Полный курс по Data Science

Обучение профессии Data Scientist с нуля
Онлайн
из любой точки мира
11 декабря
дата старта
1 год
длительность обучения
Пришло время для старта карьеры в Data Science
Data Science сейчас — самая прорывная профессия. С 2012 по 2019 годы количество вакансий специалистов по Data Science выросло в 20 раз. Прямо сейчас стажеров и профессионалов ищут Яндекс, Mail.ru, Сбербанк, Райффайзенбанк, Росбанк, МТС, Tele2, ЦИАН, М-Видео, Северсталь и другие крупные компании.
Заработные платы в этом сегменте – от 130 000 руб./мес.

Наша специализация поможет освоить профессию Junior Data Scientist с нуля всего за год. Обучение ориентировано на практику, поэтому в курсе 20% теории и 80% практики на реальных данных. К концу обучения вы сможете продемонстрировать работодателям Git-репозиторий с решенными кейсами и овладеете всеми необходимыми навыками, библиотеками, технологиями для старта карьеры в Data Science!

Специализация Data Science состоит из курсов
Data-driven management
Python
Math&Stat
Machine
Learning

Deep
Learning

Data
Engineering

Менеджмент
Большая распродажа!
Забронируйте курс до 13 декабря и получите скидку 40%, а так же:

— Cможете взять учебные каникулы на время отпуска;
— Получите доступ к материалам курса в течение года.
Краткая программа специализации Data Science
Помощь наставника на протяжении обучения
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

Получить информацию о курсе
А также узнать, из чего будет состоять ваше портфолио
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
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.
Как проходит обучение
Изучаете новый материал
Вы сможете проходить курс из любой точки планеты. Новые модули будут открываться раз в неделю. Каждый модуль на курсе 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 каналах 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
Отзывы о курсах
Курс для меня оказался более чем полезен. Очень здорово, что на готовых примерах можно увидеть структуру сетей. Нравится подход «от большого к малому», когда сначала учишься ездить на автомобиле, а потом можешь заглянуть под капот.
Приятно, когда есть материал и он отфильтрован. Ничего лишнего в курсе. Если курс в рамках онлайн урока, то много «мусора» (вопросы от других участников, заминки и т. п.).
В работе есть задачи, которые как раз хотел реализовать и не хватало знаний и опыта. По этой причине и пошёл на курс. В итоге учёба получилась не ради знаний, а ради решения реальных насущных задач. Спасибо.
Мне понравилось обучение и хорошо проработанная структура. Информация подается доступно и интересно. Поддержка была на протяжении всего курса, всегда получал ответы на свои вопросы.
Константин
Отличная онлайн программа на курсе и подборка практических задач. Те инструменты, которые выучил, позволяют сразу применять их в своей работе и решать интересные практические задачи.
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. При необходимости на английском языке.
Помощь с трудоустройством и стажировкой
Самостоятельно реализованные проекты и соревнования на kaggle в вашем портфолио
Тусовка специалистов и полезных знакомств
Запишитесь на курс со скидкой!
Стоимость обучения
Если курс не подойдет, мы вернем вам деньги

currentPrice
basePrice
priceComment


Можно в рассрочку на 12 месяцев
installmentPrice в месяц
Подробнее
* Скидки не суммируются
11 декабря
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 5000руб в течение 3х дней после регистрации и получите персональную дополнительную скидку.
Репост
Поделитесь ссылкой на курс у себя в соц.сетях и получите дополнительную скидку 5%.
* Подробности уточняйте у менеджера
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