По всем вопросам — можете писать нам в Telegram
Close
Оставить заявку
Занятие в подарок!
Заполните форму и получите возможность бесплатно попробовать наш курс — уверены, вам понравится!
онлайн-курс
Data Science: быстрый старт

Вы поймете, как систематизировать большие данные с помощью Machine Learning и научитесь работать с рекомендательными системами. Освоите такие инструменты как Python и Hadoop, а также узнаете особенности библиотек данных Pandas, Numpy, Matplotlib, Plotly.
- 2 месяца
Длительность
- в удобное время
Онлайн
- на практике
Обучение
- навсегда
Доступ к курсу
Что вы получите
Трудоустройство
помощь с трудостройством и тестовые собеседования
Поддержка ментором
прохождение курса с удобной вам скоростью
Акцент на практику
практика после каждой из 11 лекций на кейсах ведущих компаний рынка
Ваша будущая зарплата: от 180.000 рублей
На данный момент Data Scientist является одной из наиболее востребованных профессий, так как именно эти специалисты отвечают за систематизацию и структурирование больших данных. Любая из ведущих компаний всегда находится в поиске хороших специалистов.

Поскольку мы сотрудничаем с такими компаниями как Яндекс, Skyeng, Nimax, Сбербанк, Selectel, Avito, мы сможем помочь вам получить необходимые навыки, собрать проекты для вашего резюме и устроиться на работу, в которой вы действительно будете заинтересованны.
Чему вы научитесь
Писать на Python
Выучите синтаксис одного из самых популярных языков программирования, сможете создавать и применять функции
Понимать особенности машинного обучения
Узнаете ключевые инструменты Machine Learning и научитесь их применять
Работать с рекомендательными системами
Изучите типы и задачи рекомендательных систем, а также сможете создавать собственные
Переносить проекты на Hadoop
Попрактикуемся в работе с Hadoop и разберем подход MapReduce
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Ответим на вопросы и расскажем про курс
Как проходит обучение
Изучаете тему
В курсе — полезные видеоуроки
Выполняете домашнее задание
В том темпе, в котором вам удобно
Общаетесь с наставником
Закрепляете знания и исправляете ошибки
Защищаете дипломный проект
И дополняете им свое портфолио
Подробнее о курсе
  • 11 блоков и 11 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
Программа курса (11 блоков и воркшопов)
Блок 1: "Python, быстрый старт: типы данных, функции, циклы, классы, ошибки"
  • синтаксис
  • форматирование строк, следования, ветвления и циклы
  • создание и применение функций
Блок 2: "Библиотеки для анализа данных: Pandas, Numpy, Matplotlib, Plotly"
  • существующие библиотеки и их различия
  • подключение и практика с Pandas, Numpy
  • работа с Matplotlib и Plotly
Блок 3: "Знакомство с машинным обучением. Этапы построение ML системы"
  • задачи машинного обучения
  • ключевые инструменты Machine Learning и их применение
  • задачи предобработки данных и практика
Блок 4: "Основные модели машинного обучения: линейная и логистическая регрессии"
  • что такое модели машинного обучения?
  • практика основных моделей
  • использование линейных методов и логистической регрессии
Блок 5: "Ваш первый Machine Learning проект на Python"
  • сбор Machine Learning проекта
  • разбор типовых ошибок
  • обзор примеров проектов и создание своего
Блок 6: "Построение надежных стратегий валидации - важность локальной валидации"
  • проблема переобучения и недообучения
  • валидация на отложенной выборке
  • бутстрап и построение доверительных интервалов
  • KFold и Stratified KFold валидация
Блок 7: "Деревья решений и knn"
  • определение и процесс построения решающего дерева
  • критерии информативность для задачи регрессии и задачи классификации
  • принцип работы дерево с количественными и категориальными признаками
  • сравнение дерева решений с линейными моделями
Блок 8: "Алгоритмы кластеризации и оценка качества"
  • постановка задачи кластеризации, примеры задач
  • метрики для оценки качества решения задачи кластеризации
  • KMeans, Иерархическая кластеризация
  • практика кластеризации
Блок 9: "Feature Engineering, Feature Selection"
  • базовые подходы к созданию признаков: агрегации, отношения, статистики
  • базовые подходы к обработке категориальных признаков
  • продвинутые подходы к созданию признаков: mean-target encoding, признаки на основе KNN
  • оценка важности признаков на основе перестановочного критерия
Блок 10: "Предсказание оттока пользователей с сервиса и другие прикладные задачи"
  • практическая задача по предсказанию оттока пользователей
  • применяем логистическую и линейную регрессию на рабочем проекте
Блок 11: "Работа над дипломной работой"
  • практическая задача по скорингу заявок и скорингу кредитного портфеля
  • разбираем типовые ошибки из ДЗ
  • собираем дипломный проект и отдаём на оценку ментору
Получить полную программу курса и консультацию
Цифровой сертификат
Выпускники получают сертификат об успешном прохождении курса — что, вместе с дипломным проектом, будет хорошим аргументом при трудоустройстве
Мы всегда на связи — пожалуйста, выберите как вам удобнее будет пообщаться
расскажем детали по курсу и пришлём дополнительные материалы
Куда трудоустраиваются студенты
Помогаем нашим студентам попадать на собеседования и устраиваться на работу
1
Портфолио на реальных кейсах
помогаем на наших реальных кейсах сделать практические задания, чтобы представить результаты на собеседовании
2
Подготовка резюме
помогаем собрать твой опыт в достойное резюме, подходящее для работодателя
3
Папочка с резюме
помещаем резюме наших учеников в специальную "папочку" в которую регулярно приходят HR и руководители, и приглашают студентов на собеседования
4
Подготовка к собеседованию
помогаем подготовиться к собесу и пройти тестовый собес с нашим ментором
5
Помощь на испытательном сроке
помогаем уже после трудоустройства удержаться на испытательном сроке
6
Защита диплома
потенциальные работодатели присутствуют на защите дипломов наших учеников
Успейте записаться на курс до повышения цен
Мы постепенно собираем группу и ближе к старту курса цена повышается каждую неделю
Click to order
Ваш заказ
Total: 
Ваш номер телефона
Спикеры курса
Николай Пекальн
Директор по Аналитике,
Vezet group
Ришат Исхатов
Head of BA,
СберМаркет
Как выглядит платформа?
Наши курсы ProductStar уже закончили 2000+ студентов,
вы всегда можете попросить у них рекомендации

Также у нас действует программа полного возврата в первый месяц обучения
Вопросы по платформе и контенту
1. Как вы помогаете с трудоустройством? Выдают ли сертификат/диплом?
Каждый студент (который оплачивал не от компании) при желании может предоставить своё резюме — мы его помещаем в папку с резюме наших студентов, откуда их часто разбирают наши компании-партнёры.
Также, компании-партнёры изучают ваши набранные баллы (за практические задания) и приходят на защиту ваших дипломных работ — на основе этого выбирают лучших студентов к себе в штат.

Кроме этого, мы помогаем вам с грамотной подготовкой резюме (на основе нашего опыта и рекомендаций ведущих специалистов из компаний-лидеров рынка), и проводим для вас тестовые собеседования (чтобы вы потренировались и получили фидбэк перед тем, как идти на "боевые" собеседования).

В третьих, наша практика построена на основе реальных кейсов топовых компаний с рынка, поэтому вам будет проще понять их на собеседовании.
Также, в процессе прохождения курса вы знакомитесь со многими ведущими специалистами в области, показываете им свои практические работы и нередки случаи когда после они оценивают ваши навыки, а вы можете присоединиться к их команде.

Чаще всего большинство наших студентов трудоустраиваются по специальности до завершения курса, но если у вас будут сложности с трудостройством — то мы будем помогать в личном порядке, вместе с нашими HR и имеющимся нетворкингом :)

По поводу диплома — поскольку мы знаем большинство компаний на рынке и плотно с ними партнёримся, то наши дипломы знают и учитывают при трудоустройстве.
Пример диплома можно посмотреть здесь: https://productstar.ru/2018/aantonyak
2. 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 — с вами будет участвоать также спикер лекции: для большинства заданий мы записываем прикладной воркшоп (с лектором) 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 (также будет общий Telegram-чат для спикеров и учеников где можно всегда задать вопрос и обменяться полезными знаниями)
3. 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.
В случае нашего курса мы даём гарантию обновления материалов курса

А также поддержки всех учеников по окончанию курса:
- вам остаётся персональный доступ ко всем материлам курса
- вам остаётся доступ к нашему комьюнити и спикерам, которым вы сможете продолжить задавать вопросы
4. Как выглядит платформа? Хочу посмотреть перед покупкой
В 6-месячный курс входит несколько тематических блоков (их можно подробнее изучить в программе курса), каждый блок разбит на несколько лекций.

Внутри каждой лекции:
1) Оглавление: чтобы у вас сразу сложилась структурирована картина знаний
2) Видеоматериал, разбитый на кусочки по 10-15 минут
После каждого кусочка ваш ждёт мини-тест/Quiz на закрепление знаний + дополнительные материалы
3) Также, лектор проводит воркшоп-sharescreening по практической части — вы сможете понаблюдать как профессионалы выполняют кейсы из реальной практики в "реальной жизни"
4) После изучения воркшопа вам предстоит сделать аналогичное задание самостоятельно — чтобы поставить вам навык мы выдаём шаблоны для выполнения практической работы (можете начинать их использовать и в своих задачах на основной работе)
5) Далее вы получаете фидбэк по своему практическому заданию и переходите к следующей лекции

Пример лекции можно посмотреть по данной ссылке:
https://productstar.ru/cases/prioritization
5. Смогу ли я общаться с лекторами? Будет ли комьюнити?
Мы считаем, что общение — это важная часть процесса обучения, которая ускоряет его и позволяет вам быстрее развиваться.

Поэтому, у вас будет:
- общий Telegram-чат курса со спикерами и учениками
- личное общение с ментором
- персональная проверка практических заданий с фидбэком

Также, в случае нашего курса мы даём гарантию обновления материалов курса и поддержки всех учеников по окончанию курса:
- вам остаётся персональный доступ ко всем материлам курса
- вам остаётся доступ к нашему комьюнити и спикерам, которым вы сможете продолжить задавать вопросы
Стоимость обучения:
29.000 рублей 14.600 рублей
Скидка 50% для первых 20 студентов