Есть рассрочкаДиана С.2 октября 2026Отзыв не проверен
Материал довольно интенсивный, но благодаря вебинарам всё ложится нормально. Мне не хватило чуть больше заданий на python до начала, но это мелочь. Оценка — твёрдая четвёрка, берите!
GeekBrains
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
-48%
Квартальный тренд
+4%
Сезонный всплеск
+33%
Среднее в месяц (показов)
11804
Пиковый месяц (показов)
15711
Рост за год
-36%
Сезонность
Октябрь +33%
Спад
Падающий
Какие навыки получите после прохождения курса
Обучать модели классического машинного обучения
Получать данные из различных источников (файлы, API, базы данных)
Строить алгоритмы для рекомендательных систем
Очищать и преобразовывать данные, подготавливать их к анализу
Формировать пайплайны от сбора данных до получения результатов моделирования
Проводить разведывательный анализ данных
Визуализировать данные в Pandas, Matplotlib
Моделировать с помощью нейросетевых подходов
Работать с NLP/CV-задачами с помощью стандартных методов и deep learning
Что вы освоите на курсе
2 модуля12 мес.
- Введение в Data science
- Machine learning junior
- Machine learning advanced
- Deep learning (углубление в области NLP и CV)
- Основы математики
- Основы статистики и теории вероятностей
- Основы статистики и теории вероятностей — продвинутый уровень
- Обработка естественного языка (NLP) в медицине
- Компьютерное зрение (CV) для обработки медицинских изображений
Кому подойдёт этот курс
Новички без опыта
Курс подходит новичкам без специальных знаний, главное — выполнять практические задания.
Желающие сменить профессию
Подходит тем, кто хочет освоить востребованную профессию ML-инженера с нуля.
Какие инструменты изучите
Python
NumPy
Pandas
Scikit-learn
Hive
SQL
GitLab
Excel
PyCharm
Jupyter Notebook
FastAPI
Airflow
Power BI
Зарплаты: Machine Learning Engineer — 2026 год
Junior ML Engineer
115 000 ₽
Middle ML Engineer
120 000 ₽
Senior ML Engineer
400 000 ₽
Team Lead ML
420 000 ₽
Сильные и слабые стороны
Сильные стороны5
- Подходит новичкам без опыта и тем, кто хочет сменить профессию
- Программа охватывает полный цикл работы с данными и построения моделей
- Формат вебинаров позволяет поэтапно погружаться в теорию и практику
- Выдаётся сертификат, школа имеет лицензию
- Есть поддержка с трудоустройством и рассрочка без процентов
Слабые стороны4
- Обучение проходит только на вебинарах, без очных встреч
- Курс ориентирован на уровень Junior, для продвинутых может быть недостаточно глубоким
- Требуется выполнять практические задания самостоятельно, что требует самодисциплины
- Для освоения материала нужно уделять время регулярно, так как программа насыщенная
Школа GeekBrains
GeekBrains — онлайн-провайдер образовательных программ, ориентированный на практические IT- и творческие специальности. Каталог включает курсы по дизайну, 3D-моделированию, разработке игр, нейросетям и инженерным направлениям. Обучение проходит в формате вебинаров, подходит для новичков и продолжающих, желающих освоить навыки удалённо.
Помощь в поиске работы
Карьерный центр помогает с оформлением портфолио, резюме и подготовкой к собеседованиям. Студентам открывают доступ к базе вакансий и рекомендуют их напрямую партнерам, а персональные специалисты сопровождают до получения оффера.
Опытные преподаватели
Занятия ведут действующие эксперты из крупных компаний: Сбера, ВТБ, Wildberries и других. Они делятся практическими кейсами, а кураторы дают развернутую обратную связь по каждому заданию в течение суток.
Возврат денег за обучение
Если после обучения не удастся найти работу, предусмотрен возврат средств. Также доступна рассрочка, которая позволяет начать обучение без крупных вложений и платить постепенно.
Сертификат о прохождении курса
По итогам обучения выдается сертификат, подтверждающий полученные навыки. Документ станет весомым дополнением к резюме и повысит вашу привлекательность в глазах работодателей.
Подробную информацию, условия и акции проверяйте на странице онлайн-школы
ПерейтиПохожие курсы Machine Learning от GeekBrains
Курсы GeekBrains по другим направлениям
Вопросы и ответы о курсе
Подойдёт ли курс тем, кто совсем не разбирается в программировании и математике?
Да, школа заявляет, что курс рассчитан на новичков без специальных знаний. В программу включены дополнительные курсы по основам математики и статистики, которые помогают закрыть базовые пробелы. Главное — быть готовым регулярно выполнять практические задания самостоятельно.
Чему я научусь после прохождения программы?
Сервис обещает, что вы освоите полный цикл работы с данными: от сбора и очистки до построения моделей машинного обучения. В частности, вы научитесь обучать классические ML-модели, строить пайплайны, работать с NLP и компьютерным зрением, а также визуализировать данные с помощью Pandas и Matplotlib.
Как проходит обучение на платформе?
Обучение построено на вебинарах — это формат, который позволяет поэтапно погружаться в теорию и сразу закреплять её на практике. Очных встреч не предусмотрено, поэтому важно иметь самодисциплину и выделять время на самостоятельные задания, так как программа насыщенная.
Какие темы входят в программу курса?
Программа включает основные курсы: введение в Data Science, machine learning для junior и advanced-уровня, а также углубление в deep learning с фокусом на NLP и CV. Дополнительно идут курсы по математике, статистике, обработке естественного языка в медицине и компьютерному зрению для медицинских изображений.
Кому подойдёт этот курс — новичкам или опытным специалистам?
Курс ориентирован на новичков без опыта и тех, кто хочет сменить профессию и освоить ML-инженерию с нуля. Школа отмечает, что программа рассчитана на уровень Junior, поэтому опытным специалистам, ищущим углублённые темы, она может показаться недостаточно глубокой.
Предоставляется ли сертификат и есть ли поддержка после обучения?
Да, по завершении курса выдаётся сертификат, а школа имеет лицензию на образовательную деятельность. Также платформа предлагает поддержку с трудоустройством и возможность оформить рассрочку без процентов.
Какие инструменты и подходы я освою для решения практических задач?
Вы научитесь получать данные из файлов, API и баз данных, проводить разведывательный анализ и очищать данные. Также в программу входит построение алгоритмов для рекомендательных систем и моделирование с помощью нейросетевых подходов, включая стандартные методы NLP и CV.
Стоит ли сейчас изучать курс «Профессия Machine Learning Engineer» от школы GeekBrains
Профессия Machine Learning Engineer от GeekBrains — это годовой путь для новичков, которые хотят войти в одну из самых востребованных IT-специальностей. Программа построена так, чтобы за 12 месяцев вебинаров вы прошли путь от основ Data Science до углубленного изучения нейросетей и NLP. Курс подойдет тем, кто готов сменить профессию и системно осваивать новую сферу с поддержкой наставников.
Как новичку пройти путь до ML-инженера?
Программа не требует предварительного опыта — она начинается с введения в Data Science и основ математики и статистики. Полный цикл обучения: от нуля до продвинутых тем — это последовательность курсов Junior, Advanced и Deep Learning. Вы не просто смотрите вебинары, а постепенно наращиваете сложность: сначала базовые алгоритмы, затем NLP и компьютерное зрение. Такой структуры достаточно, чтобы сформировать системное мышление инженера машинного обучения.
- Старт с основ математики и статистики — без пробелов в базе
- Junior-уровень: первые модели и работа с данными
- Advanced и Deep Learning: нейросети, NLP, CV
- Финальный проект с уклоном в прикладную область
Этот курс — не просто обучение, а системный годовой трек для новичка. Вы получаете полный набор навыков — от математики до deep learning, — чтобы уверенно начать карьеру в машинном обучении. Формат вебинаров и поддержка преподавателей делают путь реальным даже без бэкграунда.
Что вы получаете после года обучения?
Итог — не просто набор разрозненных знаний, а практические навыки решения задач ML в разных сферах. Дополнительный курс по NLP в медицине показывает, как технологии применяются в реальной индустрии. Вы будете уметь обрабатывать тексты, строить модели и понимать, как их внедрять. Для новичка это возможность собрать портфолио проектов и уверенно говорить о машинном обучении на собеседованиях.
- Навыки работы с данными и построения моделей
- Опыт решения задач NLP и CV
- Понимание математических основ алгоритмов
- Сертификат о прохождении программы
Почему стоит выбрать именно формат вебинаров?
Живые занятия с преподавателем позволяют задавать вопросы и сразу разбирать сложные темы — это критично для новичков. Годовая длительность и структура «от простого к сложному» обеспечивают плавное погружение без перегрузки. При этом вы сами планируете время: вебинары остаются в записи. Для тех, кто совмещает учебу с работой, это оптимальный баланс гибкости и системности.
- Живое общение с экспертами и обратная связь
- Записи занятий для повторения в удобное время
- Четкий учебный план на 12 месяцев
- Поддержка на каждом этапе от наставников
| Этап | Что вы делаете | Результат |
|---|---|---|
| Основы математики и статистики | Изучаете базу для понимания алгоритмов | Готовность к работе с данными |
| Junior ML | Строите первые модели и учитесь оценивать их | Базовые навыки ML-инженера |
| Advanced + Deep Learning | Работаете с нейросетями, NLP и CV | Продвинутые компетенции |
| Финальные проекты | Применяете знания на практике | Портфолио для старта в профессии |
