Курс ML Engineer

Что будет на курсе ML Engineer

5 месяцев системной работы: от уверенного Python и классического ML до продакшена нейросетей, fine-tuning и реальных кейсов.

Практика, код-ревью, защита проектов.

Формат

5 месяцев глубокой работы

Чёткий маршрут без воды: теория только ради практики, каждое занятие с кодом.

Структура

5 модулей программы

— Python для ML
— Анализ данных (NumPy, Pandas)
— Классический ML
— Нейросети и PyTorch
— NLP, RAG, продакшн-подход

Наставники

Преподаватели-практики

Инженеры из продуктовых команд и AI-проектов. Реальные кейсы, реальные стекы.

Подробнее об экспертах >>

Портфолио

2 проекта в портфолио

Реальные задачи: прогноз, классификация, работа с текстами и данными, приближённые к требованиям рынка.

Финал

Публичная защита

Презентация дипломного проекта перед экспертами. Тренировка собеса и мышления Senior-уровня.

Карьерный трэк

Помощь с трудоустройством

Развитие личного бренда, подготовка к собеседованиям, оформление портфолио, рекомендательная программа.

Эксперты и преподаватели курса

Практики из индустрии, инженеры и лиды, за плечами которых десятки реальных ML-проектов.

Deep Learning Engineer

Что вы сделаете на курсе

Примеры проектов, которые пополнят ваше портфолио и откроют двери в команду ML инженеров

Прогноз цен на недвижимость

Построим модель, которая предсказывает стоимость жилья на основе рынка и данных

Regression Feature Engineering EDA Scikit-Learn

AI ассистент поддержки

Соберём чат-бота, который отвечает на вопросы клиентов, анализируя базу знаний и переписки

NLP Embeddings RAG LangChain FastAPI

Сервис анализа вакансий

Обучим модель находить подходящие вакансии и давать рекомендации по навыкам и резюме

NLP Semantic Search Fine-Tuning Transformers Streamlit

Программа курса

M0 — Python база

Основы Python, работа с API и FastAPI, структуры данных, функции, циклы.

M1 — Анализ данных

NumPy, Pandas, очистка и визуализация, подготовка данных к моделям.

M2 — Классический ML

Регрессия, классификация, ансамбли, кросс-валидация и интерпретация моделей.

M3 — Нейронные сети и PyTorch

Основы DL, тензоры, функции активации, обучение моделей, Dropout.

M4 — NLP и RAG

Tokenization, Encoder/Decoder, Attention, Fine-tuning BERT, Retrieval-Augmented Generation.

M5 — Дипломный проект

Создание и защита финального проекта: от идеи до продакшн-версии.

Стоимость обучения

Два формата — выберите, как удобнее проходить обучение

В своём темпе

Self-paced формат

180 000 ₸

от 7 500 ₸/мес

— Доступ ко всем материалам и записям
— Практические задания и проекты
— Доступ к обновлениям программы
— Подходит, если вы умеете держать свой темп

Выбрать Self-paced

Поток с лайв-сессиями

Живой формат

360 000 ₸

от 15 000 ₸/мес

— Всё из Self-paced формата
— Живые лекции и мастер-классы
— Ревью кода и обратная связь
— Поддержка и помощь с финальным проектом

Выбрать Live-формат

Возможна рассрочка через банки-партнёры

Консультация
по WhatsApp

Оставьте заявку на ML Engineer

Напишем в WhatsApp, ответим на вопросы и поможем выбрать формат обучения

Имя

Номер WhatsApp

Нажимая кнопку «Отправить», соглашаюсь с Политикой конфиденциальности

FAQ

Ответы на частые вопросы о формате, нагрузке и входных требованиях.

Нужен ли опыт в программировании? +

Нет. В начале курса идёт модуль по Python: вы проходите синтаксис, структуры данных, функции, работу с API и базовый FastAPI.

Важно быть готовым уделять учёбе 8–10 часов в неделю.

Нужна ли математика? +

Для старта достаточно уровня средней школы. Необходимые элементы статистики и линейной алгебры разбираем на курсе через практику.

Помните, что здесь мы обучаем машины делать вычисления за человека.

Чем отличается self-paced формат от живого потока? +

Self-paced — вы проходите материалы и задачи в своём темпе с доступом к платформе и обновлениям.

Поток с лайв-сессиями добавляет живые лекции, разборы, ревью кода и более жёсткие дедлайны. Это помогает не бросить и дойти до дипломного проекта.

Будут ли реальные проекты в портфолио? +

Да. Вы делаете минимум два прикладных проекта (классический ML и NLP/LLM) плюс диплом. Задачи максимально приближены к тому, с чем сталкиваются ML-инженеры в продуктовых командах и на собеседованиях.

Помогаете с трудоустройством? +

Вместо обещаний “гарантий трудоустройства” мы сделали всё, чтобы ты нашёл работу:

сильное портфолио
подготовка к собеседованиям
участие в рекомендательных программах и развитие личного бренда

Сколько времени нужно в неделю на обучение? +

Рекомендуем уделять не меньше среднем 8–10 часов в неделю: посещение лекций, изучение материала, практика – всё это требует погружения в предметную область.