Какие преимущества даёт обучение в Яндекс Практикуме?

100 000+ выпускников 💻 Много проектов 🖤 Поддержка экспертов

Кто будет меня учить?

Все наставники — практикующие специалисты: сотрудники Яндекса и других крупных российских и международных компаний. Программу составляют опытные преподаватели и методисты, а ещё действующие специалисты Яндекса, Школы анализа данных и других лидеров технологической и образовательной индустрий.

Смогу ли я найти работу после обучения?

Конкуренция в IT среди новичков высокая, но не экстремальная. А обучение в Практикуме помогает быстрее найти работу: наши выпускники получают на 38% больше приглашений на собеседования по сравнению с кандидатами, которые не проходили онлайн-курсы. Вот исследование hh.ru.

А если я хочу работать в Яндексе?

Некоторые наши студенты работают в сервисах Яндекса, в том числе и в Практикуме. Но с нашей стороны было бы нечестно что‑либо гарантировать и завышать ваши ожидания. Без опыта попасть в крупную IT-компанию возможно, хотя и сложно. Программа составлена так, чтобы вы могли начать карьеру после выпуска и набраться первого опыта. С ним вам будет значительно проще претендовать на позицию в крупных компаниях.

Как вы поможете мне найти работу?

В Яндекс Практикуме лучшая программа трудоустройства в онлайн‑образовании по версии «Сравни». Найти работу поможет наш карьерный центр, если вам уже исполнилось 18 лет. Сначала при поддержке HR‑экспертов вы составите резюме и научитесь писать сопроводительные письма. Потом начнёте активно откликаться на вакансии, а мы будем рядом и минимизируем стресс: проведём тренировочные собеседования, ответим на вопросы, познакомим с карьерным трекером — нашим инструментом для отслеживания вакансий и организации ваших откликов. Ещё мы предложим вам партнёрские вакансии. В нашей базе 4 000+ компаний, которые регулярно приглашают выпускников Практикума на собеседования. Обратите внимание: если курс оплачивает ваш работодатель, у вас не будет программы трудоустройства.

Попробовать бесплатно

Анализ данных PRO Искусственный интеллект

Курс «ML-инженер с опытом»

Q: Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?

В программе предусмотрены каникулы: сможете отдохнуть или повторить сложные темы. Но если случилось непредвиденное или понадобилось больше времени на закрепление материала, напишите своему куратору. Он поможет перенести дедлайн сдачи проекта или перевестись в более поздний поток. На общую стоимость курса это не повлияет.

Q: Если не понравится, я могу вернуть деньги?

Конечно. Если поток ещё не стартовал, вернём всю сумму. Если учёба уже началась, придётся оплатить прошедшие дни со старта вашего первого потока — но мы вернём деньги за остаток курса. Подробнее рассказываем об этом в 7 пункте оферты.

Q: Получу ли я какой-то документ после курса?

Да, для этого нужно успешно выполнить итоговый проект. Тогда вы получите диплом о профессиональной переподготовке, если у вас есть среднее профессиональное или высшее образование. Если нет, вышлем сертификат о прохождении курса. А если не получится пройти курс целиком и выполнить итоговый проект, выдадим вам справку об обучении в электронном виде — с перечнем модулей, которые вы освоили.

Q: Как можно оплатить?

Банковской картой: внести всю сумму сразу или платить ежемесячно. Ежемесячные платежи работают так: вы вносите первую оплату, и в этот момент привязывается карта. С этой карты автоматически будут списываться следующие платежи каждые 30 календарных дней. Например, оплатили 25 марта — следующий платёж пройдёт 24 апреля. Курс будет стоить меньше, если оплатить его сразу. Через компанию, если она налоговый резидент РФ. Условия для юридических лиц и ИП отличаются — чтобы узнать подробнее, оставьте заявку или уточните у вашего менеджера.

За 4 месяца освоите полный жизненный цикл модели машинного обучения и сможете строить продвинутые ML‑модели

Попробовать бесплатно

AI

Освоите ИИ для работы и жизни

32 000

профессионалов
уже повысили свой уровень

86%

студентов используют знания в работе

AI

Освоите ИИ для работы и жизни

32 000

профессионалов
уже повысили свой уровень

профессионалов уже повысили свой уровень

86%

студентов используют знания в работе

Программа 2026 года — освоите самые актуальные технологии
Docker, FastAPI, Airflow, MLflow, Yandex Cloud и другие инструменты
6 ML-проектов в портфолио, включая настоящие сервисы
Обучение продвинутых моделей и создание микросервисов в облачной среде
Учёба в удобное время, главное — сдавать проекты в срок
Диплом о профессиональной переподготовке и гослицензия

Кому подойдёт курс

Разработчикам и инженерам данных

Углубите знания по алгоритмам и инструментам ML, чтобы участвовать в сложных проектах и быть конкурентоспособнее

Аналитикам и специалистам по Data Science

Пройдёте через полный цикл ML‑проектов — от разработки модели до её внедрения, чтобы выйти на новый уровень развития карьеры

Начинающим ML‑инженерам

Сможете структурировать знания, попрактиковаться, получить обратную связь от более опытных коллег и повысить свою квалификацию

Что желательно знать до начала учёбы

Python: базовые навыки, Jupyter Notebook, библиотека Pandas и другие
SQL: базовые запросы и предобработка данных внутри запроса
Работа с данными: подготовка, чистка, описательная статистика
Принципы классического машинного обучения

Попробуйте первые уроки бесплатно

Узнаете, подходят ли вам формат и программа обучения

Скидка после прохождения

Не нужно привязывать карту

Чему вы научитесь
это нужно в крупных IT‑компаниях

Собирать данные и запускать с ними регулярные процессы

Обучать модели в стабильной инфраструктуре и выводить их в продакшн

Находить ошибки в процессах, улучшать базовый пайплайн и модели

Создавать и контейнеризировать микросервисы

Работать с uplift-моделированием

Строить модели неперсонализированных рекомендаций, контентной и коллаборативной фильтрации

Освоите актуальные подходы и инструменты

Data Version Control

MLflow

Airflow

Optuna

Docker

FastAPI

Yandex Cloud

Добавите 6 ML‑проектов в портфолио
включая настоящие сервисы

Обучение модели для Яндекс Недвижимости

для контроля оттока клиентов

Рекомендательная система для Яндекс Музыки

для улучшения предсказаний

Задача uplift‑моделирования для Яндекс Еды

поможете сервису определиться с сегментом ЦА и побудить его совершать покупки чаще

Полный цикл работы с моделью

от сбора данных до создания модели и выкатки в продакшн

Повышение качества модели

с помощью Feature Engineering и оптимизации гиперпараметров

Сервис на базе ML‑модели

с развёртыванием в облачной инфраструктуре

Навыки в Machine Learning
повысят вашу ценность на рынке

Зарплата ML-инженеров растёт год к году

по данным Хабр Карьеры

от 75 000

до 160 000 ₽ / мес

Junior

от 160 000

до 300 000 ₽ / мес

Middle

от 300 000

до 500 000+ ₽ / мес

Senior

70% выпускников Практикума PRO увеличивают свой доход в среднем на четверть

По данным нашего опроса 2025 года

Актуально в 2026 году

Программа курса

Скачать подробную программу

Бесплатная часть

Ещё до покупки поймёте, подходит ли вам курс

Входной тест

Создание пайплайна по подготовке данных и выводу ML-модели в продакшн

Скидка за прохождение

Начать бесплатную часть

Знакомство с курсом
Кто такой ML‑инженер
Пайплайны подготовки данных в Airflow
Создание baseline‑модели
Улучшение baseline‑модели
Релиз ML‑модели
ML‑модель в продакшне
Рекомендательная система и uplift‑модель

Пройдёте входной тест и убедитесь, что курс подходит вам по сложности

Скидка за прохождение

Начать бесплатную часть

После оплаты

Всё необходимое, чтобы создавать продвинутые ML‑модели

4 месяца обучения

6 ML-проектов в портфолио

Разработка пайплайнов подготовки данных и обучения модели

1 проект

1 спринт

Знакомство с Airflow
Первый DAG
Подготовка данных для обучение базовой модели
Автоматизация подготовки данных (ETL) с помощью Airflow
Обучение базовой модели
Создание и запуск DVC‑пайплайна
Версионирование артефактов

Проект: для сервиса Яндекс Недвижимость настроите процесс обучения модели, которая должна помочь остановить отток клиентов

Улучшение baseline-модели

1 проект

2 спринт

MLflow: Tracking, Projects, Models, Model Registry
Развёртывание MLflow
Логирование ML‑модели
Сохранение окружения
Визуализация результатов
Продвинутый EDA (Exploratory Data Analysis)
Работа с разными типами признаков
Организация обработки данных
Стандартные методы подбора: Grid Search, Random Search, байесовский подход
Фреймворк Optuna
Визуализация процесса подбора гиперпараметров

Проект: улучшите качество модели с помощью Feature Engineering и оптимизации гиперпараметров

Релиз модели в продакшн

1 проект

3 спринт

Архитектура приложений
FastAPI для микросервиса на базе ML‑модели: сборка, отладка и запуск
Контейнеризация микросервиса
Настройка изолированного окружения
Готовые Docker‑образы и запуск Python‑скриптов
Docker‑файл для запуска, Docker Compose
Мониторинг ML‑модели
Метрики мониторинга в продакшне: сбор, хранение (Prometheus Server), аналитика (PromQL) и визуализация в Grafana

Проект: создадите сервис на базе ML‑модели и развернёте его в облачной инфраструктуре

Создание рекомендательной системы

1 проект

4 спринт

Принципы и алгоритмы персональных рекомендаций
Виды рекомендательных систем, «холодный старт», матрица взаимодействий
Базовые рекомендации
Коллаборативная фильтрация (ALS)
Контентные рекомендации
Валидация рекомендательной системы
Генерация наборов рекомендаций с помощью разных алгоритмов и ранжирование
Типовая архитектура рекомендательных систем
Онлайн‑рекомендации
Сервис рекомендаций: ASGI‑сервер Uvicorn на базе фреймворка FastAPI

Проект: разработаете рекомендательную систему для улучшения предсказаний в Яндекс Музыке, оформите сервис и выкатите его в продакшн

Создание uplift-модели

1 проект

5 спринт

Концепция
Метрики и методы оценки качества
Базовые методы
Продвинутые подходы
Продакшн

Проект: решите задачу uplift-моделирования — поможете Яндекс Еде определиться с сегментом целевой аудитории и побудить его совершать покупки чаще

Итоговый проект

1 проект

6 спринт

Подтвердите, что освоили новые навыки, и пройдёте полный цикл работы с моделью — от формирования задачи и сбора данных до создания модели и выкатки её в продакшн. Теперь без уроков и домашних заданий — всё как в реальной работе.

Проект: полный цикл работы с ML-моделью

Сферы применения машинного обучения

Дополнительно

Машинное обучение в бизнесе
Машинное обучение для текстов
Машинное обучение с учителем

Практика: научитесь с помощью ML‑моделей запускать новые фичи и обрабатывать текстовые данные, а ещё поймёте, как упростить обучение моделей

Ваш диплом после обучения

Официальный документ установленного образца — повод обсудить повышение

Образовательная лицензия № Л035‑01298‑77/00185314 от 24 марта 2015 года

Что будет на курсе

1

Вебинары

2

Интерактивная платформа

3

ИИ‑помощник

5 вебинаров
с наставниками

Посетите их онлайн в будние дни, после 19:00 мск.
Разберёте сложные темы и интересные кейсы.

Все материалы
всегда под рукой

Теория доступна с компьютера и в приложении.
Будете тренироваться на нашей платформе и сразу применять новые навыки в работе.

Практикум ИИ для закрепления знаний

Он кратко перескажет урок, ответит на вопросы и объяснит непонятное другими словами.

Удобный и технологичный
учебный процесс

5 вебинаров
с наставниками

Посетите их онлайн в будние дни, после 19:00 мск. Разберёте сложные темы и интересные кейсы.

Все материалы
всегда под рукой

Теория доступна с компьютера и в приложении. Будете тренироваться на нашей платформе и сразу применять новые навыки в работе.

Практикум ИИ
для закрепления знаний

Он кратко перескажет урок, ответит на вопросы и объяснит непонятное другими словами.

Будете учиться у экспертов,
чьи знания стоят вашего времени

1

Авторы

2

Преподаватели

3

Наставники

Разработали программу курса

Это инженеры с большим опытом обучения нейросетей

Антон Моргунов

Senior инженер по компьютерному зрению. Программный эксперт курса.

Дмитрий Донецков

Руководитель направления по исследованию данных.

Ответят на вопросы в чате

Будут с вами на связи по ходу обучения

Анатолий Крестенко

CTO в DeFi‑стартапе, Ex Head of Dev&Infrastucture в хедж-фонде.

Даниил Бондарев

5+ лет опыта в ML. Помогает крупному маркетплейсу внедрять ИИ для решения бизнес-задач.

Богдан Шевченко

Тимлид в Wildberries. Занимается проектами в области антифрода. Работал в Сбере и Роснефти. 6+ лет опыта в ML.

Проведут вебинары

Разберут сложные темы и интересные кейсы

Иван Васильев

ML Engineer в Яндексе. Спикер конференции DataFest.

Ульяна Беспалова

Дата-сайентист в VK, экс-программист-исследователь.

2 формата на выбор
чтобы встроить учёбу даже
в самый плотный график

С дедлайнами

Для тех, кому важно чёткое расписание

Есть дедлайны сдачи работ

Доступ к модулям — по общему расписанию

Фиксированная дата окончания курса

В своём темпе

Для тех, кому важна гибкость

Нет дедлайнов сдачи работ

Доступ к модулям — по мере вашего продвижения

Можно закончить курс раньше или позже

Тарифы курса «ML-инженер с опытом»

ML-инженер с опытом

Освоите полный жизненный цикл модели машинного обучения и сможете строить продвинутые ML‑модели

−%

5 838 ₽/мес

от 5 838 ₽/мес

на 36 месяцев или 143 000 ₽ одним платежом с учётом промокода и сертификатов

Попробовать бесплатно

4 месяца обучения

Нагрузка ~15 часов в неделю

Docker, FastApi, Airflow, MLflow, Yandex Cloud и другие инструменты

6 ML-проектов в портфолио, включая настоящие сервисы

Вебинары и воркшопы с опытными ML‑инженерами

Диплом о профессиональной переподготовке

Как сэкономить при покупке

Выгода до 20%, если платить сразу за весь курс, а не частями

Сможете вернуть 13% от стоимости курса

Подскажем, как оформить документы для налогового вычета.

Курс может оплатить ваш работодатель

Полностью или разделив оплату с вами, например 50/50 или 75/25. Оставьте заявку, чтобы узнать подробнее.

Оставить заявку

рекомендуют Практикум
коллегам и друзьям

4,7

4,6

Отвечаем на вопросы

Каким требованиям нужно соответствовать?

Курс рассчитан на специалистов, у которых уже есть начальный опыт в области машинного обучения.

Мы ожидаем, что вы уже:
• Знаете язык программирования Python: базовые навыки, Jupyter Notebook, библиотеку Pandas и другие.
• Знаете SQL: базовые запросы и предобработку данных внутри запроса.
• Умеете работать с данными: разбираетесь в подготовке, чистке, описательной статистике.
• Знакомы с принципами классического машинного обучения: выбором алгоритма для модели и её обучением.

Какие есть форматы обучения?

• С дедлайнами. Обучение идёт спринтами, модули открываются по расписанию, а задания нужно выполнять точно в срок.
• В своём темпе. Темы и задания открываются по мере их прохождения. Можно регулировать свою нагрузку и проходить курс быстрее или медленнее. Подробнее об обучении в своём темпе.

Обучение в своём темпе подойдёт тем, кому сложно подстроить график под расписание курса. Но важно помнить, что такой формат требует самоконтроля и высокой мотивации. С дедлайнами будет проще поддерживать темп занятий и пройти курс до конца.

Получу ли я какой‑то документ после курса?

Да, для этого нужно закончить курс и успешно выполнить итоговый проект.

Тогда вы получите диплом о профессиональной переподготовке, если у вас есть среднее профессиональное или высшее образование. Если нет, отправим вам сертификат о прохождении курса в электронном виде.

А если не получится пройти курс целиком и выполнить итоговый проект, по запросу выдадим вам электронную справку об обучении — с перечнем модулей, которые вы освоили.

Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?

Получу ли я какой-то документ после курса?

Да, для этого нужно закончить курс и успешно выполнить итоговый проект.

Тогда вы получите диплом о профессиональной переподготовке, если у вас есть среднее профессиональное или высшее образование. Если нет, вышлем сертификат о прохождении курса в электронном виде.

А если не получится пройти курс целиком и выполнить итоговый проект, по запросу выдадим вам справку об обучении в электронном виде — с перечнем модулей, которые вы освоили.

Вы поможете сменить или найти работу?

На этом курсе не предусмотрена помощь с трудоустройством, поскольку он для действующих специалистов, у которых уже есть навыки поиска работы.

Но если у вас появится вопрос о карьерном развитии, обратитесь в нашу службу поддержки — постараемся ответить.

Как можно оплатить?

Банковской картой: внести всю сумму сразу или платить ежемесячно.

Ежемесячные платежи работают так: вы вносите первую оплату, и в этот момент привязывается карта. С этой карты автоматически будут списываться следующие платежи каждые 30 календарных дней. Например, оплатили 25 марта — следующий платёж пройдёт 24 апреля. Курс будет стоить меньше, если оплатить его сразу.

Через компанию, если она налоговый резидент РФ. Условия для юридических лиц и ИП отличаются — чтобы узнать подробнее, оставьте заявку или уточните у вашего менеджера.

Можно ли оплатить курс за счёт работодателя?

Да, работодатель может оплатить учёбу полностью или разделить сумму с вами, например 50/50 или 75/25.

Такая оплата пройдёт по счёту или двустороннему договору, а ИП могут оплатить с бизнес-счёта. Если работодатель купит обучение сразу 10 сотрудникам или больше, сделаем скидку 10%.

Условия для юридических лиц и ИП отличаются — чтобы узнать подробнее, оставьте заявку или уточните у вашего менеджера.

Если не понравится, я могу вернуть деньги?

Что такое налоговый вычет на обучение и как его получить?

Налоговый вычет может получить тот, кто работает по трудовому договору и является налоговым резидентом Российской Федерации, то есть 183 дня в году находится на территории страны.

Вот инструкция, которая поможет всё оформить.

Главная Все курсы Анализ данных ML-инженер с опытом

Курс «ML-инженер с опытом»

Кому подойдёт курс

Что желательно знать до начала учёбы

Чему вы научитесь это нужно в крупных IT‑компаниях

Добавите 6 ML‑проектов в портфолио включая настоящие сервисы

Программа курса

Что будет на курсе

Будете учиться у экспертов, чьи знания стоят вашего времени

Тарифы курса «ML-инженер с опытом»

Каким требованиям нужно соответствовать?

Какие есть форматы обучения?

Получу ли я какой‑то документ после курса?

Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?

Получу ли я какой-то документ после курса?

Вы поможете сменить или найти работу?

Как можно оплатить?

Можно ли оплатить курс за счёт работодателя?

Если не понравится, я могу вернуть деньги?

Что такое налоговый вычет на обучение и как его получить?

Чему вы научитесь
это нужно в крупных IT‑компаниях

Добавите 6 ML‑проектов в портфолио
включая настоящие сервисы

Будете учиться у экспертов,
чьи знания стоят вашего времени