Подготовить данные
Работать с SQL, Python, очисткой и исследовательским анализом.
ML-инженер
Курс Яндекс Практикума готовит ML-инженера: школа указывает 12 месяцев и 18 проектов. Для комфортного обучения нужны основы SQL, Python и математики; доступен необязательный подготовительный модуль.
Курс в деталях
- Школа
- Яндекс Практикум
- Формат
- Онлайн
- Длительность
- 12 месяцевПродолжительность курса по странице и каталогу школы.
- Уровень входа
- Новичкам
Кому подойдёт курс
| Кому подойдёт | Чем поможет курс |
|---|---|
| Тем, кто хочет изучать машинное обучение | В программе подготовка данных, модели, нейросети и внедрение решений. |
| Тем, кому нужна подготовка | Входной тест помогает понять, нужен ли необязательный подготовительный модуль по SQL, Python и математике. |
| Тем, кто готов к регулярным занятиям | Школа ориентирует примерно на 15 часов в неделю. |
Чему вы научитесь
Обучать и оценивать модели
Разобрать линейные, нелинейные и ансамблевые методы, а также основы нейросетей.
Внедрять ML-решения
Познакомиться с пайплайнами, API, контейнерами и мониторингом.
Что входит в курс
Практические задания
Задания для применения изученного материала и отработки навыков. Школа указывает 18 проектов в курсе.
Учебные проекты
Работа над проектами, в которых можно объединить знания и навыки из разных тем курса. В курсе 18 проектов и доступ к Мастерской.
Учебные материалы
Материалы для изучения и повторения тем курса: пояснения, конспекты и справочная информация. Теория представлена в интерактивном учебнике.
Тренажёры
Учебные среды для отработки действий и применения знаний на практике. Практика написания кода в тренажёре.
Вебинары
Онлайн-занятия по темам курса с преподавателями или приглашёнными экспертами. Наставники проводят вебинары.
Сопровождение куратора
Поддержка куратора или наставника по вопросам обучения и освоения программы. Наставники помогают в чате.
Обратная связь
Комментарии к выполненным работам, которые помогают увидеть ошибки и определить, что доработать. Проекты вручную проверяют ревьюеры и дают обратную связь.
Программа курса
Темы и разделы, которые входят в программу обучения.
01Знакомство с машинным обучением и входное тестирование
Раздел: Вводная часть
Знакомство с профессией, задачей машинного обучения и входной тест.
02Подготовительный модульНеобязательная подготовка
Необязательная подготовка по SQL, Python и математике за 2–6 недель.
03Обработка данных в SQL
Раздел: Основная программа
Связи таблиц, пропуски, дубликаты и подзапросы.
04Анализ данных и решение ad-hoc-задач
Оконные функции, статистика и прикладные аналитические задачи.
05Большой проект по обработке данных
Очистка данных, витрина и отчёт для бизнес-задачи.
06Предобработка данных в Python
Предобработка данных и библиотека pandas.
07Исследовательский анализ и визуализация с Python
Исследовательский анализ и визуализация с Python.
08Инструменты разработки и основы ООП
Командная строка, Git и основы ООП.
09Большой проект по исследовательскому анализу
Большой проект исследовательского анализа.
10Подготовка данных для машинного обучения
Подготовка признаков и постановка ML-задачи.
11Первые модели и оценка качества
Линейные модели, метрики и кросс-валидация.
12Продвинутые линейные модели и регуляризация
Регуляризация и многоклассовая классификация.
13Нелинейные модели и деревья решений
Нелинейные модели, деревья и подбор гиперпараметров.
14Ансамблевые методы
Ансамбли моделей и отслеживание экспериментов.
15Продвинутый отбор признаков и интерпретация предсказаний модели
Отбор признаков и интерпретация результатов.
16Обучение без учителя
Снижение размерности и кластеризация.
17Введение в нейронные сети и основы PyTorch
Введение в нейронные сети и PyTorch.
18Рекуррентные нейросети и трансформерные модели
Рекуррентные сети и основы трансформеров.
19Большой проект по ML-алгоритмам
Большой проект полного цикла с ML-алгоритмами.
20Инструменты для ускорения ML-разработкиДополнительный материал
Дополнительные инструменты ускорения ML-разработки.
21Построение ML-пайплайнов и оркестрация
Раздел: Продолжение программы
Версионирование и оркестрация ML-пайплайнов.
22Разработка веб-сервисов на базе REST API
REST API и веб-сервис для ML-модели.
23Контейнеризация веб-сервисов
Контейнеризация ML-приложения с Docker.
24A/B-тесты и мониторинг
A/B-тестирование и мониторинг моделей.
25Большой проект по внедрению модели в продакшн
Комплексный проект внедрения модели.
26Итоговый проект курса
Итоговый проект курса.
27Нейросети для ML-инженеров
Применение нейросетей в задачах ML-инженера.
28Основы работы с большими данными — тариф «Расширенный»Дополнительные модули
Big Data, распределённые системы и обработка данных с PySpark.
Доступно: тариф «Расширенный».
29Обработка данных в Apache Spark — тариф «Расширенный»Дополнительные модули
Обработка больших данных с Apache Spark и Spark SQL.
Доступно: тариф «Расширенный».
30Классические методы NLP и подготовка текстов совместно с ШАД — тариф «Расширенный»Дополнительные модули
Токенизация, статистические представления текста и семантические эмбеддинги.
Доступно: тариф «Расширенный».
31Архитектура трансформеров и устройство LLM — тариф «Расширенный»Дополнительные модули
Трансформеры, генерация и суммаризация текста.
Доступно: тариф «Расширенный».
32Построение RAG-систем и методы поиска — тариф «Расширенный»Дополнительные модули
Поиск данных и построение RAG-систем.
Доступно: тариф «Расширенный».
33Мультимодальность и дообучение LLM — тариф «Расширенный»Дополнительные модули
Адаптация LLM и мультимодальные модели.
Доступно: тариф «Расширенный».
34Проектный месяц — тариф «Расширенный»Дополнительные модули
Под руководством наставника — проект на основе реальной бизнес-задачи.
Доступно: тариф «Расширенный».
Тариф «Расширенный»
В расширенном тарифе школа указывает 25 проектов и командную практику.
Практика и проекты
Практические работы курса — какие задачи вы будете решать, какие кейсы и примеры разбирать.
18 проектов
В карточке курса указаны 18 проектов; сумма подписей проектных разделов также составляет 18.
Тренажёр и проверка
Теорию изучают в интерактивном учебнике, проекты проверяют эксперты. Наставники помогают в чате и проводят вебинары.
Профессии, навыки и инструменты
Профессии
Профессии, с задачами которых знакомит программа курса.
Навыки
Навыки, на развитие которых направлена программа курса.
Программы и сервисы
Инструменты и методы по материалам школы; состав может зависеть от тарифа.
Карьерное сопровождение
Резюме и сопроводительное письмо
Подготовка резюме и сопроводительного письма для отклика на подходящие вакансии. Для совершеннолетних учащихся; при оплате работодателем программа трудоустройства не предоставляется.
Подготовка к собеседованию
Подготовка к самопрезентации и вопросам работодателя на собеседовании. Для совершеннолетних учащихся; при оплате работодателем программа трудоустройства не предоставляется.
Поиск работы
Знакомство с площадками для поиска работы, подходами к выбору вакансий и откликам. Для совершеннолетних учащихся; при оплате работодателем программа трудоустройства не предоставляется.
Документ об обучении
Диплом
Школа указывает этот вид документа.
При наличии среднего профессионального или высшего образования после успешного итогового проекта.
Сертификат о прохождении курса
Школа указывает этот вид документа.
Без среднего профессионального или высшего образования после успешного итогового проекта.
Стоимость и условия оплаты
- Стоимость обучения
- 153 600 ₽Данные от 03.11.2026. Актуальная цена и состав тарифа — на сайте школы. На 3 ноября 2026 года школа указывала 153 600 ₽ одним платежом или от 6 271 ₽ в месяц на 36 месяцев. Актуальные условия уточняйте у школы.
- Ежемесячный платёж
- от 6 271 ₽ / мес.Срок оплаты: 36 мес. Условия договора уточняйте в школе.
Частые вопросы
Сколько длится обучение?
Школа указывает 12 месяцев для курса и ориентировочную нагрузку около 15 часов в неделю.
Сколько стоит курс?
На 3 ноября 2026 года школа указывала 153 600 ₽ одним платежом или от 6 271 ₽ в месяц на 36 месяцев. Актуальные условия уточняйте у школы.
Какие знания нужны до начала?
Для комфортного обучения школа рекомендует основы SQL, Python и математики для анализа данных.
Что делать, если знаний пока недостаточно?
Во вводной части есть тест; по его результату можно пройти необязательный подготовительный модуль. Школа указывает для него 2–6 недель.
Можно ли попробовать обучение бесплатно?
Да. Школа предлагает бесплатную вводную часть с входным тестом.
Сколько проектов предусмотрено?
В курсе школа указывает 18 проектов.
Какие дополнительные возможности есть в других тарифах?
Школа указывает 12 месяцев и 18 проектов в курсе, 16 месяцев и 25 проектов в расширенном. Дополнительные разделы и командная практика относятся к расширенному.
Помогают ли с трудоустройством?
Да, школа предлагает карьерную программу совершеннолетним; при оплате обучения работодателем она не предусмотрена.
Какой документ выдают после курса?
После успешного итогового проекта при наличии среднего профессионального или высшего образования школа выдаёт диплом о переподготовке, иначе — сертификат.
Записаться на курс
Перейдите на сайт Яндекс Практикум, чтобы узнать условия обучения на курсе «ML-инженер».
На сайт школыПохожие курсы
Другие программы для той же профессии или со схожими навыками и инструментами.
GeekBrainsData Scientist
Совместная программа GeekBrains и Skillbox посвящена работе с данными и основам машинного обучения. После базы школа предлагает выбрать направление; описание вариантов в программе и FAQ различается.
Цена на сайте
Стоимость курса
GeekBrainsMachine Learning Engineer
Совместная программа GeekBrains и Skillbox посвящена машинному обучению, нейросетям, обработке текста и изображений. Два дополнительных медицинских раздела школа относит к индивидуальным тарифам.
Цена на сайте
Стоимость курса
Яндекс ПрактикумML-инженер с опытом
Курс Яндекс Практикума для специалистов с начальным опытом машинного обучения. За четыре месяца программа проводит через подготовку данных, обучение модели, развёртывание сервиса и мониторинг.
116 000 ₽
Стоимость курса
от 4 736 ₽ / мес. на 36 мес.
Что важно знать о курсе «ML-инженер»
Курс подойдёт тем, кто хочет освоить полный цикл работы с ML-моделями и готов повторить необходимые основы.
Сравните тарифы по длительности, числу проектов и дополнительным разделам.
Перед оплатой уточните стоимость с применимыми условиями и возможность участия в карьерной программе.
Что посмотреть дальше
Яндекс Практикум
Познакомьтесь со школой Яндекс Практикум, её программами и условиями обучения.
ОткрытьКурсы Яндекс Практикум
Сравните курсы Яндекс Практикум по программе, практике и условиям обучения, чтобы выбрать подходящий вариант.
ОткрытьВсе курсы
Сравните онлайн-курсы по программе, школе, стоимости и длительности. Найдите обучение для первых шагов или развития навыков и изучите условия перед записью.
Открыть