Специализация Data Science

Пройдите годовой курс по Data Science, позволяющий получить профессию Data Scientist с нуля
Онлайн
из любой точки мира
17 июля
дата старта
★★★★
оценка курсов — 4,6 (2315 студентов)
Сейчас лучшее время для старта карьеры в Data Science
Data Science сейчас — самая прорывная профессия. Каждый день появляются новости о достижениях в области машинного обучения и нейросетей. Специалисты в Data science работают на острие технологического прогресса, который может в самом ближайшем будущем повлиять на всё наше общество.

С 2012 по 2018 годы количество вакансий специалистов по Data Science выросло в 19 раз. Прямо сейчас стажеров и профессионалов ищут Яндекс, Mail.ru, Сбербанк, Райффайзенбанк, Росбанк, МТС, Tele2, ЦИАН, М-Видео, Северсталь и другие крупные компании.

При этом даже от стажера требуют наличия обширного набора скиллов и знаний. Мы знаем, как сложно выкроить время на регулярное самостоятельное изучение языка программирования, математики и моделей машинного обучения. Именно поэтому мы разработали специальный комплексный курс, в который включено всё для старта карьеры в Data Science!
Data-driven management
Python
Math&Stat
Machine
Learning

Deep
Learning

Data
Engineering

Менеджмент
Краткая программа специализации Data Science
1
Основы программирования на Python + Python для анализа данных
16 модулей, 2 месяца

  • Введение в программирование на Python
  • Анализ данных в Pandas и NumPy
  • Визуализация, очистка данных и feature engineering
  • Работа c файлами, html-страницами и API

2
Mатематика и статистика для Data Science
8 модулей, 2 месяца

  • Линейная алгебра
  • Матанализ и методы оптимизации
  • Основы статистики и теории вероятности
  • Анализ временных рядов и другие математические методы
3
Практический Machine Learning
9 модулей, 2 месяца

  • Введение в машинное обучение
  • Предобработка данных
  • Основные модели машинного обучения
  • Оценка качества алгоритмов
4
Deep learning и нейронные сети
11 модулей, 3 месяца

  • Фреймворк TensorFlow, библиотека Keras и другие
  • Сверточные нейронные сети и компьютерное зрение
  • Рекуррентные нейронные сети
  • Анализ естественного языка и другие задачи DL
5
Data Engineering
8 модулей, 2 месяца

  • Hadoop
  • Spark
  • ETL и BI
  • Облачные технологии AWS и Azure

6
Менеджмент для Data Science
4 модуля, 1 месяц

  • Data Science в production
  • Оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах
  • Управление data science проектом и командой
  • Общение с заказчиками
Забронируйте место на курсе сегодня
и получите скидку на обучение

Преподаватели
Мария Липчанская
Старший эксперт курса "Python для анализа данных", кандидат наук
Кирилл Федянин
HF labs, AI researcher
Сергей Веренцов
CTO компании EORA
Аяна Шелике
Преподаватель статистики и линейной алгебры
МИЭФ ВШЭ
Андрей Зимовнов
Ведущий преподаватель специализации, старший разработчик в Яндекс.Дзен
Дмитрий Коробченко
Deep Learning R&D Engineer, NVIDIA
Эмиль Магеррамов
COO Data Lab,
компания EORA
Антон Киселев
Head of R&D, компания EORA
Для кого эта специализация
Эта специализация рассчитана на тех, кто хочет с нуля попасть в область Data Science.
Для прохождения курсов специализации вам не потребуется специальных знаний, выходящих за рамки школьной программы по математике.

Специализация достаточно интенсивная ( потребуется около 6-8 часов в неделю), но позволяет шаг за шагом получить знания и освоить основные навыки профессии data scientist: программирование на Python, математику и статистику для Data Science, применение классического машинного обучения, работу с глубокими нейронными сетями, а также обработку больших данных и применение Data Science в production.

Для тех, кто хочет подробнее ознакомиться с теоретическими аспектам науки о данных, предусмотрен обширный список литературы и множество дополнительных материалов, которые позволят углубить знания и навыки, полученные на курсе.
Отзывы о наших курсах по машинному обучению
Как проходит обучение
Изучаете новый материал
Вы сможете проходить курс из любой точки планеты. Новые модули будут открываться раз в неделю. Каждый модуль состоит из специально разработанного контента и большого количества дополнительных материалов
Выполняете практические задания
Практика — основа каждого нашего курса. Вас ждут как многочисленные упражнения на отработку базовых навыков, так и реальные кейсы и бизнес-задачи из области data science, а также индивидуальные и командные соревнования.
Помощь преподавателя и коллектива
Вы будете получать поддержку наставников и постоянно общаться со своими сокурсниками в закрытых канала в Slack. Если будет становиться сложно или столкнетесь с каким-то затруднением в изучении материала — мы поможем. Вы не останетесь с курсом один на один.
Выпускные экзамены и хакатоны
В конце каждого курса вас ждет экзамен либо командное соревнование, в котором вы сможете применить все полученные навыки и продемонстрировать свой прогресс
Получить программу курса
А также подробный план развития в области Data Science
Преимущества специализации
Идеальный старт карьеры в области Data Science для новичков
Персональный
ментор
С самого старта программы вам помогает персональный ментор
Помощь в трудоустройстве
Возможность стажировки в компаниях-партнерах и закрытые вакансии для выпускников программы
Соревнования и
хакатоны
Соревнования на Kaggle в курсах по Machine learning и Deep Learning
На курсе обучение не заканчивается
Сертификат о прохождении 6 курсов специализации
Помощь с трудоустройством и стажировкой
Самостоятельно реализованные проекты и соревнования на kaggle в вашем портфолио
Тусовка специалистов и полезных знакомств
Запишитесь на курс
Стоимость обучения

currentPrice basePrice
priceComment


Можно в рассрочку на 12 месяцев
installmentPrice в месяц
Подробнее
17 июля
дата старта
Онлайн
формат обучения
12 месяцев
длительность курса
Как получить скидку на обучение?
Оплатите курс целиком
При оплате курса целиком вы экономите
10-20%.
Обучение за счет работодателя
У нас есть возможность оплатить курс за счет работодателя. Для запроса документов заполните форму или напишите на почту.
Реферальная программа
Вы можете получить скидку 20%, пригласив друзей на наши курсы.
Программы лояльности
После оплаты одного из курсов вы получаете скидку на другой курс.
Быстрая оплата
Внесите предоплату в течение 3х дней после регистрации и получите персональную скидку.
Репост
Поделитесь ссылкой на курс у себя в соц.сетях и получите скидку 5%.
Среди наших студентов сотрудники компаний
Забронируйте место на курсе сегодня
и получите скидку на обучение

Часто задаваемые вопросы
Отрасли применения Data Science
С помощью обучающих алгоритмов машинного обучения можно научить программы делать что угодно:

1. Предлагать дополнительные товары, которые пользователь купит с наибольшей вероятностью, на основе его поведения на сайте и покупок. Таким образом увеличивать продажи и прибыль бизнеса.

2. Предсказывать события в клиентской базе. Таким образом можно заранее предпринять меры, которые сократят расходы или увеличат прибыль. Возьмем к примеру страховую компанию, которая предоставляет услуги ДМС. Если она научит программу предсказывать, кто из клиентов в ближайшее время обратится за дорогостоящей медицинской услугой, то сможет предпринять меры, чтобы сократить расходы по ДМС. Например, позвонить клиенту и предложить ему проконсультироваться с хорошим врачом, чтобы не допустить развитие болезни.

3. Формировать заказы на поставку для магазинов сети с учетом динамики продаж, сезона, прогноза погоды и других параметров. Таким образом не допускать, чтобы в торговых точках было затоваривание или нехватка товара.

4. Сегментировать клиентов, чтобы делать им подходящие предложения. Возьмем к примеру банк, который создал новый вид кредита. С помощью машинного обучения он может выявить в базе клиентов тех, кто вероятнее всего воспользуется таким кредитом.

5. По факту, области применения машинного обучения и Python практически безграничны: от контроля качества товаров до диагностики оборудования на производстве, от продаж до аналитики, от повышения персонализации до аудита. Вы сможете использовать возможности алгоритмов практически в любой сфере.
Зачем это мне?
По версии кадрового агентства Glassdoor, профессия Data Scientist, напрямую связанная с машинным обучением, занимает первую строчку в рейтинге самых лучших профессий Америки.

Ценятся такие специалисты высоко. Журнал IncRussia пишет, что зарплата специалиста по машинному обучению составляет 130-300 тысяч рублей. Причина в том, что на рынке мало специалистов в области Data Science. Полученная квалификация в этой области поможет вам совершить рывок в текущей работе или запуске собственного проекта.
Что потребуется для успешного обучения
Ноутбук с установленным Python (мы дадим инструкцию и поможем с установкой). Около 6-8 часов в неделю и желание получить новые знания.
Я стану гуру машинного обучения?
Путь Data Scientist — долгий и требует знаний математики, статистики, программирования и значительной практики. Вы пройдете от точки «я ничего не знаю» до точки «я решаю задачи в области Data Science и знаю, где это применить в работе и как развиваться дальше».
Чем вы лучше бесплатных курсов
Основной ответ такой — наша специализация не является заменой бесплатным онлайн-курсам. Напротив, онлайн-курсы — это очень хорошо и полезно. Но у наших курсов есть неоспоримые преимущества: фокус на практике, помощь преподавателя и поддержка группы.

Вы будете учиться по принципу одно занятие = одна задача. Вместе с опытным data scientist'ом с опытом работы в топовых отечественных и зарубежных компаниях вы пройдете все этапы проекта по машинному обучению: загрузка и очистка данных, выбор модели, разделение на основную и контрольную выборку, кросс-валидация, «тюнинг» модели и многое другое.

Каждое занятие будет проводиться в специальном Jupyter notebook, который останется у вас после курса, и который поможет вам, когда вы будете реализовывать свои проекты после окончания курса (вплоть до того, что можно брать готовые «куски» кода, которые работают).

Если вы столкнетесь с проблемой при выполнения задания, вам всегда будет, к кому обратиться: вы сможете получить совет от одногруппников и помощь преподавателя в закрытом сообществе в Slack.
Это действительно востребовано?
Просто посмотрите статистику Data Science и аналитика данных на русскоязычных и зарубежных кадровых сайтах