Karpov.courses Инженер машинного обучения
Всё для обучения
Как устроено обучение
О курсе
Подробнее
Программа «Инженер машинного обучения» — возможность начать карьеру в перспективной сфере машинного обучения. Программа рассчитана на специалистов разных сфер — аналитиков, математиков, разработчиков — и позволяет освоить профессию с нуля. Учитесь в комфортном для вас графике, познакомьтесь с классическими алгоритмами машинного обучения (Machine learning) и основами глубокого обучения (Deep learning).
Содержание
6 занятийПрограмма курса
№ТемаЧто внутри
01Составите первое представление о работе инженера по машинному обучению, узнаете, какие навыки, технологии и инструменты необходимы для работы, а также изучите основные шаги и операции при работе с данными и научитесь выбирать нужные инструмент
Подробности будут доступны на странице курса
02Изучите основы программирования на Python, освоите библиотеки для анализа данных и машинного обучения. Узнаете, как строить архитектуру приложений и контролировать версии в Git. Напишете прототип будущего сервиса по машинному обучению.
Подробности будут доступны на странице курса
03Познакомитесь с классическими алгоритмами машинного обучения, освоите подготовку данных для моделей, разберетесь в тонкостях разработки рекомендательных систем и обучите модель на данных социальной сети.
Подробности будут доступны на странице курса
04Разберете популярные архитектуры нейросетей, научитесь работать с предобученными моделями и тренировать собственные. Усовершенствуете созданный на предыдущих этапах обучения механизм рекомендаций.
Подробности будут доступны на странице курса
05Рассмотрите основные понятия теории вероятностей и математической статистики, научитесь проводить тесты и оценивать влияние моделей по машинному обучению на продукт и бизнес. Реализуете свою систему тестирования и оцените ее эффективность.
Подробности будут доступны на странице курса
06Узнаете, как проходят собеседования на инженера по машинному обучению для начинающих специалистов (уровня junior). Разберете алгоритмические задачи на Python и популярные вопросы по теме машинного обучения, статистике и A/B-тестам. Отработаете
Подробности будут доступны на странице курса
01Составите первое представление о работе инженера по машинному обучению, узнаете, какие навыки, технологии и инструменты необходимы для работы, а также изучите основные шаги и операции при работе с данными и научитесь выбирать нужные инструмент
02Изучите основы программирования на Python, освоите библиотеки для анализа данных и машинного обучения. Узнаете, как строить архитектуру приложений и контролировать версии в Git. Напишете прототип будущего сервиса по машинному обучению.
03Познакомитесь с классическими алгоритмами машинного обучения, освоите подготовку данных для моделей, разберетесь в тонкостях разработки рекомендательных систем и обучите модель на данных социальной сети.
04Разберете популярные архитектуры нейросетей, научитесь работать с предобученными моделями и тренировать собственные. Усовершенствуете созданный на предыдущих этапах обучения механизм рекомендаций.
05Рассмотрите основные понятия теории вероятностей и математической статистики, научитесь проводить тесты и оценивать влияние моделей по машинному обучению на продукт и бизнес. Реализуете свою систему тестирования и оцените ее эффективность.
06Узнаете, как проходят собеседования на инженера по машинному обучению для начинающих специалистов (уровня junior). Разберете алгоритмические задачи на Python и популярные вопросы по теме машинного обучения, статистике и A/B-тестам. Отработаете
Документ после выпуска
Сертификат
Организатор
Автор курса
Мнения учеников
Отзывы о курсе
Оставьте отзыв
Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.
Направления:Машинное обучение
Информация обновлена 12 октября 2026 г.
Продолжить выбор
Похожие курсы
Начать без затрат
![[АРХИВ] Deep Learning (семестр 1, осень 2023)](https://cdn.stepik.net/media/cache/images/courses/181974/cover_bq8Ten0/442ca96b71e76542dff55bbbc4aca303.png)
![[АРХИВ] Deep Learning (семестр 1, весна 2025)](https://cdn.stepik.net/media/cache/images/courses/230362/cover_4tkfoRj/492fc6dc0234358ce905da4c4ca71bd6.jpg)
![[АРХИВ] Deep Learning (семестр 1, весна 2023): продвинутый поток](https://cdn.stepik.net/media/cache/images/courses/135003/cover_2zXJL9O/db54e2933429a4cc0c45c3035311ac6f.jpg)
![[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, осень 2024)](https://cdn.stepik.net/media/cache/images/courses/196142/cover_dLZWnQI/f5772a02869d297a8c6632f8c7d74b55.jpg)
