Магистратура ТГУ и Skillfactory — программа с упором на практику и актуальные CV-технологии
Диплом ТГУ
Получите диплом магистра по направлению 09.04.03 «Прикладная информатика»
Программа от практиков
Академический директор — Senior ML Engineer в Samokat.tech. Индустриальный партнер — разработчик IT-решений Rubius
Реальные бизнес-задачи
Анализируйте кейсы индустрии, оттачивайте навыки и набирайтесь опыта на задачах от партнеров
3 карьерных трека
Освойте Computer Vision и выберите специализацию: AR-технологии, генеративный дизайн, робототехника
Крепкая теоретическая база
Начните обучение с основ и плавно двигайтесь к сложным задачам: от обработки изображений до продуктового матчинга
Подготовка к обучению
Подтяните знания по математике и Python на адаптационных модулях. Для поступления не нужны навыки в Machine Learning, физике и оптике
стоит российский рынок технологий компьютерного зрения
выросла индустрия с 2018 по 2023 годы, по данным исследования TAdviser
Средняя зарплата CV-специалиста, по оценкам экспертов из отрасли
38 млрд ₽
В 5 раз
Профессионалы в области компьютерного зрения востребованы в области промышленности, медицины, торговли, видеонаблюдения и безопасности
Senior-специалист
300 000–500 000 ₽
Middle-специалист
200 000–300 000 ₽
Junior-специалист
120 000 –180 000 ₽
Ваша профессия
CV-инженер
Создает системы компьютерного зрения, которые способны распознавать и анализировать изображения. Помогает бизнесу автоматизировать процессы с помощью Computer Vision и Machine Learning
Специализация — освойте одну или сразу все
AR-технологии
Генеративный дизайн
Робототехника
Программа подходит тем, кто хочет погрузиться в Computer Vision
Чтобы поступить в магистратуру, понадобится диплом бакалавра или специалиста по любому направлению. Для эффективного обучения нужно знание математики и программирования — или готовность подтянуть их до старта занятий
Дата-сайентистам и ML-инженерам
Расширите стек технологий. Сможете ускорить карьерный рост, перейти в другую компанию или открыть бизнес
Специалистам смежных сфер
Дополните бэкграунд продвинутыми навыками Computer Vision, чтобы использовать их на текущем месте работы или сменить профессию
Выпускникам технических направлений
Получите специализацию в области компьютерного зрения и нейросетей. Сможете перейти в востребованное направление или запустить стартап
Другим специалистам
Освоите профессию СV-инженера с нуля, если до старта обучения подтянете математику и программирование, а потом будете усердно учиться
Инженерам и технологам
Научитесь улучшать процессы производства. Узнаете, как автоматизировать контроль качества и управление с помощью технологий CV
ТГУ — первый университет Сибири. Его научные сотрудники решают инженерные задачи в сфере здравоохранения, экологии, развития человека и общества.
Преподаватели вуза будут вести учебные дисциплины и руководить исследовательскими проектами.
Топ-2%
6 место
20 место
в Глобальном агрегированном рейтинге (ГАР) от 2023 года
в Национальном рейтинге университетов по версии «Интерфакс» (2023)
в рейтинге Forbes «Лучшие российские университеты — 2022»
Индустриальный партнер программы
Rubius — разработчик IT-решений. Одно из основных направлений — системы на базе Computer Vision и Machine Learning
Собственная разработка в области компьютерного зрения — система интеллектуальной видеоаналитики Visius
в индустрии
18 лет
проектов
300+
клиентов
150+
в списке лучших разработчиков ПО в России по версии The Manifest 2021
Партнеры программы
Мультисервисный оператор логистических услуг, эксперт в сфере комплексных решений и организации грузоперевозок на территории России и за рубежом
Российская компания, разработчик самого технологичного решения в области прогнозирования спроса и автоматизации управления запасами. Самая часто внедряемая SCM-система в России и СНГ
Крупнейший издатель России. Компания занимает 20% российского книжного рынка и располагает крупнейшим в России авторским портфелем из 8000 имен
Реальные кейсы в вашем портфолио
Будете решать задачи от компаний-партнеров
Кейс по генеративному дизайну
Добавить в приложение функцию редактирования изображений с помощью нейросетей
Кейс по AR-технологиям
Создать систему, которая визуализирует примерку товаров на 3D-модель человека
Кейс по продуктовому матчингу
Подготовить для маркетплейса систему продуктового матчинга товаров, которая поможет понять, как товар с одной площадки продается на другой
Вашу квалификацию подтвердит диплом государственного образца ТГУ
Получите диплом магистра по направлению 09.04.03 «Прикладная информатика»
Это гарантия для работодателя, что вы прошли фундаментальную подготовку и можете с помощью компьютерного зрения решать бизнес-задачи различной сложности
Получите еще одну специальность и диплом ДПО
В магистратуре можно пройти онлайн-программу ДПО и усилить основную профессию ценными IT-навыками. Выбирайте любой курс из списка на выбор при поступлении:
→
«Цифровая юриспруденция»
→
«Цифровой дизайн»
Бесплатно
от 250 000 ₽
→
«Менеджер гибкого управления IT-проектами»
→
«Инженер по тестированию ПО»
→
«Цифровая химия»
→
Смотреть все
Как это — учиться в онлайн-магистратуре ТГУ
Комфортное расписание
Гибкая программа: часть материалов уже записана и доступна 24/7. Онлайн-лекции с преподавателем проходят 4–6 раз в неделю. На чтение материалов и занятия на платформе понадобится около 20-25 часов в неделю
Лекции и семинары — онлайн
Не нужно тратить время на дорогу. Дома, в кафе или коворкинге — вам решать, где заниматься
Суперкомпьютер для учебных проектов
С помощью суперкомпьютерного центра CYBERIA от ТГУ вы сможете обучать нейросети и решать сложные задачи
Актуальные материалы
В программе только те знания, навыки и задачи, с которыми вы столкнетесь в реальности
Фокус на практику
Тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны — занимайтесь, ошибайтесь, достигайте целей, нарабатывайте опыт
Оставьте ваши контакты, чтобы сразу узнать о новом наборе и бесплатных мероприятиях для поступающих
Отзывы о программах магистратуры
Подлягин Алексей
Цель поступления на курс — приобретение новых знаний и опыта для применения на текущем месте работы с возможной сменой деятельности в ближайшем...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Поздеев Игнат
Хочу отметить запомнившиеся мне дисциплины по инжинирингу даных и системам хранения и обработки данных...
Читать далее
МФТИ | выпуск 2024 г.
Кожемяков Константин
В программе гармонично расставлены модули и курсы. Каждый новый курс был продолжением предыдущего, я мог последовательно углубляться в материал...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Берёзкин Илья
Скажу честно, переквалифицироваться из управленца в программиста сложно, но возможно. Благодарю преподавателей за их профессионализм...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Янов Максим
Решил сменить род деятельности и получить профессию в сфере IT. О том что есть такой курс узнал из роликов Клима Жукова. Мне понравилось...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2024 г.
Жериборова Екатерина
Захотелось изменить сферу деятельности, изучить что-то новое и интересное, а направление данного курса обучения — это технологии будущего...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Бабий Инесса
За 2 года обучения я получила колоссальное количество знаний в области IT и стала специалистом в машинном обучении...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Лебедев Александр
Для меня, как для психолога по образованию, магистратура по инженерии машинного обучения стала вызовом...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Максим
Помимо учебы в SF, поступил в магистратуру МФТИ. Мне было сложно с ходу смотреть под капот нейронных сетей. Благо в этот момент я учился в SF на курсе по Data Science...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Алексей
Великолепная школа! Это не просто слова. Учился на других курсах у конкурентов — это был ад: ничего не понятно, никто не помогает. Здесь все вертикально наоборот...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Татьяна
Решилась на обучение на основе интереса к тому, как устроена сфера IT. Очень интересно и сложно одновременно. Приобретенный опыт чрезвычайно полезен...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Марина
Начать обучение подтолкнула бесперспективность в карьере на основном месте работы. А тут все четко, ясно и для человека, несведущего в IT-сфере...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Егор
Всем привет! В данный момент учусь на курсе «Науки о данных». Когда я изучил рынок вакансий, эта специальность показалась мне довольно востребованной...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Настя
Радует, что менторы готовы помочь, а сейчас даже в выходные могут ответить на любой вопрос. Можно в любое время заморозить курс, если вдруг не хватает времени...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Станислав Черкесов
Обучаюсь в онлайн-магистратуре «Безопасность информационных систем» МИФИ x Skillfactory. Выбрал именно этот курс и формат по нескольким причинам...
Читать далее
МИФИ | выпуск 2025 г.
Работаю на металлургическом заводе. Цель поступления на курс — приобретение новых знаний и опыта для применения на текущем месте работы с возможной сменой деятельности.
Что понравилось: возможность очного обучения без отрыва от работы, компетентные преподаватели, хорошо структурированные и легкоусвояемые учебные материалы на платформе Skillfactory. Особая благодарность кураторам за внимание и индивидуальный подход. Знания пригодятся на любом месте работы, особенно связанной с цифровизацией бизнеса.
Я поступил на курс "Науки о данных". Я долго думал между НД и "Анализом данных в медицинской сфере", однако решил, что НД - это более широкопрофильная программа. До поступления в магистратуру СФ я учился на направлении химическая технология, а после - в магистратуре "Промышленная экология". В конце обучения я решил, что хочу объединить направления химии и IT, а с профильным IT образованием это сделать намного проще.
В начале обучения у меня уже была какая-никакая базовая подготовка в программировании на Python, однако курс по машинному обучению в первом семестре создал для меня некоторые сложности. Я считаю, что при должной самоорганизации, которой зачастую у меня не хватает, можно спокойно успевать слушать лекции и выполнять задания в срок без дополнительных усилий. Но это получается не всегда. Некоторые знания, уже полученные мной в ходе обучения на программе плохо уложились.
Я очень рад, что кураторы программы прислушиваются к предложениям студентов, выкладывают дополнительную информацию по темам по запросу студентов, исправляют некорректные модули. Не всегда быстро и не всегда правильно, но хотя бы наши просьбы берутся во внимание. Полученные знания пока что пригождаются для прохождения обучения, но сейчас я в активном поиске работы, для которой знания, полученные на программе определённо пригодятся.
Хочу отметить запомнившиеся мне дисциплины по инжинирингу даных и системам хранения и обработки данных. На протяжении долгого времени SQL был для меня максимально непонятным языком, однако после этих двух курсов с большим количеством практических занятий, я могу уверенно сказать, что я здорово в нём ориентируюсь и могу писать сложные запросы.
Раньше был аналитиком, но решил сменить профессию и пошел в онлайн-магистратуру за глубоким пониманием ML. Совмещать работу и учебу было тяжело, многое не успевал, но в процессе видел, что новые знания помогают в аналитике. Сейчас я уже на финальном этапе обучения — буду защищать магистерскую по реальному проекту от Sony. Считаю, что достиг своей цели обучения.
Скажу честно, переквалифицироваться из управленца в программиста сложно, но возможно. Благодарю преподавателей за их профессионализм и за диалог прямо во время онлайн-занятий.
Так же хотелось бы отметить возможность участия в хакатонах. Мы соревновалиь не только между собой, но и со студентами из других вузов. Решали задачи, которые действительно встречаются в работе. Я остался очень доволен уровнем знаний и дипломом гособразца, который, на мой взгляд, имеет больший вес, нежели обычный сертификат. Нисколько не пожалел, что поступил в УрФУ и Skillfactory.
На пятом десятке решил получить восстребованную IT-профессию и поступил в онлайн-магистратуру. Что могу сказать: здесь квалифицированные преподаватели — чувствуется богатый опыт и стаж. Нравится оперативная обратная связь — координаторы не оставляют ни одного вопроса без ответа. При этом чувствую, что результат обучения зависит в первую очередь от меня, поэтому стараюсь эффективно организовать свой учебный процесс.
Очень понравился формат обучения. Можно заниматься из любой точки мира, выполнять задания и пересматривать лекции в то время суток, в которое удобно. Преподаватели, которые работали с нами в процессе учебы, ясно и доходчиво объясняли материал, всегда были готовы к общению и ответам на вопросы.
Полученные знания оттачивались на хакатонах, которые проходили во время обучения. Во время участия в хакатонах и командных практических занятиях у нас сложилась команда, и в те моменты, когда не хватало мотивации или дисциплины, мы поддерживали друг друга.
Так сложились обстоятельства, что наша семья уехала жить в Бельгию, и я захотела получить образование, которое бы позволило мне работать дистанционно. Увидев предложение о поступлении в магистратуру УрФУ совместно со Skillfactory, я сразу же им воспользовалась. Учиться было очень трудно. Но я не опускала рук, прилагала усилия и шла к своей цели.
За 2 года обучения я получила колоссальное количество знаний в области IT и стала специалистом в машинном обучении. Считаю, что цель, которую я поставила, достигнута полностью.
Я психолог по образованию и осваиваю новую профессию практически с нуля. Вроде получается. Благодарю за труд наших преподавателей. Святослава Солодушкина — он дает глубинное понимание математики. Андрея Созыкина — он учит программированию на Python, работе с Pandas и тому, как писать API к готовой модели машинного обучения. Надеюсь, дальше будет больше ML, прикладных задач, хакатонов. Не терпится стать уверенным специалистом в этой области.
Помимо учебы в SF, поступил в магистратуру МФТИ. Мне было сложно с ходу смотреть под капот нейронных сетей. Благо в этот момент я учился в SF на курсе по Data Science и через пару месяцев стал быстро понимать, с чем их едят и как они применяются, а главное — у меня есть проекты для портфолио. Понимаешь, что над курсом работали сотни людей, каждый абзац заточен так, что сразу становится понятным. Рекомендую, потому что нет лучше инвестиций, чем инвестиции в себя :)
Великолепная школа! Это не просто слова. Учился на других курсах у конкурентов — это был ад: ничего не понятно, никто не помогает. Здесь все вертикально наоборот: возникла проблема/вопрос — в чате всегда помогут и подскажут, реально никто не оставит без обратной связи. Как школа программирования имеет отличную базу для обучения: все дается текстом и скриншотами, в отличие от конкурентов, где одни видео по три часа. В Skillfactory материал преподносится дозированно, рассказывается, как делать правильно, чтобы все успевать. Не разу не жалею о покупке курса по программированию!
Решилась на обучение на основе интереса к тому, как устроена сфера IT. Очень интересно и сложно одновременно. Приобретенный опыт чрезвычайно полезен в том, что получаешь новые знания, а также, видя свои страхи и неуверенность, шагаешь дальше. Буду стараться завершить курс. Очень важна поддержка ментора и координатора. Могу сказать, что они стараются быть на связи, предельно корректны и стараются поддержать в разных ситуациях. Из минусов — начала с нуля. Skillfactory дает хорошую базу, и я могу ее рекомендовать. Но нужно реально взвесить свои силы и возможности. Всем успехов в обучении! Организаторам, менторам, координаторам и всем участвующим в обучении — здоровья, мира, успехов в трудах! С уважением, Татьяна.
Начать обучение подтолкнула бесперспективность в карьере на основном месте работы. А тут все четко, ясно и для человека, несведущего в IT-сфере, все более-менее понятно и не так страшно, как кажется)) В общем, советую) Мы пошли вместе с подругой, а это еще больше подталкивает и поддерживает. Еще прельщает то, что в дополнение к моему основному диплому о высшем медицинском образовании будет еще одна профессия — в IT)
Всем привет! В данный момент учусь на курсе «Науки о данных». Когда я изучил рынок вакансий, эта специальность показалась мне довольно востребованной, к тому же я очень интересуюсь данными, анализом и головоломками) Сейчас работаю менеджером по бизнес-процессам, частично затрагиваю BI-аналитику, и мне захотелось сменить профиль, изучить принципы работы искусственного интеллекта, обработки и анализа данных, чтобы перейти в отдел разработки. На текущем этапе изучаю Python, очень интересно, но начинаю сталкиваться с трудностями (тема рекурсии не укладывается в голове, это первая тема, которая вызвала ступор). Но при разных проблемах с пониманием можно обращаться к команде курса: они всегда на связи и помогают, чем могут) Мне времени на учебу хватает, просто потому, что руководитель на работе заинтересован в профессиональном росте своих сотрудников и поощряет дополнительное образование, в общем — мне повезло) Я учусь и дома, и на работе, если нет загруженности) В моей организации занимаются разработкой технологий для медицины, в том числе — на основе алгоритмов машинного обучения, и после окончания курса я планирую развиваться там. Курс отвечает требованиям к компетенциям, которые нужны на старте работы в такой области) Что хочу сказать: если вам не приносит радости текущий род деятельности, никогда не поздно научиться чему-то новому и уйти туда, где за ваше удовольствие будут платить деньги. Это лучше, чем 7 лет своей жизни (в совокупности, по данным денверских статистиков) делать то, что не нравится ???? Удачи всем начинающим, силы воли всем продолжающим, поздравления всем закончившим ⭐️ Спасибо команде курса за возможность изменить жизнь к лучшему!)
Как создавать игры и не сойти с ума Работаю в мусорной сфере, занимаюсь контролем и отчетностью. Пока что я в начале своего пути, но уже с уверенностью могу сказать, что курс невероятно интересен. Радует, что менторы готовы помочь, а сейчас даже в выходные могут ответить на любой вопрос. Можно в любое время заморозить курс, если вдруг не хватает времени, ну или перевестись на другой поток, если сильно много пропустили (как я). Очень радует, что в конце обучения у меня уже будет куча готовых проектов для портфолио, а самое главное — то, что останется бесценный опыт, который в будущем даст мне неплохую зарплату)) Ах да, чтобы не сойти с ума от количества информации, старайтесь подавать ее в себя порциями, не пытайтесь откладывать все на последний момент. Чем дальше вы продвигаетесь, тем больше информации в каждом модуле, не насилуйте себя и выделяйте время на обучение каждый день)
Обучаюсь в онлайн-магистратуре «Безопасность информационных систем» МИФИ x Skillfactory. Выбрал именно этот курс и формат по нескольким причинам: - удобный формат обучения, наглядные материалы и много практики; - возможность совмещать с работой (занятия в вечернее время онлайн); - престижный вуз и известная платформа; - диплом государственного образца.
Как поступить
01
Наш менеджер расскажет о дальнейших действиях
Оставьте заявку на этой странице
02
Мы отправим материалы для подготовки к вступительным испытаниям
Зарегистрируйтесь в личном кабинете ТГУ и подайте документы
03
Расскажите, почему выбрали область компьютерного зрения, какой у вас опыт и планы на карьеру
Напишите мотивационное письмо
Проверим, как разбираетесь в матрицах, теории вероятностей и статистике. Чтобы оценить навыки программирования, зададим вопросы по циклам, условным операторам и функциям
04
Сдайте онлайн-экзамен по основам математики и программирования
Информация появится в личном кабинете ТГУ — мы продублируем ее на вашу электронную почту
05
Дождитесь результатов экзамена
Отправим документы на вашу почту и будем ждать сканы с подписью
06
Заключите договор и внесите оплату
Ваше резюме после обучения
Специалист по Computer Vision
Сергей Петров
Обучать и оптимизировать нейронные сети
Работать с изображениями классическими методами и с использованием глубоких нейросетей
Вы начнете обучение с основ компьютерного зрения и обработки изображений различными устройствами.
Во втором семестре перейдете на следующую ступень — научитесь самостоятельно решать задачи Computer Vision с помощью библиотеки OpenCV и нейросетей.
На втором году обучения углубитесь в компьютерное зрение, познакомитесь с трехмерными моделями и освоите специализацию на выбор: генеративный дизайн, робототехнику или AR.
1 ЗЕ= 36 академических часов
1-й семестр
Погрузитесь в обработку изображений и задачи CV-инженера
Выравнивающий курс по математике
3 ЗЕ
Высшая математика для машинного обучения
5 ЗЕ
Основы обработки изображений
5 ЗЕ
Программирование на Python: углубленный курс
4 ЗЕ
Алгоритмы машинного обучения 1
4 ЗЕ
Основы Linux
3 ЗЕ
Программирование на Python
4 ЗЕ
Учебная практика
3 ЗЕ
2-й семестр
Освоите библиотеку OpenCV и нейросети, решите первые кейсы
MLOps
5 ЗЕ
Алгоритмы машинного обучения 2
4 ЗЕ
Базы данных для компьютерного зрения
4 ЗЕ
Нейронные сети и компьютерное зрение
5 ЗЕ
Деловой иностранный язык
3 ЗЕ
Проектный семинар
4 ЗЕ
Классическое компьютерное зрение
4 ЗЕ
Учебная практика
3 ЗЕ
3-й семестр
Погрузитесь в нейросети и компьютерное зрение, получите специализацию
Трехмерные модели
5 ЗЕ
Моделирование бизнес-процессов
5 ЗЕ
Современные подходы в компьютерном зрении
5 ЗЕ
Проектный семинар
4 ЗЕ
Выберите один из трех элективов или изучите все, если готовы к интенсивной нагрузке
Учебная практика
6 ЗЕ
Производственная практика: НИР
9 ЗЕ
Генеративные технологии для задач компьютерного зрения
5 ЗЕ
Робототехника
5 ЗЕ
Дополненная реальность в компьютерном зрении
5 ЗЕ
4-й семестр
Отточите навыки на задачах партнеров и защитите диплом
Освойте компьютерное зрение и нейронные сети в SkillFactory!
Хотите стать экспертом в области искусственного интеллекта и работать с передовыми технологиями? Направление "Компьютерное зрение и ИИ" в SkillFactory — это ваш шанс погрузиться в мир распознавания изображений, обработки видео и глубокого обучения.
🔍 Ключевые направления обучения:
Компьютерное зрение и нейронные сети — изучайте алгоритмы обработки изображений и видео с помощью свёрточных сетей (CNN).
Компьютерное зрение и машинное обучение — освойте методы детекции объектов, сегментации и классификации.
Нейронные сети и компьютерное зрение — научитесь разрабатывать модели для реальных задач: от медицинской диагностики до автономных автомобилей.
🎓 Форматы обучения: ✅ Курсы по компьютерному зрению — для быстрого старта в профессии. ✅ Онлайн-магистратура ТГУ (совместно с SkillFactory) — углублённая программа "Магистратура: нейросети и компьютерное зрение" с дипломом государственного образца.
🚀 Почему SkillFactory? ✔ Компьютерное зрение онлайн — учитесь из любой точки мира. ✔ Практика на реальных проектах. ✔ Поддержка менторов и карьерные консультации. Не упустите возможность стать востребованным специалистом в одной из самых перспективных сфер ИИ!
🔥 Где применяется компьютерное зрение? Современные технологии компьютерного зрения и машинного обучения используются в самых разных сферах:
Медицина: анализ рентгеновских снимков, диагностика заболеваний.
Безопасность: распознавание лиц, детекция подозрительных действий.
Автомобили: беспилотные технологии, помощь водителю (ADAS).
Ритейл: анализ покупательского поведения, кассовые системы без продавцов.
Обучение компьютерному зрению открывает двери в эти и другие высокотехнологичные отрасли!
🎯 Кому подойдут курсы по компьютерному зрению? Программы SkillFactory рассчитаны на:
Начинающих в Data Science, которые хотят специализироваться на нейронных сетях и компьютерном зрении.
Программистов, желающих углубиться в ИИ и машинное обучение.
Аналитиков, стремящихся освоить обработку визуальных данных.
Студентов и выпускников, планирующих карьеру в AI.
Неважно, есть ли у вас опыт — наши курсы помогут с нуля пройти путь до специалиста уровня middle!
💼 Перспективы после обучения Выпускники SkillFactory работают в:
IT-гигантах (Яндекс, Сбер, Mail.ru).
Стартапах в области AI и Computer Vision.
Научных центрах и лабораториях.
Компаниях, внедряющих AI в производство.
Средняя зарплата специалиста по компьютерному зрению в России — от 150 000 ₽, а за рубежом — $100K+ в год.
🚀 Как начать обучение? 1️⃣ Выберите курс или онлайн-магистратуру ТГУ. 2️⃣ Оставьте заявку на сайте SkillFactory. 3️⃣ Получите консультацию по программе. 4️⃣ Приступайте к обучению в удобном темпе!
📌 Записывайтесь на курсы по компьютерному зрению в SkillFactory и начните обучение уже сегодня!
Часто задаваемые вопросы
Если вы налоговый резидент (находитесь на территории РФ более 183 дней в течение 12 месяцев) и работаете по трудовому договору, то каждый месяц работодатель должен отчислять с вашей зарплаты 13% государству, чтобы оплатить подоходный налог.
Из этих денег вы можете вернуть себе до 15 600 ₽ в год в виде налогового вычета за обучение. Для этого нужно подать заявление через личный кабинет на сайте nalog.ru (можно авторизоваться через «Госуслуги»).
К заявлению нужно приложить все документы, которые подтверждают ваше право на вычет:
- справку 2-НДФЛ от работодателя; - договор на обучение со Skillfactory; - лицензию на образовательную деятельность — у нас такая есть; - чеки об оплате обучения — мы отправляем их на вашу электронную почту; - справку о получении образовательных услуг — чтобы получить ее, напишите в чат поддержки.
Ваше заявление будут рассматривать в налоговой в течение месяца. Инспектор может запросить другие документы, если этих ему покажется недостаточно. В случае успеха вам должны выдать специальное уведомление о праве на вычет. Документ нужно передать в бухгалтерию работодателя.
После этого работодатель должен выплачивать вам всю зарплату, не удерживая подоходный налог в пользу государства, пока не выплатит всю сумму вычета.
Вы получаете образовательный кредит под 3% на любой период обучения. Пока учитесь и 9 месяцев после выпуска выплачиваете только проценты. Затем 15 лет каждый месяц вносите полную сумму по кредиту, пока не погасите долг. Можно закрыть кредит досрочно. Точные суммы взносов зависят от выбранной программы.
Приведем пример. Допустим, вы заплатили 100 000 рублей за семестр. При ставке 3% каждый месяц нужно выплачивать банку 700 рублей. Но на время льготного периода он будет снижен: понадобится вносить по 100 рублей в месяц.
Это зависит от вашего опыта и сложности конкретного модуля. Мы рекомендуем заниматься от 15 часов в неделю, то есть 7 раз по 2 часа в любое удобное время. Для лучшего результата понадобится от 20 часов в неделю.
Да, подойдет любой офисный или домашний компьютер с выходом в интернет. Мощный процессор или дорогая видеокарта не понадобятся — мы научим использовать облачные технологии для вычислений. Весь учебный процесс организован на нашей LMS-платформе, в мессенджере «Пачка» и приложении для видеоконференций Zoom.
Основное место общения с менторами, координаторами программы и сокурсниками — мессенджер «Пачка». Раз в неделю проходят онлайн-занятия, на которых вы можете задать любой вопрос эксперту текущего модуля. На вопросы о заданиях на платформе и новом материале отвечают менторы: это специалисты уровня middle, часто — сотрудники крупных компаний. За все, что касается организационной части, отвечают координаторы: они будут сопровождать вас на всем пути обучения — с первого дня и до выхода на новую работу.