Скидка до 55% и курс по ИИ в подарок : : Выбрать курс Скидка до 55% и курс по ИИ в подарок

Профессия Machine Learning Engineer + ИИ

С нуля до трудоустройства
Забронировать скидку
  • Практика в Kaggle

    сможете работать с реальными дата-сетами

  • Проект от «Газпромбанк.Тех»

    Усилит портфолио и покажет максимум навыков будущему работодателю

  • 10+ проектов в портфолио

    основанных на реальных данных от наших партнёров

  • Трудоустройство

    Поможем найти работу — или вернём деньги. Подробности

Настоящее за искусственным интеллектом

Специалист по Machine Learning, Data Scientist или ML-инженер анализирует большие объёмы информации, разрабатывает модели машинного обучения, нейросети и создаёт большие GPT-подобные языковые модели. Спрос на таких специалистов есть везде: в бизнесе, медицине, промышленности и других отраслях.

Учим работать с нейросетями — без ИИ сегодня никуда

  • Навыки промптинга
  • Анализ данных с помощью ИИ
  • ИИ-тесты
  • Интеграция нейросетей в проекты

С помощью нейросетей дата-сайентист может в разы быстрее собирать и очищать нужные данные, искать документацию по моделям и делать другую рутину. Мы расскажем, как упростить работу с помощью ChatGPT, — курс по нейросети уже включён в стоимость обучения.

Подробнее

Начните свой путь в IТ с машинного обучения

  • 215 000 рублей - средняя зарплата ML-инженера

    По данным на апрель 2026 года, на hh.ru было открыто более 1 800 вакансий для ML-инженеров по всей России

  • ML-инженеры нужны всем

    По данным Всемирного экономического форума, специалисты по анализу данных и искусственному интеллекту входят в число самых быстрорастущих профессий в мире.

  • Начинающие специалисты тоже нужны

    По данным hh.ru, для джунов доступно около 500 вакансий.

  • Можно начать без знаний математики

    На курсе мы дадим вам весь необходимый минимум по статистике и математике — не волнуйтесь!

Все необходимые навыки ML-инженера — в одном курсе

Должность

Специалист по машинному обучению/ML-engineer

Навыки

  • Уверенно владею Python, SQL
  • Извлекаю данные из различных источников (файлы, API, базы данных)
  • Умею проводить EDA и визуализировать его результаты
  • Провожу очистку и нормализацию данных, готовлю их к обучению и анализу
  • Провожу feature engineering и feature generation: оцениваю значимость фичей, отбираю признаки
  • Владею всеми классическими методами машинного обучения, умею их применять и адаптировать под задачу
  • Использую временные ряды для решения задач прогнозирования
  • Строю рекомендательные системы
  • Работаю с инструментами Big Data
  • Использую и дообучаю нейросети, в том числе трансформеры
  • Внедряю модели в прод в бизнесе
  • Строю пайплайны сбора и обработки данных, а также обучения ML-алгоритмов и оценки качества их работы
  • Замеряю качества работы алгоритмов с помощью модельных метрик и провожу их тестирование
  • Работаю с NLP/CV-задачами с помощью классических методов ML и Deep Learning

Инструменты

10+ сильных проектов
в портфолио

  • Предсказание совершения целевого действия на сайте СберАвтоподписка

    Вы проведёте обработку данных и разведочный анализ, научитесь предсказывать совершение целевого действия и упакуете модель в сервис.

  • Модель кредитного риск-менеджмента для банка

    Проанализируете объёмный датасет и создадите модель кредитного риск-менеджмента. Поможете банку построить scoring-модель для прогнозирования платёжеспособности клиента.

  • Сервис распознавания документов

    Поработаете с алгоритмами CV- и NLP. Протестируете разные OCR-движки и научитесь извлекать из документов важную информацию.

  • Прогноз цены квартиры

    Построите модель, которая оценивает стоимость квартиры по данным о продажах. Подготовите данные, проверите качество прогноза и разберётесь, какие признаки сильнее всего влияют на цену.

  • Классификационная модель

    Научите модель относить объекты к нужным категориям: обработаете пропуски и ошибки в данных, сравните несколько алгоритмов, подберёте настройки и объясните, почему выбрали итоговое решение.

  • Сегментация пользователей

    Разделите пользователей на группы по похожему поведению, визуализируете результаты и сделаете выводы для бизнеса. Такой проект показывает, что вы умеете не просто строить модель, а находить полезные закономерности в данных.

  • Поиск нестандартных групп в данных

    Используете продвинутый метод кластеризации, который помогает находить группы сложной формы и выбросы. Это сильный проект для портфолио: он показывает, что вы умеете работать не только с базовыми задачами.

  • Нейронная сеть в PyTorch

    Соберёте и обучите нейросеть на современном инструменте для машинного обучения. Проект покажет, что вы понимаете, как устроены нейросети, и умеете применять их на практике.

  • Классификация текстов

    Построите модель, которая анализирует текст и относит его к нужной категории. Подготовите текстовые данные, уберёте лишнее, выделите важные слова и обучите модель для прикладной бизнес-задачи.

  • ML-проект на больших данных

    Поработаете с PySpark — инструментом для обработки больших объёмов данных. Подготовите данные, обучите модель и покажете, что умеете решать ML-задачи не только на небольших таблицах.

  • Только для тарифов «Оптимальный» и «Максимальный»: крупный проект от «Газпромбанк.Тех»

    Создадите продвинутого чат-бота с ИИ, который будет находить информацию среди огромных массивов данных. Например, цены тарифов мобильных операторов или банковских услуг.

Сравниваете курсы от разных образовательных платформ?

Оставьте заявку на бесплатную консультацию, и мы расскажем, чем наша программа обучения отличается от остальных.

У них получилось — получится и у вас

  • Александр всю жизнь работал в море. Когда он понял, что достиг потолка, — решил параллельно с основной работой освоить Machine Learning. Дальние плавания не помешали Александру создать свой первый коммерческий проект в области искусственного интеллекта!

    Капитан судна Инженер машинного обучения

  • Параллельно с учёбой в вузе Влад решил освоить Data Science в Skillbox. После прохождения курса он собрал портфолио из домашних заданий и с ним нашёл работу в Сингапуре.

    Студент ML-инженер в сингапурской компании

  • Владимир успешно работал программистом, но потом понял, что перестал развиваться. Решил освоить машинное обучение в Skillbox, увеличил доход, освоил новый язык программирования и разработал собственную нейросеть.

    Программист Специалист по Machine Learning

  • Алексей Гайдабура работал руководителем в порту, но его всегда тянуло к техническим нюансам работы. Он планировал расписание с помощью анализа статистических данных, проектировал статистические модели. Увлечение привело Алексея на курс Skillbox. Он подробнее погрузился в анализ данных, оптимизировал рабочие процессы и поборол бюрократию у себя в компании.

    Руководитель в администрации морских портов Специалист по data science

  • Андрей 15 лет работал оператором баз данных, а затем впечатлился возможностями искусственного интеллекта и решил освоить data science в Skillbox. Прошёл курс, защитил дипломный проект и планирует найти работу в сфере ML.

    Оператор баз данных IT-специалист в области искусственного интеллекта и машинного обучения
    История Андрея

Наши студенты создали нейросетевой сериал

Студенты профессии Data Scientist разработали нейросеть-сценариста, которая написала сериал для телеканала СТС. По сюжету герои пытаются выбраться из ситкома, в котором они внезапно оказались — сюжет и диалоги сгенерировала нейросеть.

Вас ждёт практика в Kaggle

Kaggle — это онлайн-платформа для работы с реальными дата-сетами. Проекты, которые вы создадите в Kaggle, станут частью вашего портфолио и помогут быстрее трудоустроиться.

Во время курса вы самостоятельно построите модель для решения задачи на данных из Kaggle.

Учим на собственной образовательной платформе

  • Видео с доступом навсегда

    Видеолекции можно смотреть
в любое время. У вас нет жёстких дедлайнов. Мы постоянно обновляем курс под требования рынка — доступ ко всем обновлениям курса останется с вами.

  • Практика построена на реальных задачах

    Методолог и практикующие эксперты приготовили более 80 практических заданий на развитие аналитического мышления и отработки навыков.

  • Персональная обратная связь

    Подробная обратная связь от кураторов-экспертов в течение 24 часов с момента отправки работы.

  • Учебные материалы всегда под рукой

    Вы можете проходить обучение в мобильной версии платформы прямо с телефона — весь прогресс сохранится.

Команда поддержки будет рядом

  • Куратор-эксперт будет проверять ваши работы и помогать сделать их лучше. А ещё — проводить воркшопы с разбором домашних заданий. В кураторы мы берём практикующих экспертов с опытом работы от 5 лет. Они проходят методическое обучение — и умеют объяснять сложное.

    Куратор-эксперт

    Подробно разбирает домашние задания, помогает сделать их лучше

  • HR-консультант поможет в поиске работы. Вместе вы составите план развития, резюме и портфолио. Консультант подготовит вас к собеседованиям и даст доступ к закрытому каналу с вакансиями.

    HR-консультант

    Помогает в поиске работы: 
от плана действий до собеседований

  • Служба заботы поддержит в решении всех технических вопросов. Например, поможет установить лицензионные программы или объяснит, как работать с учебной платформой.

    Служба заботы

    Помогает с вопросами по платформе и прохождению курса

Помогаем разобраться и справиться

Оперативно ответим на вопросы по домашнему заданию и пришлём качественный разбор 💙

Учитесь у ML-инженеров из международных компаний

Учим так, чтобы у вас точно всё получилось

  • С учётом реальных требований к кандидатам и технологий

    Постоянно следим за актуальностью курса и обновляем программу — добавляем только те навыки, которые сейчас нужны рынку.

  • Без дедлайнов и жёсткого расписания

    Понимаем, как сложно учиться, будучи взрослым, поэтому не отчисляем студентов. Учитесь в любое время и сдавайте домашние работы когда удобно.

  • Понятно и профессионально

    Мы посмотрели курс глазами новичка и упростили подачу материала, чтобы вы точно разобрались со сложными темами.

Трудоустройство

85% выпускников находят работу в течение 3 месяцев после окончания обучения, по данным исследования Высшей школы экономики

  1. Поможем оформить резюме и портфолио
  2. Подготовим 
к собеседованиям
  3. Пригласим в закрытый
канал с вакансиями

Поможем найти работу
или вернём деньги

Условия возврата

Найдёте первых заказчиков
в «Скил Маркете»

  • Реальные заказы
  • Первые клиенты
  • Кейсы в портфолио
  • Совместные проекты

«Скил Маркет» — это комьюнити Skillbox, в котором участники публикуют заказы на коммерческие
и некоммерческие проекты. Там вы сможете откликаться на задачи
или искать людей себе в команду для совместных проектов.

Программа профессии

  • 12 месяцев обучения
  • 10+ итоговых проектов
  • Доступ навсегда
  • Обновлена в 2026 году
  1. Уровень 0: Базовая подготовка — 5 месяцев
    1. Введение в Data Science Этот блок нужно пройти, чтобы получить основные навыки работы с данными.
      • Введение в курс
      • Business Understanding. С чего начинается работа с данными
      • Data Understanding. Excel
      • Введение в Python
      • Переменные и типы данных
      • Условия
      • Циклы
      • Алгоритмы и структуры данных
      • Функции
      • Коллекции в Python
      • Чтение файлов в Python и командной строке
      • Библиотека Pandas
      • Получение данных с помощью API
      • Базы данных
      • Язык запросов SQL
      • Power BI
      • Data Preparation
      • Разведочный анализ данных: Data Cleaning
      • Разведочный анализ данных: Data Visualization
      • Разведочный анализ данных. Feature Engineering
      • Modeling
      • Машинное обучение
      • Линейные модели и нейронные сети
      • Метрики в аналитике
      • Маркетинговая аналитика
      • Продуктовая аналитика
      • Modeling. Заключение
      • Evaluation
      • Deployment
      • Модель как API
      • Мониторинг моделей
      • Airflow
      • Заключение
    2. Финальная работа совместно с СберАвтоподписка Вам предстоит изучить предоставленный датасет, ответить на вопросы из общей части (подразумевающей базовую обработку данных и их разведочный анализ) и выполнить задание по специализации.
    3. Основы математики для Data Science Пройдите этот блок, чтобы разобраться, как работают различные методы анализа данных, как строятся модели прогнозирования и как выявляются связи между разными переменными.
      • Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования
      • Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты
      • Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики
      • ML. Интерполяция и полиномы
      • ML. Аппроксимация и преобразования функций
      • ML. Аппроксимация и производные
      • ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики
      • ML. Частные производные функции нескольких переменных
      • ML. Векторы и Матрицы. Градиент
      • ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений
      • Задача аппроксимации как матричное уравнение
    4. Основы статистики и теории вероятностей Из этого блока вы узнаете, как измерить вероятность разных событий и оценить надёжность полученных выводов.
      • Введение в теорию вероятностей
      • Случайные события
      • Случайная величина
      • Непрерывные распределения. Общие сведения
      • Основные виды непрерывных распределений
      • Статистические тесты
  2. Уровень 1: погружение в Machine Learning и трудоустройство — 4 месяца
    1. Machine Learning: Junior Получите все необходимые навыки для работы на позиции Machine Learning Junior.
      • Постановка задачи машинного обучения
      • Основные термины машинного обучения
      • Выгрузка данных с помощью SQL
      • Линейная регрессия
      • Регуляризация линейной регрессии
      • Метрическая классификация. Метод ближайших соседей и его развитие
      • Библиотека numpy
      • Линейная классификация. Логистическая регрессия
      • Линейная классификация. Метод опорных векторов
      • Логическая классификация. Деревья решений
      • Деревья решений и случайный лес
      • Очистка данных
      • Кластеризация. Метод k-средних
      • Интерпретация. Метод k-средних
      • Кластеризация. DBSCAN
      • Несбалансированные выборки
      • Нейрон и нейронная сеть
      • Основы анализа текстов
    2. Соревнование на Kaggle Самостоятельно построите модель для решения задачи. Проведёте сбор и разведочный анализ данных, выберете ML-алгоритм и обучите свою модель, оцените её качество и поработаете над улучшениями.
    3. Итоговый проект. Модель кредитного риск-менеджмента для банка. Проанализируете объёмный датасет и создадите модель кредитного риск-менеджмента. Поможете банку спрогнозировать платёжеспособность клиента.
    4. Трудоустройство с помощью Центра карьеры
      • Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью.
      • Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме.
      • Будете готовы пройти собеседование — карьерный консультант организует встречу с работодателем.
      • На интервью презентуете проекты, над которыми вы работали на курсе, а знания и навыки пригодятся для выполнения тестовых задач.
  3. Уровень 2: углубление знаний — 3 месяца
    1. Machine Learning. Advanced Освоите алгоритмы для построения рекомендательных систем и прогнозирования временных рядов.
      • Введение
      • Auto ML. Часть 1
      • Auto ML. Часть 2
      • Введение в Computer Vision
      • Нейронные сети и Computer Vision
      • Нейронные сети и NLP. Часть 1
      • Нейронные сети и NLP. Часть 2
      • Введение в рекомендательные системы
      • Коллаборативная фильтрация
      • Бизнес оценка рекомендательных систем
      • Продвинутые инструменты ML инженера
      • Временные ряды
      • Прогнозирование временных рядов с помощью других методов
      • Мониторинг качества. Бонус-модуль
    2. Практика от «Газпромбанк.Тех»
    3. Deep Learning Научитесь работать с нейросетями
      • Нейронные сети: введение
      • Инструменты для глубокого обучения
      • Свёрточные нейронные сети
      • Задача оптимизации
      • Fine-tuning & Transfer Learning
      • Natural Language Processing
      • Сегментация и детекция
      • Reinforcement Learning
      • Advanced: продвинутые нейронные сети
  4. Дополнительные курсы
    1. Основы статистики и теории вероятностей Advanced Научитесь применять основные принципы статистики и теории вероятностей при работе с задачами Data Science. Поймете, как устроены алгоритмы машинного обучения, как в них применяются математическая статистика и теория вероятностей.
      • Gentle introduction. Теория вероятностей в Python
      • Оценивание
      • Проверка гипотез: теория
      • Проверка гипотез: практика
      • Совместные распределения
      • Исследование зависимостей
      • Временные ряды
      • Дополнительные главы (частотный и байесовский подходы, энтропия и дивергенция, формула Байеса)
    2. Карьера разработчика: трудоустройство и развитие Узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям.
      • Подготовка к поиску работы
      • Составление резюме
      • Поиск работы
      • Выполнение тестовых заданий
      • Подготовка к собеседованию и его прохождение
      • Принятие оффера и выход на работу
      • Профессиональное развитие и карьерный рост
      • Типичные вопросы на собеседованиях
      • Требования к программистам разных направлений
    3. Обработка естественного языка (NLP) в медицине Научитесь решать задачи обработки медицинских текстов: готовить данные, классифицировать тексты и создавать чат-ботов. Доступен в тарифах «Оптимальный» и «Максимальный».
      • Разберётесь в задачах NLP для бизнеса и медицины, решите задачу классификации лечения пациентов
      • Научитесь собирать, очищать и векторизовать тексты, оценивать данные и готовить их для модели
      • Освоите токенизацию и векторизацию, сравните методы и создадите признаки для NLP-моделей
      • Поймёте принципы RNN и примените их для классификации текстов и машинного перевода
      • Научитесь определять темы и тональность текста, находить сущности и кластеризовать документы
      • Извлечёте данные из медкарт, проанализируете отзывы и спроектируете медицинского чат-бота
    4. Компьютерное зрение (CV) для обработки медицинских изображений Освоите анализ медицинских изображений: подготовку данных, классификацию, детекцию, сегментацию и обучение 3D-моделей. Доступен в тарифах «Оптимальный» и «Максимальный».
      • Разберётесь в задачах CV и подходах к классификации, детекции объектов и ключевых точек
      • Научитесь готовить сложные медицинские изображения, работать с PyTorch, аугментациями
      • Освоите CNN и архитектуры для классификации, детекции и сегментации медицинских изображений
      • Научитесь обучать модели сегментации, выбирать метрики и функции потерь, настраивать постобработку
      • Разберётесь в технологиях DICOM и PACS, обработаете снимки на Python и обучите 3D-модель
  5. Бонусные курсы
    1. ИИ-помощники для IT-специалистов: ChatGPT и его аналоги Сможете упростить себе IТ-задачи с помощью ИИ. Доступен в тарифах «Оптимальный» и «Максимальный».
      • Виды ИИ-помощников и основы промптинга
      • Тактики использования ИИ-помощников для работы с кодом
      • Продвинутые методы использования: плагины и API
      • ИИ для личных целей

Документы, подтверждающие вашу квалификацию

  • Удостоверение о повышении квалификации

    Чтобы получить документ установленного образца, попросите менеджера записать вас на обучение по тарифу с удостоверением.

  • Сертификат Skillbox установленного образца

    Мы обучаем по государственной лицензии № Л035−1 298−77/179 609.

Специалисты по ML меняют мир в лучшую сторону

  • Упрощают поиск контента

    Создают рекомендательные системы для онлайн-кинотеатров, стриминговых сервисов и интернет-магазинов.

  • Экономят деньги компаниям

    Автоматизируют рутину, обучают нейросети распознавать договора, оптимизировать цепочки поставок и предсказывать успешные инвестиции.

  • Спасают людям жизни

    Обучают модели, которые способны распознать онкологические заболевания на ранних стадиях, тренируют алгоритмы компьютерного зрения обнаруживать преступников в толпе.

  • Делают города комфортнее для жизни

    Обучают нейросети анализировать трафик, отслеживать и прогнозировать уровни загрязнения воздуха и воды.

Кем можно работать после курса

  • Специалистом по Machine Learning

    Будете обучать алгоритмы классического машинного обучения и создавать сервисы на их основе: прогнозировать курс валют и акций, оптимизировать цепочки поставок или, например, создавать рекомендательные системы для музыкальных стримингов.

  • Специалистом по компьютерному зрению

    Будете работать с алгоритмами которые позволяют контролировать безопасность
на производстве, усталости водителей и повреждений трубопроводов на нефтезаводах. Потенциально сможете поучаствовать в создании беспилотных автомобилей и другого транспорта.

  • Специалистом по NLP

    Будете улучшать такие большие языковые модели, как LLaMA и работать с другими GPT-подобными моделями, а также работать с алгоритмами, которые извлекают информацию из документов, анализируют комментарии пользователей в соцсетях, и будете строить поисковые движки и создавать виртуальных помощников для бизнеса.

Общение, комьюнити и нетворкинг

Доступ в студенческий чат с экспертами и поддержка кураторов на протяжении всего обучения.

Выгодные условия оплаты

  • Оплата — через 
6 месяцев

    При оформлении рассрочки начнёте её выплачивать после 
6 месяцев обучения

  • Дополнительная скидка 15% при полной оплате на сайте

    Без звонков и ожидания

  • Налоговый вычет

    Можно вернуть до 13% от стоимости курса, мы поможем оформить документы

  • Оплатите обучение картой Т‑Банка и удобно оформите налоговый вычет в приложении. Подробности Реклама. АО «ТБанк», ИНН 7710140679

Оплатите курс через работодателя или обучите сотрудников вашей компании

Оставьте заявку, если хотите согласовать оплату выбранного курса со своим работодателем или подобрать обучение для сотрудников вашей компании.

  • Убедим работодателя оплатить обучение Поможем обосновать ценность курса и согласовать оплату части или полной стоимости.
  • Соберём все необходимые документы Подготовим материалы для согласования, оплаты и оформления обучения.
  • Подберём обучение под задачи компании Предложим программы для одного сотрудника, отдела или целой команды.
  • Сопроводим до начала обучения Ответим на вопросы и поможем пройти все этапы без лишней бюрократии.

Стоимость курса

Скидка 45% действует 0 дня 00:00:00

  • 10 708 ₽/мес
  • −45%
5 889 ₽/мес
  • В рассрочку на 31 месяц
  • Первый платёж через 6 месяцев
  • Поможем найти работу или вернём деньги

Записаться на консультацию или оплатить на сайте

Как с вами связаться?

Похоже, произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь с правилами пользования Платформой и публичной офертой, правилами акций «Поможем найти работу или вернем деньги» и «Учись сейчас — плати потом»

Я согласен получать рекламу и звонки
Спасибо!

Ваша заявка успешно отправлена

Где работают участники курсов Skillbox

Студенты довольны обучением

  • 93% выпускников отмечают, что Skillbox помог достичь поставленной цели
  • 78% выпускников готовы рекомендовать обучение в Skillbox

Данные независимого опроса выпускников Skillbox, проведённого Высшей школой экономики (НИУ ВШЭ)

4 500+ оценок на разных независимых площадках

  • 4,7
    4 967 оценок
  • 4,7
    974 оценки
  • 4,8
    490 оценок
  • 4,5
    2 368 оценок
  • 4,7
    559 оценок
  • 5,0
    321 оценка
  • 4,5
    230 оценок
  • 4,7
    232 оценки

Часто задаваемые вопросы

  • У меня нет опыта работы с данными. Подходит ли мне этот курс?

    Курс по машинному обучению подходит новичкам без специальных знаний, высшего образования и талантов. Главное — не пожалейте времени на первый этап. Внимательно выполняйте практические работы и не забывайте читать дополнительную литературу. Чем лучше вы поймёте основы, тем легче вам будет учиться дальше. Наш онлайн-курс высоко оценили студенты. Его средняя оценка — 4,9 из 5 на основе 952 отзывов.

  • Можно ли стать ML-инженером за 2 года и найти работу?

    Мы составили программу профессии «Machine Learning Engineer» с учётом требований работодателей, а итоговые проекты и практические работы основаны на реальных проблемах, которые решают дата-сайентисты. Если заниматься регулярно, практиковаться и не пропускать теоретические видео, то у вас будут все необходимые знания и сильное портфолио, чтобы удачно пройти собеседование. Всё остальное мы берём на себя: поможем составить резюме, подберём вакансии, подготовим к интервью и позовём заказчиков из бизнеса на презентацию итоговых проектов.

  • Требуется ли знание математики?

    Для того, чтобы начать осваивать профессию ML-инженера на начальных этапах от вас не требуется продвинутых знаний — достаточно школьного курса математики. Не пугайтесь, если вам придётся разобраться в темах, которые вы забыли или не проходили, — куратор поможет освежить знания или даст ссылки на полезные материалы.

  • Нужно ли знать английский язык?

    Значения важных англоязычных терминов объясним на курсах. В практических работах перевести незнакомые слова поможет «Google Переводчик». Но со знанием языка проще ориентироваться в среде разработки, читать документацию, участвовать в международных проектах.
    Поэтому пользователям платформы Skillbox мы дарим бесплатные занятия в онлайн-школе английского Skillbox на год. За это время вы освоите грамматику, пополните словарный запас и научитесь свободно читать и говорить на английском.

  • Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять учёбе?

    Всё зависит только от вас. В среднем участники курса по машинному обучению занимаются от 2 до 3 часов в день.

  • Кто будет проверять практические задания?

    В обучении профессии «Machine Learning Engineer» нет никаких автоматических проверок и скриптов. Куратор-практик не только укажет на ошибки, но и поможет разобраться в сложных темах, ответит на вопросы. Проверка практических заданий и доступ к чату уже входят в стоимость курса — ничего доплачивать не нужно.

  • Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?

    Да, вы можете купить курс в рассрочку — и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на небольшие ежемесячные платежи.

  • Чем рассрочка отличается от кредита?

    Вы оплачиваете только стоимость курса — проценты мы берём на себя. Для оформления рассрочки не требуются официальное трудоустройство и хорошая кредитная история.

  • Что значит 3 месяца бесплатно?

    Освоить новую профессию ML-инженера с нуля непросто, особенно вначале. Поэтому расходы за первые 3 месяца мы берём на себя — вам не придётся вносить ежемесячные платежи. Вместо этого сфокусируетесь на изучении курса и без стресса пройдёте необходимые основы. Внести остаток и оплатить полную стоимость курса можно до конца периода рассрочки.

  • Могу ли я получить налоговый вычет за обучение на платформе?

    Да, вы можете вернуть часть средств в виде налогового вычета. Основные условия: быть налоговым резидентом РФ и платить НДФЛ. Налоговый вычет составит до 13% от стоимости курса. Максимальная сумма возврата части НДФЛ — 15 600 рублей за год при цене курса 120 000 рублей.

    • Вы можете вернуть средства через работодателя или налоговую.
    • Для этого понадобится договор на обучение на платформе, наша лицензия на образовательную деятельность и чек об оплате курса, который придёт вам на почту или в личный кабинет банка.
    • Если вы будете оформлять вычет через налоговую, нужно будет заполнить декларацию 3-НДФЛ. Удобнее всего это сделать в личном кабинете на сайте Федеральной налоговой службы.
    • В течение 30 дней налоговая подтвердит ваше право на вычет.
    • Если будете оформлять возврат части НДФЛ через работодателя, вам останется подать ему заявление о получении налогового вычета.

    Не переживайте, если процесс кажется вам сложным. Наши менеджеры помогут разобраться в том, как вернуть налоговый вычет.