Обучение профессии Data Science с нуля
Полный курс по Data Science
скидка
%
40
секунд
минут
часов
дней
12 : 10 : 44 : 16
Длительность
13,5 месяцев
13,5 месяцев
Формат
онлайн
онлайн
Старт
25 января
25 января
Партнер курса
*
*
Cрок обучения без учета каникул и праздников.
Почему Data Science
Специалисты Data Science нужны во всех сферах бизнеса: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений. Только за последнюю неделю на HH.ru открылось более 500 вакансий, при этом инструменты нужны и для многих других позиций.
Яндекс, Сбербанк, Mail.ru, Ростелеком, РЖД и многие другие компании ищут специалистов по аналитике. Ритейл, киберспорт, путешествия, образование, медицина — грамотный анализ данных нужен вне зависимости от индустрии.
Получите реальный опыт во время обучения
На курсе у вас будет дипломный проект на выбор от настоящего бизнеса
Дипломный проект
Поработаете с данными НКО в качестве дата-сайентиста
Дипломный проект
Рассчитаете эффективность посевных работ для облачной платформы по управлению фермерским хозяйством
В результате вы:
Получите поддержку и обратную связь от наставников из IT-индустрии: поймете, как работают внутренние процессы
Добавите кейсы в портфолио: это и будет реальный опыт, который вы продемонстрируете работодателю
4,6
4,8
4,6
78
%
432 отзыва
298 отзывов
172 оценки
235 отзывов
Студенты рекомендуют нас
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.
Есть ли курс лучше?
Есть, это наш флагманский курс «Профессия Data Scientist». Он длится дольше и стоит дороже.
В рамках большого курса вас ждут продвинутые навыки и выбор специализации: машинное обучение, компьютерное зрение или обработка естественного языка. Эти знания помогут стать уверенным middle-специалистом.
Рекомендуем курс тем, кто не хочет оставаться на позиции джуна и готов приложить усилия, чтобы двигаться дальше.
В рамках большого курса вас ждут продвинутые навыки и выбор специализации: машинное обучение, компьютерное зрение или обработка естественного языка. Эти знания помогут стать уверенным middle-специалистом.
Рекомендуем курс тем, кто не хочет оставаться на позиции джуна и готов приложить усилия, чтобы двигаться дальше.
Вы изучите
Python
SQL
Инженерия данных (Data Engineering)
Введение в Machine Learning
Math & Machine Learning
ML в бизнесе
Deep Learning (Глубокое обучение)
Уровень окладов
Ваш уровень компетенции
по окончанию учебы
по окончанию учебы
Начальный уровень
120 000 +
На основе данных
Средний уровень
250 000 +
Бизнес-аналитик
в Маркет
в Маркет
Высокий уровень
450 000 +
Аналитик больших данных
HH.ru (HeadHunter Russia)
Краткая программа
специализации
0
Введение в профессию
Введение в онлайн обучение
Обзор профессии Data Scientist
Обзор профессии Data Scientist
INTRO
2 модуля,
1 неделя
1 неделя
8 модулей,
7 недель
7 недель
Python
Введение в программирование на Python
Основные типы данных в Python
Условные операторы
Циклы
Функции — базовое и продвинутое использование
Стандарты оформления кода в Python
Основные типы данных в Python
Условные операторы
Циклы
Функции — базовое и продвинутое использование
Стандарты оформления кода в Python
Основы программирования на Python
1
9 модулей,
7 недель
7 недель
Python
Инструменты для Data Science
Анализ данных на основе библиотек NumPy и Pandas
Визуализация данных с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly
Очистка данных и Feature Engineering
Объектно-ориентированное программирование и отладка кода в Python
Проект. Анализ резюме с платформы HeadHunter
Анализ данных на основе библиотек NumPy и Pandas
Визуализация данных с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly
Очистка данных и Feature Engineering
Объектно-ориентированное программирование и отладка кода в Python
Проект. Анализ резюме с платформы HeadHunter
Python для анализа данных
2
3
Подгрузка данных
Выгрузка данных из разных источников с помощью Python
Парсинг HTML-страниц из Интернета и API
Основы языка SQL для работы с базами данных
Выгрузка информации из баз данных с помощью SQL и Python
Проект. Анализ вакансий из базы данных HeadHunter
Парсинг HTML-страниц из Интернета и API
Основы языка SQL для работы с базами данных
Выгрузка информации из баз данных с помощью SQL и Python
Проект. Анализ вакансий из базы данных HeadHunter
Python, SQL
9 модулей,
7 недель
7 недель
4
Разведывательный анализ данных
Введение в разведывательный анализ данных на Python
Основы математической статистики и проверка статистических гипотез
Основы A/B-тестирования
Проектирование признаков (Feature Engineering)
Проектирование и управление экспериментами
Знакомство с платформой Kaggle
Проект. Выявление накрутки рейтинга отелей на Booking. Соревнование на Kaggle
Основы математической статистики и проверка статистических гипотез
Основы A/B-тестирования
Проектирование признаков (Feature Engineering)
Проектирование и управление экспериментами
Знакомство с платформой Kaggle
Проект. Выявление накрутки рейтинга отелей на Booking. Соревнование на Kaggle
EDA, KAGGLE
8 модулей,
7 недель
7 недель
5
Введение в машинное обучение
Теория машинного обучения
Обучение с учителем: классификация и регрессия
Обучение без учителя: кластеризации и понижения размерности
Валидация данных и оценка качества моделей
Отбор и селекция признаков
Оптимизация гиперпараметров и улучшение качества модели
Продвинутые методы машинного обучения
Проект. Повышение эффективности маркетинговой кампании банка
Обучение с учителем: классификация и регрессия
Обучение без учителя: кластеризации и понижения размерности
Валидация данных и оценка качества моделей
Отбор и селекция признаков
Оптимизация гиперпараметров и улучшение качества модели
Продвинутые методы машинного обучения
Проект. Повышение эффективности маркетинговой кампании банка
ML
9 модулей, 9 недель
6
Математика в машинном обучении. Часть I
Линейная алгебра в контексте линейных методов
Математический анализ и методы оптимизации в контексте задачи оптимизации
Проект. Прогнозирование длительности поездки в такси
Математический анализ и методы оптимизации в контексте задачи оптимизации
Проект. Прогнозирование длительности поездки в такси
MATH&ML
7 модулей,
5 недель
5 недель
7
Математика в машинном обучении. Часть II
Теория вероятности в контексте методов машинного обучения
Математика в контексте алгоритма деревьев решений
Математика в контексте ансамблевых методов
Математика в контексте обучения без учителя: кластеризация и техники понижения размерности
Проект. Сегментация клиентов онлайн-магазина подарков
Математика в контексте алгоритма деревьев решений
Математика в контексте ансамблевых методов
Математика в контексте обучения без учителя: кластеризация и техники понижения размерности
Проект. Сегментация клиентов онлайн-магазина подарков
MATH&ML
6 модулей,
5 недель
5 недель
8
ML в бизнесе
Прогнозирование временных рядов
Построение рекомендательных систем
Подготовка модели к production и deploy
Оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах
Воспроизводимость и контейнеризация приложений
Сервисная архитектура и оркестрация приложений
Построение рекомендательных систем
Подготовка модели к production и deploy
Оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах
Воспроизводимость и контейнеризация приложений
Сервисная архитектура и оркестрация приложений
MATH&ML, DS-PROD
7 модулей,
7 недель
7 недель
9
Финальный проект
По итогам вашего обучения вам предстоит самостоятельно выполнить дипломный проект на выбранную тематику, показав все, чему вы научились в процессе обучения. В конце дипломного проекта вам предстоит подготовить свое решение и презентацию, а также защитить проект перед дипломной комиссией, состоящей из экспертов в области Data Science. Эксперты оценят результаты вашей работы, проведут Code Review и дадут развивающую обратную связь!
10
Введение в Deep Learning (бонусный раздел)
Введение в нейронные сети
Фреймворки для глубокого обучения
Математика для нейронных сетей
Введение в CV. Сверточные нейронные сети
Fine-tuning & Transfer Learning
Введение в NLP. Рекуррентные нейронные сети
Фреймворки для глубокого обучения
Математика для нейронных сетей
Введение в CV. Сверточные нейронные сети
Fine-tuning & Transfer Learning
Введение в NLP. Рекуррентные нейронные сети
DL
6 модулей
11
Введение в Deep Learning (бонусный раздел)
Современные хранилища данных
Экосистема Hadoop
Экосистема Hadoop
DE
2 модуля
Получить подробную программу
И план обучения на специализации Data Science
9
Финальный проект
По итогам вашего обучения вам предстоит самостоятельно выполнить дипломный проект на выбранную тематику, показав все, чему вы научились в процессе обучения. В конце дипломного проекта вам предстоит подготовить свое решение и презентацию, а также защитить проект перед дипломной комиссией, состоящей из экспертов в области Data Science. Эксперты оценят результаты вашей работы, проведут Code Review и дадут развивающую обратную связь!
3 недели
10
Введение в Deep Learning (бонусный раздел)
Введение в нейронные сети
Фреймворки для глубокого обучения
Математика для нейронных сетей
Введение в CV. Сверточные нейронные сети
Fine-tuning & Transfer Learning
Введение в NLP. Рекуррентные нейронные сети
Фреймворки для глубокого обучения
Математика для нейронных сетей
Введение в CV. Сверточные нейронные сети
Fine-tuning & Transfer Learning
Введение в NLP. Рекуррентные нейронные сети
DL
6 модулей
11
Введение в Data Engineering (бонусный раздел)
Современные хранилища данных
Экосистема Hadoop
Экосистема Hadoop
DE
2 модуля
Получить подробную программу
И план обучения на специализации Data Science
Что ждет вас во время учебы?
Смена профессии — очень сложный процесс. Недостаточно просто выучить новые технологии — требуется освоить новые подходы и новые способы мышления. В одиночку с этим справиться сложно. Мы станем вашим партнером в обучении, который не просто дает учебные материалы, но и мотивирует их изучать и применять на практике.
Эксперты & поддержка
Команда наставников проверяет и комментирует ваши работы, помогает разобраться в сложностях и обучает собственным профессиональным приёмам.
Сообщество студентов
Вы будете учиться в группе таких же новичков, как и вы, давать друг другу обратную связь на ваши проекты, обмениваться кодом, помогать искать ошибки и делиться бизнес-задачами.
Помощь
координатора
координатора
Начиная с первых недель обучения координатор поможет вам определить карьерные цели, а в течение программы — не сойти с намеченного пути.
Центр карьеры
Центр карьеры поможет вам оформить резюме и начать проходить собеседования.
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%
Взаимодействие с участниками разных направлений, которое способствует развитию soft skills.
• Включаем в курсы задачи и вопросы из реальных собеседований
• Проводим онлайн-тренировки технических собеседований
• Помогаем составить резюме
• Проводим онлайн-тренировки технических собеседований
• Помогаем составить резюме
Во время обучения студенты решают настоящие практические задачи и тренируются на настоящих кейсах.
Определенные направления подготовки дают возможность получить реальный стаж и опыт
Студенты отрабатывают навыки на практике и могут пообщаться с потенциальными работодателями.