Курс даст навыки машинного обучения — от обработки данных до внедрения моделей. Вы освоите библиотеки Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn) и фреймворки PyTorch, TensorFlow. На реальных датасетах будете анализировать и визуализировать данные, строить и оптимизировать модели. Практика позволит уверенно применять ML в бизнесе, науке и технологиях.

Обучение с нуля
Минимум теории, максимум практики
Одна из самых востребованных специальностей XXI века
Новые карьерные возможности
Курс даст навыки машинного обучения — от обработки данных до внедрения моделей. Вы освоите библиотеки Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn) и фреймворки PyTorch, TensorFlow. На реальных датасетах будете анализировать и визуализировать данные, строить и оптимизировать модели. Практика позволит уверенно применять ML в бизнесе, науке и технологиях.

Обучение с нуля
Минимум теории, максимум практики
Одна из самых востребованных специальностей XXI века
Новые карьерные возможности

Обрабатывать, очищать и анализировать данные с помощью Pandas и NumPy
Визуализировать данные с использованием Matplotlib и Seaborn
Работать с различными форматами данных и источниками (CSV, JSON, базы данных и т.д.)

Применять алгоритмы классического ML в Scikit-learn
Оценивать качество моделей, проводить валидацию и подбор гиперпараметров
Создавать нейросетевые модели в PyTorch и TensorFlow
Оптимизировать и дообучать модели под конкретные задачи

Работать с реальными наборами данных из бизнеса, науки и технологий
Строить системы прогнозирования и автоматического принятия решений
Понимать, как внедрять ML-решения в реальных проектах и продуктах
Чему вы научитесь
Обрабатывать, очищать и анализировать данные с помощью Pandas и NumPy
Визуализировать данные с использованием Matplotlib и Seaborn
Работать с различными форматами данных и источниками (CSV, JSON, базы данных и т.д.)
Применять алгоритмы классического ML в Scikit-learn
Оценивать качество моделей, проводить валидацию и подбор гиперпараметров
Создавать нейросетевые модели в PyTorch и TensorFlow
Оптимизировать и дообучать модели под конкретные задачи
Работать с реальными наборами данных из бизнеса, науки и технологий
Строить системы прогнозирования и автоматического принятия решений
Понимать, как внедрять ML-решения в реальных проектах и продуктах
Курс состоит из видеоуроков, конспектов, практических и домашних заданий, поддержки наставника.
Учебные материалы доступны 24/7 на специальной учебной платформе и в мобильном приложении.
Изучение теории организовано максимально комфортно для студентов, "без воды".
Каждая тема закрепляется выполнением практических заданий. Курс основан на максимизации практики.
После изучении теории и выполнения практической работы, вас ждут домашние задания. В конце обучения вы будете разрабатывать программу для решения определенной задачи, которую можно с гордостью положить в портфолио.
Проверкой заданий занимаются преподаватели-наставники. Это эксперты по теме курса. Они помогут с трудными задачами и подскажут, как улучшить ваши проекты. Общаться с наставниками можно прямо на платформе.
Как проходит обучение
Учебная платформа
Курс состоит из видеоуроков, конспектов, практических и домашних заданий, поддержки наставника.
Учебные материалы доступны 24/7 на специальной учебной платформе и в мобильном приложении.
Теория
Изучение теории организовано максимально комфортно для студентов, "без воды".
Практика
Каждая тема закрепляется выполнением практических заданий. Курс основан на максимизации практики.
Домашние задания
После изучении теории и выполнения практической работы, вас ждут домашние задания. В конце обучения вы будете разрабатывать программу для решения определенной задачи, которую можно с гордостью положить в портфолио.
Поддержка наставника
Проверкой заданий занимаются преподаватели-наставники. Это эксперты по теме курса. Они помогут с трудными задачами и подскажут, как улучшить ваши проекты. Общаться с наставниками можно прямо на платформе.

Нравится учебная платформа и мобильное приложение. Все просто и понятно. Обучаться комфортно, подробная обратная связь от преподавателей.

Наставник очень хорошо помогает,доходчиво объясняет все недочёты в работе. Это сильно упрощает учёбу.

Качество материала и преподаватели на высоте: обьясняют без воды и с интересом. Быстрая обратная связь от наставника.

Очень нравится курс: видеоматериалы чёткие и по существу, подача информации великолепна, всё очень понятно. Спасибо!
Отзывы

Алексей Платонов
Нравится учебная платформа и мобильное приложение. Все просто и понятно. Обучаться комфортно, подробная обратная связь от преподавателей.

Никита Бондаренко
Наставник очень хорошо помогает,доходчиво объясняет все недочёты в работе. Это сильно упрощает учёбу.

Оскар Ильясов
Качество материала и преподаватели на высоте: обьясняют без воды и с интересом. Быстрая обратная связь от наставника.

Мария Иванова
Очень нравится курс: видеоматериалы чёткие и по существу, подача информации великолепна, всё очень понятно. Спасибо!
Преподаватели

Team Lead в DIGITAL
Преподаватели

Алибек Асилов
Team Lead в DIGITAL
Начнете работать в специальной программе - среде разработки Jupyter Notebook. Проделаете первые шаги в изучении языка программирования Python. Напишите свои первые строчки кода.
Научитесь работать с переменными и их использовать в написании кода. Познакомитесь с особенностями работы со строками и числами.
Научитесь писать программы с применением пользовательского ввода данных, т.е. сможете делать запросы пользователям для ввода ими своих данных.
Научитесь применять условные конструкции (if, elif, else) для избирательного запуска кода. Сможете использовать ветвления для создания деревьев решений.
Научитесь использовать циклы, в том числе бесконечные циклы для автоматизации действий, работать с коллекциями данных (списки, строки) и контролировать выполнение циклов с помощью условных операторов и функций.
Научитесь создавать и изменять списки, добавлять, удалять элементы, а также выполнять различные операции (поиск, сортировка, перебор) для эффективной работы с данными в списках.
Научитесь использовать конструкцию list comprehensions для создания и обработки списков с помощью компактного и эффективного синтаксиса, а также выполнять фильтрацию и преобразование данных в одном выражении.
Научитесь работать с кортежами и словарями: создавать, изменять и получать доступ к элементам, а также использовать основные операции (добавление, удаление, поиск) для эффективного управления данными.
Научитесь создавать функции для организации кода, использовать параметры и возвращаемые значения, а также собирать функции в целые программы для решения более сложных задач.
Изучите основы асинхронного программирования с использованием библиотеки asyncio. Научитесь работать с асинхронными задачами и событиями, а также оптимизировать программы для работы с большими объемами данных.
Программа курса
1. Python
Изучите базовые конструкции языка Python, включая работу с различными типами данных (строки, числа, списки, кортежи, множества, словари). Ознакомьтесь с основными операторами и функциями, а также научитесь работать в среде Jupyter Notebook.
2. NumPy и Pandas
Студенты изучат различные типы коллекций (списки, кортежи, множества, словари), а также освоят работу с циклами (for, while) и условными операторами (if, else, elif). Модуль поможет эффективно обрабатывать данные, строить логические конструкции и оптимизировать работу с коллекциями для решения практических задач.
3. Анализ данных
Изучите создание функций, включая аргументы, возвращаемые значения и область видимости переменных. Научитесь работать с модулями и пакетами, а также использовать встроенные библиотеки Python для упрощения разработки.
4. Машинное обучение
Освоите основы обработки ошибок и исключений в Python. Узнаете, как использовать конструкции try, except, finally, для управления ошибками, а также создавать собственные исключения.
5. Валидация модели и подготовка данных
Погрузитесь в объектно-ориентированное программирование. Научитесь создавать и использовать классы и объекты, понимать наследование, инкапсуляцию и полиморфизм, а также разрабатывать собственные методы и атрибуты.
6. Обучение с учителем. Регрессия и классификация
Студенты научатся создавать и использовать модули и пакеты в Python для организации кода. Изучат принципы импорта, разбиения проектов на несколько файлов, а также работу с внешними библиотеками. Модуль поможет улучшить структуру проектов и упростить их поддержку.
7. Деревья решений
Научитесь использовать конструкцию list comprehensions для создания и обработки списков с помощью компактного и эффективного синтаксиса, а также выполнять фильтрацию и преобразование данных в одном выражении.
8. Обучение без учителя
Студенты познакомятся с основами многопоточности, научатся создавать и управлять потоками, а также разберутся в принципах синхронизации. Модуль охватывает основные концепции, такие как конкуренция, блокировки и безопасность данных, а также показывает, как эффективно использовать несколько потоков для ускорения выполнения задач.
9. Искусственные нейронные сети (NLP, RecSys и CV)
Студенты освоят создание и управление потоками с помощью библиотеки threading, научатся работать с синхронизацией потоков, блокировками и предотвращением гонок данных. Модуль поможет улучшить производительность приложений, эффективно используя многозадачность для параллельной обработки задач.
10. Деплоймент модели
Изучите основы асинхронного программирования с использованием библиотеки asyncio. Научитесь работать с асинхронными задачами и событиями, а также оптимизировать программы для работы с большими объемами данных.
Подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным
аргументом при устройстве на работу.

Именной сертификат
Подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным
аргументом при устройстве на работу.

* стоимость без учета скидки
Стоимость обучения
999 990 тенге
* стоимость без учета скидки
Email:
admin@digital-school.kz
Адрес:
Проспект Назарбаева 36, 050016, г. Алматы, Республика Казахстан
Онлайн-школа DIGITAL, 2026
Как связаться с нами
Email:
admin@digital-school.kz
Адрес:
Проспект Назарбаева 36, 050016, г. Алматы, Республика Казахстан
Онлайн-школа DIGITAL, 2026