ХАРДКОРНЫЙ MACHINE LEARNING. ОБУЧЕНИЕ У НАС |

Не просто обучаем модели, а решаем сложные и важные для бизнеса ML-задачи.
СТАРТ ПРОГРАММЫ
2 ОКТЯБРЯ
ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ
ОНЛАЙН
Формат обучения Hard ML
КОМУ ПОДОЙДЁТ
MIDDLE/SENIOR
Кому подойдет курс машинного обучения Hard ML
ПАКЕТНЫЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ
ОТ 1 ДО 5 БЛОКОВ
Поэтапная оплата курса Hard ML
Преподаватель курса машинного обучения Hard ML
ВАЛЕРИЙ БАБУШКИН
Старт программы машинного обучения Hard ML

НАУЧИТЕСЬ СТРОИТЬ ML-СЕРВИСЫ ДЛЯ РЕШЕНИЯ РЕАЛЬНЫХ ЗАДАЧ

Hard ML — это не стандартный курс по машинному обучению. Моя команда не стала ограничиваться одним лишь обучением моделей и решила охватить абсолютно все этапы работы ML-инженера. Вы научитесь самостоятельно собирать и размечать данные, строить пайплайны их поставки, деплоить приложения, настраивать мониторинги и оценивать эффективность алгоритмов.

Вы получите максимально глубокое погружение в задачи, с которыми сталкивается современный бизнес. Каждая тема курса будет рассмотрена на реальных кейсах. К концу каждого модуля у вас будет собственный ML-сервис, решающий сложную и важную задачу. Этот курс станет проверкой на прочность для любого ML-специалиста, поэтому дерзайте — я верю в вас!
Преподаватель онлайн курса машинного обучения Валерий Бабушкин
ВАЛЕРИЙ БАБУШКИН
Senior Principal в BP, куратор курса

ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:

ML-РАЗРАБОТЧИК
Имеете опыт работы в областях, связанных с машинным обучением, и хотите научиться решать специфические и нестандартные задачи.
ТИМЛИД
Управляете командой ML-разработки и хотите познакомиться с передовым опытом построения сервисов для решения сложных бизнес-задач.

РЕКОМЕНДУЕМЫЙ УРОВЕНЬ

ПРОГРАММА КУРСА ://

Алгоритмы автоматического сопоставления объектов позволяют решать множество важных задач бизнеса: выявление товаров-дублей, объединение данных о покупателях в онлайне и офлайне, анализ и мониторинг цен конкурентов. Разберём различные кейсы применения систем матчинга и ранжирования, рассмотрим технические тонкости их архитектур, познакомимся с передовыми подходами к обучению моделей и реализуем свою систему поисковых подсказок.

10 уроков и финальный проект
Эффективность деятельности многих компаний зависит от способности устанавливать оптимальные цены на продукцию с учётом различных факторов и изменений, происходящих на рынке. Научимся предсказывать ценовые диапазоны, рассмотрим актуальные для ценообразования метрики, познакомимся с «многорукими бандитами» и обучим одного из них выбирать стратегию расчёта цен для оптимизации выручки и маржинальности продаж.

9 уроков и финальный проект

Сегментация потребителей по чистому эффекту от маркетингового воздействия позволяет бизнесу сосредоточить рекламный бюджет на клиентах, готовых выполнить целевое действие только при наличии коммуникации. Научимся оценивать величину этого эффекта с помощью uplift-моделей, разберём интересные кейсы из практики, спроектируем библиотеку факторов и построим свой алгоритм для поиска оптимальной аудитории.

5 уроков и финальный проект
Важными задачами в A/B-тестировании являются ускорение тестов и повышение их чувствительности. Это позволяет компаниям быстрее внедрять позитивные изменения и вовремя отказываться от негативных. Научимся применять современные методы повышения чувствительности A/B-тестов, рассмотрим полный пайплайн тестирования и реализуем свой сервис для оценки экспериментов.

10 уроков и финальный проект
ML-инженеру важно уметь интегрировать свои решения в существующую инфраструктуру с учётом высоких требований к производительности и отказоустойчивости приложений. Рассмотрим различные сценарии развёртывания сервисов, обсудим принципы их проектирования и поддержания с точки зрения современного бэкенда и научимся грамотно выводить приложения в продакшн.

9 уроков и финальный проект
Алгоритмы автоматического сопоставления объектов позволяют решать множество важных задач бизнеса: выявление товаров-дублей, объединение данных о покупателях в онлайне и офлайне, анализ и мониторинг цен конкурентов. Разберём различные кейсы применения систем матчинга и ранжирования, рассмотрим технические тонкости их архитектур, познакомимся с передовыми подходами к обучению моделей и реализуем свою систему поисковых подсказок.

10 уроков и финальный проект
Эффективность деятельности многих компаний зависит от способности устанавливать оптимальные цены на продукцию с учётом различных факторов и изменений, происходящих на рынке. Научимся предсказывать ценовые диапазоны, рассмотрим актуальные для ценообразования метрики, познакомимся с «многорукими бандитами» и обучим одного из них выбирать стратегию расчёта цен для оптимизации выручки и маржинальности продаж.

9 уроков и финальный проект

Сегментация потребителей по чистому эффекту от маркетингового воздействия позволяет бизнесу сосредоточить рекламный бюджет на клиентах, готовых выполнить целевое действие только при наличии коммуникации. Научимся оценивать величину этого эффекта с помощью uplift-моделей, разберём интересные кейсы из практики, спроектируем библиотеку факторов и построим свой алгоритм для поиска оптимальной аудитории.

5 уроков и финальный проект
Важными задачами в A/B-тестировании являются ускорение тестов и повышение их чувствительности. Это позволяет компаниям быстрее внедрять позитивные изменения и вовремя отказываться от негативных. Научимся применять современные методы повышения чувствительности A/B-тестов, рассмотрим полный пайплайн тестирования и реализуем свой сервис для оценки экспериментов.

10 уроков и финальный проект
ML-инженеру важно уметь интегрировать свои решения в существующую инфраструктуру с учётом высоких требований к производительности и отказоустойчивости приложений. Рассмотрим различные сценарии развёртывания сервисов, обсудим принципы их проектирования и поддержания с точки зрения современного бэкенда и научимся грамотно выводить приложения в продакшн.

9 уроков и финальный проект

Рекомендательные системы

Сегодня рекомендательные системы встречаются во многих приложениях, где есть поиск и персонализация. Мы разберёмся, как построить свою рекомендательную систему, используя все возможные знания о пользователях и объектах рекомендации. На практике научимся использовать алгоритмы контентной фильтрации, матричной факторизации, обучим глубокие сети и модели ранжирования. А потом — рассмотрим проблемы, которые могут возникать в проде.

новый блок

Хотите купить
только часть курса? Теперь это можно сделать

Хотите купить
только часть курса? Теперь это можно сделать

ПОДРОБНЕЕ О КАЖДОМ МОДУЛЕ

Валерий Бабушкин расскажет о курсе и его содержании. Вы узнаете, в чём ценность каждого модуля, какие задачи предстоит решать и сколько времени понадобится на освоение программы.

ЕСЛИ ЭТОТ КУРС КАЖЕТСЯ ВАМ СЛОЖНЫМ

КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ

РЕШАЙТЕ РЕАЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ

— Решайте сложные и нестандартные ML-задачи
— Изучайте модели и настраивайте всё необходимое для их работы
— Создавайте свои ML-сервисы и учитесь выводить их в продакшн
ИСПОЛЬЗУЙТЕ НАШУ ИНФРАСТРУКТУРУ
— Работайте на выделенном сервере
— Практикуйтесь на данных из реальных задач
— Изучайте решения преподавателей и других студентов

ЗАДАВАЙТЕ ЛЮБЫЕ ВОПРОСЫ В ПОДДЕРЖКУ

— Обсуждайте задачи и проекты с экспертами рынка
— Вашими менторами будут ML-инженеры из ведущих российских компаний
Консультируйтесь с HR специалистами
Учитесь правильно презентовать свои навыки
Откликайтесь на вакансии компаний-партнёров
Проходите собеседования и устраивайтесь на работу
УСТРАИВАЙТЕСЬ НА РАБОТУ ПОСЛЕ КУРСА
ИСПОЛЬЗУЙТЕ НАШУ ИНФРАСТРУКТУРУ
— Работайте на выделенном сервере
— Практикуйтесь на данных из реальных задач
— Изучайте решения преподавателей и других студентов
90
р.
ЗАДАВАЙТЕ ЛЮБЫЕ ВОПРОСЫ В ПОДДЕРЖКУ
— Обсуждайте задачи и проекты с экспертами рынка
— Вашими менторами будут ML-инженеры из ведущих российских компаний
108
р.
УСТРАИВАЙТЕСЬ НА РАБОТУ ПОСЛЕ КУРСА
— Консультируйтесь с HR специалистами
— Учитесь правильно презентовать свои навыки
— Откликайтесь на вакансии компаний-партнёров
— Проходите собеседования и устраивайтесь на работу
108
р.

НА КУРСЕ ИСПОЛЬЗУЕМ >>

УЧИТЕСЬ У >ЛУЧШИХ>

О преподавателе курса Hard ML Валерии Бабушкине
ВАЛЕРИЙ БАБУШКИН
VP of Data Science в Blockchain.com. Ранее работал в WhatsApp, руководил отделом Data Science and Engineering в X5 Retail Group, был директором по аналитике и машинному обучению в компаниях Яндекс и Alibaba. Ведёт курс Data Science в Высшей Школе Экономики. Консультирует центральный банк Казахстана по вопросам анализа данных. Имеет звание Kaggle Competitions Grandmaster.
Senior Principal в BP
Преподаватель курса машинного обучения Ваге Бросоян
ВАГЕ БРСОЯН
Руководитель группы моделирования и прогнозирования бизнеса в Яндекс.Маркете. Ранее более двух лет занимал позицию тимлида в X5 Retail Group. До этого два года работал ML-инженером в Яндексе. Ментор программы «Школа будущих CTO».
Яндекс.Маркет
Модули >>>
Преподаватель курса машинного обучения Станислав Гафаров
СТАНИСЛАВ ГАФАРОВ
Lead Data Scientist. Ранее работал тимлидом в Сбер Еаптеке, X5 Retail Group и Uma.Tech. До этого был Data Scientist в Сбербанке.
Capital.com
Модули >>>
Преподаватель курса машинного обучения Игорь Котенков
ИГОРЬ КОТЕНКОВ
Работает Senior ML Engineer в AliExpress Russia. До этого был аналитиком-разработчиком в Яндексе, работал в X5 и Сбербанк-Технологиях. Проводит стажировки и готовит разборы передовых научных статей для команды. Имеет звание Kaggle Competitions Master.
AliExpress Russia
Модули >>>
Преподаватель курса машинного обучения Александр Сахнов
АЛЕКСАНДР САХНОВ
Руководитель отдела мультивариативного анализа в X5 Retail Group. За более чем два года работы в компании в 100 раз повысил чувствительность A/B-тестов. Преподаёт в Школе анализа данных Яндекса.
X5 Retail Group
Модули >>>
Преподаватель курса машинного обучения Владислав Ладенков
ВЛАДИСЛАВ ЛАДЕНКОВ
Делает инфраструктуру для роботов. Ранее занимался инженерией данных в Blockchain.com и инфраструктурой в команде речевых технологий Х5 Retail Group. CTO в HRTech стартапе
Yandex.ru
Модули >>>

ОТЗЫВЫ СТУДЕНТОВ /

  • Высокое качество материала и заданий
    
    Крайне полезные курсы по продвинутому анализу данных. Особенно хочется выделить модули по A/B тестированию и Uplift моделированию. Качество материала, задачи на высоком уровне...

    Читать полностью
    ИГОРЬ МОИСЕЕВ
  • Полезный курс с практической направленностью

    Понравилась практическая направленность. В выбранных тематиках было достаточно современных подходов, теории и задач.
    Понравилось, что были разборы ДЗ — это реально помогало...

    Читать полностью
    МИХАИЛ КОЛОМАСОВ
  • Знания пригодились как на собеседованиях, так и в самой работе

    Я воспользовался программой помощи в трудоустройстве, которая включена в курс. И именно через специалиста karpov. courses меня нашла моя новая работа...

    Читать полностью
    АЛЕКСАНДР КАСАТКИН
  • Получил удовольствие от решения сложных задач

    Интересный материал: из курса можно узнать много нового, что можно найти лишь в специализированной литературе. Сложные задания: над многими задачами приходилось сидеть по много часов. Но зато я действительно радовался...

    Читать полностью
    ПАВЕЛ ЧАБУРКО
  • Высокое качество материала и заданий
    
    Крайне полезные курсы по продвинутому анализу данных. Особенно хочется выделить модули по A/B тестированию и Uplift моделированию. Качество материала, задачи на высоком уровне.

    Данный курс глобально повлиял на мою карьеру. Благодаря приобретенным навыкам, в особенности по модулю продвинутое A/B тестирование, через 2 месяца после окончания курса я получил оффер на позицию Senior research analyst в крупнейшем маркетплейсе РФ, хотя до этого в IT компаниях я не работал.
    ИГОРЬ МОИСЕЕВ

СТОИМОСТЬ ://

170 000 ₽
ДЕМОВЕРСИЯ
Выполните первые задания модуля «Ранжирование и матчинг», попробуйте реализовать свою модель и решите, подходит ли вам формат обучения.
ПОЛНАЯ ВЕРСИЯ
+ Ранжирование и матчинг
+ Динамическое ценообразование
+ Uplift-моделирование
+ Продвинутое A/B-тестирование
+ Сценарии деплоя ML-сервисов
Погрузитесь в мир продвинутого ML, получите доступ к работе на удалённом сервере и поддержке от наших преподавателей.
+ Три урока первого модуля
+ Конспекты лекций
+ Практические задания с разбором
41 000 ₽
0 ₽
Регистрация на курсе открывается сразу после нажатия на кнопку ниже.
ПОМЕСЯЧНО:
ПОЛНАЯ ОПЛАТА:
Оплата в течение
5 месяцев
Скидка 35 000 ₽
при полной оплате
205 000 ₽
Доступ к демоверсии откроется после регистрации на образовательной платформе.
170 000 ₽
ДЕМОВЕРСИЯ
Выполните первые задания модуля «Ранжирование и матчинг», попробуйте реализовать свою модель и решите, подходит ли вам формат обучения.
ПОЛНАЯ ВЕРСИЯ
+ Ранжирование и матчинг
+ Динамическое ценообразование
+ Uplift-моделирование
+ Продвинутое A/B-тестирование
+ Сценарии деплоя ML-сервисов
Погрузитесь в мир продвинутого ML, получите доступ к работе на удалённом сервере и поддержке от наших преподавателей.
+ Три урока первого модуля
+ Конспекты лекций
+ Практические задания с разбором
41 000 ₽
0 ₽
Регистрация на курсе открывается сразу после нажатия на кнопку ниже.
ПОМЕСЯЧНО:
ПОЛНАЯ ОПЛАТА:
Оплата в течение
5 месяцев
Скидка 35 000 ₽
при полной оплате
205 000 ₽
Доступ к демоверсии откроется после регистрации на образовательной платформе.
Пакет блоков
Полная ОПЛАТА
Поэтапная ОПЛАТА
Доступ к поддержке
1 блок
60 000₽
60 000₽
1,5 месяца
2 блока
100 000₽
55 000₽ / месяц
3 месяца
3 блока
130 000₽
50 000₽ / месяц
4,5 месяца
4 блока
150 000₽
45 000₽ / месяц
6 месяцев
Полный курс
170 000₽
41 000₽ / месяц
7,5 месяцев
Хотите купить ТОЛЬКО ЧАСТЬ КУРСА?
Обучение может оплатить ваш работодатель
Начните учиться сейчас, оформите налоговый вычет и верните до 13% стоимости обучения. Подробнее здесь.
налоговый вычет
гарантия возврата
Если в течение двух недель решите, что курс вам не подходит — вернём деньги.
Международная оплата
Если вы хотите оплатить обучение из-за рубежа, оставьте заявку — мы с вами свяжемся и подскажем, как это сделать.
САМОПРЕЗЕНТАЦИЯ
Чтобы получить сильное резюме и навыки самопрезентации вы пройдете:
- Лекции и вебинары по составлению резюме от HR-эксперта Яндекс
- Тест-драйв собеседования
- Консультацию, на которой определите стратегию поиска работы и пропишете карьерные цели
79
р.
ОТСЛЕЖИВАНИЕ ПРОГРЕССА
Свой прогресс в трудоустройстве вы будете отслеживать с помощью специальных дневников. Работать над ошибками мы будем вместе с вами: мы подскажем, что нужно подтянуть и в каком направлении лучше мыслить, чтобы эффективнее справляться с задачами на собеседованиях.
90
р.
РАБОТА МЕЧТЫ
Наша цель — довести вас до оффера. Среднее время трудоустройства с сопровождением составляет 1-1,5 месяца.
108
р.
САМОПРЕЗЕНТАЦИЯ
Чтобы получить сильное резюме и навыки самопрезентации вы пройдете:
- Лекции и вебинары по составлению резюме от HR-эксперта Яндекс
- Тест-драйв собеседования
- Консультацию, на которой определите стратегию поиска работы и пропишете карьерные цели
ВЫБОР ВАКАНСИЙ
После подготовки всех необходимых материалов вы получите доступ к Telegram-каналам, где ежедневно обновляются вакансии от наших партнёров. На заинтересовавшие вас вакансии HR отправят ваше резюме с рекомендациями и организуют собеседование.
ОТСЛЕЖИВАНИЕ ПРОГРЕССА
Свой прогресс в трудоустройстве вы будете отслеживать с помощью специальных дневников. Работать над ошибками мы будем вместе с вами: мы подскажем, что нужно подтянуть и в каком направлении лучше мыслить, чтобы эффективнее справляться с задачами на собеседованиях.
РАБОТА МЕЧТЫ
Наша цель — довести вас до оффера. Среднее время трудоустройства с сопровождением составляет 1-1,5 месяца.

НАШИ ВЫПУСКНИКИ РАБОТАЮТ ЗДЕСЬ >>>

FAQ >>>

СТАРТ КАЖДЫЙ МЕСЯЦ
НАЧАЛО КУРСА
2 ОКТЯБРЯ

Остались вопросы?

Заполните форму, мы свяжемся с вами, ответим на все ваши вопросы и подробнее расскажем о курсе.