подобрать курс
Курс
ML-инженер

Образовательная лицензия
министерства образования и науки
Платформа, наставник и практика в одном формате ИННОПРОГ
Индивидуальное обучение с наставником
4.9
Открыт набор на обучение
Индивидуальная программаобучения под ваш уровень подготовки,цели и темп
Живые занятия с преподавателем,а не только материалы в записи
Обучение с экспертами из Сбера,Яндекса, МТС, Точки и других компаний
Практика на платформе Иннопрог,работа над проектами и сопровождениенаставника на протяжении всего обучения
После завершения обучения —возможность пройти стажировкуи применить навыки на практике
За 28 недель освоите
анализ данных, ML и Python
начать обучение
Обучающая платформа
Закрепляйте полученные навык
на нашей платформе, решая реальные практические задачи
Преподаватели-практики
Занимайтесь, общаетесь и практикуйтесь
с реальными разработчиками, получайте опыт от профессионалов
Индивидуальные занятия
Еженедельные персональные занятия
с наставниками для быстрого роста
и получения только актуальных навыков
Два диплома
Диплом о профпереподготовке и диплом ИННОПРОГ, сведения вносятся
в государственный реестр
Налоговый вычет
По окончании обучения вы сможете оформить налоговый вычет и вернуть 13% от стоимости обучения
Стажировка
По окончании обучения лучших учеников
мы рекомендуем нашим партнёрам для прохождения стажировки в ИТ-компаниях
ML-инженер строит модели, ML-сервисы и воспроизводимые пайплайны по данным hh.ru
На курсе вы проходите полный цикл работы с данными: сбор, очистку, исследование, статистику, обучение моделей и подготовку результата для бизнеса
Программа помогает собрать портфолио из 15 ML-проектов и подготовиться к первым инженерным задачам
Уровень дохода
ML-инженер
от 104 700 ₽
Junior (начальный)
от 189 400 ₽
Middle (средний)
от 327 800 ₽
Senior (старший)
Во всех тарифах
Личный наставник
на всём пути обучения
На протяжении всего обучения вас будет сопровождать эксперт из индустрии, который помог многим начинающим специалистам
Поддержка
Уверенный выход на работу
Индивидуальный маршрут
Разбор кейсов
Подготовка к собеседованию
Сильное резюме

Вас ждет более 40+
персональных онлайн встреч
с наставником
(1)
Онлайн занятия
онлайн занятия каждую неделю

(2)
стажировка
в реальных проектах
после обучения
(3)
Личный чат
с наставником для вопросов
вне уроков
(4)
Поддержка и помощь
вам не нужно переживать о том, что, где и когда
(5)
Мок-интервью
в формате реального собеседования
пройдёте стажировку
виннопрог проджектс
уже во время обучения

1. Всё как
в реальной команде
Вы проходите собеседование
и попадаете в рабочий процесс, максимально приближенный
к реальной ИТ-среде
2. Профессиональные
ИТ-инструменты
Работа над проектом ведется в современных рабочих сервисах: вы учитесь ставить задачи, вести разработку и взаимодействовать
с командой в привычной для индустрии среде
5. Итоговый проект
и кейс в портфолио
По завершении стажировки у вас будет готовый кейс, который можно добавить в портфолио
и использовать как подтверждение практического опыта
4. Поддержка от наставников и команды
Во время работы над проектом вы можете задавать вопросы, получать обратную связь
и разбирать возникающие сложности
вместе с наставниками и другими участниками
3. Проект под ваш уровень подготовки
Мы подбираем задачи и формат участия
с учетом ваших текущих навыков,
чтобы вы могли постепенно включаться
в командную работу

ИННОПРОГ ПРОДЖЕКТС — среда, где ученики и наставники объединяются в команду и получают опыт работы над реальными ИТ-проектами
Ваше резюме после курса

Junior (начальный)
ML-инженер
Иванов Иван
Желаемая зарплата
от 104 700 ₽
НАВЫКИ
- Анализирую данные и готовлю датасеты для моделей
- Пишу чистый Python-код для анализа данных и ML
- Строю ML-модели и оцениваю качество по метрикам
- Пишу SQL-запросы и работаю с PostgreSQL
- Упаковываю модели в API и готовлю сервисы к деплою
- Провожу EDA, визуализирую выводы и оформляю результаты
- Работаю с системой контроля версий Git и сервисом совместной разработки GitHub
- Настраиваю воспроизводимую среду, Docker и ML-пайплайны
- Работаю с системой контейнеризации Docker
- Проверяю качество данных, моделей и экспериментов
- Работаю с Linux
Python
PostgreSQL
Git
pandas
PyCharm

Matplotlib
SQL
NumPy
WebSocket
Docker
MLflow
Linux
scikit-learn
Rest API
FastAPI
VS Code
Nginx
Bash
Курс
состоит
из

40+ индивидуальных встреч
с наставником
Вы занимаетесь один на один с наставником, последовательно проходите программу, разбираете сложные темы, получаете ответы на вопросы и двигаетесь в комфортном для себя темпе

150+ теоретических материалов
с практическими примерами
Теорию вы изучаете в удобном формате видеоуроков
и не только: с объяснением ключевых тем, примерами кода
и дополнительными материалами для закрепления
15 проектных работ
для портфолио
Во время обучения вы работаете над проектами разного уровня сложности, закрепляете навыки на практике и постепенно собираете портфолио

Личный чат с наставником
и обратная связь
У вас будет личный чат с наставником, где можно задавать вопросы вне занятий, отправлять домашние задания и получать подробную обратную связь по выполненной работе

Платформа-тренажёр
для отработки навыков
На платформе вы решаете практические задания, отрабатываете навыки и закрепляете материал
в интерактивном формате — без необходимости использовать сторонние сервисы

13 проектных работ
которые вы создадите на курсе

Первичный анализ датасета и baseline-прогноз
Проверите качество данных, очистите датасет, построите baseline-модель, рассчитаете метрики и оформите отчет об ограничениях

SQL-витрина признаков для ML-модели
Соберете витрину признаков в PostgreSQL: объедините таблицы, проконтролируете дубли, пропуски, типы данных и возможные утечки

Модель прогнозирования оттока клиентов
Обучите классификационную модель, настроите признаки и порог, оцените ROC AUC, F1, confusion matrix и разберете ошибки

Модель прогнозирования спроса или продаж
Построите регрессионную модель с временными признаками, backtesting, baseline, анализом остатков и сценарием обновления прогноза

Скоринговая модель оценки риска
Разработаете модель для риска или приоритета заявки, учтете дисбаланс классов, выберете метрику, порог и объясните факторы решения

Система поиска аномалий в транзакциях
Найдете нетипичные события с помощью unsupervised learning и статистических признаков, разберете ложные срабатывания и правила контроля

NLP-классификатор обращений и отзывов
Подготовите тексты, примените embeddings или transformers, обучите классификатор, оцените метрики и покажете примеры инференса

CV-прототип классификации изображений
Соберете прототип на PyTorch или TensorFlow с transfer learning, аугментациями, валидацией, сохранением весов и описанием ограничений

Рекомендательный прототип для каталога
Создадите сценарий рекомендаций на матричных признаках или similarity, оцените ranking metrics и проверите проблему холодного старта

Сервис пакетного скоринга CSV-файлов
Сделаете CLI или FastAPI-сервис для загрузки CSV, проверки схемы, выдачи предсказаний и отчета об ошибках входных данных

ML API для модели предсказаний
Обернете модель в FastAPI: endpoint, Pydantic-валидация, тестовый запрос, pytest, Docker-запуск и понятный README

MLOps-контур экспериментов и артефактов
Настроите MLflow или DVC: параметры, метрики, версии модели, model card, Git-историю, Docker и инструкцию воспроизведения

Мониторинг дрейфа данных и качества модели
Опишите метрики мониторинга, пороги срабатывания, dashboard-макет, логирование, план реагирования и переобучения модели

Нейросетевой прототип для текста или изображений
Соберете DL-прототип с transfer learning, оцените метрики, ограничения, ошибки и вычислительные требования решения

Классификатор обращений в поддержку
Соберете ML-сервис, который определяет тему и приоритет обращения: подготовите данные, обучите модель, добавите API-инференс, Docker, тесты и мониторинг качества

{//}
Что вы получите
после обучения


(1) Официальный диплом ИТ-школы ИННОПРОГ подтверждает уровень квалификации и помогает
в трудоустройстве
(2) Удостоверение о повышении квалификации
и диплом о профпереподготовке установленного образца

Программа обучения
скачать полную версию в PDF
40+ индивидуальных встреч
150+ теоретических материалов
15 проектных работ
наши преподаватели
Сергей Попкович
Python-разработчик
Данила Дробышев
С++ разработчик
Григорий Чепель
Python-разработчик
Алан
Агузаров
Data Scientist
Паавел Мягчилов
Python-разработчик
Джамбулат Таджидинов
Unreal Engine разработчик
Полина
Караева
Python-разработчик
Лев
Быков
Java-разработчик

Отзывы учеников
о курсе Python-разработчик
ВИЛЬДАН С.
4.9
курс: Python-разработчик
Уже рассматриваю переход на новое место работы
Всё нравится, обучаюсь с удовольствием, спустя 2-3 месяца появилось понимание того, чем именно хотел бы заниматься дальше в разработке. Преподаватель Артемий всё разжевывает и объясняет. Администрация школы очень отзывчивая, если вдруг возникают вопросы отвечают развернуто и без затягиваний. На данный момент уже рассматриваю переход на новое место работы, сейчас готовлюсь к ...
читать полностью
ВЕНИАМИН
5.0
курс: Python-разработчик
Нравится, что преподаватели работают здесь не только «за деньги», а за идею
Изначально искал репетитора или наставника для самостоятельного изучения Python. Очень скиптически отношусь к курсам, где тебе дают доступ к урокам и пдфкам. Благо в данной школе всё совмещается, занятия и платформа, да и в целом прогресс пошел заметно быстрее. Нравится, что преподаватели работают здесь не только «за деньги», а за идею
Илья
4.9
курс: Python-разработчик
Результатом доволен, собес удалось пройти, сейчас стажируюсь
Выбрал данную школу для подготовки к отбору на стажировку в Яндекс нужно было подтянуть алгоритмы и задачи, которые обычно дают на тех. секции. На занятиях много решали задач, разбирали разные подходы к их решению и учились правильно объяснять ход мыслей как это требуется на собесе. Постепенно стало намного легче ориентироваться в алгоритмических задачах. Результатом доволен, собес удалось ...
читать полностью
АНДРЕЙ
4.8
курс: Python-разработчик
Обучением полностью доволен
В связи с тем, что самостоятельное изучение Python обернулось неудачей принял решение записаться на занятия, чтобы перенимать опыт из "первых" рук. Обучением полностью доволен, каждый урок теория и практика, и ещё ДЗ; постоянная обратная связь по любым вопросам как со стороны администрации, так и преподавателя. Спасибо администрации школы за организацию и курирование обучения, а преподавателю Сергею - за интересные...
читать полностью
Мы ценим каждого
Вдохновляйтесь историями успеха реальных людей
Их результат может стать вашим
смотреть все отзывы
Выгодные
условия
Оплата по факту обучения
Без кредитов, рассрочек
и скрытых обязательств
Можно вернуть до 13% от цены курса
Воспользуйтесь налоговым вычетом
Базовый
12 590 ₽/мес.
-36%
7 990 ₽/мес.
записаться
4 ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ЗАНЯТИЯ В МЕСЯЦ
Доступ к учебной платформе ИННОПРОГ
15 проектных работ в портфолио
Домашние задания и проверка кода преподавателем
Ежедневная поддержка куратора в чате
Записи ваших индивидуальных занятий с преподавателем навсегда
Диплом ИТ-школы ИННОПРОГ
-
Диплом о профессиональной переподготовке
-
Стажировка после обучения
-
2 тестовых технических собеседования
-
Подготовка резюме
с HR-специалистом
РАСШИРЕННЫЙ
23 590 ₽/мес.
-38%
14 390 ₽/мес.
записаться
8 ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ЗАНЯТИЙ В МЕСЯЦ
Доступ к учебной платформе ИННОПРОГ
15 проектных работ в портфолио
Домашние задания и проверка кода преподавателем
Ежедневная поддержка куратора в чате
Записи ваших индивидуальных занятий с преподавателем навсегда
Диплом ИТ-школы ИННОПРОГ
Диплом о профессиональной переподготовке
Стажировка после обучения
-
2 тестовых технических собеседования
-
Подготовка резюме
с HR-специалистом
персональный
31 950 ₽/мес.
-41%
18 890 ₽/мес.
записаться
12 ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ЗАНЯТИЙ В МЕСЯЦ
Доступ к учебной платформе ИННОПРОГ
15 проектных работ в портфолио
Домашние задания и проверка кода преподавателем
Ежедневная поддержка куратора в чате
Записи ваших индивидуальных занятий с преподавателем навсегда
Диплом ИТ-школы ИННОПРОГ
Диплом о профессиональной переподготовке
Стажировка после обучения
2 тестовых технических собеседования
Подготовка резюме
с HR-специалистом
Не уверены, что вам
это подходит?
Оставьте заявку — мы обо всем расскажем
подробнее
172
интерактивных
урока
194
практических
задания
70%
обучения
— практика
15
ML-проектов
в портфолио
28
учебных
недель
560
академических
часов
Часто задаваемые
вопросы








