Если вы, как и я, однажды оказались перед выбором из сотен онлайн-курсов по машинному обучению и не знали, с чего начать — вы не одни. Мне тоже хотелось войти в эту перспективную сферу и построить карьеру, но обилие программ только сбивало с толку.
Я поставил себе задачу — найти курс, который действительно даст полезные навыки, поможет сделать уверенный шаг в профессию и при этом не станет тратой времени и денег. После долгих сравнений и изучения я собрал подборку программ, с которых, на мой взгляд, стоит начать путь в ML:
Мой опыт выбора лучших курсов по машинному обучению
ТОП 1. Профессия Machine Learning Engineer - Skillbox
Skillbox всегда был на слуху, и я решил изучить их флагманский курс по ML. Судя по описанию, они действительно уделяют внимание трудоустройству и дают обширную базу, позволяя начать даже без знаний математики. Отзывы, правда, были как очень позитивные, так и негативные, что заставило присмотреться внимательнее к деталям.
- Цена: 5 093 ₽/мес (в рассрочку на 31 месяц); Первый платёж через 6 месяцев.
- Скидка 50% (действует 2 дня) на момент изучения.
- Рейтинг курса: 4,8 из 5 на основе 145 672 оценок.
- Трудоустройство: Помощь в поиске работы или возврат денег.
- Продолжительность обучения: 12 месяцев.
- Проекты в портфолио: 3.
- Доступ к материалам: Навсегда.
- Обновлена: в 2024 году.
- Средняя зарплата ML-инженера: 200 000 рублей (по данным hh.ru на май 2024 года).
- Вакансии ML-инженера: более 4 100, вакансии для джунов: около 500.
- Можно начать без знаний математики.
- Практика: Более 80 практических заданий, практика в Kaggle.
- Обратная связь: Персональная от кураторов-экспертов (в течение 24 часов).
- Мобильная версия платформы: Доступно.
- Куратор-эксперт: Проверяет работы, проводит воркшопы.
- HR-консультант: Помогает с поиском работы, резюме, портфолио, подготовкой к собеседованиям.
- Служба заботы: Техническая поддержка.
- Учебное комьюнити: Есть чаты курса.
- Сертификат: Установленного образца (обучение по государственной лицензии).
- Нашедшие работу: 85% выпускников в течение 3 месяцев.
- Выпускники, достигшие цели: 93%.
- Рекомендации: 78% выпускников готовы рекомендовать.
- Оценок на независимых площадках: 4 500+.
- Бесплатные занятия английского: Дарятся на год в онлайн-школе КЭСПА.
- Среднее время на учёбу: 2-3 часа в день.
- Программа обучения: Уровень 0 (Базовая подготовка - 5 месяцев), Уровень 1 (Погружение в Machine Learning и трудоустройство - 4 месяца), Уровень 2 (Углубление знаний - 3 месяца).
- Дополнительные курсы: Основы статистики и теории вероятностей Advanced, Карьера разработчика: трудоустройство и развитие.
- Основные навыки: Python, SQL, EDA, очистка и нормализация данных, feature engineering, классические методы ML, временные ряды, рекомендательные системы, Big Data, нейросети, внедрение моделей в прод, пайплайны, метрики, NLP/CV-задачи.
- Инструменты: SQL, Python, FastAPI, GitLab, pandas, Airflow, Excel, PyCharm, scikit-learn, Jupyter Notebook, Hadoop, Hive, Docker, Matplotlib, numpy, Spark, PyTorch.
- Проекты в портфолио: Предсказание совершения целевого действия на сайте СберАвтоподписка, Модель кредитного риск-менеджмента для банка, Сервис распознавания документов.
Кстати, нашел промокод, который даёт хорошую скидку на многие их курсы, посмотрите: promokong60.Посмотреть подробнее о курсе на сайте Skillbox.
ТОП 2. Онлайн-курс «Инженер машинного обучения» - Яндекс Практикум
Яндекс Практикум всегда отличался подходом к обучению — много практики, свои платформы. Этот курс, хоть и требовал уже начальных знаний, обещал глубокое погружение в реальные задачи ML-инженера и отлично подойдет для тех, кто уже в теме. Отзывы показали, что курс действительно "прокачивает" в актуальных технологиях.
- Длительность: 4 месяца.
- Количество проектов: 7 ML-проектов в портфолио (включая 3 сервиса).
- Инструменты: Docker, FastAPI, Airflow, MLflow, Yandex Cloud, DVC, Optuna, Prometheus, Grafana.
- Документ: Диплом о профессиональной переподготовке.
- Формат обучения: Онлайн, в своём темпе, с поддержкой наставников и кураторов.
- Целевая аудитория: Разработчики, инженеры данных, аналитики, специалисты по Data Science, начинающие ML-инженеры.
- Предварительные знания: Python, SQL, работа с данными, основы ML, Git.
А если вам повезёт, можете воспользоваться советом по экономии: экономия до -20% при оплате любого курса.Узнать больше о программе Яндекс Практикума.
ТОП 3. Машинное обучение - Нетология
Нетология предлагает достаточно компактный курс по машинному обучению, который, судя по всему, хорошо подойдет как для новичков, так и для тех, кто хочет освежить знания. Приятно удивило хорошее соотношение теории и практики – 125 часов теории и 147 часов практики.
- Цена: 56 700 ₽ (полная стоимость) или 2 362 ₽/мес (в рассрочку).
- Срок обучения: 10 месяцев.
- 125 часов теории и 147 часов практики.
- Диплом о профессиональной переподготовке.
- Подходит для практикующих специалистов в сфере data science и для начинающих.
Замечу, что при регистрации мне подсказали промокод: WELCOME – он может дать вам скидку на все курсы.Изучить детали курса Нетологии.
ТОП 4. Профессия Machine Learning Engineer - GeekBrains
GeekBrains известен своими долгосрочными программами с гарантией трудоустройства. Этот курс выглядит подходящим для тех, кто ищет полный путь от новичка до ML-инженера с поддержкой в поиске работы и обещанной средней зарплатой от 170 000 ₽.
- Цена: 133 384 ₽ (полная стоимость) или 4 303 ₽/мес (в рассрочку).
- Длительность: 12 месяцев.
- Дистанционное обучение.
- Сертификат GeekBrains.
- Помощь с трудоустройством или возврат оплаты.
- Средняя зарплата ML-инженера от 170 000 ₽ в месяц.
- Для начинающих.
Если ищете скидку, приглядитесь к этому промокоду: GBSUMMER.Посмотреть курс на сайте GeekBrains.
ТОП 5. Machine Learning - Eduson Academy
Eduson Academy делает акцент на интенсивной практике и трудоустройстве. Привлекло внимание заявленное соотношение теории и практики — всего 15% теории против 85% практики, что для меня всегда было важным критерием.
- Цена: 160 000 ₽ (курс) или от 6 667 ₽/мес.
- Срок обучения: 7,5 месяцев.
- 248 академических часов.
- 11 модулей обучения.
- 15% теории, 85% практики.
- Помощь с трудоустройством и сертификат.
- Средняя зарплата специалиста по Machine Learning в 2025 году: 205 000 рублей.
Может быть полезно: я нашел промокод ЛИТРЕС, который даёт приличную скидку.Узнать детали курса Eduson Academy.
6. Machine Learning и Deep Learning - SkillFactory
SkillFactory всегда был хорошим вариантом для тех, кто уже знаком с Python и хочет углубиться именно в ML и Deep Learning. Короткий срок обучения (5 месяцев) и возможность участвовать в хакатонах — это для меня большой плюс, показывающий серьезный подход к практике.
- Цена: 62 532 ₽ или 2 895 ₽/мес.
- Срок обучения: 5 месяцев.
- Базовое знание Python требуется.
- Хакатоны и in class соревнования на Kaggle.
- Сертификат.
Я нашел вот такой промокод для скидки: promokodi45.Познакомиться с курсом SkillFactory подробнее.
7. Аналитик данных - Sky.pro
Этот курс хотя и не позиционируется напрямую как "ML-инженер", но затрагивает смежные области анализа данных, которые очень важны для понимания основ машинного обучения. Если вы рассматриваете себя как аналитика с дальнейшей перспективой в ML, это может быть хороший старт. Гарантия трудоустройства — это всегда серьезный аргумент.
- Цена: от 5 333 ₽/мес.
- Срок обучения: 9 месяцев.
- Гарантия трудоустройства.
- Работа с цифрами и таблицами.
И ещё один найденный промокод для скидки: ADMITAD2024.Подробнее о курсе Аналитик данных от Sky.pro.
8. Machine Learning. Basic - Otus
Otus — это всегда про глубину и серьёзный подход. Этот базовый курс привлек меня тем, что обещает не только теорию, но и формирование портфолио, включая готовый проект, что очень важно для меня как для человека, ищущего новую работу.
- Цена: от 127 000 ₽ или в рассрочку от 5 292 ₽/мес.
- Длительность: 6 месяцев.
- Сформируете портфолио, включая готовый проект.
Хочу поделиться маленьким секретом: я нашел промокод smart, который даст вам дополнительную скидку.Изучить курс Machine Learning. Basic на сайте Otus.
9. ML ENGINEERING - Karpov.courses
Karpov.courses всегда были известны своей сильной аналитической направленностью и тесной связью с практикой. Гарантия трудоустройства или возврат денег звучит очень убедительно, и 6 модулей, охватывающих весь спектр от Python до MLOps, кажутся вполне достаточными для реальной работы.
- Цена: 185 000 ₽ или 6 490 ₽ / мес.
- Длительность: 12 месяцев.
- Помощь в трудоустройстве.
- Гарантия трудоустройства или возврата денег.
- Программа: 6 модулей, Python, SQL, Git, ML-модели, нейронные сети, MLOps.
Присмотритесь к этому промокоду: promokodinet, он может дать вам дополнительную скидку.Ознакомиться с курсом ML ENGINEERING от Karpov.courses.
10. The AI Engineer Course 2025: Complete AI Engineer Bootcamp - Udemy
Курсы на Udemy всегда привлекают своей доступностью и большим количеством отзывов. Этот "буткемп" показался мне интересным из-за всеобъемлющего названия и высокого рейтинга, хотя общая длительность в 27,5 часов для AI Engineer звучит достаточно интенсивно.
- Рейтинг: 4,6 из 5 (4406 отзывов).
- Общая длительность: 27,5 ч, 419 лекций.
- Все уровни.
А ещё, я узнал, что иногда можно найти обучающие курсы от Udemy бесплатно!Посмотреть этот курс на Udemy.
11. Профессия Data Scientist - ProductStar
ProductStar предлагает программу по Data Scientist, которая, хоть и не чисто ML-инженер, но тесно связана. Меня зацепили стажировки у партнеров и эксперты из топовых компаний. Это явно говорит о серьезности подхода к подготовке специалистов, которые сразу смогут применять знания на практике.
- Цена: 209 700 ₽ (полная стоимость) или от 6 990 ₽/мес.
- Длительность обучения: 10 месяцев.
- Стажировки в компаниях-партнерах.
- Создатели и спикеры курса — эксперты из Amazon, «Яндекса» и Skyeng.
- Доступ к комьюнити специалистов.
Есть шанс сэкономить: нашёл промокод на солидную скидку GDEPS.Узнать подробности курса от ProductStar.
12. Machine Learning - Coursera
Курс Эндрю Ына на Coursera — это, без преувеличения, классика. Если вы готовы к изучению материала на английском и самостоятельному темпу, это фундамент, без которого сложно представить серьезное погружение в ML. Возможность бесплатного аудита — отличный плюс для тех, кто хочет попробовать перед оплатой.
- Преподаватель: Andrew Ng.
- Провайдер: Stanford University.
- Рейтинг: 4,9 из 5.
- 3.6 млн зачисленных.
- 56 часов на завершение.
Посетить страницу курса на Coursera.
13. Introduction to Machine Learning - edX
Курсы от MIT на edX — это всегда гарантия качества и академической строгости. Возможность пройти его бесплатно в режиме аудита — это прекрасная опция для самообучения, а за верифицированный сертификат можно доплатить, если нужно подтверждение знаний.
- Провайдер: MITx.
- Длительность: 10 недель.
- Уровень: Средний.
- Темп: Самостоятельный.
Узнать больше о курсе Introduction to Machine Learning на edX.
14. Intro to Machine Learning with PyTorch and TensorFlow - Udacity
Udacity, как я выяснил, предлагает глубокое погружение с акцентом на современные фреймворки. Четыре месяца и проекты для портфолио в формате Nanodegree — это серьезный шаг, а экспертная поддержка звучит обнадеживающе, особенно если на пути возникают трудности.
- Длительность: 4 месяца.
- Уровень: Средний.
- Проекты для портфолио.
- Экспертная поддержка.
Почему я выбрал курс Machine Learning Engineer от Skillbox
Кстати, для тех, кто заинтересовался курсами Skillbox, есть приятный бонус: по промокоду promokong60 вы можете получить скидку −60% на все профессии и −50% на все курсы. Применить
Как я уже упоминал, для меня было важно найти курс, который не просто даст теорию, а реально поможет начать карьеру в Machine Learning и чувствовать себя уверенно в новой профессии. Сначала я буквально утонул в десятках программ, каждая из которых обещала "всё и сразу". Разобраться, что из этого действительно стоит внимания, оказалось непросто.
Я начал внимательно сравнивать предложения по нескольким ключевым параметрам: содержательная программа, наличие практики, помощь с трудоустройством и комфортные условия для новичков. В результате мой выбор остановился на курсе «Профессия Machine Learning Engineer» от Skillbox.
Среди сильных альтернатив были «Инженер машинного обучения» от Яндекс Практикума и программа от GeekBrains — у них тоже хорошие учебные планы и достойный подход. Но именно Skillbox оказался ближе к моим целям: я начинал почти с нуля и переживал из-за слабой математической базы, а здесь мне предложили понятный старт с подготовки уровня 0, рассчитанный на пять месяцев.
Что сыграло ключевую роль:
- возможность учиться без начальных знаний математики — это сняло много тревог в начале;
- реальная поддержка в трудоустройстве, включая опцию возврата денег, если работу не удастся найти;
- статистика: 85% выпускников находят работу в течение трёх месяцев — важный аргумент в пользу подхода Skillbox;
- по сравнению с другими школами, здесь меньше "общих обещаний" и больше конкретики — например, у Нетологии акцент тоже на практике, но гарантий трудоустройства я там не увидел.
Отдельно отметил для себя и практическую часть курса: более 80 заданий и три проекта в портфолио. Один из них — модель оценки кредитных рисков для банка — звучал как реальный кейс, которым не стыдно поделиться с работодателем. Плюс — постоянная обратная связь от кураторов и бессрочный доступ к материалам, что делает процесс обучения гибким.
Учитывая среднюю зарплату ML-инженера около 200 000 рублей (по данным hh.ru) и более 4 000 вакансий на рынке, я понял, что год обучения с такими условиями — это обоснованная инвестиция. Skillbox стал для меня оптимальным решением, потому что ответил на мои главные запросы — уверенный старт, практические навыки и понятный путь в профессию.
Возможно ли начать ML с нуля?
Один из самых популярных мифов о машинном обучении — это необходимость быть математическим гением. И я сам так думал в начале. Но на самом деле начать изучать ML с нуля вполне реально! Конечно, это не значит, что можно совсем обойтись без базовых знаний, но это не требует профильного образования в IT или математике.
Многие онлайн-курсы, включая мой выбор — «Профессия Machine Learning Engineer» от Skillbox, включают в программу все необходимые основы по математике и статистике. Главное — это готовность освоить базовые навыки, которые являются основой большинства курсов и будущей работы.
Прежде всего, это программирование на Python, основы SQL и работа с данными. Многие курсы, как и тот, который я выбрал, специально ориентированы на новичков и включают такие модули. Важно также понять основные концепции машинного обучения, например, что такое "таргет", "фича" и зачем делить выборку на тренировочную и тестовую.
Конечно, для более глубокого понимания алгоритмов математика потребуется, но для старта вполне достаточно основы, которые уже включены в вводные части большинства курсов. Главное — желание учиться и готовность к практике.
Преимущества профессии ML-инженера
Профессия ML-инженера на сегодняшний день находится на пике популярности, и это неудивительно. Этот специалист не просто анализирует данные — он разрабатывает и внедряет модели машинного обучения, нейронные сети и даже создает масштабные языковые модели, подобные GPT. Такой человек превращает теоретические алгоритмы в работающие решения, например, рекомендательные системы, предсказания заболеваний, оптимизацию бизнес-процессов или разработку автономных систем.
На январь 2025 года в России было открыто более 14 000 вакансий для ML-инженеров, что подтверждает высокий спрос на таких специалистов.
Важно понимать, что ML-инженер отличается от Data Scientist. Если Data Scientist фокусируется на сборе, анализе и интерпретации данных для извлечения ценных инсайтов, то ML-инженер разрабатывает, разворачивает и внедряет модели в рабочие системы, доводя "сырые" модели до продакшн-версий.
Чтобы эффективно справляться с этими задачами, ML-инженер должен владеть навыками работы с Python, SQL и инструментами вроде Pandas, NumPy, scikit-learn, Keras, TensorFlow и PyTorch. Также важно понимание принципов работы с базами данных и методов обработки информации.
Курсы по ML обычно включают в себя изучение таких областей, как компьютерное зрение (CV) и обработка естественного языка (NLP), что значительно расширяет возможности для карьерного роста.
Что касается карьерных перспектив, то средняя зарплата ML-инженера в России в 2025 году варьируется от 165 000 до 265 900 ₽ в месяц. Заработок зависит от уровня опыта: Junior специалисты получают 75–160 тыс. руб., Middle — 160–300 тыс. руб., а Senior — 300+ тыс. руб. Профессия ML-инженера не только обеспечивает финансовую стабильность, но и дает возможность работать с передовыми технологиями, участвуя в создании решений, которые меняют мир.
Как найти первую работу в ML
Один из самых распространенных вопросов, который беспокоит всех, кто решает освоить новую профессию онлайн: "Действительно ли онлайн-школы помогают с трудоустройством, или это просто маркетинговая уловка?" Я сам переживал по этому поводу. Но, изучив различные платформы, могу сказать, что ведущие онлайн-школы, такие как Skillbox, Eduson Academy, GeekBrains и Karpov.courses, предлагают реальную поддержку в поиске работы.
Эта поддержка обычно включает помощь в создании качественного резюме и портфолио, без которых найти работу в IT почти невозможно. Я, например, очень ценю обратную связь по резюме, потому что сложно понять, как правильно составить его для новой сферы. Также школы активно готовят к собеседованиям, проводят пробные интервью и предоставляют доступ к закрытым базам вакансий от партнеров.
Некоторые школы, как GeekBrains и Karpov.courses, даже предлагают гарантии трудоустройства или возврат денег, что для меня является важным аргументом.
Тем не менее, важно помнить, что помощь со стороны школы — это всего лишь инструмент. Успех во многом зависит от самого студента. Необходим практический опыт и наличие проектов в портфолио, которые можно получить, активно участвуя в Kaggle-соревнованиях или выполняя дипломные работы на курсе.
По данным ВШЭ, 85% выпускников Skillbox находят работу в течение трех месяцев после окончания обучения, и это дает мне уверенность в том, что школа действительно помогает своим студентам. Чаще всего первый шаг в ML — это должности аналитика данных или младшего специалиста, что дает возможность набраться опыта для дальнейшего карьерного роста.
Главное — использовать все возможности, которые предоставляет школа, и подходить к поиску работы с умом и настойчивостью.
Как правильно выбрать курс по ML
Выбор онлайн-курса по машинному обучению — это важное решение, которое требует вдумчивого подхода. Когда я столкнулся с этой задачей, понял, что нужно иметь четкую систему, чтобы не растеряться и не потратить время и деньги зря. Свой личный чек-лист я составил по ходу дела, и он действительно помог.
Вот несколько моментов, на которые стоит обратить внимание при выборе курса:
- Репутация образовательного учреждения и рейтинг курса. Обязательно ознакомьтесь с отзывами реальных студентов на независимых платформах, а не ограничивайтесь только общими оценками. Это поможет выявить нюансы. Например, для меня важны были не только высокая оценка Skillbox, но и подробные отзывы пользователей.
- Квалификация преподавателей. Ищите курсы, где преподают практикующие эксперты из индустрии. Это легко заметить по тому, как преподаватели делятся своим опытом.
- Содержание учебной программы. Важно, чтобы курс обеспечивал оптимальное соотношение теории и практики. Например, программа Eduson Academy включает 15% теории и 85% практики, что, по моему мнению, является хорошим балансом для получения реально применимых навыков.
- Наличие сертификации. Обратите внимание на итоговые сертификаты или дипломы о профессиональной переподготовке, а также на актуальность программы. В сфере ML всё меняется быстро, и программа должна регулярно обновляться.
- Формат обучения. Убедитесь, что курс предлагает подходящий для вас формат: видеолекции, живые вебинары, или самостоятельный темп.
- Обратная связь и техническая поддержка. Наличие эффективной системы обратной связи от кураторов и оперативной технической поддержки — это важные факторы для комфортного обучения.
- Практические проекты. Важно, чтобы курс включал возможность создания реальных проектов для портфолио, например, для участия в Kaggle-соревнованиях.
- Стоимость курса и варианты рассрочки. Сравните стоимость и доступные формы оплаты, но не зацикливайтесь только на цене. Важно учитывать ценность, которую предлагает курс.
И, если есть возможность, ознакомьтесь с бесплатными вводными уроками или пробными модулями, чтобы понять, как подается материал. Такой осознанный подход поможет вам сделать правильный выбор и убедиться, что ваши инвестиции в обучение оправданы.