ML Про
За 6 недель углубишься в ML, MLOps и рекомендательные системы, усилишь технический стек и подготовишься к росту до Middle/Senior
При покупке с другом -500 ₽
Уже брали курсы -500 ₽
При покупке с другом -1000 ₽
Уже брали курсы -1000 ₽
*ML Старт — начальное погружение в ML
Мы гарантируем оффер!
- Мы уверены в своей системе и даем материал с запасом, чтобы ученик мог справиться с любой задачей на реальном собесе
- Все закрепляем на практике: наши студенты проходят тестовые собесы, делают домашку, а преподаватели дают фидбэк и проверяют ДЗ
- Если что-то будет непонятно, на помощь придет куратор и все объяснит, а если будет сложно, тебе дадут спец материалы
- А если ты пройдешь курс, выполнишь все рекомендации, но не получишь оффер в течение 6 месяцев — мы вернем все деньги
Приходится тратить в разы больше времени, чтобы понять тему + отсутствие помощи в непонятных вещах дизморалит
Час с крутым специалистом стоит дорого + много часов уходит на разговоры, которые можно закрыть хорошими материалами
Обычно длятся очень долго, дают огромное количество ненужного и устаревшего материала, не готовят к собесам и не дают гарантию
Кураторы проверяют задания, отвечают на вопросы и помогают не застревать на сложных темах.
Получаешь лекции, практику, материалы и разборы по цене кратно ниже индивидуальных занятий
Мы берем на себя ответственность за твой результат! Если выполнишь рекомендации и останешься без оффера – вернём деньги
Разработка ML-сервиса с использованием FastAPI, PostgreSQL и других технологий
- Применение основных инструментов для разработки ML-сервисов
Теория MLOps: рассмотрение кейсов
- Разбор MLOps-подходов на практических кейсах
Практика MLOps: интеграция и эксплуатация ML-моделей для устойчивой разработки и мониторинга
- Интеграция, эксплуатация и мониторинг ML-моделей
Этапы подготовки данных. Разработка рекомендательной системы
- Подготовка данных и построение рекомендательной системы
Повышение качества рекомендаций через DL и PyTorch
- Использование deep learning и PyTorch для улучшения рекомендательных моделей
Ранжирование. Матчинг. Динамическое ценообразование. Uplift-моделирование
- Практические задачи ранжирования, матчинга, динамического ценообразования и uplift-моделирования
Макар Артемов
Ирина Бродская
Задачи из техсобесов
Теория закрепляется на кейсах и задачах, которые дают на реальных собесах в BigTech
- Live-семинары с преподавателем
- Приобретенные навыки оттачиваются в ДЗ
- Доступ к закрытой базе задач собесов
- Записи реальных интервью
Портфолио и резюме
На курсе дают не только знания и навыки, но и прокачивают твоё портфолио и резюме
- Пет-проект «ML-сервис и рекомендательная система»
- Пишем правильное резюме
- Правильно крутим опыт
- Тренируем самопрезентацию
- Проводим Mock-интервью
Выводим на рынок
После окончания обучения на курсе тебе помогают выйти на рынок и пройти собеседования
- Помощь с поиском вакансий
- Реферальная программа
- Помощь с собесами (оплачивается отдельно)
- Гарантия трудоустройства
Сотни отзывов от наших учеников
ML Engineer, Ozon
238 000₽/месяц
Пошёл на курс уже после года работы. Казалось, что знания есть, но постоянно ловил себя на том, что многие решения использую «по привычке». На курсе наконец системно разобрался в бустингах, подборе признаков и оценке моделей. Стал намного увереннее обсуждать технические решения с коллегами и перестал бояться сложных задач. Через несколько месяцев после курса получил повышение до Middle.
Junior+ ML Engineer, Wildberries
186 000₽/месяц
Больше всего переживала из-за испытательного срока. На работе постоянно прилетали задачи, которые выходили далеко за рамки университетской программы. Курс помог закрыть именно практические пробелы: стало понятнее, как выбирать модели, какие ошибки чаще всего допускают в проде и почему не всегда стоит гнаться за лучшей метрикой. После курса чувствую себя гораздо увереннее, а испытательный срок прошла без проблем.
ML Engineer, Авито
257 000₽/месяц
Очень понравилось, что курс не ограничивается теорией. Практически каждая тема сопровождалась разбором реальных кейсов и обсуждением компромиссов, которые возникают в работе. После нескольких занятий начал замечать, что многие вещи в рабочем проекте можно сделать намного лучше. Особенно полезными оказались разделы про ансамбли моделей и анализ ошибок. Уже через пару месяцев стал брать более сложные задачи внутри команды.
Data Scientist, Т-Банк
272 000₽/месяц
До курса чувствовал, что упёрся в потолок: задачи выполнял, но часто не мог объяснить, почему выбираю именно такой подход. Здесь наконец появилась цельная картина. Очень понравилось, что преподаватели постоянно задавали вопросы «почему?», а не просто проверяли правильный ответ. После курса стал гораздо увереннее участвовать в технических обсуждениях и защищать свои решения перед командой.
Middle ML Engineer, Яндекс
214 000₽/месяц
Для меня самым ценным стали домашние задания. Они оказались очень похожи на реальные рабочие задачи: мало просто обучить модель, нужно разобраться в данных, объяснить результаты и предложить дальнейшие шаги. После курса многие процессы на работе стали восприниматься намного понятнее. Особенно помогли темы по feature engineering и работе с качеством моделей.
ML Engineer, X5 Group
245 000₽/месяц
Долго выбирала между несколькими курсами и в итоге не пожалела. Здесь нет ощущения, что тебя просто готовят к очередному интервью. Скорее учат мыслить как ML-инженер и принимать обоснованные решения. После курса стало проще читать технические статьи, экспериментировать с новыми моделями и разбираться в чужом коде. Именно этого уровня глубины мне раньше очень не хватало.
Готов выйти на новый уровень в ML?
Ждем тебя на курсе!
Оставьте заявку удобным способом — в Telegram, ВКонтакте или на электронной почте. Мы свяжемся с тобой, ответим на все вопросы и поможем выбрать подходящий формат подготовки