Машинное обучение на практике — курс от IBS Training

Курс «Машинное обучение на практике» от IBS Training — интенсивная практическая программа для специалистов, владеющих теоретическими основами ML и желающих закрепить навыки на реальных бизнес-задачах. В течение месяца студенты работают с продакшен-данными: решают задачи прогнозирования оттока клиентов, кредитного скоринга, рекомендательных систем и детекции аномалий. Программа делает акцент на полном цикле ML-проекта — от формулирования задачи и EDA до валидации модели и подготовки к деплою. Используются инструменты scikit-learn, XGBoost, LightGBM и средства MLflow для трекинга экспериментов. Курс подходит аналитикам и ML-инженерам среднего уровня.

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
IBS Training
Длительность
1 мес, 8 ч/нед
Формат
Онлайн
Уровень
Средний
Язык
Русский
Сертификат
Сертификат IBS Training
Обновлено
март 2026 г.
36 810 ₽

Полная стоимость: 36 810 ₽

Программа и содержание

Модули и темы

Студенты работают с реальными датасетами из бизнес-доменов: финансы, ритейл, телеком. Учатся проводить EDA, обрабатывать данные и создавать информативные признаки для моделей.

  • EDA
  • Обработка пропусков
  • Кодирование категорий
  • Feature Engineering
  • Отбор признаков

EDA и подготовка данных для ML

Разведочный анализ, очистка и feature engineering на реальных данных

Студенты работают с реальными датасетами из бизнес-доменов: финансы, ритейл, телеком. Учатся проводить EDA, обрабатывать данные и создавать информативные признаки для моделей.

  • EDA
  • Обработка пропусков
  • Кодирование категорий
  • Feature Engineering
  • Отбор признаков

Построение и оценка моделей

Обучение моделей, подбор гиперпараметров и метрики качества

Практика построения моделей классификации и регрессии на бизнес-кейсах: кредитный скоринг, прогноз оттока, предсказание спроса. Подбор параметров, сравнение моделей и интерпретация результатов.

  • scikit-learn
  • XGBoost
  • LightGBM
  • GridSearch
  • Кросс-валидация
  • ROC AUC
  • F1-score

ML-пайплайн и подготовка к продакшену

Автоматизация экспериментов, MLflow и деплой моделей

Завершающий модуль посвящён промышленной эксплуатации моделей: сборка пайплайнов в scikit-learn Pipeline, трекинг экспериментов в MLflow, упаковка в Docker и базовый мониторинг качества модели.

  • ML-пайплайн
  • MLflow
  • Версионирование моделей
  • API для модели
  • Docker
  • Мониторинг

Чему научитесь

Полный цикл ML-проекта
Feature Engineering на реальных данных
Работа с XGBoost и LightGBM
Трекинг экспериментов в MLflow
Подготовка ML-модели к деплою
Интерпретация метрик качества

Для кого подходит

  • →ML-инженеры среднего уровня
  • →Аналитики данных с базовым опытом ML
  • →Разработчики, внедряющие ML в продукты

Требования

  • →Базовые знания ML-алгоритмов
  • →Python и pandas
  • →Опыт работы с scikit-learn

Плюсы и минусы курса Машинное обучение на практике

Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.

Плюсы

  • Фокус на реальных бизнес-кейсах, а не учебных данных
  • Полный цикл от EDA до деплоя за короткий срок
  • Изучение MLflow для промышленного ML
  • Доступная цена для корпоративного обучения

Минусы

  • Не подходит для абсолютных новичков в ML
  • Интенсивный темп — месяц на весь материал
  • Ограниченное покрытие Deep Learning

Отзывы (1)

Был ли полезен этот инструмент?
💬

Загрузка комментариев...

Часто задаваемые вопросы

Чем этот курс отличается от теоретических программ по ML?
Курс сфокусирован исключительно на практике: все задания основаны на реальных бизнес-кейсах, а не на академических датасетах. Акцент на полном цикле ML-проекта, включая деплой.
Какие бизнес-задачи решаются на курсе?
Студенты работают с задачами кредитного скоринга, прогнозирования оттока клиентов, рекомендательных систем и детекции аномалий в транзакциях.
Нужен ли опыт работы с ML для поступления?
Да, курс рассчитан на специалистов с базовым пониманием ML-алгоритмов и опытом работы с Python и scikit-learn. Для новичков рекомендуется сначала пройти вводный курс.
Изучается ли деплой моделей?
Да, последний модуль посвящён подготовке модели к продакшену: сборка пайплайнов, трекинг в MLflow, упаковка в Docker и базовый мониторинг качества модели в эксплуатации.
Можно ли использовать кейсы курса в портфолио?
Да, все выполненные проекты можно оформить и добавить в портфолио. Они демонстрируют навыки работы с реальными данными и полный цикл ML-разработки.

Чем этот курс отличается от теоретических программ по ML?

Курс сфокусирован исключительно на практике: все задания основаны на реальных бизнес-кейсах, а не на академических датасетах. Акцент на полном цикле ML-проекта, включая деплой.

Какие бизнес-задачи решаются на курсе?

Студенты работают с задачами кредитного скоринга, прогнозирования оттока клиентов, рекомендательных систем и детекции аномалий в транзакциях.

Нужен ли опыт работы с ML для поступления?

Да, курс рассчитан на специалистов с базовым пониманием ML-алгоритмов и опытом работы с Python и scikit-learn. Для новичков рекомендуется сначала пройти вводный курс.

Изучается ли деплой моделей?

Да, последний модуль посвящён подготовке модели к продакшену: сборка пайплайнов, трекинг в MLflow, упаковка в Docker и базовый мониторинг качества модели в эксплуатации.

Можно ли использовать кейсы курса в портфолио?

Да, все выполненные проекты можно оформить и добавить в портфолио. Они демонстрируют навыки работы с реальными данными и полный цикл ML-разработки.

Информация проверена: март 2026 г.