Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики

Классическая программа Нетологии по машинному обучению — та самая, с которой школа начинала data-направление: 10 месяцев, 124 часа теории и 131 час практики, поток с 21 сентября 2026 по 18 июля 2027 года. Курс рассчитан на разработчиков и аналитиков с уверенным Python и «дружбой с математикой» — именно эта база превращается в рабочие ML-навыки.

Ядро программы — блок «Модели и признаки» (40 ч теории и 35 ч практики): регрессии и классификация, логистическая регрессия и SVM, деревья решений и ансамбли, feature selection, кластеризация и наивный Байес. Дальше — нейросети (свёрточные и рекуррентные, Keras), рекомендательные системы, временные ряды (ARIMA, GARCH, марковские процессы), компьютерное зрение (сегментация, детекция, Image Captioning), NLP (морфология, тематическое моделирование, seq2seq, Attention, Transformers, BERT) и менеджмент data-проектов.

Стек собран из индустриальных инструментов: Scikit-learn для классического машинного обучения, OpenCV для компьютерного зрения, NLTK для обработки естественного языка, Pandas для данных и Keras для нейросетей. Для подтяжки базы школа рекомендует предварительные курсы «Python для анализа данных» и «Математика для анализа данных».

Дипломный проект занимает 40 часов практики: собственная ML-модель — прогноз продаж, распознавание объектов, временные ряды или анализ текста — либо учебный кейс на реальном датасете. Домашние задания проверяют эксперты с развёрнутой обратной связью — видео, сообщениями и разборами на вебинарах; наставники помогают со сложными темами, координаторы держат дедлайны.

Формат бережёт совмещение с работой: занятия не чаще 2 раз в неделю после 19:00 мск и 8–10 часов учёбы в неделю, записи хранятся 3 года, дедлайны двигаются, пауза — до 6 месяцев. Карьерный блок помогает найти стажировку или работу, а Центр развития карьеры школы подключается на финальной прямой. Итог — диплом о профессиональной переподготовке по государственной лицензии; гарантии — полный возврат в первые 3 занятия.