Инженер машинного обучения — курс от Яндекс Практикум
Курс «Инженер машинного обучения» от Яндекс Практикум — интенсивная продвинутая программа для специалистов, уже владеющих основами Data Science и Python. За 4 месяца слушатели углубляют навыки построения ML-моделей и осваивают инженерную составляющую профессии: развёртывание моделей в продакшен, автоматизация ML-пайплайнов, работа с распределёнными вычислениями и мониторинг качества. Обучение построено на тренажёрах Яндекс Практикум с интерактивными заданиями и ревью от практикующих специалистов Яндекса. Программа включает работу с реальными задачами уровня production и итоговый проект. Курс подойдёт Data Scientists и разработчикам, которые хотят профессионально вырасти до уровня ML-инженера и научиться доводить модели до продакшена.
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
- Яндекс Практикум
- Длительность
- 4 мес, 8 ч/нед
- Формат
- Онлайн
- Уровень
- Продвинутый
- Язык
- Русский
- Сертификат
- Сертификат Яндекс Практикум
- Обновлено
- март 2026 г.
Полная стоимость: 130 000 ₽
Программа и содержание
Модули и темы
Модуль углубляет знания классического ML: слушатели осваивают продвинутые техники подготовки признаков, автоматический подбор гиперпараметров, работу с большими объёмами данных и построение воспроизводимых ML-пайплайнов.
- Продвинутый feature engineering
- Оптимизация гиперпараметров (Optuna, Hyperopt)
- Ансамблевые методы
- Обработка больших данных
- ML-пайплайны
Продвинутое машинное обучение
Углублённая работа с ML-моделями, продвинутый feature engineering и оптимизация
Модуль углубляет знания классического ML: слушатели осваивают продвинутые техники подготовки признаков, автоматический подбор гиперпараметров, работу с большими объёмами данных и построение воспроизводимых ML-пайплайнов.
- Продвинутый feature engineering
- Оптимизация гиперпараметров (Optuna, Hyperopt)
- Ансамблевые методы
- Обработка больших данных
- ML-пайплайны
Глубокое обучение в продакшене
Оптимизация нейросетей для вывода в продакшен, дистилляция, квантизация
Модуль ориентирован на инженерные задачи: ускорение инференса нейросетей, уменьшение размера моделей для развёртывания на ограниченных ресурсах и оптимизацию вычислений для продакшен-среды.
- Оптимизация нейросетей
- Дистилляция моделей
- Квантизация и прунинг
- ONNX Runtime
- Эффективный инференс
MLOps и инфраструктура
Развёртывание моделей, CI/CD для ML, мониторинг и оркестрация пайплайнов
Центральный инженерный модуль программы. Слушатели учатся разворачивать модели в контейнерах, настраивать автоматические пайплайны обучения и инференса, мониторить деградацию качества и управлять фичами через feature store.
- Docker и Kubernetes
- CI/CD для ML-моделей
- Airflow и оркестрация
- MLflow
- Мониторинг дрифта
- Feature store
Распределённые вычисления и итоговый проект
Работа с Apache Spark, распределённое обучение моделей и комплексный выпускной проект
Завершающий модуль охватывает работу с распределёнными системами обработки данных и обучения моделей. Студенты выполняют итоговый проект production-уровня с полным циклом: от данных до мониторинга в продакшене.
- Apache Spark для ML
- Распределённое обучение
- Data Lake архитектура
- Итоговый проект
- Код-ревью от экспертов Яндекса
Чему научитесь
Для кого подходит
- →Data Scientists с опытом от 1 года
- →Python-разработчики, работающие с ML
- →ML-инженеры, стремящиеся к уровню Senior
Требования
- →Опыт работы с Python и ML-библиотеками (scikit-learn, TensorFlow/PyTorch)
- →Понимание основ машинного обучения и статистики
- →Базовые навыки работы с Linux и командной строкой
Плюсы и минусы курса Инженер машинного обучения
Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.
Плюсы
- Программа от Яндекса — задачи production-уровня
- Ревью кода от практикующих специалистов Яндекса
- Интерактивные тренажёры вместо пассивных видеолекций
- Углублённый блок по MLOps и инфраструктуре
- Компактный формат — 4 месяца интенсива
Минусы
- Высокий порог входа — нужен опыт в ML и Python
- Интенсивная программа требует не менее 8 часов в неделю
- Высокая стоимость обучения
Отзывы (1)
Загрузка комментариев...
Часто задаваемые вопросы
Какой уровень подготовки нужен для курса?
Чем курс отличается от базового курса Data Science?
Как устроено обучение в Яндекс Практикум?
Какой документ выдаётся по окончании?
Доступна ли рассрочка на обучение?
Какой уровень подготовки нужен для курса?
Курс рассчитан на специалистов с опытом: необходимо уверенное владение Python, знание основных алгоритмов ML и умение работать с библиотеками scikit-learn, TensorFlow или PyTorch.
Чем курс отличается от базового курса Data Science?
Программа сфокусирована на инженерной стороне: развёртывание моделей, MLOps, оптимизация инференса и распределённые вычисления — то, что необходимо для работы ML-инженером в продакшене.
Как устроено обучение в Яндекс Практикум?
Обучение построено на интерактивных тренажёрах, где код пишется и проверяется прямо в браузере. Проекты проходят ревью от действующих специалистов Яндекса.
Какой документ выдаётся по окончании?
Выпускники получают сертификат Яндекс Практикум, подтверждающий освоение программы «Инженер машинного обучения».
Доступна ли рассрочка на обучение?
Да, Яндекс Практикум предлагает рассрочку. Подробные условия и варианты оплаты можно посмотреть на странице курса.