Инженер машинного обучения от Нетологии
Получите комплексные навыки ML на курсе Инженер машинного обучения с нуля. Поддержка ML-инженеров из Яндекса, Сбера, Amazon.
Старт 22 апреля
Навыки, которые даёт курс «Инженер машинного обучения от Нетологии»
Это хорошее покрытие: 51% навыков по карте соответствует уровню, когда программа закрывает большинство ключевых умений для старта карьеры инженера машинного обучения. В рамках курса вы получите прочную практическую базу по Машинному обучению и Валидации моделей, а также освоите Фиче-инжиниринг — именно эти компетенции чаще всего требуются на начальных вакансиях. Программа даёт опыт работы с инструментами для обработки больших данных и контейнеризации, что пригодится в продакшен-задачах. Одновременно стоит учесть отсутствие отдельных критичных пунктов, в частности Алгоритмов и SQL PRO, которые существенно влияют на результаты на технических собеседованиях и при оптимизации задач. По охвату курс подходит тем, кто готовитьсЯ к переходу на должность младшего или среднего ML-инженера и хочет быстро накопить практический пул навыков.
Hard
Базовые навыки
Продвинутые навыки
Stack
Основные инструменты
Дополнительные инструменты
Soft
Базовые навыки
Продвинутые навыки
Что получишь после курса: навыки и компетенции
После курса вы уверенно будете применять EDA и Визуализацию данных для понимания датасетов, пользоваться SQL и Основами Python для подготовки данных, строить и валидировать модели машинного обучения, а также проводить Гиперпараметрический поиск и работать с фичами через Фиче-инжиниринг. Эти навыки позволяют не просто запускать эксперименты, но и переводить их в рабочие решения: от прототипа модели до короткого цикла проверки гипотез в реальных проектах.
Чего нет в программе — навыки которые придётся добрать
В программе не покрыты ряд продвинутых тем: SQL PRO, Алгоритмы, Рекомендательные системы, а также инструменты стека вроде Jupyter и TensorFlow. Особенно важными для трудоустройства считаются Алгоритмы и SQL PRO — их стоит добрать дополнительно после курса. Остальные перечисленные навыки и инструменты также полезны для углубления компетенций и работы с крупными проектами.
Сравнение Инженер машинного обучения (Нетология) vs альтернативы
55% для профессии ML-инженера — это крепкая база, но не достаточный уровень для уверенного старта без дополнительного самообучения. Среди покрытых навыков особенно ценны для рынка труда: PyTorch как основной фреймворк в продуктовых командах, MLFlow и основы MLOps — без этого сложно пройти даже первый технический скрининг, и Apache Spark для работы с большими данными, который всё чаще требуют даже в средних компаниях.
| SkillboxData Scientist с нуля до Junior | НетологияИнженер машинного обучения: курс для IT-специалистов | SkillboxПрофессия Data scientist + ИИ | ПрактикумСпециалист по Data Science | НетологияИнженер машинного обучения | |
|---|---|---|---|---|---|
| Навыки | 57% | 55% | 55% | 54% | 51% |
| Цена | 138 924 ₽ | 106 900 ₽ | 108 000 ₽ | 168 000 ₽ | 106 900 ₽ |
| Длительность | 9 мес | 11 мес | 9 мес | – | 19 мес |
| Трудоустройство | Нет | – | Есть | – | – |
| Рассрочка | – | – | – | – | – |
Data Science в медицине (совместно с Сеченовским университетом)
Нейросети для анализа и исследований: тариф PRO
Нейросети для анализа и исследований: тариф Базовый
