Готовить основу для модели
Собирать, очищать и исследовать данные так, чтобы модель могла найти в них полезную закономерность.
Курс Skivo · Machine Learning
Machine Learning
Engineer.
Создавайте модели,
которые предсказывают.
Научитесь готовить данные, обучать и проверять ML-модели, а затем превращать их в работающие решения — с AI как помощником в разработке и экспериментах.
С нуля · Python и ML-практика · реальные задачи
12 недельот данных
до модели
до модели
48 уроковкороткие занятия
по 15 минут
по 15 минут
6 моделейпроекты для
вашего портфолио
вашего портфолио
01 · DATAДанныеСобрать и очистить
02 · TRAINОбучениеНайти паттерн
03 · AI OPSПроверкаМетрика и ошибка
04 · MODELПредсказаниеРешение работает
Что изменится
Не просто запускать модель. Понимать, почему она работает.
Вы пройдёте полный путь ML-инженера: от вопроса к данным и модели, от эксперимента к качественному результату.
Обучать и сравнивать решения
Выбирать подход, проверять качество и понимать, где модель ошибается и как её улучшить.
Ускорять ML-разработку
Использовать AI для кода, объяснения алгоритмов, экспериментов, документации и поиска ошибок.
Практика
Не абстрактные алгоритмы. Ваши первые ML-проекты.
Прогноз спроса на основе данных
Классификация объектов и событий
Рекомендательная модель для продукта
Модель, готовая к использованию
Программа
От Python и данных до работающих ML-моделей.
Python и основы работы с данными
Осваиваем базовые инструменты ML-инженера и учимся готовить данные к анализу.
Классическое машинное обучение
Строим первые модели, сравниваем алгоритмы и проверяем качество предсказаний.
Нейросети и современные подходы
Разбираем ключевые принципы нейросетей и применение моделей для реальных задач.
Запуск модели и AI для ML
Собираем финальный проект, документируем решение и используем AI для ускорения разработки.
FAQ
Вопросы, которые обычно задают.
Можно ли начать без опыта в Data Science?
Да. Курс начинается с Python, данных и базовой математической интуиции, необходимой для понимания моделей.
Нужна ли сложная математика?
Нужна готовность разбираться. Мы объясняем математику через практический смысл и применение в моделях.
Как AI помогает ML Engineer?
AI ускоряет написание кода, объясняет алгоритмы, помогает анализировать ошибки и документировать эксперименты.
Что будет в финале курса?
Вы создадите ML-проект: данные, модель, метрики качества, выводы и понятное описание решения.
Ваш следующий навык
Пусть данные не просто хранятся. Пусть они предсказывают.
Начните с первого короткого урока и соберите свою первую работающую ML-модель.