Полный курс по Data Science

4,6

4,8

4,6

78

%

429 отзывов

259 отзывов

138 отзывов

204 отзывов

Гибкий формат обучения для тех, кто работает

Наши курсы ориентированы на то, чтобы вы занимались без отрыва от работы и выделяли необходимое для учебы время в соответствии с вашим графиком

Чтобы обучение проходило максимально эффективно, мы чередуем форматы обучения: тренажеры, тесты, видеоуроки, онлайн-митапы, хакатоны и сквозные проекты.

Программы курсов создают эксперты с опытом от 5 лет. Студентам помогают опытные менторы-практики из IT-индустрии: дают подробную обратную связь, отвечают на вопросы.

С курсом для новичков справляются все студенты вне зависимости от возраста и предыдущего опыта — главное следовать программе обучения.

Для кого специализация

Новичок

Вы хотите освоить профессию Data Scientist с нуля. Для этого вам не потребуется специальных знаний, выходящих за рамки школьной программы. На специализации вы получите достаточную математическую подготовку и опыт программирования на Python, чтобы решать задачи машинного обучения.

Программист

Всего за год вы пополните портфолио рекомендательной системой, нейронными сетями, выполняющими разные задачи, примете участие в соревнованиях на Kaggle, хакатонах. Опыт программирования позволит вам быстро включиться в процесс обучения и освоить профессию Junior Data Scientist.

Аналитик

Вы уже работаете с данными, SQL, хотите расширить набор приемов, научиться работать с облачными хранилищами, попрактиковаться с Hadoop и Spark или полностью сменить профессию. За год вы освоите новую область, прокачаетесь в Big Data и сможете смело двигаться в направлении Data Science.

Программировать на Python и использовать этот язык для анализа и обработки данных

Работать с моделями и алгоритмами машинного обучения и решать на их основе практические задачи

Получать данные из разных источников: базы данных, файлы, интернет

Разработать модель предсказания кредитного рейтинга

Построить модель для увеличения продаж в розничном бизнесе

Создать систему рекомендаций подходящих товаров при покупке

SQL

Инженерия данных (Data Engineering)

ML в бизнесе

Deep Learning (Глубокое обучение)

Краткая программа
специализации

1

Основы программирования на Python + Python для анализа данных

Введение в программирование на Python
Анализ данных в Pandas и NumPy
Визуализация, очистка данных и Feature Engineering
Работа c файлами, HTML-страницами и API

Python

10 модулей,
2,5 месяца

2

Подгрузка данных

Выгрузка данных из разных источников с помощью Python
Выгрузка баз данных с помощью SQL
Выбор подходящих данных для решения задач

SQL & Python

6 модулей,
1,5 месяца

3

Разведывательный анализ данных

Разведывательный анализ с помощью Pandas, Numpy
Основы статистики и проверка статистических гипотез
ML-эксперименты
Использование ML-Flow
Feature Engineering

EDA

6 модулей,
1,5 месяца

4

Введение в машинное обучение

Задачи классификации, регрессии и кластеризации
Отбор и селекция признаков
Валидация данных
Оптимизация гиперпараметров и улучшение качества модели

Machine Learning

8 модулей,
2 месяца

5

Математика и углубленное машинное обучение

Линейная алгебра
Матанализ и методы оптимизации
Основы теории вероятности
Основные модели машинного обучения
Оценка качества алгоритмов

Math & Machine Learning

15 модулей,
15 недель

6

ML в бизнесе

Математические и ML модели временных рядов
Рекомендательные системы
Мachine Learning в production
Оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах
Дополнительные модули по Deep Learning и Data Engineering

ML в бизнесе

8 модулей,
1,5 месяца

Получить подробную программу

И план обучения на специализации Data Science

Получить подробную программу

И план обучения на специализации Data Science

Опыт работы и погружение в практику

В зависимости от выбора курса наших студентов ждет:

Рекомендация лучших студентов работодателям из нашей базы

студентов, которые проработали свое резюме в карьерном центре, получили приглашение на собеседование

81%

Junior Data Scientist

Я уверенно могу:

Использовать основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов

Получать данные из веб-источников или по API

Визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib

Создавать модели с помощью классического машинного обучения для решения задач Data Science (линейные модели, деревья решений, ансамблевые модели)

Оценивать качество модели вне зависимости от задачи

Применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных

Строить математические и ML модели с использованием временных рядов

Применять алгоритмы для рекомендательных систем

Интегрировать решение в продакшн и в бизнес в целом

Работать с Github и Kaggle

Команда разработки профессии

Станьте профессиональным Data
Scientist всего за 13 месяцев!

Что получает студент

Ментор из сферы
Data Science

На протяжении обучения вам помогает ментор с реальным опытом в Data Science

Помощь
в трудоустройстве

Возможность стажировки в компаниях-партнерах и закрытые вакансии для выпускников программы

Cоревнования
и хакатоны

Соревнования на Kaggle в курсах по Machine learning и Deep Learning

Сертификат школы SkillFactory

Сертификат о прохождении 6 курсов специализации. При необходимости на английском языке