Полный путь в AI/ML: от основ и классических методов до нейросетей, LLM и AI-агентов. Подходит тем, кто хочет начать карьеру в сфере данных, и тем, кто стремится углубиться в современные технологии и расширить свои возможности, как специалиста.

Специализация

Искусственный интеллект и анализ данных

от автора специализации «Машинное обучение и анализ данных» от МФТИ и Яндекса на Coursera

Формат обучения

Видеолекции, тесты для самопроверки и задания

Длительность

Учеба в удобном темпе от 1 месяца

Сообщество

Чаты для обмена опытом и поддержки

Подписка

5000 ₽ в месяц, полный доступ ко всей специализации

Подробнее
о специализации
от Виктора Кантора

С 2016 по 2022 год более 200 тысяч человек прошло через нашу с коллегами специализацию "Машинное обучение и анализ данных" на Coursera, выпущенную под брендом МФТИ и Яндекса. Максимально полезный контент и очень высокая доступность (подписка стоила 4999 рублей в месяц) сделали наши курсы практически стандартом в изучении Machine Learning на целых шесть лет. Но с тех пор набор тем, которые нужно знать начинающему Data Scientist'у или ML-инженеру, существенно изменился. Поэтому мы с командой MLinside переосмыслили специализацию и выпускаем ее новую версию, причем по той же цене, что и четыре года назад.

Список курсов мы подбирали очень внимательно, со всей заботой о том, чтобы изучивший все видеолекции и выполнивший все задания слушатель, смог построить карьеру в сфере AI. Начинаем с пререквизитов и классического машинного обучения, далее знакомимся с глубоким обучением и особенно горячей сейчас темой AI-агентов. После переходим уже к суровым будням коммерческого применения AI: A/B тестам, MLOps и ML System Design. А чтобы курсы не устаревали от того, как быстро развивается в наши дни AI, уже вышедшие курсы мы будем продолжать обновлять, а главное - дополнять. Ближайшая аналогия здесь - основной сюжет и побочные квесты в компьютерных играх. Курсы мы выпускаем с тем набором материалов, которые составляют "основной сюжет", но с течением времени будет появляться все больше опциональных лекций и заданий ("побочных квестов").

Наша миссия - дать широкому кругу людей, интересующихся AI, доступ к курсам топового уровня. Материал курсов специализации довольно непростой: в основу всех курсов, кроме вводного, положены материалы занятий в сильнейших российских ВУЗах - МФТИ, МГУ, ВШЭ, ИТМО. Здесь не будет обещаний, что "каждый может стать data scientist". Но тот, кто справится с материалом, сможет. Надеюсь, что наша специализация станет началом пути в AI и для вас.

В Специализации мы собрали все необходимые базовые знания для работы в сфере анализа данных и AI

Кому будет будет полезна Специализация?

Для кого подойдет курс

Новичкам

которые хотят плавно войти в сферу AI/ML и понять, подходит ли им это направление.

Специалистам с опытом

которые уже работают с ML и хотят познакомиться с новыми технологиями и углубить свою экспертизу.

Программистам, продактам
и аналитикам

которые создают продукты с использованием AI и хотят лучше понимать, как работают модели и современные подходы.

В обучении всё просто: заходите на платформу, выбираете интересный модуль, смотрите видеоуроки, проходите тесты с автоматической проверкой и выполняете задания. Появляются вопросы – пишете в чат с преподавателями, экспертами и другими учениками, они точно помогут разобраться.

Как устроено обучение

Доступ во время подписки

У вас есть доступ ко всему курсу сразу после оплаты подписки – можно проходить темы в рекомендованной последовательности или выбирать те, которые больше всего интересны в данный момент.

Самостоятельная практика

В специализации нет менторов, которые проверят домашние работы, но есть сообщество с преподавателями и опытными экспертами из сферы, которые помогут найти ответ на вопрос и дать совет.

Актуальный контент

Кому подойдет такой формат

Специализация будет пополняться новыми модулями, в том числе по запросам от студентов

Тем, кто умеет учиться самостоятельно и хочет структурированную, актуальную программу.

Тем, кто хочет быть частью комьюнити и обсуждать решения с другими студентами.

Тем, кому важна гибкость: можно погружаться глубоко, можно изучать точечные темы.

Самое интересное – программа обучения

Математика и Computer Science -
база для того, чтобы начать погружение в ML

45

уроков

Доступен к изучению

Авторы: Дмитрий Лялин, Виктор Кантор

Эти навыки формируют базис, необходимый для понимания и написания кода, создания алгоритмов и анализа данных. Математика, особенно линейная алгебра, вероятностные теории и исчисления, лежит в основе машинного обучения.

Как поможет в карьере: эти знания необходимы всем специалистам в области данных, они обеспечивают фундамент для более сложных методов аналитики и программирования.

8

часов контента

Classic ML - как основа для профессии

70

уроков

Доступен к изучению

Авторы: Виктор Кантор, Никита Зелинский, Илья Ирхин

Классические алгоритмы машинного обучения, такие как регрессия, деревья решений и кластеризация, являются основными инструментами для анализа и предсказательной аналитики

Как поможет в карьере: помогает разобраться в обширном спектре методов анализа данных, которые могут применяться в широком диапазоне бизнес-задач.

13

часов контента

Deep Learning

В разработке

Глубокое обучение позволяет моделировать более сложные зависимости в данных и решать задачи, которые выходят за рамки возможностей классических методов.

Как поможет в карьере: усилите текущие навыки и сможете перейти в более узкие направления — компьютерное зрение, NLP или продвинутые нейросетевые модели

Прикладная статистика и А/В тестирование

В разработке

Анализ данных и нахождение статистически значимых результатов критично для уверенного принятия решений на основе данных.

Как поможет в карьере: Эти навыки необходимы для работы с экспериментами и анализом бизнес-стратегий в компаниях.

AI-агенты и их применения

В разработке

Понимание больших языковых моделей и AI агентов важно для работы с передовыми технологиями в AI.

Как поможет в карьере: Это позволит вам участвовать в разработке современных приложений искусственного интеллекта, например, чат-ботов и интеллектуальных помощников.

Production ML

В разработке

Разработка и управление ML-моделями в производственной среде имеют уникальные аспекты, включая развертывание, мониторинг и масштабирование.

Как поможет в карьере: Знания помогут вам обеспечивать внедрение и поддержку моделей, которые работают в реальных условиях бизнеса.

ML System Design

В разработке

Архитектурное проектирование систем для ML помогает создавать устойчивые, масштабируемые и эффективные системы.

Как поможет в карьере: Разработка таких систем является ключевым навыком для старших позиций и управления проектами машинного обучения.

Преподаватели

Виктор Кантор

Работает с большими данными и искусственным интеллектом с 2010 года

Прошел путь от Data Scientist'а до топ-менеджера (Big Data VP)

Построил службу машинного обучения в «Яндекс.Такси» (ex-CDS Яндекс.Такси)

Илья Ирхин

CDO Yandex.Eats (руководитель аналитики)

Окончил с отличием Факультет Инноваций и Высоких Технологий МФТИ

Окончил с отличием Школу Анализа Данных Яндекса

Никита Зелинский

CDS MWS, директор по машинному обучению и исследованию данных

Ex-CDO Сбербанк в корпоративном блоке (B2B)

Участвовал в запуске процесса Кредит за 7 минут, отвечая за моделирование

Кирилл Малков

CDS в РСХБ

Более 8 лет опыта в создании крупномасштабных проектов на базе AI и BigData.

Более 100 запущенных проектов с внутренней и внешней монетизацией: от

Даниил Потапов

Разработчик и идеолог open source библиотек rectools (Recommender Systems) и ambrosia (AB testing)

Преподаватель в ИТМО, AI Talent Hub

Работает 10 лет в сфере Data Science, прошел путь от Data Scientist до Head of DS/Analytics/AI

Максим Шаланкин

ML Team Lead в финтех‑команде Big Data MWS (МТС), строит продовые ML‑сервисы и развивает практико‑ориентированное обучение по ML и AI‑агентам

Преподаёт машинное обучение и AI‑агентов в НИУ ВШЭ и Школе аналитиков данных МТС, разрабатывает практические курсы

Преподаватели

Математика
и Computer Science

Разберетесь с фундаментом по математике, который нужен для понимания моделей: линейная алгебра, теория вероятностей, основы оптимизации. Освоите Python, структуры данных и алгоритмы — базу, без которой невозможно эффективно работать с ML и анализом данных.

Classic ML

Освоите классические методы машинного обучения — регрессии, деревья, ансамбли, кластеризацию и методы подготовки данных. Научитесь строить, оценивать и улучшать модели, понимать их поведение и применять ML к реальным задачам.

Deep Learning

А еще…

Разберётесь, как работают современные нейросети, освоите ключевые архитектуры для компьютерного зрения, обработки текста и других задач. Научитесь обучать, настраивать и применять модели глубокого обучения для создания реальных AI-решений.

Окажетесь в окружении людей, которые тоже учатся AI/ML, задают вопросы, делятся решениями и помогают друг другу проходить сложности.

Сформируете цельную картину того, как работает современный AI, чтобы либо сделать первые шаги в новой профессии, либо прокачать навыки для роста.

Сможете попробовать себя в разных направлениях — ML, нейросети, LLM, агенты — и понять, какое из них подходит именно вам.

LLM и AI агенты

Разберётесь, как работают современные LLM, научитесь настраивать модели, строить RAG-системы и создавать AI-агентов с помощью актуальных фреймворков. Освоите основы оптимизации, продакшн-подходы и мультиагентные системы, чтобы уверенно применять AI в продуктах и рабочих процессах.

Тарифы

на 1 месяц

Подписка

доступ ко всем модулям Специализации «Искусственный интеллект и анализ данных» на 1 месяц

чат студентов с преподавателями и экспертами из индустрии для общения и ответов на вопросы

поддержка от менеджера - куратора по орг.вопросам

5000 ₽

на 3 месяца

Подписка

доступ ко всем модулям Специализации «Искусственный интеллект и анализ данных» на 3 месяца

чат студентов с преподавателями и экспертами из индустрии для общения и ответов на вопросы

поддержка от менеджера - куратора по орг.вопросам

14 250 ₽

на 6 месяцев

Подписка

доступ ко всем модулям Специализации «Искусственный интеллект и анализ данных» на 6 месяцев

чат студентов с преподавателями и экспертами из индустрии для общения и ответов на вопросы

поддержка от менеджера - куратора по орг.вопросам

27 000 ₽

Частые вопросы