Сложность
Сложность
Начинающий
Тип обучения
Тип обучения
Курс
Формат обучения
Формат обучения
С проверкой домашнего задания
Трудоустройство
Трудоустройство
Содействие
Сертификат
Сертификат
Да

Стоимость курса

95 175 ₽
есть рассрочка

Чем занимается Data Scientist
 

 Выстраивает стратегию развития
 Находит выход из любой проблемы
 Делает прогнозы относительно спроса на продукт
 Предвидит проблемы еще до их появления

Цели, которые поможет достичь курс

Поможем освоить профессию с нуля и дадим уверенную базу для старта карьеры
Покажем инструменты, которые преобразуют данные в наглядные результаты
Предоставим все необходимые знания и опыт, благодаря которым сможете продвинуться по карьерной лестнице

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Вас будут обучать

Менеджер-аналитик в Яндекс ex-Ultimate Guitar, ex-МегаФон

Operations Research, Technical University of Munich

Старший разработчик,
FAANG

Образовательная организация

ProductStar — онлайн-университет с экспертизой в продуктовом менеджменте, аналитике, маркетинге и программировании: более 10 лет обучаем IT-профессиям. Компания ProductStar выросла из ProductCamp - это международная крупнейшая конференция по продакт менеджменту. Мы сотрудничаем с Google developers group и являемся организатором крупной конференции в мире разработки - Devscamp. Среди наших спикеров специалисты из Google, Amazon, Epam, Booking, Яндекса, Сбера. Обучение построено на прикладных кейсах российских и международных компаний. Также есть собственный карьерный центр, который помогает в трудоустройстве студентов как в российские, так и в зарубежные компании. 

Честные обещания по трудоустройству и качеству курсов:

— Мы уверены в качестве программы, наших спикеров и партнёрств карьерного центра
— Мы полностью вернём деньги, если у вас не получится найти работу, в рамках изучения профессии
— Собственный карьерный центр с базой стажировок: более 80% наших студентов устраиваются на работу в процессе обучения
— Средний срок трудоустройства студентов – 2,5 месяца
—  В течение первых 20 дней действует гарантия полного возврата.  Это как раз то время, чтобы понять, хотите ли вы развиваться в данной профессии

Корпоративное обучение:
— 30% студентов учатся за счёт компании
— Соберём программу обучения под задачи вашей компании.
— Бесплатно поможем с наймом студентов наших курсов

 

Программа курса

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. "Основы Python"

Введение в Python
Переменные и типы данных.
Строки. Условия и циклы
Практическое занятие: строки
Практическое занятие: циклы
Списки и словари в Python
Функции
Практическое занятие: функции
Библиотеки
Практическое занятие: библиотеки
Структуры данных в Python
Пакеты и модули
Менеджер пакетов Pip
Ошибки и исключения
Практическое занятие: ошибки и исключения

Блок 3. Система контроля версий Git. Flask

Системы контроля версий
Знакомство с Git и GitLab
Разработка API на Flask
Практический проект на flask

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

Рейтинг курса

4.4
рейтинг
0
0
0
0
0

Может быть интересно

обновлено 08.10.2024 08:49
Data Scientist

Data Scientist

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями