4 курса для аналитиков, которые хотят работать с ИИ — 22.01.26 14:00
Собрали четыре курса, которые помогут опытным аналитикам и специалистам по Data Science прокачать навыки работы с ИИ и выйти на новый профессиональный уровень и более высокую зарплату.
ML-инженер с опытом
Для кого: разработчиков и инженеров данных, аналитиков, специалистов по Data Science, начинающих ML-инженерам
Продолжительность: 4 месяца
Бесплатная вводная часть: есть
Освоите полный жизненный цикл модели машинного обучений, научитесь работать с Docker, FastAPI, Airflow, MLflow, Yandex Cloud и другими инструментами. Реализуете шесть проектов в портфолио.
Попробовать курс →
MLOps для разработки и мониторинга моделей
Для кого: специалистов в Data Science и Machine Learning, ML-инженеров и специалистов по DevOps, инженеров данных
Продолжительность: 5 месяцев
Бесплатная вводная часть: есть
Научитесь строить продакшн‑слой для ML‑моделей, управлять версиями данных, настраивать автоматизацию через CI/CD, мониторить качество предсказаний и разрабатывать MLOps‑архитектуру, адаптированную под ваш проект — много теории и еще больше реальных практических заданий, которые можно добавить в резюме.
Попробовать курс →
Инженер по глубокому обучению нейросетей
Для кого: специалистов в Data Science, ML-инженеров и разработчиков
Продолжительность: 2 или 4 месяца
Бесплатная вводная часть: есть
Обучайтесь нейросетям на облачной инфраструктуре и изучайте фундаментальные основы Deep Learning. К концу 2-месячного курса сможете работать на DL‑фреймворке PyTorch, строить нейросети и устранять ошибки в них и разберетесь в принципах, на которых строятся нейросетевые решения.
Если захотите углубить знания, то сможете продолжить обучение, выбрав одну из специализаций: компьютерное зрение или обработку естественного языка.
Попробовать курс →
Обработка естественного языка — NLP
Для кого: специалистов в Data Science, ML- и DL инженеров и разработчиков
Продолжительность: 2 месяца
Бесплатная вводная часть: есть
Погрузитесь в мир Natural Language Processing и научитесь работать с продвинутыми NLP-моделями. А еще — строить RAG и агентные системы, создавать модели генерации текста и работать с поиском: от классического BM25 до векторного по эмбеддингам
Попробовать курс →
Прокачивайте навыки работы с ИИ, осваивайте новые области и выходите на новый профессиональный уровень вместе с курсами Яндекс Практикума. Актуальные направления, опытные кураторы и удобный формат помогут извлечь максимум пользы из процесса обучения.
Реклама ООО «Яндекс», ИНН: 7736207543
