Подпишитесь на телеграмм-канал про ИИ в образовании: Егошин | Кеды профессора
Сложность
Сложность
Начинающий
Тип обучения
Тип обучения
Курс
Формат обучения
Формат обучения
С проверкой домашнего задания
Трудоустройство
Трудоустройство
Содействие
Сертификат
Сертификат
Да

Стоимость курса

115 000 ₽
есть рассрочка

Что ждёт вас в буткемпе

Быстрое погружение в IT
Буткемп — это короткий, но интенсивный курс. Уже через 5 месяцев вы будете готовы к работе аналитиком данных.

Интенсивная нагрузка
Вас ждёт около 8 часов учёбы ежедневно: регулярные встречи и вебинары с наставником, теория, домашка, много практики и проектов.

Быстрая обратная связь
Будете учиться в небольшой группе, поэтому мы сможем уделять много внимания каждому студенту. На все вопросы наставник отвечает в течение часа.

Персональный подход
Преподаватель и наставник помогут с персональными запросами в чате, также наставник будет проводить индивидуальные консультации и еженедельные вебинары.

Чем вам предстоит заниматься

Data Science специалисты работают с данными так же, как учёные, — используют математическую статистику, логические принципы и современные инструменты визуализации, чтобы получить результат. Например, биолог проводит эксперименты, чтобы проверить гипотезы: он должен обобщать частные наблюдения, исключать случайности и делать верные выводы.
Вам предстоит анализировать данные и на их основе строить модели, которые помогают принимать решения в науке, бизнесе и обычной жизни.

Курс подойдёт вам, если

  •  Вы никогда не работали в IT и хотите освоить новую профессию
  •  У вас есть опыт работы с данными, но не хватает крепкой базы по машинному обучению
  •  Вы уже работаете на смежной роли и хотите сменить направление
  •  Вы готовы посвящать учёбе от 40 часов в неделю

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки
2
Jupyter Notebook
5
Keras
6
Catboost
7
Scikit-learn
8
Pandas

Вас будут обучать

Руководитель отдела дата анализа, AliExpress Россия
Опыт в аналитике — свыше 5 лет.

Аналитик-разработчик в Яндексе.

В сфере Data Science Сослан работает 3 года, а в IT и математике — больше 20 лет.

Эксперт в управлении перспективных алгоритмов машинного обучения банка ВТБ.

Опыт Артёма в сфере Data Science — 4,5 года.

Образовательная организация

Яндекс Практикум — сервис онлайн-обучения, где каждый может освоить цифровую профессию с нуля или получить новые навыки для дальнейшего профессионального развития.

Яндекс Практикум готовит специалистов по 5 направлениям: анализ данных, программирование, дизайн, маркетинг, менеджмент.

Обучение проходит в собственной технологической среде компании, что позволяет студентам сразу применять полученные знания на практике. Карьерный центр оказывает содействие при поисках и устройстве на работу.

Программы состоят из двух частей: бесплатного вводного курса и платного продолжения. Бесплатная часть поможет оценить формат, примерить на себя профессию и принять взвешенное решение.

Преимущества:

Обучение основано на реальных ситуациях. Все задачи, которые вы будете выполнять, взяты из реальной рабочей практики. Оттуда же все инструменты: редакторы кода или Figma. С первых дней вы будете готовиться к своей будущей работе.
69% выпускников Практикума находят работу. В этом им помогает особый этап курса — карьерный трек. На нём со студентами работают наши HR-специалисты. Они учат студентов планировать процесс поиска работы, правильно составлять резюме, не теряться на собеседованиях и проходить тестовые задания. Читать исследование НИУ ВШЭ
Технологии помогают сделать так, чтобы каждому было удобно учиться. Теория — в учебнике с интерактивными элементами, задачи — в тренажёре.
Обратная связь. Еженедельные созвоны с наставниками и подробный письменный разбор выполненных заданий от ревьюера. Кураторы регулярно собирают обратную связь, чтобы в группе было комфортно и не страшно обратиться за помощью.
Возможность оплаты курса в рассрочку. 

Программа курса

Будете анализировать большие объёмы данных и применять машинное обучение для разных задач. Специалист по Data Science строит на основе данных модели, которые помогают принимать решения в науке, бизнесе и повседневной жизни. С помощью машинного обучения вы будете предсказывать события, прогнозировать значения и искать неочевидные закономерности в данных. 

Бесплатная часть 20 часов Вводный курс: основы Python и анализа данных

Узнаете основные концепции анализа данных и поймёте, чем занимаются аналитики данных и специалисты по Data Science
 
 
1 спринт 1 неделя Базовый Python

Глубже погрузитесь в язык программирования Python и работу с библиотекой pandas
 
 
2 спринт 1 неделя Предобработка данных

Научитесь очищать данные от выбросов, пропусков и дубликатов, а также преобразовывать разные форматы данных
 
 
3 спринт 1 неделя Исследовательский анализ данных

Изучите основы теории вероятностей и статистики. Примените их для исследования основных свойств данных, поиска закономерностей, распределений и аномалий. Познакомитесь с библиотеками SciPy и Matplotlib. Создадите диаграммы, поупражняетесь в анализе графиков.
 
 
4 спринт 1 неделя Статистический анализ данных

Научитесь анализировать взаимосвязи в данных методами статистики. Узнаете, что такое статистическая значимость, гипотезы и доверительные интервалы.
 
 
5 спринт 1 неделя Итоговый проект первого модуля

Научитесь предварительному исследованию данных, сформулируете и проверите гипотезы
 
 
6 спринт 1 неделя Введение в машинное обучение

Освоите основные концепции машинного обучения. Познакомитесь с библиотекой Scikit-Learn и примените её для создания первого проекта с машинным обучением.
 
 
7 спринт 1 неделя Обучение с учителем: классификация и регрессия

Углубитесь в самую востребованную область машинного обучения — обучение с учителем. Узнаете, как обращаться с несбалансированными данными.
 
 
8 спринт 1 неделя Машинное обучение в бизнесе

Научитесь предварительному исследованию данных, сформулируете и проверите гипотезы
 
 
9 спринт 1 неделя Итоговый проект второго модуля

Смоделируете процесс плавления золотой руды, чтобы улучшить работу предприятия
 
 
10 спринт 1 неделя Линейная алгебра

Заглянете внутрь нескольких изученных ранее алгоритмов и лучше поймёте, как их применять. На практике освоите с нуля главные концепции линейной алгебры: линейные пространства, линейные операторы, евклидовы пространства.
 
 
11 спринт 1 неделя Численные методы

Заглянете внутрь нескольких изученных ранее алгоритмов и лучше поймёте, как их применять. На практике освоите с нуля главные концепции линейной алгебры: линейные пространства, линейные операторы, евклидовы пространства.
 
 
12 спринт 1 неделя Временные ряды

Научитесь анализировать временные ряды. Узнаете, как создавать табличные данные из временных рядов и решать для них задачу регрессии.
 
 
13 спринт 1 неделя Машинное обучение для текстов

Научитесь делать числовые векторы из текстов и решать для них задачи классификации и регрессии. Узнаете, как вычисляются признаки TF-IDF, и познакомитесь с языковыми представлениями word2vec и BERT.
 
 
14 спринт 1 неделя Базовый SQL

Изучите основы структурированного языка запросов SQL и операции реляционной алгебры. Познакомитесь с PostgreSQL — популярной системой управления базами данных (СУБД). Научитесь писать запросы разного уровня сложности и переводить бизнес-задачи на язык SQL.

Также вы познакомитесь с PySpark — библиотекой с открытым исходным кодом, которая применяется для распределённой обработки больших объёмов данных.

 
15 спринт 1 неделя Компьютерное зрение

Научитесь решать простые задачи компьютерного зрения с привлечением готовых нейронных сетей и библиотеки Keras. Одним глазком заглянете в Deep learning.
 
 
16 спринт 1 неделя Выпускной проект

Уточните задачу заказчика, пройдёте все стадии анализа данных и машинного обучения. Теперь без уроков и домашних заданий — всё как на реальной работе.
 

Рейтинг курса

4.6
рейтинг
0
0
0
0
0

Может быть интересно

обновлено 20.12.2024 10:57
Специалист по Data Science

Специалист по Data Science

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями