Machine Learning Advanced — курс от OTUS
Курс «Machine Learning Advanced» от OTUS предназначен для специалистов уровня Middle, которые хотят углубить экспертизу в машинном обучении до уровня Senior. Программа охватывает продвинутые темы: рекомендательные системы, работу с графами и временными рядами, байесовские методы, обучение с подкреплением и вывод моделей в продакшн. Курс включает 8 тематических блоков и 44 темы. Занятия проходят дважды в неделю в формате вебинаров с практикующими ML-инженерами. Итоговый проект позволяет закрепить навыки и пополнить портфолио реальным кейсом.
Как мы оцениваем курсы
Рейтинг ToolFox формируется по 5 критериям, каждый оценивается от 1 до 10:
- Качество программы — полнота материала, актуальность технологий
- Практика — реальные проекты, код-ревью, тренажёры
- Поддержка — наставники, обратная связь, сообщество
- Трудоустройство — карьерный центр, помощь с резюме
- Цена/качество — соотношение стоимости и получаемых навыков
Итоговый балл — среднее арифметическое 5 критериев. Обновляется при каждом пересмотре курса.
- Платформа
- OTUS
- Автор
- Команда OTUS, OTUS
- Длительность
- 5 мес, 8 ч/нед
- Формат
- Онлайн, вебинары 2 раза в неделю по 2 академических часа с домашними заданиями
- Уровень
- Продвинутый
- Язык
- Русский
- Сертификат
- Сертификат OTUS
- Обновлено
- март 2026 г.
Полная стоимость: 92 000 ₽
Программа и содержание
Модули и темы
Изучите лучшие практики участия в Kaggle-соревнованиях, освоите AutoML-инструменты и научитесь выполнять продвинутый препроцессинг данных с использованием категориальных кодировок и автоматической генерации признаков.
- Kaggle-соревнования
- AutoML-библиотеки
- Продвинутый препроцессинг
- Категориальные кодировки
- Featuretools
- H2O
Kaggle-практика и AutoML
Структурирование кода для продакшна, виртуальные окружения, менеджеры зависимостей, продвинутые методы оптимизации кода и AutoML-библиотеки
Изучите лучшие практики участия в Kaggle-соревнованиях, освоите AutoML-инструменты и научитесь выполнять продвинутый препроцессинг данных с использованием категориальных кодировок и автоматической генерации признаков.
- Kaggle-соревнования
- AutoML-библиотеки
- Продвинутый препроцессинг
- Категориальные кодировки
- Featuretools
- H2O
Временные ряды
Продвинутые методы работы с временными рядами: генерация признаков, кластеризация и сегментация
Освоите продвинутые методы извлечения признаков из временных рядов с помощью преобразований Фурье и вейвлет-анализа. Научитесь решать задачи кластеризации и сегментации временных рядов с помощью unsupervised-подходов.
- Генерация признаков из временных рядов
- Фурье-преобразования
- Вейвлет-анализ
- Кластеризация временных рядов
- Сегментация
Рекомендательные системы
Построение рекомендательных систем: явная и неявная обратная связь, ранжирование
Разберёте типы рекомендательных систем на основе явной и неявной обратной связи. Изучите задачу ранжирования (Learning to Rank) и познакомитесь с популярными Python-библиотеками для построения рекомендательных систем.
- Явная обратная связь
- Неявная обратная связь
- Learning to Rank
- Коллаборативная фильтрация
- Python-библиотеки для рекомендаций
Графы
Анализ графов, задачи Community Detection, Link Prediction и Node Classification
Познакомитесь с графовыми структурами данных и библиотеками NetworkX и Stellar. Научитесь решать задачи обнаружения сообществ, предсказания связей и классификации узлов в графах.
- NetworkX
- Stellar
- Community Detection
- Link Prediction
- Node Classification
- Graph Neural Networks
Байесовские методы
Байесовский подход в машинном обучении: вероятностное программирование и байесовская оптимизация
Изучите байесовский подход к задачам ML, освоите методы вероятностного программирования и MCMC-сэмплирования. Научитесь применять байесовскую оптимизацию для подбора гиперпараметров моделей.
- Теорема Байеса
- Байесовская оптимизация
- Вероятностное программирование
- MCMC-методы
- Байесовские нейронные сети
Обучение с подкреплением
Основы Reinforcement Learning: среды, агенты, политики и функции ценности
Разберёте основы обучения с подкреплением: марковские процессы, алгоритмы Q-learning и Policy Gradient. Познакомитесь с Deep RL и средами OpenAI Gym для практических экспериментов.
- Марковские процессы принятия решений
- Q-learning
- Policy Gradient
- Deep RL
- OpenAI Gym
ML в продакшне
Вывод моделей в продакшн: сериализация, API, контейнеризация, end-to-end пайплайны
Научитесь выводить ML-модели в продакшн: сериализация моделей, создание API, контейнеризация в Docker и Kubernetes. Освоите построение end-to-end пайплайнов и мониторинг моделей в промышленных системах.
- Сериализация моделей
- REST API для ML
- Docker
- Kubernetes
- ML-пайплайны
- Мониторинг моделей
Итоговый проект
Финальный проект, объединяющий навыки из всех модулей курса
Выполните итоговый проект, в котором решите реальную ML-задачу от постановки до деплоя. Проект войдёт в портфолио и станет подтверждением ваших компетенций уровня Senior ML-инженера.
- Постановка задачи
- Разработка решения
- Деплой модели
- Презентация результатов
Чему научитесь
Для кого подходит
- →Data Scientists и ML-инженерам уровня Middle, стремящимся к позиции Senior
- →Аналитикам данных, которые хотят углубить знания в продвинутых методах ML
- →Разработчикам, работающим с ML-моделями и желающим освоить продакшн-практики
- →Выпускникам базовых курсов по машинному обучению, готовым к углублению экспертизы
Требования
- →Уверенное владение Python и библиотеками NumPy, Pandas, Scikit-learn
- →Знание основ машинного обучения: линейные модели, деревья решений, ансамбли
- →Базовые знания линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики
Плюсы и минусы курса Machine Learning Advanced
Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.
Плюсы
- Продвинутая программа из 8 тематических блоков и 44 тем, охватывающая нестандартные задачи ML
- Преподаватели — практикующие ML-инженеры из крупных компаний
- Отдельный модуль по выводу моделей в продакшн: Docker, Kubernetes, пайплайны
- Итоговый проект для портфолио с полным циклом от постановки задачи до деплоя
- Формат вебинаров с возможностью задавать вопросы экспертам в реальном времени
- Домашние задания с проверкой и обратной связью
Минусы
- Высокий порог входа — необходимы уверенные знания Python и основ ML
- Стоимость 92 000 рублей без рассрочки
- Нет государственной аккредитации — только сертификат OTUS
Отзывы (1)
Загрузка комментариев...
Часто задаваемые вопросы
Какой уровень подготовки нужен для прохождения курса?
Сколько времени нужно уделять обучению?
Какой документ выдаётся после обучения?
Есть ли итоговый проект?
Можно ли совмещать обучение с работой?
Помогают ли с трудоустройством?
Какой уровень подготовки нужен для прохождения курса?
Необходимы уверенное владение Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn), знание основ машинного обучения и базовая математическая подготовка. Курс рассчитан на специалистов уровня Middle.
Сколько времени нужно уделять обучению?
Занятия проходят 2 раза в неделю по 2 академических часа. С учётом домашних заданий рекомендуется выделять около 8 часов в неделю.
Какой документ выдаётся после обучения?
По окончании курса вы получите сертификат OTUS, подтверждающий прохождение программы Machine Learning Advanced.
Есть ли итоговый проект?
Да, в конце курса предусмотрен итоговый проект, в котором вы решите реальную ML-задачу от постановки до деплоя. Проект можно включить в портфолио.
Можно ли совмещать обучение с работой?
Да, занятия проходят вечером в формате вебинаров. Записи доступны в личном кабинете для тех, кто не смог присутствовать на прямых эфирах.
Помогают ли с трудоустройством?
OTUS не гарантирует трудоустройство, но предоставляет доступ к вакансиям компаний-партнёров и помогает с подготовкой к собеседованиям.