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.