам для себя упорядочил знания, в тетради написал конспекты и важную информацию, которая всегда должны быть под рукой. Это реально помогает быстрее решать домашки и писать свой проект. Куратор давал ответы в чате быстро, иногда даже ночью. Вообще я поступил на курс, чтобы на практике применять ML в Python, а ранее решал подобные задачи в аналитической платформе SAS Enterprise Miner. Спустя 10 месяцев учёбы я достиг всех поставленных целей, на работе успешно применил все полученные знания и получил долгожданное повышения с окладом + 50 000 руб., чем было. Курс однозначно стоит вложенных денег, советую всем, кто хочет подтянуть / получить новые навыки работы с машинным обучением. Шилов Александр

⭐⭐⭐⭐⭐ Грамотные преподаватели, выдаются дополнительные материалы и примеры кода, удобный график учёбы. Онлайн-курс от Skillbox мне понравился, хотя как мне показалось, было много домашки, иногда на неё тратил несколько вечеров подряд. Лучше вместо этого потратить время на чтение дополнительной литературы. В идеале, если бы было 1-2 домашних задания в неделю. Что понравилось: изучение тем, которые не связаны с ML, типа пайплайна и Git. Тьюторы грамотные, поначалу всё объясняли простым языком, со временем повышая сложность. Обратная связь быстрая, на все мои вопросы я в тот же день получал ответы в Телеграм-чате. Но мне давали не готовые ответы, а задавали правильный вектор направления, чтобы я сам смог во всём разобраться. Думаю, именно так и нужно проводить учёбу, так лучше усваивается новый материал. Ещё есть замечание по урокам: мне не хватило занятий, где бы объясняли, какие параметры нужно добавлять в те или иные модели в нужных мне библиотеках. Согласен, что вся нужная информация есть в документации, но мне, как новичку, достаточно сложно было освоить её, особенно в начале обучения. На некоторые домашние работы я тратил целый выходной день, а иногда всего несколько часов. Порадовало, что нет дедлайнов на сдачу домашек, хотя лучше ничего не откладывать, а выполнять их сразу же после прохождения темы. Практические работы направлены на применение в реальных бизнес-задачах. Ещё отмечу, что готовьтесь уделять каждый день 1-2 часа самостоятельному изучению учебных материалов помимо просмотра видеолекций. Несколько домашек было взято с Kaggle, задания довольно забавные. Ещё я очень много практических навыков получил, создавая свои финальные работы. Сейчас прохожу 3 собеседования в компаниях, которые мне предоставил HR-менеджер, думаю, что пройду их отлично, так как я освоил все нужные инструменты для создания и внедрения модели машинного обучения. Беляков Олег

Нажмите здесь, чтобы получить полную информацию о курсе “Machine Learning Engineer”

Список курсов по Machine Learning других онлайн-школ

Название курса	Срок учёбы, месяцев	Стоимость	Рассрочка	Гарантия трудоустройства
🌟 Machine Learning от Skillfactory	3	39 240 ₽	Да	Да
🌟 Машинное обучение от Нетологии	10	49 000 р.	2722 ₽/мес	Да
Data Engineer от Geekbrains	9	94 000 ₽	2612 ₽/мес	Да
Machine Learning. Professional от Otus	5	85 000 ₽	Да	Нет