Профессия Machine Learning Engineer — курс от Skillbox
Курс «Профессия Machine Learning Engineer» от Skillbox — масштабная программа, рассчитанная на 18 месяцев и охватывающая весь стек знаний ML-инженера. Обучение начинается с основ Python и математики для ML, затем переходит к классическим алгоритмам, глубокому обучению, компьютерному зрению и NLP. Отдельный блок посвящён инженерной стороне: развёртывание моделей в продакшен, работа с Docker и MLOps-пайплайнами. Программа построена на практике: студенты выполняют проекты на каждом этапе и формируют профессиональное портфолио. Skillbox предоставляет поддержку наставников, код-ревью и помощь с трудоустройством. Курс подходит новичкам с базовыми навыками программирования, которые хотят войти в профессию ML-инженера.
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
- Skillbox
- Длительность
- 18 мес, 8 ч/нед
- Формат
- Онлайн
- Уровень
- Новичок
- Язык
- Русский
- Сертификат
- Сертификат Skillbox
- Обновлено
- март 2026 г.
Полная стоимость: 182 297 ₽
Программа и содержание
Модули и темы
Фундаментальный модуль, который выравнивает знания всех студентов. Слушатели осваивают Python на уровне, необходимом для ML, изучают математику и начинают работать с данными через pandas и NumPy.
- Python (ООП, модули, файлы)
- NumPy и pandas
- Линейная алгебра
- Теория вероятностей
- Математическая статистика
- Matplotlib и Seaborn
Python и математика для ML
Основы Python, линейная алгебра, теория вероятностей и статистика для машинного обучения
Фундаментальный модуль, который выравнивает знания всех студентов. Слушатели осваивают Python на уровне, необходимом для ML, изучают математику и начинают работать с данными через pandas и NumPy.
- Python (ООП, модули, файлы)
- NumPy и pandas
- Линейная алгебра
- Теория вероятностей
- Математическая статистика
- Matplotlib и Seaborn
Классическое машинное обучение
Алгоритмы ML, работа с признаками, оценка и улучшение качества моделей
Модуль охватывает классические алгоритмы ML: от линейных моделей до ансамблевых методов. Студенты учатся правильно готовить данные, подбирать гиперпараметры и участвуют в соревнованиях на Kaggle.
- Линейные модели
- Деревья решений и ансамбли
- Gradient Boosting
- Feature engineering
- Кросс-валидация
- Работа с Kaggle
Глубокое обучение и нейросети
Нейронные сети, CNN для компьютерного зрения, RNN и трансформеры для NLP
Слушатели погружаются в глубокое обучение: осваивают свёрточные и рекуррентные архитектуры, работают с трансформерами, учатся применять предобученные модели и решать задачи NLP и компьютерного зрения.
- Полносвязные нейросети
- CNN и компьютерное зрение
- RNN, LSTM, GRU
- Трансформеры и Attention
- Transfer learning
- PyTorch и TensorFlow
MLOps и развёртывание моделей
Вывод моделей в продакшен, работа с Docker, CI/CD для ML-пайплайнов
Инженерный модуль, который отличает ML-инженера от Data Scientist. Студенты учатся упаковывать модели в Docker, создавать API, настраивать пайплайны обучения и мониторить качество моделей в продакшене.
- Docker и контейнеризация
- REST API для моделей
- CI/CD для ML
- MLflow и DVC
- Мониторинг моделей
- Облачные сервисы (AWS, GCP)
Дипломный проект и трудоустройство
Выполнение комплексного дипломного проекта, подготовка портфолио и помощь с поиском работы
Завершающий этап программы: студенты выполняют полноценный дипломный проект, оформляют портфолио на GitHub, получают помощь с резюме и проходят тренировочные технические собеседования.
- Дипломный ML-проект
- Оформление портфолио
- Подготовка резюме
- Тренировочные собеседования
- Карьерные консультации
Чему научитесь
Для кого подходит
- →Начинающие разработчики, желающие войти в ML
- →Аналитики данных, стремящиеся к роли ML-инженера
- →Backend-разработчики, переходящие в Data Science
Требования
- →Базовые навыки программирования (на любом языке)
- →Школьные знания математики
Плюсы и минусы курса Профессия Machine Learning Engineer
Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.
Плюсы
- Полноценная профессия с нуля за 18 месяцев
- Отдельный блок по MLOps и деплою моделей
- Помощь с трудоустройством и карьерные консультации
- Наставники и код-ревью на каждом этапе
- Дипломный проект для портфолио
Минусы
- Высокая стоимость обучения
- Длительная программа — 18 месяцев
- Большой объём самостоятельной работы требует дисциплины
Отзывы (1)
Загрузка комментариев...
Часто задаваемые вопросы
Подойдёт ли курс совсем без опыта в программировании?
Как устроена помощь с трудоустройством?
Можно ли проходить курс в своём темпе?
Какое оборудование потребуется?
Предусмотрена ли рассрочка?
Подойдёт ли курс совсем без опыта в программировании?
Программа начинается с основ Python, поэтому подходит новичкам. Однако базовое понимание логики программирования будет преимуществом и поможет быстрее осваивать материал.
Как устроена помощь с трудоустройством?
Skillbox предоставляет карьерные консультации, помощь с составлением резюме, тренировочные собеседования и доступ к партнёрским вакансиям для выпускников программы.
Можно ли проходить курс в своём темпе?
Да, все материалы доступны в записи. Рекомендуемая нагрузка — 8 часов в неделю, но можно учиться быстрее или медленнее в зависимости от своего графика.
Какое оборудование потребуется?
Компьютер с 8+ ГБ оперативной памяти. Для задач глубокого обучения можно использовать Google Colab с бесплатным GPU, поэтому мощная видеокарта не обязательна.
Предусмотрена ли рассрочка?
Да, Skillbox предлагает рассрочку на обучение. Актуальные условия и размер ежемесячного платежа можно узнать на странице курса.