от 39 990
₽/мес
Все курсы
Интенсивы
Запуск 1 июня
Машинное обучение
Рекомендательная система с использованием машинного обучения
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?
Кто такой разработчик рекомендательных систем
Разработчик рекомендательных систем — это специалист, который создает алгоритмы, способные предсказывать интересы пользователей и предлагать им релевантный контент.
Чем занимается
Он анализирует поведение пользователей, работает с данными оценок, строит модели рекомендаций (например, через матричную факторизацию) и внедряет их в реальные приложения.
Как помогает бизнесу
Рекомендательные системы увеличивают продажи, удержание пользователей и вовлеченность — именно они стоят за Netflix, YouTube, Amazon и другими крупными сервисами.
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 программа?
Новичкам в IT
Чтобы попробовать себя в машинном обучении на практике
Python-разработчикам
Чтобы освоить ML и работу с данными
Аналитикам
Чтобы научиться строить рекомендательные модели
Data специалистам
Чтобы понять, как работают рекомендации “под капотом”
Всем, кто хочет сделать ML-проект
И добавить его в портфолио
Чему вы научитесь?
Инструменты
Python
Google Colab
Pandas
NumPy
Matplotlib
MovieLens Dataset
Telegram Bot API
Hugging Face Spaces
Навыки
Работа с реальными датасетами (MovieLens)
Проведение EDA (анализ данных)
Построение графиков и визуализация данных
Понимание принципов рекомендательных систем
Реализация матричной факторизации
Навык написания градиентного спуска (SGD) с нуля
Оценка качества модели (RMSE, Precision@k)
Понимание переобучения и регуляризации
Подбор гиперпараметров
Работа с эмбеддингами пользователей и объектов
Построение персональных рекомендаций
Создание Telegram-бота с ML-моделью
Деплой проекта и публикация
Программа курса
За 4 недели вы создадите собственную рекомендательную систему и упакуете её в готовый продукт
Анализ данных
Неделя 1
Загрузка датасета MovieLens
Научимся работать с одним из самых популярных датасетов для рекомендательных систем.
Работа с таблицами (пользователи, фильмы, оценки)
Разберём структуру данных и связи между объектами.
Анализ данных через Pandas
Освоим обработку и исследование данных на Python.
Построение графиков
Научимся визуализировать данные и находить закономерности.
Результат
Понимание структуры данных + визуализации
Первая модель
Неделя 2
Матричная факторизация
Разберём основу большинства рекомендательных систем.
Реализация SGD на NumPy
Научимся обучать модель без готовых ML-фреймворков.
Оценка качества модели (RMSE)
Освоим проверку точности рекомендаций.
Результат
Модель, предсказывающая оценки фильмов
Улучшение модели
Неделя 3
Переобучение и регуляризация
Разберём способы улучшения качества модели.
Подбор параметров (k, learning rate)
Научимся оптимизировать обучение модели.
Сравнение моделей
Освоим анализ эффективности разных подходов.
Результат
Оптимизированная модель с улучшенным качеством
Продукт
Неделя 4
Создание Telegram-бота
Соберём интерфейс для взаимодействия с рекомендациями.
Персональные рекомендации
Научимся формировать рекомендации под конкретного пользователя.
Интерактив через кнопки
Добавим удобное взаимодействие внутри Telegram.
Деплой проекта
Опубликуем готовый сервис для использования онлайн.
Результат
Готовый бот с рекомендациями фильмов
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