Главная

Курс «Инженер машинного обучения»: как войти в ML с нуля и собрать свой первый продукт

За последние четыре года спрос на ML-специалистов увеличился в 2,5 раза. Это общемировой тренд. Глобальный рынок ML-услуг в 2020 году оценивался в $14 млрд, а к 2030 году, по прогнозам, достигнет $302 млрд. Что означает ежегодный рост на 36–44% и, соответственно, огромную потребность в квалифицированных ML-инженерах. При этом уже сейчас в отрасли ощущается нехватка специалистов. Все больше компаний ищут не просто тех, кто знаком с теорией, а тех, кто умеет решать реальные задачи и быстро встраиваться в рабочие процессы.

Содержание

Если вы хотите работать с данными, строить модели, которые действительно приносят пользу бизнесу, и развиваться в одной из самых востребованных сфер — добро пожаловать на курс «Инженер машинного обучения».

Это программа для тех, кто хочет освоить машинное обучение с нуля и выйти на рынок с сильным портфолио, реальными навыками и уверенностью в своих силах.

Кому подойдет курс

Новичкам 

Если вы задумываетесь о смене профессии и хотите войти в IT, но не знаете, с чего начать — это подходящий вариант. Не нужен опыт в программировании или знание машинного обучения. Все, что требуется, — базовая математика, желание освоить новую сферу и возможность выделить на обучение от 20 часов в неделю.

Допустим, вы работаете в совершенно другой отрасли — бухгалтером, офис-менеджером или преподавателем. Пробовали учиться по видео на YouTube, но запутались в темах и забросили. Курс даст четкую образовательную траекторию. Вы научитесь писать код, строить модели, разбираться в данных и, главное, поймете — этот путь вам по силам. А вместе с этим появится вера в себя и в новый карьерный трек.

Аналитикам

Сейчас вы считаете метрики, строите отчеты и пишете SQL-запросы. А хочется решать более сложные задачи, автоматизировать выводы, использовать ML-модели в реальной работе? После обучения вы сможете, например, прогнозировать поведение пользователей, проверять гипотезы и уверенно претендовать на новую роль. Знания расширяют перспективы в профессии и помогают оставаться востребованным специалистом на рынке.

Разработчикам

Хотите уйти в машинное обучение? Здесь вы поймете, как ваши навыки программирования трансформируются в ML-инженерию и как использовать код для создания полезных систем. Программа может помочь вырасти в MLE/ML-Ops внутри команды или поменять работу на более высокооплачиваемую. Под руководством опытных менторов легче преодолеть неуверенность и устранить технические пробелы, которые мешают двигаться вперед.

Математикам

Все логично: у вас сильный бэкграунд, осталось освоить прикладные инструменты и увидеть, как теория работает в реальных задачах. Вы сможете реализовать собственную идею или масштабировать стартап — все за счет инструментов анализа, ML-моделей и A/B‑экспериментов. Избежите хаотичного самообразования и метаний. Научитесь запускать системы, которые решают бизнес-задачи — от рекомендаций до прогнозирования.

 

Как проходит обучение

Курс длится 7 месяцев. Уроки открываются трижды в неделю — по понедельникам, средам и пятницам. Все лекции записаны, поэтому их удобно смотреть в любое время. Каждое видео длится 25–45 минут, с понятными объяснениями и примерами.

Домашние задания — это и тесты, и задачи с кодом. Есть две недели на сдачу, а если не успели, то есть возможность сдать позже, но со штрафом по баллам. Есть поддержка в чате потока, где можно задать любой вопрос по обучению. А еще каждый месяц проходят онлайн-встречи с преподавателями.

Вы можете совмещать обучение с работой, семьей или другими курсами. У большинства студентов на освоение материала уходит от 16-20 часов в неделю.

Мы стараемся помочь вам увидеть профессию изнутри. Например, на открытом вебинаре «Как стать ML-инженером» преподаватель курса и тимлид в Raiffeisen CIB Алексей Биршерт рассказал:

  • какие навыки нужны для старта в Machine Learning;
  • как устроена работа ML-инженера в реальности;
  • что нужно знать и уметь, чтобы дойти от первой строчки кода до продакшна.

Если вы только начинаете — обязательно посмотрите: это отличное введение в незнакомую область, основанное на личном опыте.

Требования к поступающим

Курс «Инженер машинного обучения» рассчитан на тех, кто только делает первые шаги к новой карьере. Необязательно быть программистом или аналитиком. Мы научим. Но кое-что все же пригодится на старте — это школьная математика. Вот что под этим подразумевается.

  • Арифметика — возведение в степень, извлечение корня, деление и умножение.
  • Уравнения — квадратные и системы, пусть и в базовом виде.
  • Функции и графики — линейные, логарифмические, экспоненциальные, синус и косинус.
  • Векторы — скалярное произведение, линейные операции, базовые представления о пространстве.

Если с чем-то не дружите — не страшно. Эти темы мы разбираем по ходу, а для подготовки можно пройти наш бесплатный курс «Математика для Data Science = фундамент для дальнейшей карьеры». Он поможет освежить знания и почувствовать уверенность.

Кроме математики, вам не понадобятся никакие предварительные знания в машинном обучении или анализе данных. Нужна готовность разобраться.

Что входит в программу

Обучение строится на чередовании теории и практики. Курс разбит на блоки: Python, машинное обучение, глубокое обучение, статистика и A/B‑тесты, а также подготовка к собеседованиям.

Финальный проект связан со всеми блоками. Это будет не просто теоретическое упражнение, а настоящая инженерная задача — с кодом, экспериментами и выводами.

Прикладная разработка на Python

Этот блок — прочный фундамент, на котором будет строиться все остальное. Здесь вы научитесь не просто читать код и писать базовые скрипты, а действительно использовать Python как инструмент для решения реальных задач.

Сначала разберем основы: синтаксис, переменные, коллекции, циклы, функции, работа с библиотеками, основы ООП. Все — на понятных примерах и с упором на практику. 

Вторая часть блока посвящена прикладной разработке:

  • подключение к базам данных (PostgreSQL);
  • написание веб-приложений на Flask; 
  • основы бэкенда и REST API;
  • знакомство с инструментами автоматизации, в том числе Airflow.

Это необходимые навыки ML-инженера, который работает с данными в продакшене. Мы не ограничиваемся построением моделей — учим, как все это запускается и живет в реальных системах.

Даже если вы уже знакомы с «Пайтон», блок не будет скучным. Он поможет выйти на новый уровень и узнать практические фишки от преподавателей, которые сами работают в индустрии.

Машинное обучение

Это сердце курса. На этом этапе вы научитесь тому, ради чего все затевалось: строить предсказательные модели, выбирать для них правильные признаки, обучать, проверять и дорабатывать.

Мы шаг за шагом разберем:

  • как устроены алгоритмы машинного обучения;
  • какие задачи они решают (регрессия, классификация, кластеризация);
  • как отбирать и обрабатывать данные для моделей;
  • как оценивать качество модели и понимать, где она ошибается.

Вы своими руками запустите алгоритмы, визуализируете результаты, подберете параметры, чтобы модель работала лучше. И научитесь объяснять, почему выбрали именно этот подход — важный навык для работы в команде и на собеседованиях.

Основы Deep Learning

Следующий шаг после классического ML. Здесь вы познакомитесь с нейронными сетями: как они устроены, как обучаются и как их можно применять к сложным задачам, где другие алгоритмы не справляются.

В этом блоке вы:

  • Разберетесь в архитектуре нейросетей — из чего они состоят и как работают.
  • Научитесь работать с тензорами в PyTorch — одном из самых популярных фреймворков для DL.
  • Освоите сверточные нейронные сети (CNN) и примените их для классификации изображений (определить, что на картинке), сегментации (выделить нужные области), детекции объектов (найти и обвести конкретные элементы на изображении).

Статистика и A/B-тесты

Это не просто формулы и вероятности. В работе ML-инженера она помогает оценивать, как модель влияет на бизнес, и принимать решения, основанные на данных, а не на догадках.

В этом блоке вы:

  • Научитесь проводить A/B‑тесты, интерпретировать их результаты и понимать, когда доверять выводам. 
  • Освоите методы проверки гипотез и расчета значимости.
  • Узнаете, когда тесты не работают и как это исправить.
  • Научитесь оценивать реальный эффект от модели — это особенно важно, если вы внедряете рекомендации или прогнозы.

Сначала мы разбираем базу: распределения, p-value, доверительные интервалы и прочее. А потом — погружаемся в продвинутые темы, которые встречаются в настоящей практике:

  • АА‑тестирование и зачем оно нужно;
  • ошибки, которые чаще всего случаются при A/B‑тестах — и как их избежать;
  • взаимосвязи между случайными величинами и что показывают коэффициенты корреляции;
  • проверка гипотез: от простых примеров до параметрических и непараметрических критериев;
  • метод максимума правдоподобия и как он помогает строить точные модели.

Эти темы часто обходят стороной даже в продвинутых курсах, но именно они отделяют новичка от специалиста, который реально понимает, как работают эксперименты.

Блок ведет Эмиль Каюмов — эксперт из Яндекса, который запускал рекомендации в Яндекс.Еде, прогнозы в Лавке и работал с продуктами Такси. Он не банально объясняет формулы, а показывает роль статистики в реальных задачах.

Подготовка к собеседованиям

Здесь мы не просто даем список популярных вопросов с собеседований, а собираем все, что вы узнали за курс, и учим применять это в разговоре с будущим работодателем.

Внутри:

  • частые вопросы по Python, ML, статистике и A/B‑тестам;
  • задачи на алгоритмы, чтобы прокачать мышление и уверенность;
  • советы по решению кейсов и технических заданий;
  • подробные объяснения, на что обращают внимание на собеседованиях и что важно в ответах.

Над блоком работали сразу несколько практиков из индустрии:

  • Алексей Кожарин, Backend-разработчик в Яндекс.Диск;
  • Никита Табакаев, аналитик Raiffeisen CIB;
  • Эмиль Каюмов, Head of ML в Яндекс.Еде.

А в первом уроке вас ждет вебинар от Нерсеса Багияна, Head of Data Science в Raiffeisen CIB. Он знает, как проходят собеседования «по ту сторону», потому что сам нанимает ML-инженеров и понимает, что именно ищут компании: не просто знания, а умение решать задачи, объяснять решения и мыслить как инженер.

Но даже если вы не планируете менять работу сразу — блок все равно будет полезен. Он поможет систематизировать пройденный материал, укрепить слабые места в знаниях и почувствовать себя специалистом, который понимает, что делает и зачем.

Финальный проект

Финальный проект делится на 4 части — по числу ключевых блоков курса. Каждую вы выполняете в процессе прохождения соответствующего модуля, шаг за шагом собирая систему целиком. К концу курса у вас будет готовая, работающая ML-система. Это симуляция индустриального кейса, максимально приближенного к реальности. Вы создадите рекомендательную систему для социальной сети: такую, которая умеет подбирать контент под интересы конкретного пользователя.

Что входит в кейс

Работа с пользовательскими данными

Вы подключаетесь к базе данных Postgres, извлекаете информацию о пользователях и их поведении, строите фичи — все, как в реальных проектах.

Создание рекомендательной системы

Строите сервис, который ранжирует посты в ленте в зависимости от интересов пользователя. Обучаете модели, запускаете, проверяете, улучшаете.

A/B-тестирование

Проводите эксперимент: сравниваете подходы, анализируете результаты, делаете выводы о том, что действительно работает.

Глубокое обучение

Добавляете нейросети, чтобы рекомендации стали еще точнее — с учетом текста, изображений и других нюансов.

Здесь вы не просто учитесь машинному обучению. Вы используете его, как это делают инженеры в «Яндексе», «Райффайзене», «ВКонтакте» или Ozon. Вы увидите, как теория превращается в продукт, который можно запустить.

Проект пойдет в ваше портфолио. Так вы покажете, что умеете не только строить модели, но и внедрять их в рабочие сервисы. А значит, будете выглядеть сильным кандидатом на рынке.

Карьерная поддержка

Обучение в karpov.courses — это не только про знания. Это еще и про то, чтобы вы действительно нашли работу и уверенно начали карьеру в машинном обучении. По статистике, 80 % выпускников устраиваются на работу именно благодаря карьерной поддержке, которую они получают во время и после обучения.

С вами работают настоящие HR-специалисты из IT-компаний. Они помогают привести в порядок резюме, портфолио, сопроводительное письмо — и даже видеовизитку, если вы решите сделать ее для отклика. 

Параллельно вы получаете доступ к карьерному чату в Telegram. Там — вакансии, полезные ссылки, обсуждения, рекомендации и ответы на ваши вопросы. Поддержка не ограничена рамками курса: вы можете обратиться за помощью и через месяц, и через год — доступ остается навсегда.

Сколько стоит

Доступно три тарифа на выбор: базовый, расширенный и персональный. Стоимость участия начинается от 6 038 ₽ в месяц — и это уже включает 7 месяцев обучения, проект в портфолио, карьерную поддержку и доступ ко всем материалам без ограничения по времени. Вы можете платить в рассрочку без процентов или повысить квалификацию за счет работодателя, если ваша компания поддерживает профессиональное развитие сотрудников.

Кроме того, обучение дает право на налоговый вычет — до 13 % от стоимости курса можно вернуть.

Если вы вдруг передумаете — не проблема. В течение первых двух недель мы вернем всю сумму. А если захотите прекратить обучение позже — посчитаем, сколько уроков вы уже прошли, и вернем оставшуюся часть. Все честно и прозрачно.

Самое важно о курсе

  • Вы учитесь на реальных задачах, приближенных к рабочим кейсам ML-инженеров.
  • Осваиваете инструменты, которые используют в крупных компаниях и стартапах.
  • Перенимаете практику мышления и принятия решений, а не просто теорию.
  • Проходите весь цикл работы ML-инженера: от постановки задачи до вывода в продакшн.
  • Получаете готовый проект в портфолио и понимание, как искать работу.

Готовы начать?

Курс «Инженер машинного обучения» — это точка входа в профессию, где вас научат не просто строить модели, а работать с ними в реальных условиях. Если хотите разобраться в машинном обучении и построить карьеру — записывайтесь.

Сообщение отправлено!

Ваше сообщение успешно отправлено. Наш специалист скоро свяжется с вами!