Какие преимущества даёт обучение в Яндекс Практикуме?

Name: Онлайн-курс «Инженер машинного обучения»: обучение профессии Machine Learning инженер для специалистов с опытом
Brand: Яндекс Практикум
SKU: machine-learning
Availability: InStock

100 000+ выпускников 💻 Много проектов 🖤 Поддержка экспертов

Курс «Инженер машинного обучения»: обучение профессии Machine Learning инженер с нуля — Практикум СНГ

Программа 2025 года — освоите самые актуальные технологии
Docker, FastAPI, Airflow, MLflow, Yandex Cloud и другие инструменты
6 ML-проектов в портфолио, включая настоящие сервисы
Обучение продвинутых моделей и создание микросервисов в облачной среде
Можно заниматься в удобное время, главное — сдавать проекты в срок
Сертификат о завершении курса

Чем занимается инженер машинного обучения

Работает с данными и создаёт на их основе алгоритмы машинного обучения, которые помогают решать прикладные задачи.

Инженерная составляющая подразумевает подготовку и вывод модели в работу, поддержку её качества, улучшение эффективности. ML‑Engineer часто работает в паре со специалистами по Data Science, аналитиками данных и инженерами данных.

Кому подойдёт курс

Разработчикам и инженерам данных

Углубите знания по алгоритмам и инструментам машинного обучения, чтобы участвовать в сложных проектах и быть конкурентоспособным на рынке труда

Аналитикам и специалистам по Data Science

Пройдёте через полный цикл ML‑проектов: от разработки модели до её внедрения — чтобы выйти на новый уровень развития карьеры

Начинающим ML-инженерам

Сможете структурировать знания, попрактиковаться и получить обратную связь от более опытных коллег, чтобы расти по карьерной лестнице

Что желательно знать до начала курса

Python: базовые навыки, Jupyter Notebook, библиотеки Pandas и другие
SQL: базовые запросы и предобработка данных внутри запроса
Работа с данными: подготовка, чистка, описательная статистика
Принципы классического машинного обучения: выбор алгоритма для модели и её обучение
Работа с Git и командной строкой: локальный и удалённый репозиторий, управление репозиторием через IDE и консоль

За 4 месяца освоите полный цикл ML‑проектов

Сможете сами

Собирать данные и запускать с ними регулярные процессы
Обучать модели в стабильной инфраструктуре и выводить их в продакшен
Находить ошибки в процессах, улучшать базовый пайплайн и модели
Создавать и контейнеризировать микросервисы
Работать с uplift-моделированием
Строить модели неперсонализированных рекомендаций, контентной и коллаборативной фильтрации

Разработаете 3 сервиса

На данных Яндекс Недвижимости обучите модель, которая предсказывает события. Создадите микросервис и развернёте его в облачной инфраструктуре
Разработаете рекомендательную систему для улучшения предсказаний в сервисе Яндекс Музыка
Решите задачу uplift-моделирования: определите аудиторию и финансовый эффект

Получите мощный набор навыков и инструментов

DVC

MLflow

Airflow

Optuna

Docker

FastAPI

Yandex Cloud

9 тем・~2 часа

Бесплатно

Создание пайплайна по подготовке данных и выводу ML‑модели в продакшн

1 модуль — бесплатно, чтобы вы решили несколько задач из жизни ML-инженера, поняли, подойдёт ли вам эта программа, а заодно узнали, как работает платформа Практикума

Переменные и типы
Циклы и ветвления
Функции
Библиотеки
Протокол HTTP

Кто такой ML‑инженер

Необходимые навыки и рабочие задачи. Отличия от других специалистов по Data Science, инженеров и аналитиков данных, DevOps‑ и MLOps‑инженеров. Знания, которые нужны для успешной карьеры.

Пайпланы подготовки данных в Airflow

Знакомство с инструментом. Автоматизация процесса подготовки данных. DAG, создание пайплайнов и обработка данных на разных этапах.

Создание baseline‑модели

Метрики для оценки качества модели. Эксперимент по созданию базовой модели в MLflow.

Улучшение baseline‑модели

Техники для повышения качества и точность прогнозов. Методы конструирования новых признаков (feature engineering). Настройка гиперпараметров с помощью библиотеки Optuna на Python.

Релиз ML‑модели

Что такое микросервис и зачем он нужен бизнесу. Фреймворк FastAPI.

ML‑модель в продакшене

Библиотеки Python. HTTP‑запросы к микросервису с моделью. Тест микросервиса на отдельном наборе данных.

Рекомендательная система и uplift‑модель

Знакомство с инструментами и их применение в реальном бизнесе

О курсе

Знакомство со спринтами и рабочими инструментами. Длительность обучения, практика и преподаватели.

Входной тест

Проверка знаний до покупки курса

Решите несколько задач из жизни ML-инженера, пройдёте входное тестирование и поймёте, подходит ли вам курс

5 тем・1 проект・3 недели

Разработка пайплайнов подготовки данных и обучения модели

DVC
AirFlow
S3

Подготовка и трансформация данных в Airflow

Знакомство с Airflow, первый DAG, подготовка данных для обучение базовой модели

Создание ML‑модели и настройка DVC‑пайплайна

Автоматизация подготовки данных (ETL) с помощью Airflow, обучение базовой модели, создание и запуск DVC‑пайплайна, версионирование артефактов

Для сервиса Яндекс Недвижимость настроите процесс обучения модели, которая должна помочь остановить отток клиентов

6 тем・1 проект・2 недели

Улучшение baseline-модели

MLflow
Optuna
Mlxtend
Продвинутый EDA

Контроль за экспериментами

Основные сущности MLflow: Tracking, Projects, Models, Model Registry, развёртывание MLflow, логирование ML‑модели, сохранение окружения, визуализация результатов, методы версионирования модели и контроль изменений, доступ к результатам и артефактам моделей через API

Конструирование признаков: Feature Engineering

Продвинутый EDA (Exploratory Data Analysis), работа с разными типами признаков: ускорение обработки, применение автоматической генерации; отбор наиболее важных признаков, организация обработки данных

Подбор гиперпараметров модели

Cтандартные методы подбора: решётчатый поиск (Grid Search) и случайный поиск (Random Search), байесовский подход; фреймворк Optuna, визуализация процесса подбора гиперпараметров — Optuna и MLflow одновременно

Улучшите качество модели с помощью Feature Engineering и оптимизации гиперпараметров

6 тем・1 проект・3 недели

Релиз модели в продакшен

Docker
FastAPI
Yandex.Cloud
Uvicorn
Prometheus
Grafana

Создание микросервиса

Архитектура приложений, использование FastAPI для написания микросервиса на базе ML‑модели, его сборка, отладка и запуск

Контейнеризация микросервиса

Настройка изолированного окружения, использование готовых Docker‑образов и запуск Python‑скриптов, Docker‑файл для запуска, оптимизация разработки и запуска приложений — Docker Compose

Мониторинг ML‑модели

Метрики мониторинга в продакшене, их сбор, хранение (Prometheus Server), аналитика (PromQL) и визуализация в Grafana

Создадите сервис на базе ML‑модели и развернёте его в облачной инфраструктуре

1 неделя

Перерыв

7 тем・1 проект・3 недели

Создание рекомендательной системы

Uvicorn
implicit
catboost
U2U, I2I, ALS
S3

Рекомендательные системы

Принципы и алгоритмы персональных рекомендаций, виды рекомендательных систем, «холодный старт», матрица взаимодействий

Базовые рекомендации

Коллаборативная фильтрация (ALS), контентные рекомендации, валидация рекомендательной системы

Двухстадийный подход

Генерация наборов рекомендаций с помощью разных алгоритмов, ранжирование полученных рекомендаций для отбора лучших из них

Архитектура рекомендательных систем

Типовая архитектура, онлайн‑рекомендации, сервис рекомендаций: ASGI‑сервер Uvicorn на базе фреймворка FastAPI

Разработаете рекомендательную систему для улучшения предсказаний в Яндекс Музыке, оформите сервис и выкатите его в продакшен

5 тем・1 проект・3 недели

Создание uplift-модели

S/T-learner
scikit-uplift
X/R-learner
uplift-деревья

Uplift-моделирование

Концепция, метрики и методы оценки качества, базовые методы, продвинутые подходы, продакшен

Решите задачу uplift‑моделирования: определитесь с аудиторией и оцените финансовый эффект

3 недели

Итоговый проект

Подтвердите, что освоили новые навыки, и пройдёте полный цикл работы с моделью: от формирования задачи и сбора данных до разработки модели и выкатки её в продакшен. Теперь без теории и практических заданий — всё как в реальной работе.

Дополнительный модуль

Сферы применения машинного обучения

ML и бизнес
Метрики машинного обучения
Векторные и языковые представления
Улучшение моделей

Машинное обучение в бизнесе

Запуск новых функций сервиса с применением машинного обучения, сбор данных, связь метрик машинного обучения с метриками продукта

Машинное обучение для текстов

Классификация для текстовых данных, векторные представления текстов с помощью статистических моделей, работа с языковыми представлениями нейросетей

Машинное обучение с учителем

Новые модели машинного обучения, метрики, средства для улучшения моделей и данных, упрощение обучения моделей

Научитесь с помощью ML‑моделей запускать новые фичи и обрабатывать текстовые данные, а ещё поймёте, как упростить обучение моделей

Как вы будете проходить курс

Осваивать теорию небольшими блоками

Программу составили инженеры машинного обучения и методисты Практикума — получите только самое необходимое и то, что пригодится в работе.

И сразу применять её на практике в инфраструктуре

Предоставим доступ к Yandex Cloud, где можно обучать и развёртывать ML‑модели. Практика похожа на реальные рабочие задачи — после курса вам не придётся заново чему‑то учиться.

Посещать вебинары и воркшопы с наставниками

Все наставники — опытные ML‑инженеры. На вебинарах они делятся лучшими практиками, разбирают сложные темы и интересные кейсы, отвечают на вопросы.

Получать регулярную обратную связь

Эксперты будут на связи в чате, чтобы ответить на вопросы и помочь разобраться с задачей. А по своим проектам вы получите подробную обратную связь от ревьюеров.

А ещё сможете стать частью сообщества специалистов по работе с данными

Наши курсы проходят инженеры данных, аналитики, разработчики и другие специалисты из разных сфер, компаний и стран. Вы сможете обменяться опытом с коллегами и завести ценные связи.

Будете проходить курс на нашей платформе, а Практикум ИИ вам поможет

Когда в теории что-то непонятно, нейросеть ответит на вопросы или объяснит материал другими словами. А в конце каждого модуля подготовит краткий пересказ о самом главном.

2 формата на выбор

С дедлайнами. Модули открываются по расписанию — их важно осваивать за определённое время. Проекты тоже нужно сдавать в срок.
В своём темпе. Темы и задания открываются последовательно. Можно завершить курс быстрее или продлить прохождение на месяц.

Подробнее о форматах

Вас поддержит заботливая команда

Авторы собрали весь свой опыт в одной программе

Инженеры с хорошими знаниями теории и многолетним практическим опытом собрали и систематизировали свои знания, чтобы передать вам самое необходимое

Антон Моргунов

Senior инженер по компьютерному зрению в «Базис Центре», программный эксперт курса

Дмитрий Донецков

Руководитель направления по исследованию данных

Попробовать бесплатно

Этот курс может оплатить
ваш работодатель

Полностью или разделив оплату с вами,
например 50/50 или 75/25

Расскажем всё про курс
Сообщим стоимость
Ответим на ваши вопросы
Подготовим договор и счёт

Если у вас есть вопросы, оставьте заявку — мы позвоним

Менеджер расскажет о курсе и предложит персональную скидку

Отвечаем на вопросы

Каким требованиям нужно соответствовать?

Курс рассчитан на специалистов, у которых уже есть начальный опыт в области машинного обучения. Мы ожидаем, что вы уже:
• Знаете язык программирования Python: базовые навыки, Jupyter Notebook, библиотеки Pandas и другие.
• Знаете SQL: базовые запросы и предобработку данных внутри запроса.
• Умеете работать с данными: разбираетесь в подготовке, чистке, описательной статистике.
• Знакомы с принципами классического машинного обучения: выбором алгоритма для модели и её обучением.

Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?

В программе предусмотрен перерыв, во время которого можно отдохнуть или повторить сложные темы.

Если вам нужно больше времени на выполнение проекта, напишите куратору. Он подскажет, как согласовать новый дедлайн.

Можно ли пройти курс в своём темпе?

Да. Этот курс можно пройти в одном из двух форматов:

• С дедлайнами. Модули открываются по расписанию, и задания нужно выполнять точно в срок.
• В своём темпе. Темы и задания открываются последовательно. Можно регулировать нагрузку и проходить курс быстрее или медленнее. Подробнее о формате.

Проходите курс в своём темпе, если вам сложно подстраиваться под расписание. Но помните, что такой формат требует самоконтроля и высокой мотивации. С дедлайнами будет проще дойти до конца.

Если не понравится, я могу вернуть деньги?

Конечно. Если курс ещё не начался, вернём всю сумму. Если уже начался, придётся оплатить прошедшие дни со старта вашей когорты — но мы вернём деньги за остаток курса. Более подробно рассказываем об этом в 7 пункте оферты.

Получу ли я какой-то документ после курса?

Да, для этого нужно закончить курс и успешно выполнить итоговый проект. Тогда вы получите сертификат о завершении курса в электронном виде.

Вы поможете сменить или найти работу?

На этом курсе не предусмотрена помощь с трудоустройством, поскольку он для действующих специалистов, у которых уже есть навыки поиска работы.

Но если у вас появится вопрос о карьерном развитии, обратитесь в нашу службу поддержки — постараемся ответить.

Как можно оплатить?

Банковской картой: внести всю сумму сразу или платить ежемесячно.

Ежемесячные платежи работают так: вы вносите первую оплату, и в этот момент привязывается карта. С этой карты автоматически будут списываться следующие платежи каждые 30 календарных дней. Например, оплатили 25 марта — следующий платёж пройдёт 24 апреля. Курс будет стоить меньше, если оплатить его сразу целиком.

Через компанию: юридические лица также могут оплатить курс в Практикуме. Чтобы заказать счёт для оплаты, оставьте заявку на странице для корпоративных клиентов.

На каком языке проходит курс?

Всё будет на русском: теория, практические задания и вебинары, а ещё чаты с куратором, наставником и другими участниками курса.

В какой валюте можно оплатить курс?

Оплатить курс можно в любой валюте, кроме российских рублей.

Чтобы вам было проще сориентироваться, мы указываем примерную стоимость в долларах США, но списание будет в казахстанских тенге, а конвертация — по курсу вашего банка.

Давайте поможем

Напишите, как вас зовут и по какому номеру можно связываться, — в течение 30 минут позвоним и расскажем всё про курсы

Даю согласие ТОО "Y. Izdeu men Jarnama" (170240015454) и его аффилированным лицам на обработку данных для обработки заявки и обратной связи по ней. Узнать подробнее

Курс «ML-инженер с опытом»