Современные образовательные платформы активно используют промокоды для привлечения новых студентов и предоставления дополнительных выгод текущим. Программа обучения «Machine Learning Engineer» от GeekBrains не исключение: с помощью промокодов можно значительно снизить стоимость курсов и воспользоваться бонусными предложениями.
Активные Промокоды на профессия «Machine Learning Engineer»
- Скидка 9% на все онлайн-курсы — Код: GBSUMMER Действует по ссылке
- Скидка 15% на курсы с промокодом — Промокод: picodi Применить скидку
- Дополнительная скидка 7% на курсы (суммируется) — Код: promokong Действует по ссылке
- Скидка 15% на курсы по промокоду — Код: geekpromo Активировать
- Бесплатные тесты на образовательной платформе — Действует по ссылке
- Выгода до 50% при покупке курсов по маркетингу! — Применить
- Бесплатный карьерный план — Действует по ссылке
- Налоговый вычет 13% за обучение ребенка — Активировать скидку
- Скидка до 55% на обучение и 2 курса в подарок — Активировать
- Обучение дизайну с выгодой до 52% — Применить
- Скидка 50% на курсы по аналитике — Действует по ссылке
Профессия «Machine Learning Engineer» от GeekBrains: почему его стоит пройти?
Скидка 9% на все онлайн-курсы — Промокод: GBSUMMER Активировать скидку
О курсе
Курс “Machine Learning Engineer” от Geek University — это профессиональная подготовка в одной из самых востребованных областей 2024 года. Вы научитесь создавать модели машинного обучения, работать с нейросетями, анализировать данные и решать реальные задачи в бизнесе, медицине и других сферах. Курс включает более 650 часов практических и теоретических занятий с гарантией трудоустройства.
- Формат: Живые онлайн-занятия в мини-группах, видеоматериалы с безлимитным доступом, практические задания, обратная связь от наставников, мероприятия и воркшопы
- Длительность программы: 537 часов практики, 113 часов теории
- Сложность программы: intermediate
- Ссылка на программу: https://gb.ru/geek_university/developer/programmer/machine-learning
- Промокод: Скидка 9% на все онлайн-курсы — GBSUMMER Действует по ссылке
Преимущества программы обучения
- 500+ часов практических занятий
- Трудоустройство с гарантией или возврат денег
- Реальные проекты в портфолио
- Преподавание с экспертами в области Data Science и Machine Learning
- Поддержка на каждом этапе: от портфолио до подготовки к собеседованиям
Программа курса
- Введение в Data Science
- Основы машинного обучения
- Обучение моделей методом классического машинного обучения
- Алгоритмы для рекомендательных систем
- Чтение данных из файлов, API и баз данных
- Обработка и подготовка данных для анализа
- Формирование пайплайнов для моделирования
- Разведочный анализ данных
- Визуализация данных с помощью Pandas и Matplotlib
- Нейросетевые подходы в машинном обучении
- Feature Engineering: оценка важности фичей и методы уменьшения размерности
- Задачи NLP и Computer Vision с применением глубокого обучения
- Реальные проекты для портфолио: предсказание спроса на аренду автомобилей, кредитный риск-менеджмент, предсказание оттока в соцсетях и другие
О преподавателях курса
- Юлдуз Фаттахова, Senior data scientist, team lead, SberData, Сбер
- Пётр Емельянов, R&D director, UBIC Tech
- Маргарита Широбокова, Product owner R&D, ELMA
- Андрей Мещеряков, Applied scientist, Zalando
- Елена Кантонистова, Доцент факультета компьютерных наук, ВШЭ
- Евгения Ракина, Data engineer, Made
- Светлана Обухова, Data analyst, Ernst & Young
- Кирилл Богданов, Ведущий инженер по разработке, Сбербанк
- Алексей Железной, Middle+ data engineer, Wildberries
- Василий Сизов, Team lead команды «Модели управления жизненным циклом клиента» в ВТБ
- Александр Горяинов, Доцент Московского авиационного института
- Николай Герасименко, Data scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН
Чему вы научитесь на курсе?
- Научитесь создавать модели ML и обучать нейронные сети
- Анализировать большие объемы данных
- Строить модели для прогнозирования в различных сферах (бизнес, медицина, промышленность)
- Освоите методы машинного обучения и нейросетевых подходов
- Применение методов NLP/CV с использованием deep learning
- Разработка алгоритмов для рекомендательных систем
Отзывы выпускников
- «Обучение было очень интенсивным, но благодаря поддержке преподавателей я смог освоить все ключевые навыки. После курса устроился на работу в крупную IT-компанию.»
- «Курс дал глубокое понимание машинного обучения и нейросетей. Все материалы практичные, и я смог создать несколько проектов для портфолио.»
- «Очень полезный курс, много практики. Трудоустройство помогли, и я сейчас работаю в качестве ML-инженера.»
Рейтинг лучших курсов по Data Science и Machine Learning с актуальными промокодами
Бакалавриат «Искусственный интеллект и большие данные» от МИТМ
- Формат: онлайн-лекции, практические занятия и сессии на образовательной платформе.
- Продолжительность: 4 года 6 месяцев.
- Диплом: диплом бакалавра государственного образца.
- Ссылка на обучение: https://mitm.institute/iskusstvennyj-intellekt-i-bolshie-dannye—bakalavriat
- Промокод: Скидка 15% по коду. promokodus Применить скидку
Курс «NLP. Advanced» от OTUS
- Формат: онлайн, вебинары, общение с преподавателями и группой в Telegram, сдача домашних работ.
- Продолжительность: 4 месяца.
- Сложность: expert.
- Ссылка на обучение: https://otus.ru/lessons/nlp-advanced
- Промокод: Дополнительная скидка 5% на любой курс. smart Применить скидку
Бакалавриат «Науки о данных» от Нетология
- Формат: очное онлайн-обучение.
- Продолжительность: 4 года.
- Диплом: диплом государственного образца ТюмГУ + диплом Нетологии.
- Ссылка на обучение: https://netology.ru/programs/data-science
- Промокод: Скидка 5% на онлайн-курсы. WELCOME Применить скидку
Курс «Специалист по Data Science» от Skillfactory
- Продолжительность: 24 месяца.
- Сложность: beginner.
- Ссылка на обучение: https://skillfactory.ru/data-scientist-pro-b-crm
- Промокод: Скидка 45% на обучение по коду. promokodi45 Применить скидку
Профессия «Data Scientist» от Skillbox
- Оплата: первый платёж через 3 месяца.
- Ссылка на обучение: https://skillbox.ru/course/profession-data-scientist-trial
- Промокод: Скидка 60% на профессии и 50% на курсы. promokong60 Применить скидку
Сравниваем цены, рассрочки и акции между программамиСравнение цен, рассрочек и акций между программами
Target Course: Machine Learning Engineer от GeekBrains
- Цена и условия оплаты: Стоимость варьируется в зависимости от выбранного тарифа.
- Рассрочка: Доступна возможность рассрочки.
- Промокоды:
- GBSUMMER — скидка 9% на все онлайн-курсы.
- picodi — скидка 15% на курсы.
- promokong — дополнительная скидка 7% (суммируется).
- geekpromo — скидка 15% на курсы.
Competitor #1: Искусственный интеллект и большие данные от МИТМ
- Цена и условия оплаты: Чётко не указана; ориентировочно стоимость программы бакалавриата.
- Рассрочка: Нет информации.
- Промокоды:
- promokodus — скидка 15% на любые программы обучения.
- Partner20 — скидка 20% на все курсы.
- Налоговый вычет: 13%.
Competitor #2: NLP. Advanced от OTUS
- Цена и условия оплаты: Чётко не указана; стоимость курса среднего уровня.
- Рассрочка: Нет информации.
- Промокоды:
- smart — скидка 5% на любой курс.
- OTUSSUMMER — скидка 5000 руб. при полной оплате курса.
- promokodus1 — скидка 5% на любой курс.
Competitor #3: Науки о данных от Нетологии
- Цена и условия оплаты: Чётко не указана; ориентировочно стоимость бакалавриата.
- Рассрочка: Нет информации.
- Промокоды:
- WELCOME — скидка 5% на онлайн-курсы.
- promokodus7 — скидка 7% на курсы.
- Скидки до 40% на обучение.
Competitor #4: Специалист по Data Science от Skillfactory
- Цена и условия оплаты: Стоимость курсов доступна на сайте.
- Рассрочка: Нет информации.
- Промокоды:
- promokodi45 — скидка 45% на обучение.
- PROMO50 — скидка 50% на все курсы.
- SFBTS10 — скидка 10% на курсы.
Competitor #5: Data scientist от Skillbox
- Цена и условия оплаты: Стоимость курсов доступна на сайте.
- Рассрочка: Первый платёж через 3 месяца.
- Промокоды:
- promokong60 — скидка 60% на профессии и 50% на курсы.
- promokodusSKB — скидка 60% на профессии.
- Скидка 50% на онлайн-курсы.
Как пользоваться промокодами для максимальной выгоды: Практические советы
Шаги, чтобы правильно применить промокод
-
Проверьте условия использования промокода:
- Убедитесь, что он действует в вашем регионе.
- Проверьте минимальную сумму покупки.
- Уточните срок действия промокода.
-
Внимательно вводите промокод:
- Копируйте код напрямую, чтобы избежать ошибок.
- Вставьте его в соответствующее поле на сайте или в приложении.
-
Решение ошибок при вводе:
- Проверьте, нет ли пробелов перед или после кода.
- Убедитесь, что промокод не истёк.
- Если проблема сохраняется, обратитесь в службу поддержки.
-
Пример пошагового применения промокода:
- Выберите товар и добавьте его в корзину.
- Перейдите к оформлению заказа.
- Найдите поле для промокода и вставьте туда скопированный код.
- Нажмите «Применить» и убедитесь, что скидка активировалась.
Как получить действующие промокоды
-
Проверенные ресурсы:
- Посетите известные сайты, например, promokong.ru.
- Следите за обновлениями в соцсетях брендов.
-
Рассылки и мессенджеры:
- Подпишитесь на рассылки магазинов.
- Присоединяйтесь к тематическим Telegram-каналам.
-
Надёжность источников:
- Проверьте срок действия промокода перед применением.
- Убедитесь, что источник информации заслуживает доверия.
Как часто обновляются промокоды: Ответы
-
Периодичность обновлений:
- Новые коды появляются ежемесячно, еженедельно или во время крупных акций.
- Часто они обновляются к праздникам и распродажам.
-
Как быть в курсе изменений:
- Подпишитесь на обновления promokong.ru для получения свежих кодов.
- Следите за новостями в соцсетях и на сайтах магазинов.
FAQ
Как правильно использовать промокоды на обучение?
Для использования промокода необходимо ввести его в соответствующее поле на сайте или в приложении, проверив, что он соответствует всем условиям: минимальная сумма покупки, регион действия и срок годности. После этого нажмите «Применить» и убедитесь, что скидка активировалась.
Где можно найти актуальные промокоды для курсов?
Актуальные промокоды можно найти на проверенных ресурсах, таких как promokong.ru, в социальных сетях брендов, через их рассылки или специализированные Telegram-каналы.
Как часто обновляются промокоды?
Новые промокоды появляются регулярно, чаще всего ежемесячно или еженедельно, а также в периоды распродаж, праздничных акций или сезонных скидок.
Что делать, если промокод не работает?
Проверьте правильность ввода кода, убедитесь, что он не истёк и соответствует условиям использования. Если проблема сохраняется, свяжитесь со службой поддержки.
Какие условия нужно учитывать при использовании промокодов?
Нужно учитывать минимальную сумму заказа, регион действия промокода и его срок годности. Также некоторые промокоды можно комбинировать, чтобы получить дополнительную выгоду.
Какую скидку можно получить с помощью промокодов от GeekBrains?
Например, с промокодом GBSUMMER можно получить скидку 9%, а с промокодом geekpromo – 15%.
Почему стоит использовать promokong.ru для поиска промокодов?
Promokong.ru регулярно обновляет свои предложения, предоставляя самые актуальные промокоды, которые помогут сэкономить на обучении.
Можно ли комбинировать несколько промокодов?
Да, некоторые промокоды допускают сочетание скидок. Например, дополнительная скидка 7% по промокоду promokong может суммироваться с другими предложениями.
Заключение
Подводя итоги, можно сказать, что правильное использование промокодов позволяет не только сэкономить, но и получить максимальную выгоду от обучения. Промокоды, такие как GBSUMMER и geekpromo, предоставляют значительные скидки, а дополнительные предложения могут суммироваться, снижая итоговую стоимость курсов. Главное — это внимательно изучить условия и сроки действия кодов, чтобы избежать ошибок и воспользоваться всеми преимуществами.
Выбирая обучение на курсе «Machine Learning Engineer» от GeekBrains, вы получаете не только качественную образовательную программу, но и возможность снизить затраты благодаря актуальным промокодам. Это особенно важно в условиях роста востребованности специалистов по машинному обучению. Помните, что грамотный подход к поиску и применению промокодов не только экономит ваши средства, но и открывает новые возможности для профессионального роста.