Специализация Data Science

Пройдите годовой курс по Data Science, позволяющий получить профессию Data Scientist с нуля
Онлайн
из любой точки мира
14 августа
дата старта
★★★★
оценка курсов — 4,6 (2315 студентов)
Распродажа в Skillfactory!

Скидка 30% на специализацию Data Scientist
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!
Бонусы при обучении летом:

– Скидка 30% в июле
– Формат обучения: персональный трек или групповой интенсив
– Учебные каникулы на время отпуска
– Доступ к материалам курса в течение года
– Старт обучения в июле и августе

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
Получить программу курса
А также подробный план развития в области Data Science
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.
Забронируйте место на курсе сегодня
и получите скидку на обучение

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
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. 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 понравилась хорошо проработанная структура. Информация подается доступно и интересно. Поддержка была на протяжении всего курса, всегда получал ответы на свои вопросы.
Константин
Отличная онлайн программа 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
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
* Скидки не суммируются
14 августа
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