Специализация Data Science

Пройдите годовой курс по Data Science, позволяющий получить профессию Data Scientist с нуля
Онлайн
из любой точки мира
11 июня
дата старта
★★★★
оценка курсов — 4,6 (2315 студентов)
Сейчас лучшее время для старта карьеры в области Data Science
С 2012 по 2018 годы количество вакансий специалистов по Data Science выросло в 19 раз. Прямо сейчас специалистов по машинному обучению ищут Яндекс, Mail.ru, Сбербанк, МТС, PwC, М-Видео, Северсталь.

После этой специализации вы сможете на практике решать задачи машинного обучения и начать карьеру как Data Scientist.

Вы пройдете полный цикл обучения, начиная с изучения языка Python для анализа данных, классического машинного обучения, самого востребованного направления в области машинного обучения — нейросетей и deep learning, и заканчивая основами data engineering и применением data science в production.
Структура специализации Data Scientist
1
Базовый курс по Python для Data Science
8 модулей, 2 месяца

  • Введение в программирование на Python

  • Анализ данных в Pandas и NumPy

  • Работа с API

  • Работа с текстовыми данными

2
Курс по математике для Data Science
8 модулей, 2 месяца

  • Линейная алгебра

  • Матанализ и методы оптимизации

  • Основы статистики и теории вероятности

  • Применение в машинном обучении и нейронных сетях
3
Курс по введению в машинное обучение
8 модулей, 2 месяца

  • Введение в машинное обучение

  • Основные модели машинного обучения

  • Оценка качества алгоритмов

  • Обучение без учителя
4
Углубленный курс по deep learning и нейронным сетям
12 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
Курс по Data Engineering
8 модулей, 2 месяца

  • Hadoop

  • Spark

  • ETL и BI

  • Облачные технологии AWS и Azure

6
Курс 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
Константин Башевой
Программист-аналитик Яндекс.Маркета
Александр Петров
Senior Software Development Engineer
(Эдинбург, Шотландия)
Андрей Зимовнов
Старший разработчик в Яндекс.Дзен
Дмитрий Коробченко
Deep Learning R&D Engineer, NVIDIA
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 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 обучение 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. Ваш 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 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
А также подробный план развития в области Data Science
Преимущества специализации
Идеальный старт карьеры в 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 4 месяца
installmentPrice в месяц
Рассрочка от Яндекс.Кассы → Подробнее
11 июня
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 оплаты обучения работодателем. 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 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 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 на русскоязычных и зарубежных кадровых сайтах