Профессия: Data-Scientist

4.4

10 месяцев,

начало 24 ноября

Сложность

Начинающий

Тип обучения

Профессия

Формат обучения

С проверкой домашнего задания

Трудоустройство

Гарантия

Сертификат

Да

Стоимость курса

156 492 ₽

есть рассрочка

Трудоустроим в процессе обучения или вернем деньги
Создатели и спикеры курса - эксперты из Amazon, Yandex и Skyeng
Длительность: 10 мес. (есть возможность интенсивного обучения)
Уровень: с нуля
Выбор специализации
Стажировки в компаниях-партнерах

Чему вы научитесь

Использовать Python для анализа данных
Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных
Работать с SQL
Научитесь писать запросы, работать с базами данных, извлекать и обрабатывать информацию
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

Как проходит обучение

Изучение темы
Изучаете тему с помощью видеоуроков, которые доступны на обучающей платформе
Выполнение ДЗ
Выполняете домашнее задание в том темпе, в котором Вам удобно это сделать
Наставничество
Общаетесь с наставником, закрепляете знания и исправляете ошибки
Защита проекта
Защищаете проект и дополняете им свое портфолио

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки

Data Science

Big Data

GIt

Жизненный цикл ПО

CI/CD

GitLab

Программирование на R

Машинное обучение

A/B-тестирование

Линейная регрессия

Бинарная классификация

Деревья

Метрики

Бейзлайны

Прогнозирование

Скоринг

Моделирование

Нейронные сети

Tensorflow

Keras

NLP

Metric learning

Hadoop

MapReduce

Data Warehouse

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Вас будут обучать

Анна Атласова

курс

Operations Research, Technical University of Munich

Андрей Анисимов

курс

Эксперт по электронным перевозочным документам в Docrobot

Василиса Серякова

курс

Data Scientist, Aliexpress

Образовательная организация

ProductStar

4.6

51 отзыв

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

Введение в программирование

Бонусная ступень

Блок 1: Базовые навыки
Блок 2: Основы языков программирования для DS
Результат
Вы сможете лучше ориентироваться в современном пространстве нейросетей, алгоритмов и закономерностей. Это необязательный курс, который объясняет азы компьютерного мира.

База BigData-инструментария
Ступень №1
Блок 1: Python для анализа данных
Блок 3. Подгрузка данных
Блок 2. Технические нюансы и работа с Git
Блок 4. Математика, статистика и теория вероятности для Data Science

Результат
Узнали базовые принципы профессии. Изучили Python и научились проводить с помощью него необходимые вычисления и корреляции. Научились применять алгоритмы бинарного поиска. Узнали как работать с базами данных, Git, GitLab.
Научитесь работать с инструментами
Lean Analytics
Google Sheets
Google Analytics
SQL
Яндекс.Метрика
GTM
Owox BI

Алгоритмы Machine Learning
Ступень №2
Блок 5: Классические модели Machine Learning
Блок 6: Построение рекомендательных систем
Результат
По итогам данной ступени вы получите все необходимые профильные знания дата-сайентиста. Совместно с Карьерным Центром составите резюме и начнете подготовку к собеседованиям.
Блок 7: Построение прогнозных моделей
Блок 8: Построение моделей для скоринга
Блок 9: Создание BigData-продуктов
Блок 10: Подготовка портфолио и участие в соревнованиях на Kaggle
Научитесь работать с инструментами
Python
Tableau
Power BI
Flask
Chat GPT
Git

Специализации и погружение в прикладные задачи
Ступень №3
Блок 11: Специализация: AI & Deep Learning Engineer (нейронные сети)
Блок 13: Специализация: Cloud Data Engineer (Linux, Hadoop, AWS, работа «в облаке»)
Блок 12: Специализация: NLP-разработчик (построение DataScience-систем анализа текста и голоса)
Результат
По итогам этой ступени вы углубленно познакомитесь с тремя специализациями Data Science. Получите знания junior\middle специалиста. Дополните портфолио проектами «Обнаружение мошеннических транзакций», «Прогнозирование вероятности дефолта клиента по кредиту» и другими. Защитите дипломную работу.
Научитесь работать с инструментами
Python
Tableau
Power BI
Flask
Chat GPT
Git