Machine Learning с нуля до Junior — курс от Skillbox
Курс «Machine Learning с нуля до Junior» от Skillbox — программа для тех, кто хочет войти в сферу машинного обучения без предварительного опыта в Data Science. За 9 месяцев студенты проходят путь от основ Python и математики до построения собственных ML-моделей. Программа включает изучение классических алгоритмов, работу с библиотеками scikit-learn и TensorFlow, обработку естественного языка и компьютерное зрение на вводном уровне. Особое внимание уделяется практике: каждый блок завершается проектом для портфолио. Выпускники получают навыки, достаточные для трудоустройства на позицию Junior ML-инженера или Junior Data Scientist в IT-компаниях.
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
- 9 мес, 8 ч/нед
- Формат
- Онлайн
- Уровень
- Новичок
- Язык
- Русский
- Сертификат
- Сертификат Skillbox
- Обновлено
- март 2026 г.
Полная стоимость: 59 892 ₽
Программа и содержание
Модули и темы
Вводный блок для студентов без опыта: настройка окружения, основы Python, работа с Jupyter. Параллельно изучаются необходимые разделы математики — векторы, матрицы, производные и основы теории вероятностей.
- Python
- Линейная алгебра
- Статистика
- Jupyter Notebook
- Git
Python и математика для ML
Основы программирования и математический фундамент для машинного обучения
Вводный блок для студентов без опыта: настройка окружения, основы Python, работа с Jupyter. Параллельно изучаются необходимые разделы математики — векторы, матрицы, производные и основы теории вероятностей.
- Python
- Линейная алгебра
- Статистика
- Jupyter Notebook
- Git
Анализ и подготовка данных
Работа с реальными данными: загрузка, очистка, трансформация и визуализация
Студенты учатся загружать данные из различных источников, проводить разведочный анализ, обрабатывать пропуски и выбросы, создавать новые признаки и визуализировать закономерности.
- pandas
- NumPy
- Matplotlib
- EDA
- Обработка пропусков
- Feature Engineering
Классическое машинное обучение
Алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации на практике
Основной блок курса: подробное изучение supervised и unsupervised алгоритмов. Студенты учатся выбирать метрики качества, проводить кросс-валидацию, настраивать гиперпараметры и бороться с переобучением.
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Деревья решений
- Random Forest
- Градиентный бустинг
- K-Means
Введение в Deep Learning
Нейронные сети, работа с текстом и изображениями
Вводный блок по глубокому обучению: архитектуры нейросетей, обучение на GPU, свёрточные сети для изображений и базовые подходы к обработке текста с помощью рекуррентных сетей.
- Нейронные сети
- TensorFlow
- Keras
- NLP основы
- Компьютерное зрение
- CNN
Итоговый проект и карьера
Разработка полноценного ML-проекта и подготовка к трудоустройству
Студенты разрабатывают комплексный проект от постановки задачи до деплоя, оформляют портфолио на GitHub и проходят подготовку к техническим собеседованиям на позицию Junior.
- ML-пайплайн
- Деплой модели
- Портфолио
- Резюме
- Собеседование
Чему научитесь
Для кого подходит
- →Новички без опыта в Data Science
- →Python-разработчики, желающие перейти в ML
- →Аналитики данных
- →Студенты технических вузов
Требования
- →Базовая компьютерная грамотность
Плюсы и минусы курса Machine Learning с нуля до Junior
Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.
Плюсы
- Подходит для полных новичков
- Комплексная программа от Python до нейросетей
- Проекты для портфолио в каждом блоке
- Помощь с трудоустройством и подготовка к собеседованиям
Минусы
- Deep Learning рассматривается на вводном уровне
- Нет специализации в конкретной отрасли
- Темп может быть высоким для тех, кто учится параллельно с работой
Отзывы (1)
Загрузка комментариев...
Часто задаваемые вопросы
Нужен ли опыт программирования для старта?
Какие проекты входят в портфолио выпускника?
На какую должность можно претендовать после курса?
Как проходят занятия?
Сколько времени нужно уделять обучению в неделю?
Нужен ли опыт программирования для старта?
Нет, курс рассчитан на новичков. Первый модуль посвящён основам Python и математики, поэтому начать можно без предварительной подготовки в программировании.
Какие проекты входят в портфолио выпускника?
За время обучения студенты выполняют 4-5 проектов: анализ данных, модель классификации, рекомендательная система, проект с нейросетями и итоговый комплексный ML-пайплайн.
На какую должность можно претендовать после курса?
Выпускники могут претендовать на позиции Junior Data Scientist, Junior ML Engineer или аналитик данных в IT-компаниях и стартапах.
Как проходят занятия?
Обучение проходит в онлайн-формате: видеолекции в записи, практические задания с проверкой, вебинары с преподавателями и поддержка в чате от менторов.
Сколько времени нужно уделять обучению в неделю?
Рекомендуемая нагрузка — около 8 часов в неделю. Все материалы доступны в записи, поэтому можно выстроить удобный график обучения.