Отфильтровать действительно полезные курсы по продвинутому машинному обучению в море однотипных программ оказалось сложнее, чем я ожидал. Когда я осознал, что навыки упёрлись в потолок — классических моделей уже не хватает для «хардкорных» задач, а до уровня Senior/Lead всё ещё далеко, — я решил пройтись по рынку и выбрать программы, которые реально прокачают глубину и практику. Ниже несколько курсов, которые сразу выделились на фоне остальных.
Мой обзор лучших продвинутых курсов по машинному обучению
После того, как я понял, что нужно двигаться дальше, я принялся за дело и начал изучать рынок предложений. Моей главной задачей было найти не просто курсы, а программы, которые дают глубину и практику для уровня Senior ML Engineer. Вот что мне удалось выяснить по каждому из вариантов, которые я рассматривал.
ТОП 1. Курс ML Hard: продвинутое машинное обучение - Карпов Курсы
Этот курс сразу привлёк мое внимание своей направленностью на действительно "хардкорные" задачи. По описанию, это именно то, что нужно для выхода на новый уровень, особенно модули по ранжированию и MLOps, которые часто упускаются в других программах, но критически важны для реального продакшена. Отзывы подтверждают высокий уровень преподавателей, а это для меня — ключевой фактор. Кстати, если решитесь, есть небольшой бонус — скидка 5% по промокоду promokodinet.
- Цена: от 3 324 ₽/мес при рассрочке на 24 месяца за 1 блок; скидка до 15% при единовременной оплате.
- Целевая аудитория: Middle/Senior.
- Начало обучения: сразу после покупки.
- Модули: Ранжирование и матчинг, Динамическое ценообразование, Uplift-моделирование, Продвинутое A/B-тестирование, Рекомендательные системы, MLOps.
- Продолжительность модуля: 6 недель.
- Доступ к поддержке: от 1.5 до 9 месяцев (в зависимости от количества блоков), материалы курса остаются навсегда.
- Сертификация: сертификаты на русском и английском языках.
- Преподаватели: Валерий Бабушкин (Senior Principal в BP), Ирина Евстратенко (AliExpress Россия), Ваге Брсоян (Яндекс.Маркет), Игорь Котенков (AliExpress Russia), Александр Сахнов (X5 Retail Group), Алексей Лопатин (Constructor.io), Александр Гущин (Яндекс), Михаил Свешников (Evidently AI).
- Особенности: программа помощи в трудоустройстве, бесплатная демоверсия, возможность оформить налоговый вычет, образовательная лицензия № Л035-01298-77/00179689 от 11 апреля 2022 года.
Узнать подробности о курсе ML Hard: перейти на сайт Карпов Курсов.
ТОП 2. Онлайн-курс «Инженер машинного обучения» - Яндекс Практикум
От Яндекс Практикума всегда ожидаешь качественной проработки, и этот курс не разочаровал. Мне было важно не просто изучить теорию, но и научиться строить реальные ML-сервисы, а 7 проектов в портфолио и работа с Docker, FastAPI, Airflow – это именно то, что нужно для ML-инженера. Приятный бонус: можно сэкономить до 20% при оплате — подробности по ссылке.
- Продолжительность: 4 месяца.
- Портфолио: 7 ML-проектов, включая настоящие сервисы.
- Технологии: Docker, FastAPI, Airflow, MLflow, Yandex Cloud.
- Документ: диплом о профессиональной переподготовке и гослицензия.
- Формат: онлайн, в удобное время.
- Для кого: разработчикам и инженерам данных, аналитикам и специалистам по Data Science, начинающим ML-инженерам.
- Требования: базовый Python, SQL, работа с данными, принципы классического ML, Git.
- Особенности: поддержка команды, YandexGPT, гибкие дедлайны, налоговый вычет, возврат денег, бесплатный модуль.
Посмотреть программу курса от Яндекс Практикума: ссылка на курс.
ТОП 3. Профессия Machine Learning Engineer - Skillbox
Skillbox предлагает комплексный подход с гарантией трудоустройства, что для многих, кто ищет смену карьерного трека или повышение, является ключевым фактором. Плюс, программа обновлена в 2024 году, что важно для такой быстро меняющейся области. Если решитесь, есть хорошая скидка до 60% по промокоду promokong60.
- Цена: 5 347 ₽/мес в рассрочку на 31 месяц (со скидкой 50%); первый платёж через 6 месяцев.
- Продолжительность: 12 месяцев.
- Проекты в портфолио: 3 сильных проекта.
- Доступ: навсегда к курсу и чату в Telegram.
- Обновление: программа обновлена в 2024 году.
- Трудоустройство: помощь в поиске работы или возврат денег, 85% выпускников находят работу в течение 3 месяцев.
- Навыки: Python, SQL, извлечение, очистка и нормализация данных, EDA, Feature Engineering, классические ML-методы, временные ряды, рекомендательные системы, Big Data, нейросети, внедрение моделей в прод, пайплайны, оценка качества алгоритмов, NLP/CV-задачи.
- Инструменты: SQL, Python, FastAPI, GitLab, pandas, Airflow, Excel, PyCharm, scikit-learn, Jupyter Notebook, Hadoop, Hive, Docker, Matplotlib, numpy, Spark, PyTorch.
- Формат: онлайн-видеолекции, практика на реальных задачах, персональная обратная связь.
- Поддержка: куратор-эксперт, HR-консультант, служба заботы.
- Сертификат: установленного образца, обучение по государственной лицензии.
- Оплата: рассрочка без процентов, налоговый вычет.
Узнать больше о профессии ML-инженера в Skillbox: перейти на сайт.
ТОП 4. Инженер машинного обучения - Нетология
Нетология — это всегда про структурированность и академический подход, но с сильным акцентом на практику. Меня заинтересовала длительность в 4 месяца, это довольно интенсивный формат, который позволяет быстро погрузиться в тему, не растягивая процесс. Для тех, кто готов начать, есть 5% скидка по промокоду WELCOME.
- Цена: 130 000 ₽ или 35 000 ₽/мес.
- Длительность: 4 месяца.
- Рейтинг: 4.65 (по 627 отзывам на Tutortop).
- Дата старта: 16 июня.
- Преподаватель: Дмитрий Астанков (эксперт с 2017 года, Python, Git, Apache Airflow, векторные базы данных).
Посмотреть курс «Инженер машинного обучения» от Нетологии: перейти на страницу.
ТОП 5. Профессия Machine Learning Engineer - GeekBrains
GeekBrains предлагает очень длительную и фундаментальную программу, которая, судя по описанию, начинается с самых азов, включая высшую математику. Это может быть плюсом для тех, кто хочет освежить или заполнить пробелы в базовых знаниях, но для меня, как для опытного специалиста, это казалось бы слишком долго. Активировать скидку 9% можно по промокоду GBSUMMER.
- Цена: 249 084 ₽ (полная); 124 560 ₽ (со скидкой); Рассрочка: от 3 460 ₽/мес.
- Длительность: 18 месяцев.
- Занятия: 2 занятия в неделю.
- Документ: выдается диплом о профессиональной переподготовке.
- Портфолио: включает 14 работ.
- Особенности: есть помощь с трудоустройством.
- Изучение: Python, высшая математика, машинное обучение (Байесовский классификатор, деревья решений, нейронные сети), библиотеки Python для Data Science (Numpy, Matplotlib, Scikit-learn).
Ознакомиться с программой GeekBrains: подробнее здесь.
6. Machine Learning. Advanced - Otus
Otus всегда отличался курсами для опытных специалистов, и этот не исключение. Сложность "для специалистов с опытом" и углубленное изучение временных рядов, байесовского обучения и Reinforcement Learning — это именно те темы, которые помогают перейти на следующий уровень. При регистрации можно использовать промокод smart для дополнительной скидки 5%.
- Цена: от 82 500 ₽ или от 6 804 ₽/мес.
- Длительность: 5 месяцев.
- Сложность: для специалистов с опытом.
- Сертификат: выдается сертификат.
- Программа включает: внедрение и работа над ML-проектами, изучение временных рядов, байесовское обучение и PyMC, обучение с подкреплением.
- Преподаватели: Мария Тихонова (PhD Computer Science), Андрей Канашов (Senior Data Scientist), Виталий Сидоренко (Senior Data Scientist).
Посмотреть курс Otus для продвинутых: узнать больше.
7. Machine Learning и Deep Learning - Skillfactory
Skillfactory всегда предлагает хорошие базовые курсы, и этот, судя по названию, охватывает как классическое ML, так и нейронные сети. Если нужно быстро погрузиться в обе области, это может быть неплохим вариантом, особенно если есть пробелы в этих сферах. Кстати, у них сейчас неплохая скидка в 45% по промокоду promokodi45.
- Цена: от 1 945 ₽/мес. в рассрочку на 24 мес.
- Длительность: 5 месяцев.
- Содержание: освоение машинного обучения и программирования нейронных сетей, изучение Python, SQL, библиотеки TensorFlow, методов классификации и кластеризации, создание нейронных сетей.
Ознакомиться с программой Skillfactory: перейти на сайт.
8. Machine Learning - Eduson Academy
Eduson Academy предлагает курс, который подходит как новичкам, так и тем, кто хочет повысить квалификацию. Мне было интересно, как они интегрируют live-лекции и практические задания, это всегда плюс для глубокого понимания материала. А если решитесь, есть хорошая скидка в 65% по промокоду ЛИТРЕС.
- Цена: 159 984 ₽ (со скидкой) или от 6 666 ₽/мес на 24 месяца.
- Длительность: 7,5 месяцев.
- Сертификация: выдается удостоверение о повышении квалификации и сертификат на английском языке.
- Формат: онлайн обучение, live-лекции, практические задания, итоговый проект.
- Для кого: подходит для новичков и специалистов, желающих повысить квалификацию.
Посмотреть курс Eduson Academy: перейти на сайт.
9. Data Science: аналитика + машинное обучение - Компьютерная Академия ТОП
Академия ТОП предлагает курс с живыми онлайн-уроками и упором на практику. Отдельно отмечу, что в программе заявлены рекомендательные системы, что для меня было весьма привлекательным моментом, так как эта тема очень востребована. Курс ориентирован на новичков, но и для опытных специалистов может быть полезен, если нужно освежить базу или взглянуть на привычные вещи под другим углом.
- Целевая аудитория: Новички, студенты, программисты, аналитики данных.
- Особенности: Живые онлайн-уроки, много практических заданий.
- Изучаемые инструменты: Python, SQL, Google Analytics.
- Программа включает: Рекомендательные системы.
Узнать больше о программе Академии ТОП: перейти на сайт.
10. Data Science Academy - SF Education
SF Education привлекает фокусом на реальные кейсы и практические задания, а также возможностью получить выгоду до 75%. Длительность всего 4 месяца – это достаточно интенсивный формат, который может подойти тем, кто ищет быстрое погружение. Не забудьте использовать промокод promokodus для дополнительной скидки 15%.
- Цена: 29 505 ₽ (со скидкой) / 84 300 ₽ (полная).
- Длительность: 4 месяца.
- Модули: включает 10 модулей.
- Фокус: на практические задания и реальные кейсы.
Посмотреть курс SF Education: подробнее здесь.
11. Профессия Data Scientist - ProductStar
ProductStar предлагает впечатляющее количество практических проектов и возможность стажировок, а также помощь с трудоустройством. Эксперты из таких компаний, как Amazon и Яндекс, гарантируют высокий уровень преподавания. Если думаете о карьерном росте, то обратите внимание на скидку 62% по промокоду GDEPS.
- Цена: 198 000 ₽ или от 8 250 ₽/мес. (в рассрочку).
- Длительность: 10 месяцев, 8-10 часов в неделю.
- Программа включает: Python, SQL, статистика, математика, ML-алгоритмы, нейросети, глубокое обучение, рекомендательные системы.
- Портфолио: 15 практических проектов.
- Особенности: стажировки в компаниях-партнерах, помощь с трудоустройством, эксперты из Amazon, Яндекс, Skyeng.
Узнать больше о программе ProductStar: перейти на сайт.
12. Machine Learning. Продвинутый уровень - Skypro
Курс от Skypro ориентирован на продвинутых специалистов, что мне сразу понравилось. Бессрочный доступ к материалам и консультации экспертов — это удобно, если нужно вернуться к теме или задать вопрос. А начало курса 26 июня дает время на подготовку. Не упустите дополнительную скидку 10% по промокоду ADMITAD2024.
- Цена: 106 000 ₽ или 10 600 ₽/мес. (рассрочка).
- Длительность: 5 месяцев.
- Формат: лекции онлайн, проверочные тесты.
- Особенности: свое портфолио, домашние задания, консультация экспертов, бессрочный доступ, чат.
- Для кого: для продвинутых.
- Начало: 26 июня.
Посмотреть продвинутый курс от Skypro: подробнее здесь.
13. Машинное обучение. Продвинутый уровень - Бруноям
Бруноям предлагает курс с фокусом на нейронные сети, компьютерное зрение и NLP, что очень актуально для современного ML-инженера. 150+ часов практики звучат убедительно, это именно то, что помогает закрепить знания. Используйте промокод promokodus для дополнительной скидки 15%.
- Цена: от 114 900 ₽ (полная стоимость) или от 4 788 ₽/мес. (рассрочка).
- Длительность: 6 месяцев.
- Программа: нейронные сети (классификация, регрессия, сверточные, рекуррентные), компьютерное зрение, обработка естественного языка (NLP).
- Практика: 60+ часов теории, 150+ часов практики.
- Поддержка: поддержка куратора.
- Документ: диплом о профессиональной переподготовке.
Узнать больше о курсе Бруноям: перейти на сайт.
14. Продвинутые методы машинного обучения - НИУ ВШЭ
Курс от НИУ ВШЭ всегда вызывает доверие за счёт академической базы. Это короткий, но интенсивный курс, который может быть отличным дополнением к другим программам или способом быстро углубиться в конкретные темы. Если уже есть хорошая база Python и математики, то 6 недель будет достаточно, чтобы освежить знания.
- Длительность: 6 недель.
- Объем: от 3 до 6 часов в неделю.
- Зачетные единицы: 3.
- Язык курса: Русский.
- Требования: Знание Python и основ высшей математики (матрицы, производные, градиенты).
- Особенности: является частью специализации "Машинное обучение: от статистики до нейросетей".
Посмотреть курс НИУ ВШЭ на OpenEdu: ссылка на курс.
15. MLOps: Разработка и внедрение ML-решений - Школа Больших Данных
Этот курс сразу же зацепил меня своим фокусом на MLOps — это очень актуальная и нужная тема для любого ML-инженера, стремящегося внедрять модели в продакшен. Шесть дней интенсивного обучения звучат как быстрый способ прокачать навыки в инструментах вроде MLFlow и DVC, что крайне важно для оптимизации рабочего процесса.
- Цена: 54 000 руб.
- Длительность: 6 дней.
- Аудитория: Python-разработчики, Data Scientists, ML-инженеры, дата-аналитики, менеджеры AI-продуктов, руководители ML-команд.
- Изучаемые инструменты: Git, MLFlow, DVC.
- Фокус: на практику.
Узнать подробнее о курсе MLOps от Школы Больших Данных: перейти на сайт.
16. AI/ML симулятор для продактов - GoPractice
Хотя этот курс и ориентирован на продакт-менеджеров, я считаю, что понимание того, как мыслят продакты, особенно в контексте AI/ML продуктов, критически важно для ML-инженера. Это помогает лучше выстраивать коммуникацию и предлагать решения, которые действительно принесут ценность бизнесу. Интерактивный формат симулятора всегда кажется мне очень эффективным для усвоения материала.
- Цена: 40 000 ₽.
- Формат: интерактивный симулятор.
- Целевая аудитория: продакт-менеджеры.
- Длительность: 2-3 месяца (рекомендуемая).
- Доступ: навсегда.
- Авторы курса: эксперты из Google, Facebook, Яндекс.
Попробовать AI/ML симулятор для продактов: узнать больше.
17. MLOps. Начало - НИУ ВШЭ (через Stepik)
Когда я увидел этот курс, меня особенно привлекло то, что он бесплатный и от такого престижного вуза, как ВШЭ. Это отличная возможность для тех, кто хочет начать осваивать MLOps или освежить базовые знания без вложений. Обновление в 2025 году и сильный состав преподавателей делают его очень привлекательным для начального погружения в тему.
- Цена: Бесплатно.
- Обновление: Обновлен в 2025 году.
- Преподаватели: Елизавета Гаврилова (ML Архитектор в Лемана Тех, приглашенный преподаватель ВШЭ), Евгений Паточенко (Data Scientist / ML Engineer, академический руководитель магистратуры ВШЭ), Елена Кантонистова (Кандидат физ.-мат. наук, выпускница ШАД, академический руководитель магистратуры ВШЭ).
- Начальные требования: Python, Scikit-learn, Jupyter Notebook, Docker Compose на базовом уровне.
Изучить MLOps. Начало от НИУ ВШЭ бесплатно: перейти на Stepik.
Почему я остановился на курсе ML Hard от Карпов Курсы
Для тех, кто заинтересовался курсом ML Hard от Карпов Курсы, доступна дополнительная скидка 5 % по промокоду promokodinet. Активировать
Моё развитие в машинном обучении упёрлось в потолок — для ранжирования или динамического ценообразования уже не хватало привычных подходов, а до уровня Senior/Lead был зазор. Я сформулировал три ключевых требования к новой программе: глубокие прикладные модули, преподаватели-практики и формат, который можно встроить в рабочий график. С этими критериями сравнил несколько сильных вариантов — и выбрал Курс ML Hard: продвинутое машинное обучение от Карпов Курсы.
Соперники выглядели достойно. «Онлайн-курс «Инженер машинного обучения» от Яндекс Практикум подкупал количеством проектов и блоком по MLOps, но делал акцент на подготовку новичков. «Профессия Machine Learning Engineer» от Skillbox шла год и включала много базовых тем, которые я уже прошёл. Курс Machine Learning. Advanced от Otus затрагивал продвинутые аспекты, но именно ML Hard предлагал наиболее прикладной набор модулей.
Почему ML Hard закрыл мои задачи
- целевая аудитория — Middle/Senior специалисты, без «введения» и с быстрым переходом к сложным темам;
- модули: «Ранжирование и матчинг», «Динамическое ценообразование», «Uplift-моделирование», «Продвинутое A/B-тестирование», «Рекомендательные системы», «MLOps» — всё, с чем я работаю в проектах;
- преподаватели-практики: Валерий Бабушкин (BP), Ирина Евстратенко и Игорь Котенков (AliExpress Россия), Ваге Брсоян (Яндекс.Маркет);
- модульная структура — по 6 недель на блок, старт сразу после оплаты, что удобно совмещать с работой;
- стоимость: от 3 324 ₽ в месяц при рассрочке на 24 месяца за 1 блок.
Комбинация этих факторов, плюс лицензия и положительные отзывы, убедила меня, что Курс ML Hard — оптимальный способ выйти на новый профессиональный уровень.
Кому подойдут эти программы
Если вы, как и я год назад, чувствуете, что знакомые модели больше не помогают «пробить» новые бизнес-кейсы, а базовые курсы давно пройдены, значит пришло время двигаться дальше. Продвинутые программы по ML рассчитаны на специалистов уровня Middle и Senior и закрывают разрыв, возникающий после первых успешных проектов, когда нужно глубже погружаться в математику и инженерные практики.
Чаще всего такие курсы выбирают коллеги, которые:
- давно пишут продакшен-код и хотят системно внедрять MLOps;
- сталкиваются с задачами ранжирования, динамического ценообразования или uplift-моделирования;
- планируют перейти с роли аналитика или ML-инженера на позиции Senior/Lead и ищут новые инструменты для роста.
После обучения можно не только обучать модели, но и уверенно доводить их до продакшна, оптимизируя метрики продукта под реальные ограничения бизнеса. При этом важно уже свободно владеть Python и основами машинного обучения — без этой базы продвинутые модули будут скорее тяжёлой нагрузкой, чем полезным апгрейдом.
Что важно до старта
Перед тем как углубиться в продвинутый ML, я провёл быструю самопроверку. Курсы уровня Middle/Senior не объясняют, зачем нужен fit() или что такое train/test-сплит — эти вещи уже должны быть в крови. Вот мой минимальный чек-лист:
- Python и рабочий набор библиотек: pandas, numpy, scikit-learn;
- основы матанализа, линейной алгебры и теории вероятностей;
- понимание классических моделей: регрессия, классификация, кластеризация;
- уверенный SQL для выгрузки и трансформации данных;
- практика в Jupyter Notebook или аналогичной среде;
- базовое знакомство с Docker и Git пригодится на модулях по MLOps.
Если какой-то пункт хромает, лучше подтянуть его до старта — крепкий фундамент сэкономит огромное количество времени на сложных темах.
Мои критерии выбора
Когда пришло время выбрать программу, я составил для себя чёткий чек-лист. Цель была не «корочка», а заметный рост навыков и портфолио, поэтому фильтровал курсы по конкретным критериям:
- Содержание: актуальные модули по MLOps, uplift-моделированию, продвинутому A/B-тестированию.
- Практика: достаточное количество проектных заданий, чтобы пополнить портфолио и сразу применить новые знания.
- Преподаватели: эксперты, которые ежедневно решают подобные задачи в бизнесе.
- Формат и длительность: интерактив, живые вебинары, разумные сроки без растягивания на год.
- Стоимость и оплата: прозрачная цена и гибкие варианты рассрочки.
- Карьерная поддержка: помощь с трудоустройством и признанный документ об окончании.
- Технологии: работа с TensorFlow, PyTorch, Docker, Airflow, MLflow.
- Обратная связь: доступные кураторы и регулярные ревью.
Пробегая список, было легко отсекать программы, которые не закрывали нужные пункты, и в итоге остался курс, полностью совпавший с моими требованиями.
Польза продвинутых курсов
Продвинутые программы — это не очередной поток лекций, а практикум, где теория сразу проверяется на продакшен-кейсах. После них специалист умеет:
- подбирать и дорабатывать сложные алгоритмы (DL, NLP, CV);
- разворачивать полный ML-pipeline: от подготовки данных до MLOps-мониторинга;
- работать с распределёнными вычислениями и большими датасетами.
Такая база помогает решать задачи динамического ценообразования, ранжирования, рекомендаций, прогнозирования оттока. Курсы учат не только строить модели, но и валидировать их через продвинутое A/B-тестирование, критически оценивать результаты и документировать выводы. В итоге в портфолио появляются проекты, которые выгодно демонстрируют уровень и готовность к серьёзным задачам индустрии.
Карьера после обучения
После окончания продвинутой программы я почувствовал, что могу претендовать на новые роли — Senior ML Engineer, Lead Data Scientist, MLOps Specialist. Работодатели ценят специалистов, способных не только обучить модель, но и вывести её в продакшн, а значит спрос и доход растут вместе с компетенциями.
Что реально меняется после курса:
- Позиция и доход. Новые навыки позволяют обсуждать повышение или переход в компании, где ставка выше.
- Портфолио. Проекты из обучения демонстрируют опыт решения бизнес-задач и облегчают технические интервью.
- Карьерная поддержка. Платформа помогает с резюме и собеседованиями, что ускоряет поиск работы.
- Диплом и лицензия. Формальный документ подтверждает квалификацию, особенно важен для крупных корпораций.
- Нетворк. Преподаватели и сокурсники — полезные контакты для поиска команд и интересных задач.
Даже оставаясь в текущей компании, можно брать более амбициозные проекты и быстрее расти внутри команды. Продвинутый ML-курс — это не финальный пункт, а трамплин к следующему витку профессионального развития.