03 : 33 : 34
часов
минут
секунд
Оплатите сейчас и получите курс "Менеджмент AI- и BigData-продуктов" в подарок!

Курс: Data Scientist

онлайн-курс

Курс участвует в распродаже
Скидка 24%
Начните карьеру в Data Science c нуля
Большие данные, машинное обучение, NLP для быстрого старта в аналитике данных

  • Начните карьеру в Data Science c нуля
  • Большие данные, машинное обучение, NLP для быстрого старта в аналитике данных

Поможем с работой

Карьерный центр поможет найти работу в новой сфере

Сами выбираете темп

Проходите курс в комфортном темпе: после работы или в выходные

Практика, а не теория

Оттачивайте навыки на кейсах после каждого урока

Доступ навсегда

Сможете зайти в курс даже через 2 года и освежить знания

Поможем с работой
Карьерный центр поможет найти работу в новой сфере
Сами выбираете темп
Проходите курс в комфортном темпе: после работы или в выходные
Практика, а не теория
Оттачивайте навыки на кейсах после каждого урока
Доступ навсегда
Сможете зайти в курс даже через 2 года и освежить знания

На курсе “Data Scientist” вы научитесь:

Работать SQL
Научитесь писать запросы, работать с базами данных, извлекать и обрабатывать информацию
Использовать Python и библиотеки анализа данных
Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных
Строить модели машинного обучения
Подготавливать данные и быстро строить на них ML-модели. Проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных
Использовать сложную математику для Data Science
Освоите математические функции для работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
Работать SQL
Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов
Использовать Python и библиотеки анализа данных
Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных
Строить модели машинного обучения
Подготавливать данные и быстро строить на них ML-модели. Проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных
Использовать сложную математику для Data Science
Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями

Станьте Data Scientist с нуля

Мы поможем освоить ключевые навыки Data Science, составить резюме и повысить свой доход
140 000₽
Средняя зарплата
специалиста
1 400+
открытых вакансий
на hh.ru
1 000+
студентов уже сменили профессию
140 000₽
Средняя зарплата
специалиста
1 400+
открытых вакансий
на hh.ru
1 000+
студентов уже сменили профессию

Получить консультацию или начать обучение бесплатно

Как мы обучаем Data Science

Изучаете теорию
Получаете новые знания в Data Science из видео-уроков
Менторство
Получаете ответы на вопросы от экспертов в области

Закрепляете на практике
Делаете практическое задание на кейсах компаний
Защита диплома
Защищаете итоговый проект перед опытными специалистами в Data Science

80% студентов нашли работу

10+ кейсов в ваше портфолио
Добавьте реальные проекты в свое портфолио и покажите на собеседовании
Стажировки в компаниях
Получите первый опыт работы в Data Science на вечерних стажировках
Составление резюме и подготовка к интервью
HR-специалист поможет собрать ваш опыт и пройти к собеседование
Защита диплома
Вы презентуете свои дипломные проекты и наработки перед комиссией из потенциальных работодателей
01
02
03
04
За 10 лет работы мы заключили партнёрства более чем с 200
ведущими IT-компаниями
60 лекций и 60 практических заданий от практиков Data Science с проверкой
Курс можно проходить со своей скоростью на нашей платформе
По ходу курса мы помогаем вам с трудоустройством и подготовкой к собеседованиям
Нетворкинг: общение внутри группы курса и поддержка ментора

Курс по Data Science

Программа курса "Data Scientist"

Блок 1: "Получение и подготовка данных: SQL"
  • Введение в блок SQL
  • Извлечение и фильтрация данных
  • Преобразование и сортировка данных
  • Группировка данных
  • Введение в базы данных
  • Объединение таблиц
  • Вложенные запросы
  • Обновление, добавление и удаление данных
  • Создание, изменение и удаление таблиц
  • Advanced
  • Обзор основных программ
Блок 2: "Python для анализа данных"
  • Введение в Python
  • Типы данных, функции, классы, ошибки
  • Строки, условия, циклы
  • Списки и словари в Python
  • Пакеты, файлы, Pandas - начало
  • Pandas: продолжение
  • Визуализация данных
  • Базы данных и статистика
  • Многопоточность
  • Веб-сервер flask и контроль версий GIt
  • Итоговый проект
Блок 3: "Построение Machine Learning моделей"
  • Знакомство с машинным обучением
  • Линейная регрессия
  • Бинарная классификация
  • Построение надежных стратегий валидации - важность локальной валидации
  • Решающие деревья
  • Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
  • Feature Engineering, Feature SelectionГрадиентный бустинг
  • Воркшоп: предсказание оттока и прогноз продаж
  • А/B тестирование в машинном обучении
  • Обучение без учителя
  • Воркшоп: скоринг кредитного портфеля
Блок 4: "Нейронные сети и NLP"
Введение в нейронные сети
Обучение нейросетей
Глубокое обучение на практике
Дополнительные возможности Tensorflow + Keras
Свёрточные нейронные сети
Введение в NLP, понятие ембеддинга
Рекурентные сети
Нейросети с вниманием, трансформеры
Metric learning, обучение без учителя
Обучение с подкреплением в нейросетях
Итоговый проект
Блок 5: "Рекомендательные системы"
Введение
Метрики и бейзлайны
Матричное разложение
Рекомендации через поиск ближайших соседей
Гибридные рекомендательные системы
Итоговый проект
Блок 6: Дипломная работа и помощь с трудоустройством
  • Работа над дипломным проектом для портфолио
  • Подготовка резюме
  • Подготовка к собеседованию
  • Финальная защита и консультации
Получить полную программу курса по Data Science и консультацию

Ваши навыки после курса

Машинное обучение
Построение моделей. Линейные методы, логистическая регрессия и SVM
Продвинутая математика для ML
Линейная алгебра, теория вероятности, теория множеств для работы с машинным обучением
Обработка языка (NLP)
Дистрибутивная семантика (word2vec, GloVe, AdaGram) и машинный перевод
Декомпозиция метрик
Поиск низкоуровневых метрик для улучшенния бизнес-показателей
Мат.статистика
Продвинутый уровень мат.статистики для аналитики данных
Рекомендательные системы
Навык построения рекомендательных систем для различных отраслей
Обработка картинок Machine Learning
Поиск по картинкам. Сегментация изображений, детекция объектов
SQL
Продвинутый уровень SQL: конкатенация строк, оконные функции и ускорение запросов
Python
Аналитика данных с помощью библиотек Python: Pandas и NumPy
Визуализация данных
С помощью Python и машинного обучения
Презентация данных
Презентация результатов анализа данных для принятия решений

Machine Learning
Построение моделей. Линейные методы, логистическая регрессия и SVM
Продвинутая математика для ML
Методы математической оптимизации. Основы линейной алгебры и теории множеств
Обработка языка (NLP)
Дистрибутивная семантика (word2vec, GloVe, AdaGram) и машинный перевод
Декомпозиция метрик
Поиск низкоуровневых метрик для улучшенния бизнес-показателей
Мат.статистика
Продвинутый уровень мат. статистики для аналитики данных
Рекомендательные системы
Навык построения рекомендательных систем для различных отраслей
Обработка картинок Machine Learning
Поиск по картинкам. Сегментация изображений, детекция объектов
SQL
Продвинутый уровень SQL: конкатенация строк, оконные функции и ускорение запросов
Python
Аналитика данных с помощью библиотек Python: Pandas и NumPy
Визуализация данных
С помощью Python и машинного обучения
Презентация данных
Презентация результатов анализа данных для принятия решений

Корпоративное обучение Data Science

Студентам:
30% студентов учатся за счёт компании

Представителям компаний:
Соберём программу обучения под задачи вашей компании.
Бесплатно поможем с наймом студентов наших курсов

Принимаем оплату от юр.лиц: оплата по счёту и договор

Компенсация от 50% стоимости обучения за счет работодателя компании партнера после прохождения испытательного срока

Подтверждаем ваше обучение

Подтверждаем ваши навыки в Data Science сертификатом.
Добавьте его в портфолио, работодатели больше доверяют сертифицированным датасайнтистом.


Государственная образовательная лицензии №4624.

Наши эксперты

Специалисты Data Science с опытом

У нас для вас есть бонус!

Оплатите курс сейчас и получите
курс "Менеджмент AI- и BigData-продуктов" в подарок

00 : 00 : 00

  • 6 блоков и 6 практических заданий от практиков рынка с проверкой
  • Курс можно проходить со своей скоростью на нашей платформе
  • По ходу курса мы помогаем вам с трудоустройством и подготовкой к собеседованиям
  • Нетворкинг: общение внутри группы курса и поддержка ментора
34 900 ₽
0 ₽

Курс "Менеджмент AI- и BigData-продуктов"

ProductStar и мировое комьюнити

Мы не только проводим обучение и выводим на рынок новых сильных специалистов, но и развиваем IT комьюнити в России.
Мы сотрудничаем с Google developers group и являемся организатором крупной конференции в мире разработки - Devscamp.

В развитии наших программ участвую специалисты из Google, Amazon, Epam, Booking, Яндекса, Сбера и многих других передовых компаний.

Наши студенты попадают в коммьюнити экспертов, посещают конференции и всесторонне развиваться.

Часто задаваемые вопросы

1. Кому подходит курс по Data Science?
В первую очередь курс подходит начинающим и тем, кто хочет перейти в Data Science и работать с большими данными
Мы стартуем с 0, последовательно структурируем знания и закрепляем их практикой (после каждой лекции).
2. Как вы помогаете с трудоустройством?
Каждый студент (который оплачивал не от компании) при желании может предоставить своё резюме — мы помещаем его в базу резюме наших студентов. Рекомендуем наших студентов компаниям-партнерам.


Кроме этого, мы помогаем вам с грамотной подготовкой резюме (на основе нашего опыта и рекомендаций ведущих Data Science специалистов), и проводим для вас тестовые собеседования. Вы получите первый опыт и ценные комментарии, перед тем как начнете откликаться на вакансии.

В третьих, наша практика построена на основе реальных кейсов топовых компаний из Data Science, поэтому вам будет проще понять их на собеседовании.
3. Что включает в себя практика и дипломная работа?
После каждой лекции вы обязательно выполняете практику — Домашнее задание.
По длительности оно обычно занимает 1-2 часа, после этого вы отдаёт его на проверку и получаете фидбэк и правки.
Дипломная работа будет складываться из набора выполненных домашних заданий.

Кейсы практических заданий мы берём на
основе кейсов реальных компаний — так вы поработаете над кейсами сервисов Яндекса, Skyeng, Avito, Сбербанка и ряда других компаний, — будете ближе понимать задачи в данных компаниях.

Всегда интересно пощупать инструменты руками — поэтому мы выдаём доступы в уже настроенные сервисы (Google Analytics, Tableau, Miro, шаблоны Unit-экономики, калькуляторы A/B-тестов)

Хорошая новость: вам не придётся "отдуваться" в одиночку — вам поможет спикер лекции: для большинства заданий мы записываем прикладной воркшоп по выполнению домашнего задания — сначала делает он, а потом уже передаёт похожую задачу вам как ДЗ.

Кроме этого, часть из заданий вы будете выполнять в группах — чтобы не терять мотивацию, а также получать опыт других ребят с курса (В общем Telegram-чат для спикеров и учеников можно задать вопрос и обменяться полезными знаниями)
4. Будут ли обновляться материалы и будут ли они доступны после курса?
Да, мы знаем что проблема многих курсов в том, что информация быстро устаревает, а курс не обновляется.
Сфера Data Science новая и динамичная, поэтому мы даём гарантию актуальности материалов курса

А также поддержки всех учеников по окончанию курса:
- вам остаётся персональный доступ ко всем материалам курса
- вам остаётся доступ к нашему комьюнити и спикерам, которым вы сможете продолжить задавать вопросы

5. Есть ли оплата по частям и как она устроена?
Да, у нас есть опция беспроцентной рассрочки.

6. Сколько идёт курс по времени и можно ли пройти быстрее?
У каждого курса есть оптимальная длительность, но можно проходить в своём темпе: быстрее или растянуть процесс, ведь доступ к платформе у вас останется навсегда.

В конце каждой лекции есть практическое задание. Когда вы успешно выполните его, сможете открыть следующую часть программы. Такой подход гарантирует, что у вас будет мотивация двигаться дальше, а мы будем уверены в том, что дали вам все нужные знания.

Вы можете идти со своей скоростью — где-то забегать вперёд, а где-то (например, во время отпуска) замедляться — это никак не повлияет на проверку ваших практических заданий и работу с ментором
7. Можно ли оплатить курс от компании /юр.лица?
Конечно — у нас оплачивают обучение своих сотрудников многие компании: Яндекс, Skyeng, Сбербанк, Wargaming.

Оплата проводится по счёту и предоставляются все необходимые закрывающие документы, если необходимо, то заключаем договор

При оплате курса более чем на 5 сотрудников предоставляется скидка для юр.лиц — оставляйте заявку, чтобы узнать обо всех актуальных акциях и до встречи на курсе

Оставить заявку или получить бесплатную консультацию

3 541 2 704 ₽/месяц

При беспроцентной рассрочке на 24 месяца

Стоимость курса

95 000
2 750 ₽/месяц


Вы можете получить налоговый вычет за обучение! Подробная информация об условиях вычета и списке необходимых документов — на сайте ФНC
ЭТОТ БЛОК НУЖЕН, НЕ УДАЛЯТЬ!
СКРЫВАТЬ ЕГО ТОЖЕ НЕЛЬЗЯ
Days
Hours
Minutes
Seconds