Data Science: введение в машинное обучение

Спрос в России

Machine Learning сейчас интересует около 343 тысяч человек в месяц — это заметно меньше, чем у соседей вроде Аналитики данных (почти миллион) или Excel. За год интерес к направлению просел, но он всё ещё держится в середине списка смежных тем.

Тренд за год -53%

Квартальный тренд +10%

Сезонный всплеск +52%

Среднее в месяц (показов) 75665

Пиковый месяц (показов) 114922

Рост за год -39%

Сезонность Октябрь +52%

Спад Падающий

Какие навыки получите после прохождения курса

Строить графики и визуальные представления данных для принятия решений Строить и обучать нейронные сети с использованием PyTorch Применять методы обработки текстов (NLP) и рекомендательные системы

Что вы освоите на курсе

16 модулей

Суммарный опыт в области DS более 6 лет

Опыт в индустрии: 6+ лет

До этого разрабатывал рекомендательную систему VK Пульс

Сейчас руководит командой Поиска в Купер

Отвечал за разработку и запуск ML-проектов в компаниях Яндекс, Сбер, SberDevices, Едадил, система ВК Пульс

Сейчас руководит командой Поиска в СберМаркете

Введение
Качество данных и типы данных
Приемы анализа данных — сводные показатели
Приемы анализа данных — визуализация
Практика

Валидация модели
Подготовка данных. Пропущенные значения
Подготовка данных. Категориальные признаки
Подготовка данных. Численные признаки

Линейная регрессия
Аналитическое решение
Алгоритм градиентного спуска
Регуляризация линейных моделей
Метрики качества регрессии

Логистическая регрессия
Метрики качества классификации
Многоклассовая классификация

Деревья решений
Ансамблирование алгоритмов. Методы Bagging и Random Forest
Метод усиления (бустинг)

Задача кластеризации
Задача понижения размерности
Быстрый поиск ближайших соседей

Задание

Глубокое обучение. Нейронная сеть
Обучение нейронных сетей. Оптимизаторы
Нейронные сети в среде PyTorch
Компьютерное зрение (Computer vision). Представление изображений
Сверточная нейронная сеть (CNN)
База данных Imagenet. Нейронные сети Alexnet и VGG
Глубокие сверточные сети: ResNet и Inception
PyTorch + Transfer Learning

Примеры задач NLP
Классические методы NLP
Предобработка текстов
Векторные представления слоев с помощью моделей Word2Vec и FastText
Языковые модели
Метод Transfer Learning в NLP
Классификация текстов

Примеры рекомендательных систем
Постановка задач

Кому подойдёт этот курс

Начинающим специалистам по работе с данными

Курс подойдёт тем, кто хочет получить профессию специалиста по работе с данными и научиться применять машинное обучение для решения рабочих задач.

Специалистам, применяющим науку о данных в работе

Курс полезен тем, кто хочет применять науку о данных в текущих рабочих задачах.

Членам команд машинного обучения

Курс поможет тем, кто работает в команде машинного обучения, но не понимает, на каком языке общаются коллеги.

Какие инструменты изучите

Python NumPy Pandas SciPy Matplotlib Scikit-learn XGBoost LightGBM CatBoost Hyperopt JupyterLab PyTorch

Зарплаты: Data Scientist — 2026 год

Junior Data Scientist 60 000 ₽

Middle Data Scientist 220 000 ₽

Senior Data Scientist 297 500 ₽

Data Science Lead 375 000 ₽

Сильные и слабые стороны

Сильные стороны5

Выдаётся именное свидетельство о прохождении курса при изучении 80% материала и участии в практиках
Возможно получение номерного сертификата за успешно зачтённый финальный проект
Обучение в формате вебинаров, что позволяет взаимодействовать с преподавателем в реальном времени
Курс даёт практические навыки: построение графиков, обучение нейросетей в PyTorch, методы NLP и рекомендательные системы
В 75% случаев обучение может оплатить компания

Слабые стороны3

Курс ориентирован на начинающих специалистов, для углублённого изучения может потребоваться дополнительное обучение
Для получения свидетельства необходимо изучить 80% курса и участвовать в практиках, что требует высокой вовлечённости
Формат вебинаров предполагает самостоятельное планирование времени для участия в онлайн-занятиях

Школа Slurm (Слёрм)

Slurm — это провайдер онлайн-курсов для IT-специалистов, ориентированный на практическое освоение современных технологий. В каталоге представлены программы по DevOps, системному администрированию, Python, Data Engineering и Go. Обучение проходит в формате вебинаров с практическими заданиями и подходит для уровней от начального до продвинутого, позволяя участникам углублять знания в выбранной области.

Все курсы

Помощь в поиске работы

После завершения обучения вы сможете уверенно претендовать на позицию junior-специалиста по анализу данных: в программу включены вопросы с реальных собеседований и практика на бизнес-кейсах, что делает подготовку максимально приближенной к требованиям работодателей.

Опытные преподаватели

Курс ведут действующие эксперты индустрии: руководитель в Yandex и бывший сотрудник Сбера, а также руководитель направления в Купере, который преподавал в МГУ и ВШЭ. Они делятся не только теорией, но и реальным опытом запуска ML-проектов в крупных компаниях.

Возврат денег за обучение

Обучение можно оформить в рассрочку на 4 месяца, что позволяет распределить платежи и не ударить по бюджету. Если курс не подойдет, вы можете вернуть деньги — мы предоставляем такую возможность, чтобы вы могли учиться без риска.

Именной сертификат для подтверждения навыков

По итогам обучения выдается именное свидетельство, которое подтверждает прохождение курса. Для его получения достаточно освоить 80% материала и активно участвовать в практических заданиях — это станет весомым дополнением к вашему резюме.

Подробную информацию, условия и акции проверяйте на странице онлайн-школы

Перейти

Вопросы и ответы о курсе

Кому подойдёт этот курс по Data Science и машинному обучению?

Платформа предлагает курс тем, кто хочет начать карьеру в анализе данных или системно освоить базу. Он рассчитан на начинающих специалистов, а также полезен тем, кто работает в команде машинного обучения и хочет понимать язык коллег. Если вы уже применяете науку о данных в работе, курс поможет структурировать знания.

Какие практические навыки я получу после обучения?

Сервис позволяет освоить построение графиков и визуализацию данных для принятия решений, обучение нейросетей с использованием PyTorch, а также базовые методы обработки текстов (NLP) и рекомендательные системы. Это прикладные инструменты, которые можно сразу применять в рабочих задачах.

Что входит в программу курса по машинному обучению?

Программа охватывает ключевые темы: анализ данных с фокусом на качество и типы данных, валидацию моделей и подготовку признаков, обучение с учителем (регрессия и классификация), деревья решений с ансамблированием и бустингом, а также обучение без учителя, включая кластеризацию. Это целостная база для входа в Data Science.

Какой документ я получу после завершения курса?

При изучении 80% материала и участии в практиках выдаётся именное свидетельство о прохождении курса. Дополнительно за успешно зачтённый финальный проект можно получить номерной сертификат, что подтверждает более высокий уровень подготовки.

В каком формате проходит обучение?

Обучение построено в формате вебинаров, что позволяет взаимодействовать с преподавателем в реальном времени. Однако такой формат предполагает самостоятельное планирование времени для участия в онлайн-занятиях, поэтому важно быть готовым к активной вовлечённости.

Есть ли возможность оплатить обучение за счёт компании?

Да, в 75% случаев обучение может оплатить компания. Это удобный вариант для тех, кто хочет развивать навыки в области анализа данных и машинного обучения в рамках текущей работы. Точные условия стоит уточнять у своего работодателя.

Подойдёт ли курс тем, кто уже имеет опыт в ML?

Курс ориентирован на начинающих, поэтому для углублённого изучения может потребоваться дополнительное обучение. Однако он будет полезен членам команд машинного обучения, которые хотят лучше понимать терминологию и подходы коллег, а также специалистам, применяющим науку о данных в текущих задачах.

Стоит ли сейчас изучать курс «Наука о данных: введение в машинное обучение (Data Science)» от школы Slurm (Слёрм)

Курс «Наука о данных: введение в машинное обучение» от Slurm — это входная точка в мир Data Science для начинающих специалистов, аналитиков и участников ML-команд. Если вы хотите системно разобраться в основах машинного обучения, но боитесь перегруза теории, этот курс даст практическую базу без лишней воды.

Как проходит обучение и что даст база

Формат вебинаров позволяет гибко встраивать обучение в рабочий график — вы не привязаны к жёсткому расписанию. Программа построена на реальном опыте спикеров: они суммарно работают в Data Science более 6 лет, запускали ML-проекты в Яндексе, Сбере, SberDevices, Едадиле и VK Пульс. Это значит, что вы с первых занятий погружаетесь в профессиональный контекст, а не в абстрактные примеры. После курса вы получите сертификат, который подтвердит вашу подготовку.

Освоите ключевые концепции и методы анализа данных
Научитесь работать с базовыми инструментами Data Science
Поймёте, как ML-проекты строятся в реальных компаниях
Сможете применить знания в своих задачах уже в процессе обучения

Чему конкретно вы научитесь

Курс сфокусирован на практическом входе в профессию: вы изучите, как формулировать задачи для машинного обучения, подготавливать данные и интерпретировать результаты. Спикеры делятся не только методологией, но и инсайдами из индустрии, что особенно ценно для новичков. Реальный опыт преподавателей из VK, Яндекса и Сбера — это ваше преимущество, ведь вы видите, как теория превращается в рабочие решения.

Поймёте, как выглядит типичный пайплайн ML-проекта
Узнаете, какие задачи решает Data Science в продуктах
Освоите базовые инструменты для анализа данных и моделей
Получите обратную связь от практиков

Модуль	Что вы делаете	Результат
Основы Data Science	Изучаете ключевые понятия и задачи	Понимаете, где применяется ML
Методы анализа данных	Пробуете базовые инструменты	Умеете обрабатывать данные
Машинное обучение на практике	Разбираете реальные кейсы	Видите, как строятся ML-проекты
Итоговый проект	Применяете знания	Получаете сертификат

Почему стоит выбрать именно этот курс

Вы получаете не просто запись лекций, а живое общение с экспертами, которые сейчас управляют командами в Купере и СберМаркете. Гибкий формат вебинаров позволяет совмещать обучение с работой, а сертификат станет подтверждением ваших навыков. Если вы только входите в DS, этот курс даст вам структурированный фундамент без хаоса. 6+ лет суммарного опыта преподавателей — гарантия того, что материал будет актуален и применим на практике.

Курс создан для новичков — не нужно бояться сложностей
Вебинары можно смотреть в удобное время
Сертификат после завершения обучения
Преподаватели — действующие специалисты из топ-компаний

Курс — это ваш первый шаг в Data Science, который вы можете сделать без страха перегруза. Практика от экспертов из VK и Яндекса даст уверенность, а гибкий формат позволит учиться без отрыва от работы.

Последние отзывы

4.7Рейтинг школы на основе открытых данных в Яндекс и рейтинговых площадках, включая Darkplay

Чтобы оставить отзыв о курс, войдите через VK или Яндекс — это займёт пару секунд. Мы просим входить, чтобы отзывы были настоящими.

Алла Козлова2 сентября 2026Отзыв не проверен

Наконец-то поняла ML

Долго откладывала, боялась сложностей. А тут всё оказалось настолько понятно, что я даже удивилась. Огромное спасибо за подачу — без занудства, с примерами из жизни. Теперь чувствую уверенность, чтобы двигаться дальше.

Slurm (Слёрм)

Т. Зайцев22 сентября 2026Отзыв не проверен

Отличный старт в Data Science

Курс реально помог систематизировать знания. До этого плавал в терминах, а тут всё разложили по полочкам. Практические задания — огонь, сразу видно, где у тебя пробелы. Рекомендую всем, кто хочет войти в тему без воды.

Юлия Григорьева25 сентября 2026Отзыв не проверен

Хорошая база для новичка

Прошла курс, чтобы понять, моё ли это направление. Понравилось, что объясняют доступно, даже для гуманитария. Немного не хватило разборов реальных кейсов, но для знакомства с машинным обучением — самое то.

А. Лазарев25 сентября 2026Отзыв не проверен

Всё чётко и по делу

Работаю в смежной области, решил прокачаться. Курс дал именно ту базу, которую обещали. Материал структурирован, домашние задания адекватные. Понравилось, что можно совмещать с работой — темп комфортный.

Глеб Кузьмин23 октября 2026Отзыв не проверен

Неплохо, но есть нюансы

Курс добротный, основное даёт. Единственное, местами хотелось больше углублённых объяснений по математике. Но если цель — быстро войти в курс дела, то это отличный вариант. В целом доволен.

Диана Г.2 сентября 2026Отзыв не проверен

Практика — это главное

Очень понравилось, что много практики. Сразу после каждого блока — задания, которые закрепляют материал. Я, как человек, который лучше запоминает делая, в восторге. Курс полностью оправдал ожидания.

С. Миронов24 октября 2026Отзыв не проверен

То, что нужно для старта

Брал курс, чтобы понять, стоит ли идти в DS. Оказалось, что стоит 🙂 Подача спокойная, без лишней спешки. После курса уже могу сам обрабатывать данные и строить простые модели. Спасибо команде!

Е. Трофимова25 августа 2026Отзыв не проверен

Достойное введение

Для первого знакомства с машинным обучением — очень даже. Понравилась структура и логика курса. Чуть-чуть не хватило общения с преподавателем, но для записи курса это ожидаемо. Рекомендую.

Матвей Большаков20 августа 2026Отзыв не проверен

Всё понравилось, без прикрас

Случайно увидел рекламу, решил попробовать. Не пожалел ни разу. Курс реально даёт базу, после которой можно идти на более серьёзные программы. Понравились примеры и домашние задания. Пятёрка!

Ольга Р.25 октября 2026Отзыв не проверен

Была приятно удивлена

Обычно курсы обещают много, а дают мало. Здесь всё наоборот. Мне понравилось, что материал подаётся как конструктор — постепенно собираешь картину из деталей. Уже начала применять знания на работе. Спасибо!

Показать ещё отзывы (6)

Все отзывы

Спрос в России

Какие навыки получите после прохождения курса