Курс находится на модерации. Данные могут быть неактуальны.
Сложность
Сложность
Начинающий
Тип обучения
Тип обучения
Профессия
Формат обучения
Формат обучения
С проверкой домашнего задания
Трудоустройство
Трудоустройство
Гарантия
Сертификат
Сертификат
Да

Стоимость курса

217 800 ₽
есть рассрочка

Кем вы станете после курса?
Вариант 1. Специалист по Machine Learning
Будете анализировать большие объёмы информации, создавать модели для прогнозирования в бизнесе, медицине, промышленности. Обучать нейросети, создавать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения. Продолжите профессиональное развитие в сфере обработки естественного языка или Computer Vision.
Вариант 2. Дата-инженер
Будете разворачивать программную инфраструктуру для организации сбора, обработки и хранения данных. Вам предстоит решать сложные, но интересные задачи: создавать отказоустойчивые системы для работы с Big Data, писать эффективный код на Python и SQL-запросы, автоматизировать рутину, «общаться» с базами данных, работать с облачными платформами.
Вариант 3. Аналитик данных
Будете помогать бизнесу принимать верные решения на основе данных. Собирать информацию и анализировать её, находить аномалии в метриках. На основе исследований будете выявлять закономерности, строить гипотезы и проверять их жизнеспособность с помощью моделирования. Научитесь визуализировать результаты работы в виде графиков и диаграмм.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки
3
NLP
4
CV
5
ML
6
Information Engineering
7
Визуализация данных
11
Дата-инженер

Образовательная организация

Российская интернет-компания из сферы онлайн-образования, основанная в 2016 году. Контрольный пакет ООО «Скилбокс» принадлежит VK. Компания считается лидером российского рынка профессионального онлайн-обучения. Она также лидирует в сфере обучения профессиям, связанным с цифровой экономикой и Интернет-рекламой.

Skillbox — российская компания, которая специализируется на онлайн-образовании. Skillbox называет себя онлайн-университетом востребованных профессий.

Образовательные программы сервиса сосредоточены на четырех основных направлениях:

  • дизайн;
  • программирование;
  • маркетинг;
  • управление.

На платформе можно получить знания по актуальным темам и востребованные навыки. Все курсы нацелены на практику: мы следим за актуальностью материала и помогаем с трудоустройством и стажировкой.

Образовательная платформа Skillbox была запущена в 2016 году. Компанию основали Игорь Коропов (1989—2020) и Дмитрий Крутов.Позже к ним присоединились Андрей Анищенко и Сергей Попков.Генеральным директором компании с момента основания является Дмитрий Крутов.Skillbox дважды получила «Премию Рунета»: в 2018 году в номинации «Образование и кадры», и в 2019 году в номинации «Технологии и инновации»

В феврале 2019 года Mail.Ru Group приобрела 3 % компании, затем в марте увеличила долю до 10,33 %, и, наконец, до 60,33 % в декабре того же года.Согласно годовому отчёту Mail.Ru Group, контрольный пакет компании обошёлся ей в 1,6 млрд руб.

В ноябре 2019 года РБК включил компанию в рейтинг 35-и крупнейших EdTech компаний России, поставив Skillbox на 6-ое место. В 2020 году в рейтинге топ-10 крупнейших EdTech-компаний, составленном РБК, Skillbox переместилась на 2-ое место.

В октябре 2020 года Mail.Ru Group увеличила свою долю в компании до 70 %. В ноябре 2020 года сооснователь платформы Игорь Коропов погиб в Сочи.

Программа курса

Первый уровень: базовая подготовка
Среднее время прохождения — 6 месяцев.

Введение в Data Science
Познакомитесь с основными направлениями Data Science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению. Пройдёте все этапы работы с данными. Научитесь выявлять проблемы, собирать бизнес-требования. Будете выгружать данные из различных источников, проводить разведочный анализ и готовить датасет к дальнейшему использованию. Обучите и внедрите готовую ML-модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика. Узнаете, как формулировать и проверять гипотезы. Освоите базовые инструменты для работы: Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow.

Основы статистики и теории вероятностей
Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.

Основы математики для Data Science
Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и вектора. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.

Возможность стажировки
Базовых знаний и навыков хватит, чтобы устроиться на стажировку, — сможете продолжить учиться на курсе и в компании одновременно.

Второй уровень: специализация и трудоустройство
Среднее время прохождения — 6 месяцев.

Специализация 1: Machine Learning
Machine Learning. Junior. Познакомитесь с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации. Построите и обучите свою первую нейронную сеть. Научитесь подбирать параметры модели, оценивать качество и улучшать её, а также выводить результат в Production.

Специализация 2: Data Engineer
Data Engineer. Junior. Будете собирать сложные наборы данных, подготавливать витрины данных, разворачивать DS-проекты с нуля, тестировать код, выстраивать пайплайны для работы с данными и работать в команде.

Специализация 3: Data Analyst
Data Analyst. Junior. Познакомитесь с базовыми методами анализа на примере анализа продаж. Пройдёте основы маркетинговой, BI и продуктовой аналитики. Прокачаете навыки работы в Excel, Python и Power BI. Будете уметь формулировать и тестировать гипотезы и презентовать результаты заказчику.

Трудоустройство с помощью Центра карьеры
Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью. Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме. Будете готовы пройти собеседование — карьерный консультант организует встречу с работодателем. На интервью презентуете проекты, над которыми вы работали на курсе, а знания и навыки пригодятся для выполнения тестовых задач.

Третий уровень: повышение квалификации
Среднее время прохождения — 1 год.

Специализация 1: Machine Learning PRO
Machine Learning. Advanced. Освоите алгоритмы для построения рекомендательных систем и прогнозирования временных рядов. Научитесь применять ансамблевые методы, стекинг, бустинг, а также лучшие практики кросс-валидации, мониторинга и пайплайна ML-разработки. Deep Learning. Научитесь работать с нейросетями: подробно узнаете, как они устроены, будете обучать модели, строить и тестировать архитектуры, передавать данные в нейросеть и настраивать параметры. Трек 1. NLP. Научитесь применять алгоритмы машинного обучения и нейронные сети для обработки естественного языка. Узнаете, как анализировать тональность текстов, классифицировать их, распознавать речь. Трек 2. Computer Vision. С помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей будете распознавать объекты, лица и эмоции, классифицировать и сегментировать изображения. Научитесь применять и адаптировать готовые модели CV для своих целей.

Специализация 2: Data Engineer PRO
Data Engineer. Advanced. Научитесь пользоваться типовыми средствами мониторинга, настраивать алерты. Будете выбирать архитектуру для хранения данных и работать со сложными типами архитектуры хранилищ. Выстраивать инфраструктуру и пайплайны для обучения ML-моделей.

Специализация 3: Data Analyst PRO
Трек 1. Product Analytics. Будете обрабатывать данные, исследовать взаимодействие пользователей с продуктом, интерпретировать собранную информацию. Полученные результаты помогут решить задачи бизнеса. Трек 2. Marketing Analytics. Узнаете, как настраивать веб- и сквозную аналитику, создавать воронки продаж, анализировать поведение пользователей на сайте. Трек 3. BI Analytics. Научитесь создавать хранилища данных, проектировать базы данных на языке SQL и работать с таблицами на продвинутом уровне. Будете решать бизнес-задачи с помощью аналитики, чистить данные, правильно их хранить и визуализировать.

Итоговые проекты
Подготовите и презентуете 3 проекта по выбранной специальности — вводный, Junior- и Middle-уровня — и добавите их в портфолио.

Введение в Data Science
Закрепите новые знания на индивидуальном проекте — пройдёте путь от загрузки данных до внедрения модели. Решите задачи дата-инженера, ML-инженера и дата-аналитика, чтобы определиться со специализацией.

Machine Learning
Итоговый проект уровня Junior. Соревнование в Kaggle. Самостоятельно построите модель для решения задачи. Проведёте сбор и разведочный анализ данных, выберете ML-алгоритм и обучите свою модель, оцените её качество и поработаете над улучшениями. Командный проект по Deep Learning. Проект по Computer Vision или Natural Language Processing.

Data Engineer
Итоговый проект уровня Junior. Проведёте когортный анализ и выгрузите справочники по API. Построите дашборды по полученным данным. Итоговый проект уровня Middle — хакатон.

Data Analyst
Junior-уровень. Product Analytics: проанализируете итоги А/B-тестирования для продукта и решите, что необходимо развивать в первую очередь. Junior-уровень. Marketing Analytics: подготовите данные, посчитаете конверсии и LTV. Сделаете выводы о об эффективности рекламных кампаний. Junior-уровень. BI Analytics: построите план-факт. Создадите дашборды, которые позволят понять, какие подразделения больше всего влияют на показатели компании. Middle-уровень. Командный проект по выбранному треку.

Бонусные курсы

Карьера разработчика: трудоустройство и развитие
Узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям.

Система контроля версий Git
Научитесь версионировать изменения в коде, создавать и управлять репозиториями, ветками, разрешать конфликты версий. Узнаете полезные правила работы с Git.

Английский для IT-специалистов
Получите языковые навыки, которые помогут пройти собеседование в иностранную компанию и комфортно общаться в смешанных командах.

Рейтинг курса

4.6
рейтинг
0
0
0
0
0

Может быть интересно

обновлено 24.03.2024 01:36
Профессия Data Scientist PRO

Профессия Data Scientist PRO

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями