Программирование Data Science

Машинное обучение: практический трек

Курс «Машинное обучение: практический трек — от данных до продакшна» — это структурированный текстово‑практический трек для инженеров и аналитиков, желающих пройти полный путь ML‑проекта: подготовка данных, моделирование, интерпретация, MLOps и развёртывание. Акцент на пошаговых руководствах, ноутбуках, reproducible репозиториях и реальных capstone‑проектах. 🔬📚

Длительность

около 3 месяцев

Уровень

Все уровни

Язык

Русский

Чему вы научитесь

- 🧭 Организовывать reproducible ML‑проекты: структура кода, data/ notebooks/ src/, DVC/MLflow.
- 📊 Проводить EDA и качественную предобработку: missing values, outliers, feature engineering и трансформации.
- 🔢 Применять статистику и оптимизацию: MLE, регуляризация, SGD/Adam и корректная настройка оптимизаторов.
- 🤖 Строить и оценивать модели: линейные методы, деревья, ансамбли, GBM, нейросети (PyTorch), и выбирать метрики.
- ⏱️ Настраивать обучение: LR schedules, mixed precision, gradient clipping и ранняя остановка.
- 🔁 Работать с временными рядами, рекомендациями, CV и NLP (включая трансформеры).
- 🔍 Делать интерпретируемые отчёты: LIME/SHAP, partial dependence, Model Cards и fairness‑аудиты.
- 🚀 Деплоить модели: FastAPI/GRPC, контейнеризация, ONNX/quantization, мониторинг качества и drift detection.
- ⚙️ Интегрировать MLOps: оркестрация пайплайнов (Airflow/Prefect), model registry, логгирование артефактов и метрик.
- ✅ Обеспечивать тестирование и воспроизводимость: data tests (Great Expectations), unit/regression tests, фиксация окружения.

Учитесь вместе с Kiges AI *

Ускорьте обучение и повысьте продуктивность

Объяснения от искусственного интеллекта

Спросите о том, что непонятно, и получите объяснения

Мгновенные ответы

Получите помощь, если что-то непонятно

Круглосуточная доступность

Учитесь в любое время и в любом месте

Доступ к Kiges AI

* Функции AI и количество токенов зависят от выбранного тарифа

Kiges AI

Ваш персональный помощник в обучении

24/7
Доступность
Доступно в некоторых тарифах

Преимущества курса

- 🔬 End‑to‑end подход: от EDA и feature engineering до деплоя и мониторинга.
- 🧪 Практика > теория: ноутбуки, hands‑on задания, логгирование экспериментов (MLflow/W&B).
- ⚙️ Production‑ориентированность: контейнеры, FastAPI/GRPC, CI, feature store, model registry.
- 🧮 Математика в деле: линейная алгебра, статистика и оптимизация там, где это нужно.
- ⚡ Производительность и масштабирование: векторизация, профилирование, DDP и оптимизация инференса.
- 🔍 Интерпретируемость и этика: LIME/SHAP, fairness‑аудит, Model Cards и документирование рисков.
- ✅ Качество и воспроизводимость: DVC, data tests, контроль версий датасетов и моделей.
- 🤝 Поддержка: Q&A.

Для кого этот курс

- 🧑‍💻 ML‑инженерам и инженерам данных (Junior→Middle), желающим перейти к production‑решениям.
- 📈 Data Scientist, которые хотят упорядочить практики MLOps и развёртывания.
- 🧩 Разработчикам, планирующим интегрировать ML‑функции в продукт (API, мониторинг).
- ✅ Тем, кто предпочитает практический формат: код, ноутбуки, эксперименты и инфраструктура.

Требования

- 🐍 Уверенные базовые знания Python и опыт работы с NumPy/Pandas.
- 📐 Базовая линейная алгебра и вероятности (векторы, матрицы, распределения) — желательно.
- 📚 Понимание основ ML (train/test split, overfitting/underfitting) будет преимуществом.
- 🔧 Навыки работы с git, базовое понимание Docker и командной строки.
- 🖥️ Желательно наличие доступа к машине с GPU для обучения нейросетей (опционально — можно использовать облако).

Программа курса

24 модулей • 389 шагов

Примечание: представленный план курса ориентировочен и может быть изменён в ходе обучения.

Старт курса и инфраструктура
21 шагов

Математика для ML
24 шагов

Обработка и подготовка данных
16 шагов

Метрики оценки
16 шагов

Базовые модели
16 шагов

Ансамбли
16 шагов

Неразмеченные и продвинутые методы
16 шагов

Временные ряды
16 шагов

Рекомендательные системы
16 шагов

Основы Deep Learning
16 шагов

Компьютерное зрение
16 шагов

NLP
16 шагов

Генеративные модели
16 шагов

Интерпретируемость и объяснимость
16 шагов

MLOps и продакшн
16 шагов

Оптимизация и ускорение
16 шагов

Этика и ответственное ИИ
16 шагов

Тестирование и качество
16 шагов

ML в бизнесе и продукте
16 шагов

Капстоун 1: Табличная модель (End-to-End)
16 шагов

Капстоун 2: NLP проект
16 шагов

Капстоун 3: CV или Генеративный проект
16 шагов

Карьерный рост и собеседования
16 шагов

Сертификация
8 шагов

Процесс обучения

1. 🧭 Ориентация — самооценка, дорожная карта областей (tabular, CV, NLP) и план.
2. ⚙️ Подготовка окружения — poetry/conda, репозиторий с src/ notebooks/ data/, Docker для экспериментов.
3. 📚 Теория + математика — концентрированные тексты по линал, статистике и оптимизации с практическими задачами.
4. 🛠️ Практика — EDA → feature engineering → baseline → tuning; логгирование экспериментов (MLflow/W&B).
5. 🔁 Проверки качества — data‑tests, unit/regression tests и reproducibility чек‑листы.
6. ⚙️ MLOps — оркестрация пайплайнов, model registry, CI для моделей, контейнеризация и мониторинг инференса.
7. 🧩 Capstone — несколько E2E проектов (табличная модель, NLP/трансформер, CV/генеративный проект) с деплоем и отчётами.
8. 📝 Итоговая верификация — автоматизированные скрипты и ревью финального проекта по чек‑листам (метрики, reproducibility, этика).
9. 🤝 Поддержка — Q&A.

Поддержка преподавателя

Прямой контакт

Задавайте вопросы напрямую преподавателю в личных сообщениях

Войдите, чтобы начать общение

Готов помочь

Ваш преподаватель готов ответить на любые вопросы

Обычно отвечает в течение < 24h

Комментарии к урокам

Обсуждение с преподавателем

Задавайте вопросы по урокам и получайте ответы

Обучение с поддержкой

Делитесь мыслями и задавайте вопросы

Войдите, чтобы написать комментарий

Поддержка преподавателя

Получайте разъяснения от преподавателя

Сертификат об окончании курса

Официальный сертификат

После успешного завершения курса вы получите официальный сертификат с уникальным идентификационным номером.

Проверка подлинности онлайн

Ваш сертификат можно проверить на нашем сайте, что подтвердит ваши достижения для работодателей и партнёров.

Пополнение портфолио

Добавьте сертификат в своё портфолио, чтобы подтвердить свои навыки и стремление к профессиональному росту.

Условия получения сертификата: 80% пройденных уроков курса

Сертификат об окончании

Выдан

[Ваше имя]

за успешное завершение курса

Машинное обучение: практический трек

Номер сертификата

#2-XXXX

Дата выдачи

Dec 08, 2025

Проверка подлинности онлайн

Несравнимая ценность

Ультраконкурентная цена

Где еще вы найдете такой курс по такой цене? Наш курс предлагает оптимальное соотношение цены и качества, что делает его выгодным выбором.

Наш курс от ₽ 59,990
Курсы конкурентов от $700+
Коэффициент ценности Выше в несколько раз

Почему так доступно?

Мы верим, что качественное образование должно быть доступным для всех. Наша миссия — сделать премиум-контент доступным без завышенных цен.

Конкуренты

$700+

Только базовый контент

Грандиозно

Наш курс

₽ 59,990

Контент с превосходным соотношением цена-качество

ЗАПУСК 2.0

Запуск Solaretour 2.0

В честь обновления платформы дарим скидки на все курсы

Смотреть курсы
Предложение ограничено по времени!

Разовая оплата — без подписок

Без ежемесячных платежей, без рассрочек, без автопродления.

  • Один прозрачный платёж — никаких скрытых комиссий

Для этого курса доступны только разовые тарифы

Стоимость курса

Выберите лучший вариант обучения

Следующий поток начинается

Декабрьский поток 2025

December 24, 2025

4:49 PM

Поторопитесь присоединиться к потоку, пока цены не поднялись

Запишитесь сейчас, чтобы зафиксировать текущие цены до начала потока

Базовый

Идеальный старт. Доступ к материалам на 3 месяца

₽ 59,990
3 месяцев доступа
Поток начинается: December 24, 2025

Стандарт

Оптимальный выбор для углублённого обучения. Доступ к курсу на 6 месяцев + AI-токены.

₽ 68,990
6 месяцев доступа
2,000,000 AI токенов
Поток начинается: December 24, 2025

Премиум

Максимальные возможности для обучения. Пожизненный доступ к курсу¹ + расширенный пакет AI-токенов.

₽ 87,990
4,000,000 AI токенов
Поток начинается: December 24, 2025
  • Пожизненный доступ¹
    • Доступ на мобильных, планшетах и компьютерах
    • Сертификат об окончании
    • 30-дневная гарантия возврата денег¹
    Перейти в корзину Поделитесь этим курсом

    30-дневная гарантия возврата денег¹

    Мы уверены, что вам понравится этот курс. Если вы не будете полностью удовлетворены в течение 30 дней, мы вернем вам деньги. *

    * Подробные условия изложены в Публичной оферте.

    30 дней

    Возврат денег

    Грандиозно

    Доступ к вашему курсу в любом месте

    Учитесь на своем предпочтительном устройстве - наша платформа работает на мобильных телефонах, планшетах, ноутбуках и настольных компьютерах.

    Мобильный
    Планшет
    Ноутбук
    Настольный компьютер
    Прогресс по обучению на всех ваших устройствах

    Используйте где угодно, где есть браузер

    Бесшовный опыт обучения

    Часто задаваемые вопросы

    Все еще есть вопросы?

    Свяжитесь с нами для получения дополнительной информации об этом курсе

    Связаться с нами

    Примечания

    1 - Подробные условия описаны в Публичной оферте.

    Главная
    Курсы
    Машинное обучение: практический трек
    Торонто • Ванкувер • Монреаль • Калгари • Оттава • Эдмонтон • Виктория • Галифакс • Торонто • Ванкувер • Монреаль • Калгари • Оттава • Эдмонтон • Виктория • Галифакс •
    Нью-Йорк • Лос-Анджелес • Чикаго • Хьюстон • Финикс • Филадельфия • Сан-Антонио • Сан-Диего • Нью-Йорк • Лос-Анджелес • Чикаго • Хьюстон • Финикс • Филадельфия • Сан-Антонио • Сан-Диего •
    Лондон • Манчестер • Бирмингем • Ливерпуль • Глазго • Эдинбург • Бристоль • Лидс • Лондон • Манчестер • Бирмингем • Ливерпуль • Глазго • Эдинбург • Бристоль • Лидс •