Мой опыт выбора онлайн-курсов по машинному обучению
После первичного отбора я начал погружаться глубже, изучая программы, условия и отзывы по каждому из курсов, которые попали в мой список. Вот мои мысли и собранная информация по ним, которая, надеюсь, поможет вам лучше сориентироваться.
ТОП 1. Курс «Инженер машинного обучения» - Яндекс Практикум
Это, пожалуй, был один из первых курсов, который я стал рассматривать всерьез. У Яндекса репутация сильной компании в ML, и их подход "от практики" меня очень привлек, особенно с учетом доступа к Yandex Cloud. 7 проектов в портфолио тоже выглядит внушительно, это прямо то, что нужно для демонстрации навыков.Посмотреть подробности
- Цена: 130 000 ₽ (за весь курс со скидкой при оплате сразу); 36 000 ₽/мес (при оплате частями); от 5 307 ₽/мес (в кредит)
- Длительность: 4 месяца
- Ближайший старт: 29 мая
- Рейтинг: 4,5 (на Отзовике, IRecommend и TutorTop)
- Выпускники, нашедшие работу: 10 000
- Версия программы: 2024 года
- Проектов в портфолио: 7 ML-проектов
- Документ об образовании: Диплом о профессиональной переподготовке
- Лицензия: Государственная
- Формат обучения: Онлайн, гибкий темп, доступ к Yandex Cloud, вебинары с наставниками, поддержка YandexGPT
- Условия оплаты: Оплата частями, в кредит, от работодателя, налоговый вычет, возврат денег за остаток курса
- Бесплатная часть: Есть
Исследуя этот курс, узнал про возможность сэкономить до -20% при оплате, подробности по инструкции по клику на сайте.
ТОП 2. Машинное обучение - Нетология
Нетология тоже известный игрок на рынке онлайн-образования. 10 месяцев звучит фундаментально, возможно, для тех, кто готов глубоко погружаться постепенно. Понравилась заявленная гибкость в обучении и обещание помощи с карьерой, это важно для меня как для человека, нацеленного на смену квалификации или рост.Узнать больше о курсе
- Цена: 53 900 ₽; Скидка уже включена в стоимость, оплатить до 25 мая
- Длительность: 10 месяцев
- Карьера: Помощь в поиске стажировки или работы
- Документ об образовании: Диплом о профессиональной переподготовке
- Гибкий график обучения: Можно двигать дедлайны, смотреть вебинары в записи, приостанавливать обучение до 6 месяцев
Мои исследования показали, что есть промокод WELCOME, дающий 5% скидку на все онлайн-курсы - WELCOME.
ТОП 3. Machine Learning с нуля до Junior - Skillbox
Курс "с нуля до Junior" от Skillbox привлек внимание обещанием довести до определенного уровня, хотя я и не совсем "с нуля", но систематизация не помешает. Наличие экспертов из крупных компаний (Сбер, ЮMoney, Visa) и год бесплатного английского – приятный бонус, ведь английский для ML-инженера тоже нужен.Посмотреть программу
- Длительность: 9 месяцев
- Авторы курса: Эксперты из Сбера, ЮMoney, Visa
- Проекты в портфолио: 2 итоговых проекта
- Дополнительно: Год английского языка бесплатно при покупке курса
А еще нашел промокод promokong60, который обещает неплохую скидку - promokong60.
ТОП 4. Профессия Machine Learning Engineer - GeekBrains
Программа от GeekBrains выглядит серьезно, тем более они участники образовательной программы Сколково. Вариативность форматов и наличие бесплатных мастер-классов показались интересными для старта или углубления. Подача материалов от простого к сложному звучит обнадеживающе для усвоения.Изучить подробности
- Цена: 249 084 ₽; Рассрочка: 6 919 ₽/мес или 3 460 ₽/мес
- Длительность: 6 месяцев
- Документ об образовании: Диплом о профессиональной переподготовке
- Форматы обучения: Множество
- Дополнительно: Бесплатные мастер-классы и интенсивы, качественные материалы, участник образовательной программы Сколково, изучение материалов от простого к сложному
Также мне попался промокод GBSUMMER для дополнительной скидки 9% на все курсы - GBSUMMER.
ТОП 5. Machine Learning - Eduson Academy
Eduson Academy предлагала достаточно интенсивный курс, судя по расписанию занятий по вечерам дважды в неделю и общей продолжительности. Практический формат обучения для меня в приоритете, так как теории в интернете достаточно, а вот структурированной практики под присмотром не всегда.Перейти на сайт
- Цена: 160 000 ₽; Полная стоимость: 457 128 ₽; Рассрочка: 13 333 ₽/мес или 19 047 ₽/мес (на 24 месяца)
- Длительность: 7.5 месяцев
- Формат обучения: Практический онлайн-курс
- Время занятий: Вт, Чт, 19:00-22:00 по МСК
Интересно, что нашел промокод ЛИТРЕС, дающий целых 65% скидки при приобретении любого курса от Академии Eduson - ЛИТРЕС.
6. Математика и Machine Learning для Data Science - Skillfactory
Этот курс от Skillfactory сразу бросился в глаза своим фокусом на математику. Для меня, как для разработчика, у которого могла быть не самая глубокая математическая база именно для ML, это показалось очень актуальным и важным пунктом. Хотя сертификат о прохождении, а не диплом – это момент, который стоит учитывать при выборе.Посмотреть программу курса
- Цена: от 1 911 ₽ в месяц в рассрочку на 24 месяца
- Длительность: 5.5 месяцев
- Формат обучения: Теоретический материал, практические упражнения
- Документ об образовании: Сертификат о прохождении курса
- Особенности: Объемная программа с углубленным изучением математики
Нашел промокод promokodi45, который обещает скидку 45% на обучение - promokodi45.
7. Машинное обучение. Advanced - OTUS
OTUS традиционно специализируется на обучении специалистов уровня Middle+, часто для повышения квалификации. Мои базовые знания уже есть, и вариант "Advanced" для перехода на новый уровень выглядит логичным шагом. Думаю, это хороший выбор для тех, кто уже уверенно кодит и работает с данными, но хочет систематизировать ML и понять более сложные концепции.Узнать о продвинутом курсе
- Особенности: Продвинутый курс освоения ML-приемов для повышения профессионального уровня до Middle+
А еще у OTUS нашелся промокод smart на дополнительную скидку 5% на любой курс - smart.
8. Программирование Python и машинное обучение - Coddy School
Этот вариант оказался, скорее, ориентированным на детскую аудиторию и подготовку к IT-вузам. Хотя сам подход к практическому обучению звучит интересно, для моих 30+ лет с уже имеющимся опытом разработки он, конечно, не совсем подходит. Но я решил упомянуть его на случай, если кто-то из читателей ищет такое для своих детей.Посмотреть для школьников
- Особенности: Большой практический курс для подготовки к поступлению на IT-специальность (для детей)
Кстати, у них можно записаться на бесплатное первое занятие.
9. Курс инженер машинного обучения (ML Engineer) для начинающих - Karpov.Courses
Курс от Karpov.Courses позиционируется как стартовый для ML-инженера. Семь месяцев с реальными проектами и карьерной помощью звучит солидно для тех, кто только входит в профессию. Учитывая, что мне нужна именно структурная база ML, я его тоже рассмотрел.Изучить курс для старта
- Цена: 110 000 ₽; Рассрочка: 10 500 ₽/мес (на 7 месяцев)
- Длительность: 7 месяцев
- Формат: Видеолекции и задания
- Дополнительно: Реальные проекты в портфолио, карьерная помощь
Видел информацию о дополнительной скидке 5% по промокоду, кажется, это promokodinet.
10. Machine Learning - SF Education
Месячный курс по машинному обучению выглядит скорее как экспресс-введение или интенсив. Для кого-то это может быть плюсом, если нужно быстро освежить знания или получить самые основы, но для полноценного погружения и перехода на новый уровень разработчику с опытом кажется маловато.Посмотреть короткий курс
- Цена: 10 000 ₽; Рассрочка: от 209 ₽/мес
- Длительность: 1 месяц
- Формат: Онлайн-вебинары с преподавателями, занятия в записи
- Документ об образовании: Диплом об успешном окончании обучения
- Дополнительно: Групповой чат со студентами
Нашел возможность получить выгоду до 75% и еще -15% сверху, если использовать промокод promokodus.
11. Курс Data Scientist - ProductStar
Курс ProductStar больше нацелен на Data Scientist'ов, а не чистых ML-инженеров, что тоже полезно, так как области пересекаются. Заявленные 70% практики и помощь с трудоустройством звучат убедительно, а перечень изучаемых навыков выглядит comprehensive.Подробнее о Data Science курсе
- Цена: 95 175 ₽ (со скидкой); Полная стоимость: 225 000 ₽; Рассрочка: 3 966 ₽/мес (на 24 месяца)
- Длительность: 6 месяцев
- Навыки: SQL, Python, Машинное обучение, Нейросети
- Документ об образовании: Сертификат
- Дополнительно: Помощь в трудоустройстве, 70% курса — практика, возможность перевода на другой курс
Кстати, действует промокод GDEPS на скидку -62% на обучение, это GDEPS.
12. Профессия Machine Learning Engineer - Skillbox
Это еще одна программа от Skillbox, уже с фокусом именно на профессию ML-инженера и с приличной длительностью в год. Три проекта и практика на Kaggle – отличные пункты для портфолио. Плюс участие в хакатоне звучит как хороший способ проверить свои силы в боевых условиях.Посмотреть курс по профессии
- Длительность: 12 месяцев
- Проекты: 3 проекта, практика в Kaggle
- Документ об образовании: Сертификат
- Дополнительно: Помощь в трудоустройстве, участие в хакатоне
Снова попался знакомый промокод, который дает скидку -60% на все профессии и -50% на все курсы - promokong60.
13. Полный курс по Data Science - Skillfactory
И снова Skillfactory, но теперь с полноценным годичным курсом по Data Science. Это более широкая область, чем чистое ML, но навыки сильно пересекаются. Формат с видео-лекциями и проверкой ДЗ стандартный, а вот упор на Data Science от "крупнейшего провайдера в этом сегменте" звучит убедительно для тех, кому нужен широкий DS-фундамент.Узнать про полный курс DS
- Цена: 123 504 ₽; Рассрочка: от 10 292 ₽/мес
- Длительность: 12 месяцев
- Формат: Видео-лекции, скринкасты, ДЗ с проверкой
- Документ об образовании: Сертификат об успешном окончании обучения
- Дополнительно: Проект в портфолио, крупнейший провайдер онлайн-образования в сегменте Data Science
Промокод тот же, что и у другого курса Skillfactory - promokodi45 дает скидку 45%.
14. Machine Learning Engineer Nanodegree - Udacity
Udacity предлагает формат "нанодиплома", что подразумевает глубокое погружение. Поддержка менторов, карьерные советы и упор на практические проекты – это именно то, что мне как разработчику кажется самым ценным для реального роста. Несмотря на то, что цена не в рублях, курс выглядит как серьезный международный вариант.Посмотреть программу Nanodegree
- Формат обучения: Нанодиплом
- Дополнительно: Поддержка менторов и карьерные советы, практические проекты и задания, сертификат по завершении курса
15. Machine Learning - Coursera
Классика от Andrew Ng, наверное, самого известного популяризатора ML в мире. Его курсы на Coursera – это всегда глубокое погружение в основы. Хотя я искал более прикладные вещи, знакомство с фундаментальными концепциями из такого источника кажется обязательным.Посмотреть курс от Andrew Ng
- Автор: Andrew Ng
- Особенности: Глубокое погружение в тему, практические задания и проекты, сертификат по окончании
16. Advanced Machine Learning - edX (HSE)
Курсы от российских вузов на мировых площадках, как этот от ВШЭ на edX, часто дают очень качественный и академически выверенный материал. Название "Advanced" говорит само за себя – это для тех, кто уже имеет базу и хочет углубиться в более сложные темы и алгоритмы.Изучить продвинутый курс от ВШЭ
- Бренд: HSE (Высшая школа экономики)
- Особенности: Углубленное изучение, высокое качество контента, практические задания
17. Курс «Machine Learning Engineer» - Академия Синергия
Академия Синергия предлагает комплексную программу для ML-инженера. Девять месяцев – это достаточно времени, чтобы системно освоить материал. Помощь с трудоустройством тоже звучит неплохо, хотя для меня это не был главный критерий при выборе.Узнать про курс Синергии
- Длительность: 9 месяцев
- Документ об образовании: Диплом или сертификат
- Дополнительно: Помощь в трудоустройстве
18. Введение в Data Science и машинное обучение - Stepik
Stepik известен своими доступными и часто бесплатными курсами. Этот курс выглядит как очень хорошее введение для тех, кто совсем новичок или хочет понять, что такое Data Science и ML на практике с помощью Pandas и Scikit-learn, без глубокого погружения.Начать знакомство с DS и ML
- Уровень: Начальный
- Длительность: 5-6 часов в неделю
- Документ об образовании: Сертификат Stepik
- Особенности: Введение в Data Science и машинное обучение, знакомство с Pandas и Scikit-learn
19. Python: анализ данных и машинное обучение - Loftschool
Loftschool предлагает довольно интенсивный формат обучения – чуть больше месяца. Этот курс сфокусирован на практическом применении Python для анализа данных и ML, что очень актуально. Обещание помощи с трудоустройством добавляет привлекательности, если важна быстрая смена деятельности.Посмотреть интенсив по Python и ML
- Цена: 31 000 ₽
- Длительность: 1 месяц и 3 недели
- Формат: Онлайн обучение
- Документ об образовании: Сертификат
- Дополнительно: Трудоустройство
20. Python для машинного обучения - Specialist
"Специалист" – это серьезный учебный центр с большой историей. Курс по Python для ML с акцентом на библиотеки и практические задания звучит как хороший вариант для углубления именно этой части стека ML-инженера. Экспертный формат намекает на серьезный уровень преподавания.Узнать про экспертный курс по Python
- Формат: Экспертный курс, практическое применение Python
- Особенности: Изучение библиотек, решение практических заданий
21. Data Science и машинное обучение - Университет Иннополис
Курс от Иннополиса выделяется возможностью грантового обучения и выдачей диплома гос. образца. Восемь месяцев плотного онлайн-обучения под эгидой такого университета звучит очень солидно. Хотя он больше нацелен на студентов и ИТ-специалистов с высшим образованием, это весомый вариант для тех, кто подпадает под условия.Посмотреть программу Иннополиса
- Длительность: 8 месяцев
- Формат: Онлайн
- Документ об образовании: Диплом о профессиональной переподготовке
- Особенности: Грантовое обучение, для студентов последних курсов и ИТ-специалистов с высшим образованием
22. Математика для Data Science - Proglib.Academy
Этот курс привлек мое внимание тем, что бьет прямо в болевую точку многих разработчиков, переходящих в DS/ML – пробелы в математике. 20 недель погружения с практическим применением и решением задач из реальных собеседований звучит как основательный подход к закрытию этого пробела. Получение сертификата и общение с преподавателем-практиком – тоже важные плюсы.Углубиться в математику для DS
- Цена: 115 800 ₽; Рассрочка: 4 825 ₽/мес (на 20 недель)
- Длительность: 20 недель
- Формат: Видеолекции, практические задания, онлайн-общение с преподавателем-практиком
- Документ об образовании: Сертификат
- Особенности: Практическое применение математики в аналитике данных, решение задач из реальных собеседований
Почему я выбрал курс «Инженер машинного обучения» от Яндекс Практикума
Для всех, кого заинтересовал курс «Инженер машинного обучения» от Яндекс Практикум, есть приятная новость: можно получить до 20% экономии при оплате любого курса. Подробнее
Как я уже упоминал, моя цель была не просто углубить теоретическую базу, а сформировать уверенность в практических навыках ML-инженера — научиться создавать реальные продукты и уверенно двигаться дальше в профессии. Базовые умения — программирование, работа с данными — у меня уже были. Но ощущалась нехватка именно системного подхода и практического опыта в самом машинном обучении.
Я потратил немало времени на изучение разных курсов и сравнивал их по нескольким ключевым критериям: актуальность программы, наличие практических проектов, поддержка преподавателей, гибкость формата, репутация платформы и стоимость. В результате остановился на курсе «Инженер машинного обучения» Яндекс Практикум — он оказался самым сбалансированным по совокупности этих параметров.
На решение повлияли несколько конкретных факторов. Прежде всего — наличие семи полноценных проектов, которые можно включить в портфолио. Это позволяет не просто закрепить материал, а действительно отработать навыки на практике. Для сравнения, у Skillbox "Machine Learning с нуля до Junior" таких проектов заявлено всего два, что для меня показалось недостаточным.
Еще один важный момент — доступ к Yandex Cloud и обучению на платформе крупной технологической компании с реальным опытом в ML. Это даёт понимание актуальных инструментов и процессов, что важно для дальнейшей работы. Плюс, по данным из описания, курс имеет рейтинг 4.5 и более 10 000 выпускников, нашедших работу — это добавило доверия к программе.
Мне также подошел формат: гибкий темп, возможность совмещать учебу с работой, поддержка наставников на вебинарах. А наличие государственной лицензии и диплома о профпереподготовке — немаловажное преимущество, особенно если планируешь использовать документ в дальнейшем.
Если сравнивать с другими вариантами, то, например, у Нетологии программа более длительная, а курс по математике для DS от Proglib.Academy показался мне слишком узконаправленным. В итоге Яндекс Практикум оказался наиболее подходящим вариантом именно для моей ситуации: с упором на практику, доступом к реальным инструментам и удобным форматом.
С чего начать путь в ML
Когда я впервые начал интересоваться ML, казалось, что без красного диплома мехмата туда и соваться не стоит. Но довольно быстро понял: этот стереотип сильно преувеличен. Да, базовые знания математики — линейная алгебра, матанализ, теория вероятностей — точно пригодятся, особенно если вы учились в техническом вузе. Но быть профессором не нужно. На старте достаточно уверенного понимания основ.
Куда важнее на практике оказалось другое:
- знание Python и умение работать с библиотеками вроде Pandas и NumPy;
- базовые навыки SQL для извлечения данных;
- понимание, как чистить и подготавливать датасеты;
- основы статистики и логическое мышление;
- плюс, хотя бы минимальное знакомство с Git и командной строкой.
Многие платформы, включая Яндекс Практикум, предлагают вводные материалы или тесты для оценки уровня — это помогло мне понять, где есть пробелы. И даже если какие-то темы требуют доработки, это не повод откладывать обучение. Главное — быть готовым разбираться и учиться на ходу.
Примеры проектов после курса
Для меня, как для человека с опытом в разработке, было принципиально важно понимать, что я смогу делать после завершения курса. Проекты в портфолио — это не формальность, а реальное подтверждение навыков, своего рода каркас всего обучения.
На действительно качественных программах упор делается на проекты, приближенные к реальным задачам из бизнеса. Это могут быть:
- модели прогнозирования оттока клиентов,
- рекомендательные системы,
- проекты с обработкой текстов,
- и полноценные пайплайны от сбора данных до деплоя модели.
В процессе работы используются актуальные инструменты: Git, Docker, FastAPI, а также Airflow, MLflow и специализированные решения вроде Yandex Cloud или Optuna — в зависимости от уровня сложности.
Количество проектов варьируется. Где-то их всего 2–3, а в некоторых курсах, например, у Яндекс Практикум, — до 7 и более. Но, на мой взгляд, важнее даже не число, а глубина проработки и то, насколько задания приближены к реальным кейсам. Именно такие проекты помогают почувствовать себя не просто студентом, а практикующим ML-инженером.
Что ждёт после обучения в ML
Как распознать сильный курс
Рынок онлайн-обучения сегодня огромен, и курсов по машинному обучению — десятки, если не сотни. Легко запутаться и потратить время на то, что не даст нужного результата. Когда я выбирал курс для себя, сформулировал несколько признаков, которые помогают отличить дельную программу от бесполезной.
Во-первых, преподаватели. Важно, чтобы это были специалисты с практическим опытом — люди, которые действительно работают в ML, а не просто пересказывают теорию. Они способны поделиться нюансами, которые не найти в учебниках.
Во-вторых, актуальность программы. Область развивается быстро, поэтому курс должен быть свежим. Если в описании указано, что программа обновлена, например, в 2024 году — это хороший знак.
Третий критерий — поддержка и обратная связь. Насколько доступна помощь менторов? Есть ли ревью проектов, проверка кода, персональные рекомендации? Это особенно важно, когда сталкиваешься с трудными темами.
Также обращал внимание на формат обучения: наличие вебинаров, интерактивность, работа с инструментами вроде Yandex Cloud — всё это помогает не просто изучать, а применять знания.
Ключевое — проекты для портфолио. Они должны быть приближены к реальным задачам из индустрии, а не учебными "заготовками". Чем ближе к боевым кейсам — тем лучше.
Дополнительно я смотрел на:
- прозрачность цен и условий;
- наличие гослицензии или диплома о профпереподготовке;
- репутацию платформы — отзывы на независимых сайтах вроде Отзовика и IRecommend.
Если есть возможность пройти бесплатную вводную часть, как, например, у Яндекс Практикум, — это отличный способ проверить формат и подачу.
В итоге лучший курс — это тот, который помогает именно вам: даёт нужные инструменты, ведёт через практику и совпадает с вашими задачами.
Во сколько обходится обучение в ML
Давайте честно: переход в новую сферу или серьёзное повышение квалификации — это всегда инвестиция. Причём не только по времени, но и по деньгам. Когда я изучал предложения, диапазон цен оказался впечатляющим — от бесплатных вводных курсов на Stepik или Coursera до полноценных программ стоимостью от 200 000 до 450 000 рублей и выше.
Большинство качественных программ, ориентированных на профессию или серьёзное погружение в ML, стоят в пределах 50 000–250 000 рублей. Длительность зависит от формата: от интенсивов на 1–1,5 месяца (например, у Loftschool) до курсов на 6–12 месяцев. Примеры:
- Яндекс Практикум — 4 месяца
- Нетология — 10 месяцев
- Skillbox — 9–12 месяцев
- GeekBrains — около 6 месяцев
Почти везде доступны разные способы оплаты: рассрочки, скидки за оплату сразу, образовательные кредиты. В некоторых случаях работодатель может частично или полностью оплатить обучение. Не забудьте и о налоговом вычете — 13% от суммы можно вернуть через ФНС.
Иногда дополнительно оплачивается доступ к облачным сервисам или специализированной литературе, но в ряде программ всё уже включено. Например, в Яндекс Практикуме доступ к Yandex Cloud входит в стоимость.
Совет из личного опыта — не ориентируйтесь на минимальную цену. Лучше оценивать курс по соотношению «цена–качество» и тому, насколько программа соответствует вашим целям. Продуманный бюджет и реалистичная оценка времени помогут пройти обучение без перегрузки и с максимальной пользой.