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
- Гарантия трудоустройства
- Помощь с собесами (оплачивается отдельно)
- Персональный ментор (оплачивается отдельно)
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 рекомендациях, MLOps. 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 ранжированию и MLOps.
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.
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