Machine Learning и Deep Learning — курс от Skillfactory

Курс «Machine Learning и Deep Learning» от Skillfactory — интенсивная программа для тех, кто хочет освоить методы машинного обучения и глубокого обучения на практике. За 5 месяцев слушатели проходят путь от классических алгоритмов ML до современных архитектур нейронных сетей. Программа включает работу с библиотеками scikit-learn, TensorFlow и PyTorch, решение задач классификации, регрессии, кластеризации, обработки изображений и текстов. Каждый модуль сопровождается практическими проектами на реальных датасетах. Курс подойдёт аналитикам данных и Python-разработчикам, которые хотят перейти в область ML/DL. По итогам обучения студенты формируют портфолио из нескольких завершённых проектов и получают сертификат Skillfactory.

7/10
Рейтинг ToolFox
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
Skillfactory
Длительность
5 мес, 8 ч/нед
Формат
Онлайн
Уровень
Средний
Язык
Русский
Сертификат
Сертификат Skillfactory
Обновлено
март 2026 г.
57 321 ₽

Полная стоимость: 57 321 ₽

Программа и содержание

Модули и темы

Модуль охватывает классические подходы машинного обучения: от линейных моделей до ансамблей. Студенты учатся готовить данные, отбирать признаки, обучать модели и оценивать их качество с помощью scikit-learn.

  • Линейная и логистическая регрессия
  • Деревья решений и ансамбли
  • Кросс-валидация
  • Feature engineering
  • Scikit-learn

Основы Machine Learning

Классические алгоритмы ML, подготовка данных и оценка качества моделей

Модуль охватывает классические подходы машинного обучения: от линейных моделей до ансамблей. Студенты учатся готовить данные, отбирать признаки, обучать модели и оценивать их качество с помощью scikit-learn.

  • Линейная и логистическая регрессия
  • Деревья решений и ансамбли
  • Кросс-валидация
  • Feature engineering
  • Scikit-learn

Продвинутый ML и работа с данными

Кластеризация, снижение размерности, обработка временных рядов и работа с несбалансированными данными

Слушатели изучают продвинутые методы ML: кластеризацию, снижение размерности, работу с временными рядами. Особое внимание уделяется ансамблям на основе градиентного бустинга и решению прикладных задач на Kaggle-датасетах.

  • Кластеризация (K-means, DBSCAN)
  • PCA и t-SNE
  • Временные ряды
  • Несбалансированные выборки
  • Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost)

Глубокое обучение и нейронные сети

Архитектуры нейросетей, обучение моделей на GPU, компьютерное зрение

Модуль посвящён глубокому обучению: от основ нейросетей до свёрточных архитектур для компьютерного зрения. Студенты работают с TensorFlow и PyTorch, обучают модели на GPU и применяют transfer learning для реальных задач.

  • Полносвязные нейросети
  • Свёрточные нейросети (CNN)
  • Transfer learning
  • TensorFlow и Keras
  • PyTorch

NLP, генеративные модели и итоговый проект

Обработка естественного языка, рекуррентные сети, трансформеры и выпускной проект

Заключительный модуль охватывает NLP: от классических эмбеддингов до архитектуры трансформеров. Студенты работают с текстовыми данными, знакомятся с генеративными моделями и выполняют итоговый проект для портфолио.

  • Рекуррентные сети (LSTM, GRU)
  • Word embeddings
  • Трансформеры и Attention
  • Генеративные модели
  • Итоговый проект

Чему научитесь

Построение и оценка моделей ML
Работа с нейросетями (CNN, RNN, трансформеры)
Применение TensorFlow, PyTorch и scikit-learn
Обработка естественного языка (NLP)
Компьютерное зрение и transfer learning
Feature engineering и работа с данными
Python

Для кого подходит

  • →Python-разработчики, переходящие в ML
  • →Аналитики данных, желающие освоить глубокое обучение
  • →Junior Data Scientists, стремящиеся к уровню Middle

Требования

  • →Уверенное владение Python
  • →Базовые знания математики (линейная алгебра, теория вероятностей)
  • →Опыт работы с pandas и NumPy

Плюсы и минусы курса Machine Learning и Deep Learning

Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.

Плюсы

  • Сочетание классического ML и глубокого обучения в одной программе
  • Практические проекты на реальных данных для портфолио
  • Работа с TensorFlow и PyTorch параллельно
  • Поддержка менторов и код-ревью
  • Доступ к материалам после окончания обучения

Минусы

  • Требует достаточно сильной математической подготовки
  • Высокая интенсивность — 8 часов в неделю
  • Нет помощи с трудоустройством в рамках этого курса

Отзывы (1)

Был ли полезен этот инструмент?
💬

Загрузка комментариев...

Часто задаваемые вопросы

Какой уровень Python необходим для прохождения курса?
Нужно уверенно владеть Python: понимать основы ООП, уметь работать с pandas, NumPy и визуализацией данных. Курс не включает вводные модули по Python.
Нужна ли мощная видеокарта для обучения?
Для большинства заданий достаточно Google Colab с бесплатным GPU. Для крупных проектов можно использовать облачные сервисы, но это необязательно.
Сколько времени в неделю нужно уделять учёбе?
Рекомендуемая нагрузка — около 8 часов в неделю, включая просмотр лекций, выполнение практических заданий и работу над проектами.
Какой документ выдаётся по окончании?
Выпускники получают сертификат Skillfactory, подтверждающий прохождение программы по Machine Learning и Deep Learning.
Подойдёт ли курс совсем новичку в Data Science?
Курс рассчитан на слушателей с опытом в анализе данных и Python. Абсолютным новичкам лучше сначала пройти базовый курс по Python и Data Science, а затем приступать к этой программе.

Какой уровень Python необходим для прохождения курса?

Нужно уверенно владеть Python: понимать основы ООП, уметь работать с pandas, NumPy и визуализацией данных. Курс не включает вводные модули по Python.

Нужна ли мощная видеокарта для обучения?

Для большинства заданий достаточно Google Colab с бесплатным GPU. Для крупных проектов можно использовать облачные сервисы, но это необязательно.

Сколько времени в неделю нужно уделять учёбе?

Рекомендуемая нагрузка — около 8 часов в неделю, включая просмотр лекций, выполнение практических заданий и работу над проектами.

Какой документ выдаётся по окончании?

Выпускники получают сертификат Skillfactory, подтверждающий прохождение программы по Machine Learning и Deep Learning.

Подойдёт ли курс совсем новичку в Data Science?

Курс рассчитан на слушателей с опытом в анализе данных и Python. Абсолютным новичкам лучше сначала пройти базовый курс по Python и Data Science, а затем приступать к этой программе.

Информация проверена: март 2026 г.