ML-Интенсив — Ваш курс

Для кого этот курс

Курс подойдет тем, кто хочет войти в Data Science и применять ML в работе.

🧑‍💻 Новички без опыта в ML

Освоите основы машинного обучения, научитесь использовать ИИ-помощников для кода и поймете устройство ML-проектов.

📊 Аналитики данных

Перейдете от отчетности к прогнозированию и применению ML-моделей в рабочих задачах.

👨‍💻 Разработчики

Добавите в стек MLOps и основы проектирования ML-систем. Научитесь ускорять разработку нейросетями.

👔 Менеджеры и тимлиды

Начнете говорить с инженерами на одном языке, оценивать сроки и участвовать в обсуждении архитектуры.

О менторе

Ваш наставник на протяжении всего курса

Виталий Терехов

Senior Data Scientist, опыт 8+ лет

Автор курса и главный ментор. Работал в крупных IT-компаниях, внедрял ML-решения для задач прогнозирования, рекомендаций и компьютерного зрения. Учит не просто коду, а подходу к решению реальных бизнес-задач.

🎓 Выпускник МФТИ. Ведет активный блог о Data Science, помогает студентам находить работу в IT.

Настя Москва

ML-инженер, куратор курса

Помогает с домашими заданиями, разборами кода и отвечает на вопросы в чате.

⭐ Отзывы учеников

Дмитрий Р. ⭐⭐⭐⭐⭐

"Отличная программа! Понравился баланс теории и практики. Кураторы всегда на связи, помогают с домашними заданиями. Рекомендую всем, кто хочет войти в Data Science."

Выпуск 2025

Екатерина М. ⭐⭐⭐⭐⭐

"Изначально боялась, что не потяну, но ментор поддерживал на каждом этапе. Очень помогли живые вебинары и разбор ошибок. Уже получила оффер в крупную компанию!"

Выпуск 2026

Подойдет ли вам этот курс?

Для комфортного обучения желательно иметь базовую подготовку:

🐍 Python

базовый синтаксис
циклы и функции
простые типы данных

📐 Математика

уравнения и графики
производная и градиент
матрицы и операции

📊 Статистика

среднее и медиана
дисперсия
нормальное распределение

🛠 Инструменты

установка Jupyter
импорт библиотек
запуск Python-кода

Формат курса

Все материалы остаются в личном кабинете навсегда.

⏳ Длительность

Тариф 1: 4 месяца
Тариф 2: 6 месяцев (с проектом)
1 месяц — подготовка (математика + Python)
3 месяца — базовый ML + бизнес-кейсы
2 месяца — подготовка к собеседованиям

📹 Формат занятий

Видеолекции (1,5–2,5 ч/нед)
Вебинары с ответами на вопросы
Домашние задания в Jupyter Notebook
Итоговый проект для портфолио

💬 Коммуникация

Платформа: GetCourse
Закрытый Telegram-чат группы
Telegram-канал с оповещениями
Чат выпускников после сдачи домашек

Программа курса

Обновленная программа с упором на практику и современные инструменты.

Модуль 1 — Подготовительный: Python и математика

База

Теория вероятностей
Алгоритмы и структуры данных
Основы программирования на Python

Математический анализ
Линейная алгебра и многомерный анализ

Модуль 2 — Алгоритмы машинного обучения

Основной

Простые методы (kNN, Наивный Байес)
Обучение без учителя (K-Means, кластеризация)
Введение в нейронные сети

Линейные модели (регрессия, SVM)
Деревья и ансамбли (Random Forest, Gradient Boosting)

Модуль 3 — Оценка качества

Критично

Метрики классификации и регрессии
Валидация моделей

A/B-тестирование (теория + практика)

Модуль 4 — Внедрение ML в бизнес

Практика

AI-ассистенты для анализа данных
Основы MLOps

ML System Design

Модуль 5 — Применение ML в бизнесе

Кейсы

Рекомендательные системы
Динамическое ценообразование
ML-лидогенерация

Скоринги и антифрод
Приоритизация инвестиций
Автоматизация с Deep Learning

Дополнительно — Подготовка к поиску работы

Карьера

Разбор типовых вопросов на собеседованиях
Подготовка резюме

Стратегия прохождения интервью
Рекомендации от экспертов

Выберите тариф

Оплата по частям — рассрочка на 18 месяцев.

Тариф 1

8 333 ₽ /мес

Полная стоимость: 150 000 ₽

Подготовительный модуль
База ML
Применение ML в бизнес-кейсах
Практические задачи

Выбрать тариф

🚀 Самый популярный

Тариф 2

10 278 ₽ /мес

Полная стоимость: 185 000 ₽

Всё, что в Тарифе 1
Подготовка к собеседованиям
Карьерный вебинар с ML-инженером
Разбор резюме
Итоговый проект
Поддержка кураторов
Бессрочный доступ к обновлениям