Python разработка - освоите базу разработки, научитесь создавать IT сервисы, а также писать чистый и эффективный код, следуя лучшим практикам программирования.

Базы данных - освоите работу с базами данных, научитесь создавать запросы для анализа данных и оптимизировать работу с большими массивами информации.

Алгоритмы и структуры данных - освоите лучшие практики алгоритмов и структуры данных для эффективного хранения и обработки больших объемов информации.

Numerical programming - научитесь работать с численными методами, вычислять математические модели и оптимизировать алгоритмы для аналитики и машинного обучения.

Анализ данных - научитесь работать с аналитикой продукта, проводить A/B-тесты, строить статистические модели и принимать решения на основе данных.

Machine Learning - освоите основы машинного обучения, научитесь строить и оценивать ML-модели, работать с классификацией, регрессией и кластеризацией, а также применять алгоритмы в реальных задачах.

Deep Learning - освоите глубокое обучение, разберетесь в архитектуре нейронных сетей и научитесь работать с CNN, RNN, LSTMs и трансформерами.

Generative AI - углубитесь в генеративные модели ИИ, научитесь работать с LLM, GANs, Diffusion Models.

Data Engineering - освоите принципы работы с большими объемами данных, ETL-процессы, оптимизацию хранения данных и обработку информации в реальном времени.

NLP - освоите технологии обработки естественного языка, разберётесь в токенизации, эмбеддингах, трансформерах, Fine-Tuning LLM и научитесь строить модели для анализа текста, классификации, чат-ботов и семантического поиска.

Computer Vision - углубитесь в компьютерное зрение, изучите CNN, сегментацию, детекцию объектов, работу с изображениями и видео, а также научитесь создавать модели для классификации, распознавания, трекинга и генерации визуального контента.

Cloud Computing - научитесь работать с облачными платформами, запускать ML-модели в облаке и автоматизировать обработку больших массивов данных.
ML Ops - освоите принципы непрерывной интеграции и развертывания моделей ML, построения пайплайнов и автоматизации процессов обучения моделей.

Дипломная работа - финальный проект, в котором вы разработаете реальное AI-решение или автоматизированную ML-систему, которую можно внедрить в бизнес.