Обзор курса Наука о данных: введение в машинное обучение (Data Science) от Слёрм
Содержание
Стоимость и формат обучения
Цены и условия могут меняться. Перед оплатой проверьте их на официальной странице курса.
Курс «Наука о данных: введение в машинное обучение (Data Science)» от Слёрм — видеокурс со 132 часами практики на реальных наборах данных и лекциями в среднем по 25 минут. Старт в любой момент. Для физлиц — 35 000 ₽ или 8 750 ₽ в месяц, для компаний — 55 000 ₽.
Программа обучения
Основная часть: введение в ML, анализ данных, kNN, валидация и подготовка данных, регрессия, классификация, деревья решений, обучение без учителя, оптимизация пайплайна и итоговый проект.
Дополнительные модули: глубокое обучение и компьютерное зрение, NLP, рекомендательные системы и проектирование ML-систем.
Инструменты — NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost и PyTorch. Курс сознательно не углубляется в математику.
Как проходит обучение
Короткие лекции с текстовыми расшифровками и практика. Проверку можно докупить: 3 000 ₽ за задание и 10 000 ₽ за финальный проект.
Спикеры — Иван Аникин и Владимир Бугаевский, оба с опытом более шести лет в индустрии; Бугаевский преподаёт в МГУ и ВШЭ. Названия их компаний на странице местами расходятся.
Сроки, нагрузка и поддержка
Требуется Python или другой высокоуровневый язык: настройка окружения, синтаксис, циклы, условия, структуры данных. Темп свободный, доступ два года.
Практика и результат обучения
Бизнес-кейсы — прогноз стоимости дома, времени доставки и спроса. Финальный проект на выбор: потребление электроэнергии, кредитный скоринг или собственный проект по согласованию со спикерами.
Какой документ выдают
Именное свидетельство выдаётся за 80% курса и практику; номерной сертификат — за зачтённый финальный проект, проверка которого оплачивается отдельно.
Сведения о лицензии школы
Курсы проводит ООО «Слёрм» (Москва); компания указывает на сайте запись в реестре российского ПО № 31555 от 30.12.2025. Номер лицензии на образовательную деятельность на странице курса не приведён, поэтому выдаваемые свидетельства и сертификаты — документы самой школы, а не удостоверения о повышении квалификации. Если нужен документ установленного образца или оформление налогового вычета, лицензионные данные стоит запросить у менеджера до оплаты.
Плюсы и минусы
Плюсы
- 132 часа практики
- Бизнес-кейсы и выбор финального проекта
- Современные бустинги и PyTorch
- Без перегрузки математикой
- Цена 35 000 ₽
Минусы
- Проверка финального проекта стоит ещё 10 000 ₽
- Без проверки сертификат не получить
- Расхождения в описании спикеров
- Нет поддержки в базовом тарифе
- Документ школы без опубликованного номера лицензии
Кому подойдёт курс
Разработчикам и аналитикам с Python, которые хотят войти в машинное обучение через практику.
Тем, кому нужна строгая математическая база, лучше дополнить курс учебником.
Вывод: стоит ли учиться?
Практичный вход в ML с хорошим набором кейсов. Реальная цена с проверкой проекта — 45 000 ₽, и это стоит закладывать сразу.
Источники
Ссылка партнёрская: если вы перейдёте по ней и оформите обучение, мы можем получить вознаграждение от школы. На цену для вас это не влияет, на оценку курса — тоже.