Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)
Порог входа здесь высокий: программа рассчитана на того, кто уже владеет математикой, Python и классическим машинным обучением. Главное решение принимается внутри курса — после восьми недель общей базы глубокого обучения нужно выбрать трек: NLP с трансформерами, seq2seq, дообучением и сжатием сетей либо компьютерное зрение с CNN и ViT. Базовая часть даёт тензоры, слои, настройку обучения и измерение качества моделей.
Второй трек можно пройти после первого — школа прямо предлагает такой путь для тех, кому нужна универсальность. В блоке CV разбирают не одни архитектуры, но и рабочую рутину: логирование экспериментов в W&B, трекинг объектов, распознавание лиц, работа с CLIP, SAM и Grounding DINO. Практические задания идут после каждого блока. Общая длительность четыре-пять месяцев, старт сразу после покупки. Курс сам по себе позиционируется как база под последующие продвинутые программы по NLP, CV и аудио — то есть как ступень, а не финал.
Что уточнить у школы
Эти вопросы пригодятся на сайте школы — задайте их менеджеру до оплаты.
Промокоды
Скидка 5%
Скидка 5% на курсы по промокоду на все курсы (не распространяется на курс ML ENGINEERING: ИТМО AI TALENT HUB)
Введите при оформлении или назовите менеджеру
Сравните с альтернативами
Три программы других школ по тем же навыкам — сравнили по главному. Лучшее значение в строке подсвечено.
Этот курс
|
Этот курс
Karpov Courses
|
Яндекс Практикум
Самый доступный
Самый короткий
|
Нетология
|
SkillFactory
|
|
|---|---|---|---|---|
| Цена |
93 450 ₽ 131 200 ₽
|
62 500 ₽ |
112 849 ₽ 265 527 ₽
|
224 064 ₽ 407 412 ₽
|
| Рассрочка | — | — | ||
| Рейтинг | — | 3.7 | — | — |
| Длительность | 4 мес. | 2 мес. | 19 мес. | — |
| Документ | — | — | Сертификат | — |
| Записаться | Записаться Подробнее | Записаться Подробнее | Записаться Подробнее |
О школе
Karpov.Courses — онлайн-школа, сфокусированная на аналитике данных и Data Science. Основана в 2020 году командой опытных аналитиков — Анатолием Карповым (бывшим ведущим аналитиком ВКонтакте и Mail.Ru Group, руководителем команды аналитики в бизнес- и рекламном направлении), Бесланом Курашовым и Михаилом Серегиным. Все основатели — практики с реальным опытом в крупнейших IT-компаниях. Через школу уже прошли более 50 000 учеников.
Специализация школы — аналитика данных. В каталоге: аналитик данных с нуля, hard-аналитика для продвинутых, машинное обучение, SQL, Python для анализа данных, A/B-тестирование, статистика, работа с big data. Одна из сильных сторон — симулятор аналитика данных, где ученики работают с реальными бизнес-процессами: запросы к базе, анализ показателей, принятие решений на данных. Это ближе к реальной работе аналитика, чем классические видеолекции.
Что учесть перед покупкой. Karpov.Courses — нишевая школа для тех, кто идёт именно в аналитику данных или Data Science. Для программирования (бэкенд, фронтенд), дизайна, маркетинга школа не подходит. Зато в своей нише даёт одну из самых глубоких подготовок на русскоязычном рынке: обучают практики, которые реально работают с данными в крупных компаниях, не академические лекторы. Требуется серьёзная вовлечённость — 10–15 часов в неделю, без регулярных занятий программу не пройти. Зато выпускники получают реальные навыки, востребованные в индустрии: middle-аналитик данных получает 150 000–250 000 ₽, senior — от 300 000 ₽.
