Разработка, данные и AI — теория и практика прямо в браузере.
Практический курс по Data Science: от постановки ML-задачи и работы с данными до inference API, CI/CD и мониторинга моделей в продакшне. Вы пройдёте EDA, feature engineering, обучение и оценку моделей, experiment tracking, error analysis и deployment — чтобы собирать полноценный рабочий контур вокруг ML-решения.
Python для профессионалов — курс для людей, стремящихся углубить свои знания языка. Вы изучите итераторы, генераторы, декораторы, современные возможности Python (3.8+), освоите метапрограммирование, асинхронность, внутреннее устройство интерпретатора, инструменты оптимизации и профилирования, а также получите уверенность в использовании продвинутых возможностей стандартной библиотеки.
Вы уже работали с LLM и понимаете, что подключать их к реальным системам — больно. MCP — это стандарт, который делает эту боль меньше: один контракт вместо десятка костылей, типизированные инструменты вместо голого доступа к базе, тесты и логи вместо молитв. На курсе соберём сервер с нуля и выведем в production-контур.
650 задач по заданиям 1–13 профильного ЕГЭ-2027: автопроверка, подсказки, решения и рисунки там, где без них нельзя.
Научитесь выбирать и настраивать модели машинного обучения на Python: от линейной регрессии до случайного леса, бустинга и SVM. Кросс-валидация, Pipeline, работа с признаками и два итоговых проекта на scikit-learn.
Дополнительные вступительные испытания (ДВИ) по математике: специфика, критерии и методы решения задач. Программа краткосрочного интенсивного обучения направлена на подготовку абитуриентов к сдаче ДВИ МГУ по математике. В основе курса лежит глубокий разбор профильного инструментария для подготовки учащегося на высокие баллы. После прохождения вы научитесь решать сложные задачи вступительного испытания, узнав все подводные камни экзамена и тонкости оформления
Научитесь самостоятельно разрабатывать и запускать AI-агентов для реальных рабочих процессов: подключать данные и сервисы, проверять ответы и действия, находить сбои и ограничивать опасное поведение. После программы вы сможете брать агентные задачи целиком и отвечать за качество, стоимость и безопасность системы после запуска.
Практический fast-track по data engineering: за 4–6 недель собираем рабочий конвейер Kafka → Spark → Lakehouse под управлением Airflow. Разберём batch и streaming, окна и watermark, схемы и контракты. Мини‑проекты, Docker Compose, шаблоны DAG и пайплайнов. Курс подойдёт инженерам, аналитикам и тем, кто хочет освоить современные пайплайны данных с уверенным Python.
Освойте Git и GitHub с нуля: коммиты, ветки, отмена изменений, конфликты и Pull Request. Пройдите путь от первого репозитория до командной работы.
Соберёте свой первый полноценный backend на FastAPI: с базой данных, регистрацией, JWT-авторизацией и автотестами. 34 коротких урока и 140 заданий с проверкой — бесплатно.
Бесплатный курс машинного обучения на Python: обучите первую модель в scikit-learn, проверьте её качество и решите 106 задач в браузере.
Практический мини-курс для Python-разработчиков без опыта работы с LLM API. За 8 коротких уроков вы соберёте первый AI-сервис: подключите Responses API, получите структурированный ответ через Pydantic, откроете HTTP-эндпоинт на FastAPI, добавите обработку сбоев, тесты и Docker.
Поддержка
