от 39 990
₽/мес
Все курсы
Интенсивы
Запуск 1 июня
Футбольный VAR с компьютерным зрением
Интенсив посвящён основам компьютерного зрения и практическому применению детекции объектов на спортивном видео. Участник пройдёт путь от понимания того, как компьютер «видит» изображение, до обучения собственной модели YOLO и сборки Telegram-бота, который принимает видео и возвращает разбор с детекцией.
С нуля до junior
Подходит для начинающих. По окончанию можете устроиться на позицию junior
Диплом
По окончанию курса получите диплом государственного образца
Оформить предзаказ
2 тарифа на выбор
Чем занимается специалист по компьютерному зрению
Кто такой специалист по компьютерному зрению
Специалист по компьютерному зрению — это разработчик, который обучает нейросети анализировать изображения и видео: находить объекты, распознавать события и извлекать полезную информацию.
Чем занимается
Он работает с изображениями и видео, обучает модели (например YOLO), настраивает детекцию объектов, анализирует результаты и внедряет решения в реальные приложения.
Как помогает бизнесу
Computer Vision позволяет автоматизировать анализ видео, снижать человеческий фактор, повышать точность решений и создавать продукты на основе визуальных данных.
Как проходит обучение
От базовых знаний к практическому применению и итоговому проекту
Изучение теории
1
Вы изучаете ключевые принципы и инструменты работы с данными в структурированном формате
Практические задания
2
После каждого блока вы закрепляете знания на практических задачах
Работа с кейсами
3
В процессе обучения вы решаете задачи, приближенные к реальным сценариям работы.
Проверка и обратная связь
4
Эксперты проверяют выполненные задания и дают рекомендации по улучшению
Итоговый проект
5
Вы выполняете итоговый проект, который можно включить в портфолио
Самое главное — практика на реальных задачах
Вы поработаете с задачами, которые соответствуют реальным сценариям работы с данными. А часть программ предусматривает участие в проектах компании.
Как проходит обучение
От базовых знаний к практическому применению и итоговому проекту
Вы изучаете ключевые принципы и инструменты работы с данными в структурированном формате
После каждого блока вы закрепляете знания на практических задачах
В процессе обучения вы решаете задачи, приближенные к реальным сценариям работы.
Эксперты проверяют выполненные задания и дают рекомендации по улучшению
Вы выполняете итоговый проект, который можно включить в портфолио
Изучение теории
1
Практические задания
2
Работа с кейсами
3
Проверка и обратная связь
4
Итоговый проект
5
Самое главное — практика на реальных задачах
Вы поработаете с задачами, которые соответствуют реальным сценариям работы с данными. А часть программ предусматривает участие в проектах компании.
Кому подойдет курс
Новичкам в IT
Чтобы попробовать себя в Computer Vision и нейросетях
Python-разработчикам
Чтобы освоить работу с изображениями и видео
Аналитикам и Data специалистам
Чтобы перейти в область CV и ML
Любителям спорта и технологий
Чтобы создать собственный AI-проект
Всем, кто хочет попробовать ML на практике
Без сложной теории и долгого обучения
Чему вы научитесь
Инструменты
Python
Google Colab
NumPy
OpenCV
Ultralytics YOLOv8
Roboflow
Hugging Face Spaces
Telegram Bot API
Навыки
Понимание того, как компьютер «видит» изображения
Работа с изображениями как с массивами данных (NumPy)
Навык работы с OpenCV для обработки изображений и видео
Понимание bounding box и координат объектов
Запуск готовых моделей компьютерного зрения (YOLO)
Дообучение нейросетей под свою задачу (transfer learning)
Понимание метрик качества (mAP, precision, recall)
Обработка видео покадрово
Интеграция ML-модели в приложение
Создание Telegram-бота с AI
Деплой проекта и публикация результата
Программа курса
Вас ждут 80 тематических модулей и практика на основе реальных кейсов
База
Неделя 1
Компьютерное зрение: как работает изображение
Разберём основы Computer Vision и принципы обработки изображений.
Пиксели, матрицы, RGB
Поймём, как изображения представлены внутри компьютера.
Работа с изображениями в Python (NumPy)Введение в Docker
Научимся изменять и анализировать изображения через Python.
Ручная разметка bounding box
Освоим подготовку данных для обучения нейросетей.
Результат
Первое изображение с размеченным объектом.
Первые модели
Неделя 2
Знакомство с YOLO
Разберём архитектуру одной из самых популярных моделей детекции.
Запуск готовой модели YOLOv8
Научимся запускать готовые AI-модели на своих данных.
Детекция объектов на изображении
Освоим поиск объектов на фото и видео.
Результат
Проект
Автоматическая детекция игроков и мяча
Обучение модели
Неделя 3
Работа с датасетами (Roboflow, Bundesliga)
Научимся собирать и подготавливать датасеты для обучения.
Дообучение YOLO (transfer learning)
Освоим обучение модели под собственную задачу.
Метрики качества модели
Разберём precision, recall, mAP и оценку качества AI.
Результат
Своя обученная модель.
Продукт
Неделя 4
Создание Telegram-бота
Соберём интерфейс для взаимодействия с моделью.
Интеграция модели в приложение
Подключим нейросеть к реальному сервису.
Обработка видео
Научимся анализировать видеофайлы и потоковые данные.
Деплой проекта (Hugging Face)
Опубликуем проект и сделаем его доступным онлайн.
Результат
Готовый бот, который анализирует видео
1 полноценный проект
4 недели обучения
Практика на каждом этапе
Тарифы
Standart
Идеально для тех, кто привык учиться сам и дисциплинирован
Доступ к материалам бессрочно
Поддержка оператора в организационных вопросах
Чат со студентами
Обновления продукта включены в стоимость
Диплом об окончании курса
Тестовое техническое собеседование
5 персональных встречи с ментором на которых можно разобрать свои ошибки и получить рекомендации
Помощь в составлении резюме и выборе карьерного направления
39 990
₽
Хит
Premium
Идеально для тех, кто привык учиться сам и дисциплинирован
Доступ к материалам бессрочно
Поддержка оператора в организационных вопросах
Чат со студентами
Обновления продукта включены в стоимость
Диплом об окончании курса
Тестовое техническое собеседование
5 персональных встреч с ментором на которых можно разобрать свои ошибки и получить рекомендации
Помощь в составлении резюме и выборе карьерного направления
54 990
₽
Реальные истории наших выпускников
Мария Кузнецова
Преподаватель
Data Engineer
До обучения
Работала в образовании и только начинала интересоваться данными. Было сложно понять, какие знания нужны для входа в профессию.
После
Получила понятную базу по работе с данными и закрепила её на практике. Стало ясно, куда двигаться дальше в Data Engineering.
Дмитрий Орлов
Менеджер по продажам
Data Engineer
До обучения
Работал в продажах и хотел перейти в IT, но не понимал, с чего начать. Опыта в работе с данными почти не было.
После
Разобрался с базовыми инструментами Data Engineering и начал собирать первые проекты. Появилось понимание профессии и дальнейшего пути развития.
Ирина Новикова
Администратор
Junior SQL Engineer
До обучения
Работала администратором и часто имела дело с таблицами и отчётами. Хотела понять, как работать с данными быстрее и точнее.
После
Освоила основы SQL и научилась применять запросы на практике. Теперь увереннее работает с данными и понимает, как развиваться дальше.
Сергей Павлов
Бариста
Junior Python Engineer
До обучения
Работал в общепите и начинал изучать программирование с нуля. Python казался сложным, потому что не было понятной структуры.
После
Разобрался с основами языка и начал писать простые программы. Курс помог сделать первый уверенный шаг к профессии Python-разработчика.
Анна Беляева
HR-специалист
Data Engineer
До обучения
Работала в HR и часто анализировала данные вручную. Хотела научиться работать с ними на более профессиональном уровне.
После
Систематизировала знания и увидела, как современные инструменты применяются в проектах. Полученный опыт помог увереннее двигаться в сторону Data Engineering.
Никита Федоров
Менеджер клиентского сервиса
Data Engineer
До обучения
Работал с клиентами и давно хотел сменить сферу. Не хватало практики и понимания, как выглядят задачи дата-инженера в работе.
После
Попробовал командный формат, проекты и проверку решений. Стало понятно, как применять инструменты в реальных сценариях.
Ольга Морозова
Бухгалтер
Junior Data Engineer
До обучения
Работала с таблицами и отчётами, но не имела опыта в инженерии данных. Хотела перейти от ручной работы к более техническим задачам.
После
Закрепила знания на финальном проекте и лучше поняла реальные процессы в Data Engineering. Появилась уверенность для движения к junior-позиции.
Артём Соколов
Оператор склада
Data Engineer
До обучения
Работал на складе и хотел перейти в более техническую сферу. Теории было недостаточно, хотелось попробовать реальные задачи.
После
Поработал с проектами, похожими на рабочие. Получил практический опыт и материалы для портфолио.
Екатерина Волкова
Маркетолог
DataOps Engineer
До обучения
Работала в маркетинге и пользовалась отчётами, но не понимала, как данные проходят путь от источника до результата. Хотелось глубже разобраться в инструментах.
После
Освоила базовые подходы DataOps и стала лучше понимать инфраструктуру данных. Практические задания помогли связать теорию с рабочими задачами.
Алексей Смирнов
Логист
DataOps Engineer
До обучения
Работал в логистике и часто сталкивался с данными, но не понимал техническую сторону процессов. Хотел разобраться, как всё устроено внутри.
После
Систематизировал знания и понял подходы DataOps. Теперь лучше видит, как автоматизировать и выстраивать процессы с данными.
Гарантии, условия и оплата
Более 6500 обученных студентов на платформе Stepik
Доступ к материалам после завершения обучения
Собственная ЭОС система для комфортного обучения
Можно вернуть 13% от стоимости программы
Формы оплаты на выбор: единоразовая оплата, рассрочка или корпоративное обучение
Отвечаем на вопросы
Каким требованиям нужно соответствовать?
Специальных требований нет — главное иметь желание учиться. На протяжении всего курса с вами на связи преподаватели, которым можно задать вопросы в чате. В премиум-тарифах дополнительно предусмотрены видеовстречи с техническим разбором.
Кто будет меня учить?
Обучение проводят преподаватели с многолетним опытом работы в IT. Среди них — кандидаты технических наук, аспиранты и senior data-инженеры с профильным образованием и практическим опытом.
Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?
Если почувствуете усталость или поймёте, что темп слишком высокий — вы всегда можете сделать паузу. Доступ к курсу остаётся у вас навсегда, и вы сможете продолжить обучение с того же места в любое удобное время.
Как можно оплатить?
Оплатить программу можно прямо на сайте, нажав кнопку «Начать учиться», либо через оператора в чате — вам помогут оформить оплату.
Если не понравится, я смогу вернуть деньги?
Да, вы можете оформить возврат в течение 14 дней с момента покупки, если на момент обращения не пройдена большая часть программы.
Могу ли я оплатить курс за счёт работодателя?
Да, такая возможность есть. Для этого напишите оператору в чате или отправьте на почту info@novadata.ru
реквизиты компании и ваше ФИО — мы подготовим необходимые документы.
реквизиты компании и ваше ФИО — мы подготовим необходимые документы.
Что такое налоговый вычет на обучение и как его получить?
Налоговый вычет — это возврат до 13% от стоимости обучения для налогоплательщиков РФ. Чтобы получить документы для оформления, просто обратитесь в чат на сайте — мы всё подготовим.
Нужна помощь с выбором или остались вопросы?
Поможем подобрать программу с учетом вашего уровня и задач. Или пишите по любым вопросам