Machine Learning Engineer / Data Scientist

Профессия для тех, кто хочет строить модели машинного обучения, анализировать данные и доводить ML-решения до практического результата.

  • 12 курсов
  • 220 часов
  • 19 skill-блоков

Этот трек ведёт студента от анализа данных и статистики к основам machine learning, оценке моделей, feature engineering и базовым MLOps-концепциям. Внутри профессии студент учится работать с NumPy, Pandas и Scikit-Learn, строить end-to-end ML pipeline и презентовать ML-проект как часть профессионального портфолио. Профессия подходит тем, кто хочет идти в сторону AI/ML и готов к более длинному и интеллектуально плотному треку.

Из чего состоит трек?

Курсы, которые входят в учебный трек этой профессии.

Python: продвинутый уровень и ООП PRO-курс

23 урока

Продвинутый курс по Python: итераторы и генераторы, контекстные менеджеры, продвинутая работа с функциями, ООП, наследование, протоколы и dataclasses.

NumPy и Pandas PRO-курс

12 уроков

Практический курс по NumPy и Pandas: массивы, DataFrame, фильтрация, агрегации и базовая предобработка данных.

Статистика и теория вероятностей для ML PRO-курс

10 уроков

Прикладной курс по математическим основам ML: вероятностные модели, распределения, гипотезы, байесовский подход и роль статистики в обучении и оценке моделей.

Линейная алгебра для ML PRO-курс

8 уроков

Прикладной курс по линейной алгебре для ML: векторы, матрицы, линейные модели, регрессия и снижение размерности через PCA/SVD.

Основы машинного обучения PRO-курс

10 уроков

Вводный курс по ML: типы задач и алгоритмов, переобучение, кросс-валидация, метрики качества и базовый pipeline обучения модели.

Scikit-learn и Feature Engineering PRO-курс

10 уроков

Практический курс по Scikit-learn: обучение моделей, подготовка данных, кодирование признаков, масштабирование и конструирование фичей для табличных задач.

Оценка и тюнинг моделей PRO-курс

8 уроков

Курс по оценке и оптимизации ML-моделей: выбор метрик, кросс-валидация, подбор гиперпараметров (GridSearch/RandomSearch) и интерпретация результатов экспериментов.

Deep Learning и PyTorch PRO-курс

10 уроков

Курс по глубокому обучению: нейронные сети, PyTorch (тензоры, autograd, nn.Module) и обучение моделей на реальных датасетах.

Проект: ML-модель от EDA до отчёта PRO-курс

10 уроков

Сквозной ML-проект: исследование и подготовка данных, обучение и валидация модели, интерпретация результатов и отчёт.

Деплой ML-моделей PRO-курс

10 уроков

Курс по production-деплою ML-моделей: FastAPI inference API, контейнеризация в Docker и мониторинг предсказаний.

MLOps: основы PRO-курс

10 уроков

Курс по MLOps-практикам: процессы, трекинг экспериментов, реестр моделей, версионирование данных и CI/CD для ML-проектов.

Skill-блоки этого трека

Skill-блоки — это навыки владения конкретными техническими инструментами: библиотеками, фреймворками, языками. Для овладения профессией зачастую требуется знание сразу нескольких технологий. Ниже — скиллы, которыми ты овладеешь, проходя трек профессии на TeoBrain.

Python OOP Core Python OOP Core Practice NumPy Basics Pandas Data Analysis Probability & Statistics for ML Linear Algebra for ML ML Fundamentals Scikit-learn Basics Scikit-learn Practice Feature Engineering Model Evaluation & Tuning Deep Learning Basics Deep Learning with PyTorch Deep Learning Practice ML Mini Project ML Model Deployment Basics MLOps Basics ML / Data Science Interview Pack ML / Data Science Career Preparation

Частые вопросы о карьерном треке на TeoBrain

Коротко о том, как устроен карьерный трек, кому он подходит и как помогает дойти до оффера

Карьерный трек — это готовая программа от точки старта до оффера: он объединяет курсы, практику и карьерные инструменты в понятную последовательность шагов. Вместо того чтобы собирать обучение из случайных материалов, ты идёшь по маршруту, который ведет к освоению конкретной IT-профессии.

Отдельный курс закрывает одну тему, а карьерный трек выстраивает полный путь - это набор курсов, дающий базовые и углубленные знания, практику и подготовку к собеседованиям. Ты сразу видишь не только темы, которые будешь изучать, но и то, как они складываются в понятный путь к новой профессии.

Да. Карьерный трек как раз убирает хаос на старте: ты начинаешь с основ, двигаешься по понятной лестнице тем и не тратишь время на выбор «что открыть дальше». Платформа помогает не перескакивать через важные шаги и не проваливаться в слишком сложные темы.

Да. Трек задаёт структуру, но не заставляет всех двигаться одинаково. Если какая-то тема требует больше времени, ты можешь задержаться на ней, повторить материалы и вернуться к практике, не ощущая, что «отстал» от программы.

Карьерный трек не заканчивается на теории: по мере прохождения ты переходишь к задачам, кейсам и карьерным инструментам TeoBrain — базе вопросов для интервью, тренажёру собеседований и инкубатору резюме. В итоге ты подходишь к собеседованиям с понятной историей развития тебя как специалиста и набором подтверждённых навыков.

Экспертное мнение