Курс Инженер машинного обучения: ML с нуля

Курс

Machine Learning

За 7,5 месяцев изучите алгоритмы машинного обучения и научитесь использовать лучшие методики для оценки качества моделей.
  • Будете учиться у практикующих экспертов из международных компаний
  • Построите первые модели для обучения нейронных сетей
  • Получите документ об образовании установленного образца и сертификат на английском языке
  • Найдёте работу, или вернём деньги — это прописано в договоре
Обучение в live-формате
Более 750 000 студентов выбрали Академию Eduson
-60%
до 20 января
4.8 из 5
по отзывам 1 500 студентов
Образовательная лицензия
Министерство науки
Занятия в live-формате с ментором
Плюс — личный куратор на 365 дней.
До 6 крупных проектов
Готовое портфолио и прикладные навыки по окончании курса.
Актуальная программа
В основе курса — реальные требования работодателей в 2026.
3 диплома в портфолио
Удостоверение о повышении квалификации, диплом Eduson + сертификат на английском языке.
70% практики
в разных форматах: практические задания, тексты, тренажёры, реальные кейсы.
Выгодная рассрочка
без процентов
Старт сразу, оплата — удобными частями.

ML-инженер (Machine Learning Engineer) разрабатывает модели машинного обучения, развивает их и внедряет в бизнес-процессы. Цель специалиста — выбрать подходящие алгоритмы для работы и настроить их так, чтобы модель смогла самостоятельно принимать решения.

В России каждая пятая крупная компания использует искусственный интеллект для решения бизнес-задач.

Чем занимается инженер машинного обучения
Junior
от 82 000 ₽

Вакансии на hh.ru прямо сейчас:

Middle

205 000 рублей — средняя зарплата специалиста по Machine Learning в 2026 году

от 229 000 ₽
Senior
от 400 000 ₽
Инженер машинного обучения
150 000 ₽
Москва
Опыт 1-3 года
Опыт 1-3 года
Санкт-Петербург
от 180 000
ML-инженер/Аналитик
Кому подойдёт курс

Начинающим ML-специалистам

Систематизируете текущие знания, освоите недостающие навыки на практике и увеличите свою стоимость на рынке труда.

Разработчикам

Освоите востребованную IT-профессию, станете специалистом в растущей технологической сфере и повысите свою ценность на рынке.

Смежным специалистам в сфере IT

Попробуете себя в новой роли. Сможете углубиться в бэкенд или фронтенд и сменить направление деятельности.

Аналитикам

Расширите компетенции и углубитесь в машинное обучение, чтобы перейти в новую IT-специальность и увеличить свой доход.

Смежным специалистам в сфере IT

Попробуете себя в новой роли. Сможете углубиться в бэкенд или фронтенд и сменить направление деятельности.

1.

На начальном уровне владеть любым языком программирования. Плюсом будет знание Python, Pascal, Java, MatLab или C/C++.

3.

Ноутбук или компьютер с характеристиками:

  • Оперативная память — от 8 ГБ
  • Процессор — 2.30 ГГц или быстрее
  • Видеокарта с памятью от 4 ГБ (для Windows и Linux)
  • 100 ГБ свободного места на жёстком диске

2.

Работать на ОС Linux или MacOS. Если на вашем компьютере Windows, можно поставить Linux второй системой — с этим помогут эксперты курса.

Что нужно для учёбы
Получите бесплатную карьерную консультацию
Мы расскажем подробнее о курсе и подберём подходящий вам вариант обучения.

Партнёр курса — IT-школа

TeachMeSkills выпустили более 11 500 студентов, которые успешно начали свою карьеру в IT-компаниях разных стран мира.

На курсе вас ждёт live-формат, где вы сможете общаться с экспертами, задавать вопросы и получать поддержку на всём пути обучения.

Ваши навыки после обучения

Должность
Инженер по машинному обучению
Навыки
  • Построение и обучение глубоких нейронных сетей, настройка и оптимизация архитектурных параметров
Инструменты
  • Использование современных методов оценки качества моделей и их оптимизации для повышения точности и производительности
  • Владение стратегиями end-to-end, трансферного и многозадачного машинного обучения
  • Практический опыт внедрения ML-алгоритмов и настройки автоматизированных пайплайнов с использованием AirFlow
  • Понимание как классических методов машинного обучения, так и концепций глубокого обучения на Python с использованием TensorFlow и PyTorch
  • Опыт формулировки задач в Data Science и разработки решений для них
  • Навыки обучения, оптимизации и развёртывания моделей машинного обучения и нейронных сетей в production-средах
  • Понимание процессов интеграции и развёртывания ML-пайплайнов в production
⠀⠀⠀⠀OpenCV
⠀⠀⠀⠀⠀BERT
⠀⠀⠀⠀⠀GPT
⠀⠀⠀⠀⠀ docker
⠀⠀⠀⠀⠀Pytest
⠀⠀⠀⠀⠀DVC
⠀⠀⠀⠀⠀ MLflow
⠀⠀⠀⠀⠀Airflow
⠀⠀⠀⠀⠀Dagster
⠀⠀⠀⠀⠀Python
VGG
⠀⠀⠀⠀⠀R-CNN
⠀⠀⠀⠀⠀3D CNN
⠀⠀⠀⠀⠀PointNet
⠀⠀⠀⠀⠀C3D
⠀⠀⠀⠀⠀I3D
⠀⠀⠀⠀⠀NLP
⠀⠀⠀⠀⠀LSTM
GRU
⠀⠀⠀⠀⠀PyTorch
⠀⠀⠀⠀⠀TensorFlow

Поможем получить первую работу в IT

Создадите конкурентоспособное резюме и релевантное сопроводительное письмо — выделитесь на фоне других кандидатов.
Составление резюме
Узнаете, как отвечать на вопросы HR-ов и презентовать себя как высококвалифицированного специалиста.
Подготовка к собеседованию
Узнаете, как заполнять профессиональный профиль в иностранных сервисах по поиску работы, чтобы вас заметили рекрутеры.
Поиск работы за рубежом
Вместе подготовим резюме и портфолио, разошлём нашим иностранным партнёрам и дождёмся первого оффера.
Первый оффер

Программа обучения
Онлайн-занятия с экспертами
329  академических часов
19 модулей обучения
15% теории, 85% практики

Введение в ML и DL

Введение в Python

Напишете свой первый код на Python. Узнаете о стандартах оформления кода. Научитесь работать в IDE PyCharm.
5 часов
10 уроков
Разберётесь, как работать с Git и GitHub
Настроите окружение
Узнаете, как устанавливать среду разработки IDE и Python на компьютер
Напишете простой код по правилам синтаксиса Python
Поймёте, что такое стандарты PEP8 и как их применять

Типы данных в Python

Изучите основные типы данных в Python: числа, строки, булевы переменные. Научитесь работать с коллекциями: списками, кортежами, множествами и словарями. Попрактикуетесь в интерактивной песочнице на платформе.
4 практических задания
12 часов
12 уроков
Разберётесь, как работать с различными типами данных: числами, строками, списками, множествами, словарями
Отработаете навыки на практических заданиях
в песочнице

Функции

Разберётесь, что такое функции, как их создавать и использовать. Научитесь передавать аргументы, работать с args и kwargs, использовать локальные и глобальные переменные.
1 практическое задание
2,5 часа
7 уроков
Создадите пользовательские функции
Поймёте, что такое функция и для каких целей программисты используют функции
Узнаете, как работать с конструкциями args и kwargs

Условия, циклы и рекурсии

Познакомитесь с условиями и циклами. Поймёте, как использовать условные операторы в функциях.
2 практических задания
6,5 часов
12 уроков
Отработаете навыки на практических заданиях в песочнице
Поймёте, как избегать дублирований и не усложнять код
Узнаете, как использовать логические выражения и условные операторы
Научитесь работать с рекурсиями
Напишете первый цикл

Модули и файлы

Узнаете, как импортировать файлы, создавать модули и работать с модулями os. sys, math, glob, time и datetime. Поймёте, зачем они нужны разработчикам и какие операции можно производить с их помощью.
1 практический кейс
1,5 часа
5 уроков
Научитесь импортировать модули и создавать их
Узнаете, как подключать сторонние библиотеки
Рассмотрите на реальном кейсе компании,
как обработать файлы с помощью Python

Углублённое программирование

Научитесь работать с лямбда-функциями, итераторами и генераторами. Разберётесь, как обрабатывать исключения. Освоите регулярные выражения и попрактикуетесь в интерактивной песочнице.
4 практических задания
11,5 часа
11 уроков
Разберётесь, как работать с итераторами и генераторами
Узнаете, что такое лямбда-функции и comprehensions
Научитесь настраивать и тестировать регулярные выражения

Объектно-ориентированное программирование (ООП)

Познакомитесь с принципами ООП: инкапсуляцией, наследованием, полиморфизмом. Научитесь создавать классы и объекты. Узнаете, как написать код в парадигме ООП.
1 практическое задание
5 часов
6 уроков
Отработаете навыки на практических заданиях в песочнице
Узнаете основные шаблоны проектирования в Python
Узнаете, что такое классы, объекты и методы — и как их использовать
Научитесь применять полиморфные функции, наследование и инкапсуляцию

1. Базовая математика и её применение в ML

2. Классические ML-алгоритмы

3. Введение в нейронные сети

4. Обучение нейросетей

5. Решение проблем с тренировкой нейросетей

Компьютерное зрение

6. Введение в компьютерное зрение

7. Основы OpenCV

8. Возможности OpenCV и его использование различных областях

9. Преобразования изображений

10. Введение в свёрточные нейронные сети (CNN). Основные понятия

11. Классификация изображений

12. Введение в детекцию объектов

13. Детекция объектов с использованием VGG, ResNet и DenseNet

14. Обнаружение объектов с использованием R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN и YOLO

15. Семантическая сегментация: U-Net и DeepLab

16. Трёхмерное компьютерное зрение: 3D CNN и PointNet

17. Распознавание действий на видео: C3D и I3D

18. Использование CV в беспилотниках

19. Применение компьютерного зрения в реальных задачах: кейсы и примеры использования вышеупомянутых архитектур

Обработка текста

20. Введение в NLP

21. Предобработка текста

22. Анализ настроения

23. Vector Space models

24. Машинный перевод и поиск документов

25. Autocorrect системы

26. Речевые теги: скрытые Марковские модели

27. Autocomplete-системы

28. Введение в RNN

29. LSTM и GRU: что это и для чего нужны

30. Глубокое обучение в NLP: архитектуры и библиотеки

31. Трансформеры и аттеншн-механизмы

32. BERT, GPT и другие модели на основе трансформеров

33. Обработка и анализ звука: основные понятия и инструменты

34. Глубокое обучение для обработки аудио

35. Интеграция NLP в бизнес-приложения

Развёртывание моделей машинного обучения в производственной среде

36. Введение в развёртывание ML-моделей

37. Docker в машинном обучении

38. A/B тестирование ML-моделей

39. Тестирование ML-кода с использованием Pytest

40. Мониторинг и версионирование моделей

41. Прунинг и дистилляция моделей

42. DVC (Data Version Control)

43. MLflow

44. Airflow и Dagster

45. System design для ML-систем

46. Пробное техническое собеседование

47. Онлайн-занятие «Поиск работы в IT»

Дипломный проект

Примеры тем дипломных проектов:
  • Восстановление пунктуации в предложении
  • Система определения фейковых новостей
  • Обнаружение эмоций и настроения в тексте
  • Собственная тема

Проект должен решать бизнес-задачу в области NLP и включать в себя обработку данных с визуализацией, валидацией и препроцессингом; обоснованный выбор модели с отображением и объяснением логов и графиков; выбор и обоснование метрик для валидации модели, способа валидации и размера выборки с интерпретацией результатов; а также доставку модели бизнесу через GitHub, микросервис на Flask, BI-среду или Telegram-бот.

Итоговый проект и диплом

После выполнения итогового проекта вы получите удостоверение о повышении квалификации установленного образца и сертификат на английском языке.

Студенты любят наши курсы

И пишут о них отзывы — вы можете посмотреть!

Cредний рейтинг — 4,8

184 отзыва
Рейтинг: 4,7
131 отзыв
Рейтинг: 4,7
80 отзывов
Рейтинг: 5
57 отзывов
Рейтинг: 4,8
225 отзывов
Рейтинг: 4,8
144 отзыва
Рейтинг: 4,6
186 отзывов
Рейтинг: 4,9
195 отзывов
Рейтинг: 4,7

Отзывы студентов

Преподаватели курса

Разработчики-инженеры международного рынка и ведущих российских компаний

Максим Степанович
лет коммерческого опыта
4+
Machine Learning Engineer
Место работы: 21vek
Мария Кофанова
лет коммерческого опыта
4+
Аналитик данных
Место работы: НИУ ВШЭ, Москва
Андрон Алексанян
лет в IT
10+
Исполнительный директор региональной сети «Аптека-Центр»
CEO & Founder платформы для подготовки к собеседованиям IT Resume
Роман Сладков
Менеджер IT-проектов
Участвовал в автоматизации бизнес-процессов «КБ Точмаш им. А.Э. Нудельмана»
Наладил сетевую структуру в «СпецСитиСтрой»
Любовь Бурцева
Ментор по Python
Middle backend-разработчик в израильской компании
Стоимость курса
0 руб/мес
Рассрочка без скидки
Статус
Применить
У меня есть промокод
0 руб/мес
−60%
Вернёте 13% от стоимости обучения  через налоговый вычет
Можете оплатить обучение сразу или воспользоваться беспроцентной рассрочкой на 24 месяца
Консультация с экспертом в профессии
Личное общение с преподавателями на занятиях и в Telegram-чате
Отдельный аккаунт-менеджер на каждую группу обучающихся
Сертификат на английском языке
Диплом Академии Eduson — резидента «Сколково»
Удостоверение о повышении квалификации
Помощь с трудоустройством
Live-формат + Запись уроков
Live-формат + Запись уроков
Занятия 2 дня в неделю по 3 часа
15% теории и 85% практики
От 2 до 6 проектов в портфолио
7,5 месяцев обучения
248 академических часов
Оплатить сразу со скидкой
-5%
Записаться на бесплатную консультацию
Оплатить сразу со скидкой
-5%
Записаться на бесплатную консультацию
Часто задаваемые вопросы