Онлайн-курс «Специалист Data Scientist с нуля + портфолио с проектами» |

Онлайн
Онлайн курс "Веб-дизайнер UX/UI" + мастер-класс по продвижению услуг
15 занятий
весь курс
35000 ₽
Онлайн
Курс программирования "Майнкрафт на языке Python" для детей 9-12 лет
32 занятия
весь курс
31200 ₽
Онлайн-курс "Excel для анализа данных"
10 занятий
2.5 месяца
6320 ₽
Онлайн
Онлайн-курс "Аналитик данных с нуля" + Помощь в трудоустройстве и составление портфолио
90 занятий
весь курс
84079 ₽
Онлайн
Базовый онлайн-курс "Autodesk Maya"
12 занятий
3 месяца
15900 ₽

Цель обучения — получение вами оффера всего за 9 месяцев. Вас ждут интерактивные уроки и 11 проектов, которые вы сможете включить в портфолио.

В конце обучения вы решите большой бизнес-проект — соберете данные, создадите и натренируете модель машинного обучения, интерпретируете полученные результаты.

Доступ к материалам и обновлениям курса — навсегда.

По окончании курса вы получите удостоверение о повышении квалификации.

Подойдёт ли мне этот курс? Да, если вы:

Мечтаете войти в IT и ищете курс, на котором не только освоите профессию, но и получите помощь в трудоустройстве
Работаете в смежной сфере, но желаете расширить спектр своих навыков и начать зарабатывать больше

Хотите получить реальный опыт и научиться работать с Big Data
Ищете курс, который гарантирует дальнейшее трудоустройство
Закончили университет, но хотите получить реальные знания в разработки, чтобы найти высокооплачиваемую работу
Хотите не только получить практические навыки, но и сформировать эффектное портфолио из 11 проектов уже в процессе обучения

Развернуть

Что я получу от этого курса?

Научитесь писать код на Python в рамках ООП
Сможете работать с системой контроля версий Git

Освоите машинное обучение
Обучитесь анализировать данные о бизнесе с помощью SQL
Освоите разведочный анализ данных и аналитический сторителлинг
Сможете применять инструменты Data Science в бизнесе
Научитесь работать с ОС Linux, GitHub и Python
Создадите 7 проектов, которые сможете вложить в портфолио
Сформируете портфолио, подготовитесь к собеседованию и получите помощь в трудоустройстве

Развернуть

Программа курса:

Блок 1. Введение в Data Scientist. 5 уроков

Выясним, как войти в профессию Data Scientist и чего от нее ожидать
Узнаем, какие задачи решает специалист и какие навыки нужны для этого

Разберёмся, как развиваться в Data Science на протяжении всей карьеры

Блок 2. Основы программирования. 17 уроков

Узнаем, что такое абстракции и как с ними работать; что такое простые и сложные типы данных и что такое выражение, ветвление и цикл

Блок 3. Python для анализа данных. 44 урока

Разберём типы данных в Python
Изучим функции, условия, циклы и рекурсии
Освоим основы объектно-ориентированного программирования
Разберём качественный код

Блок 4. Работа с Linux. 5 уроков

Узнаем, как устроена ОС Linux
Научим работать с удалёнными серверами

Блок 5. Углублённое программирование. 5 уроков

Научимся работать с лямбда-функциями в Python; работать с датами и временем в Python
Освоим написание кода на Python в рамках ООП

Блок 6. Работа с системой контроля версий Git. 3 урока

Обучимся работать с системой контроля версий Git
Узнаем, как работать с GitHub
Разберёмся, как получить доступ к учебному репозиторию GitHub Eduson

Блок 7. Основы статистики и теории вероятности. 11 уроков

Изучим, что такое случайные события и как рассчитывать их вероятность и что такое распределения случайных величин
Разберёмся, как проверять гипотезы с помощью статистики
Узнаем, как анализировать зависимости между случайными величинами: регрессионный и корреляционный анализ

Блок 8. Обработка данных. 4 урока

Узнаем, как DS работает с данными
Научимся формулировать требования к данным, собирать данные из различных источников, структурировать и обрабатывать данные

Блок 9. Анализ данных для бизнеса. 4 урока

Узнаем, зачем бизнесу анализ данных и как проходит процесс анализа данных
Выясним, как сформулировать проблему для анализа

Блок 10. SQL и работа с базами данных. 28 уроков

Научимся проектировать базы данных и анализировать данные о бизнесе с помощью SQL
Узнаем, как создавать запросы и подзапросы

Блок 11. Разведочный анализ данных (EDA). 10 уроков

Выясним, что такое разведочный АД и какие бывают структуры данных
Научимся рассчитать корреляцию между данными и строить диаграмму рассеяния
Узнаем, какие выводы можно сделать на основе EDA

Блок 12. Аналитический сторителлинг. 3 урока

Изучим, как рассказать убедительную историю на основе данных
Разберём ключевые элементы сторителлинга стоит использовать

Блок 13. Математика для Data Science. 10 уроков

Изучим введение в линейную алгебру
Разберём векторы, матрицы и линейную регрессию
Освоим дискриминантный анализ и математическое моделирование

Блок 14. Введение в машинное обучение. 6 уроков

Узнаем, что такое машинное обучение
Разберём задачи и модели машинного обучения
Освоим подбор предиткоров (признаков) для модели
Научимся тестировать модель

Блок 15. Модели машинного обучения. 25 уроков

Освоим линейную регрессию для поиска зависимости между показателями
Обучимся методу классификации для разделения данных на группы
Разберём байесовский классификатор для классификации и прогнозирования
Освоим кластеризацию для поиска неизвестных групп в данных
Изучим деревья решений и случайный лес
Разберём временные ряды для прогнозирования

Блок 16. Рекомендательные системы. 7 уроков

Узнаем, как устроены рекомендательные системы и как они помогают бизнесу
Обучимся строить рекомендательные системы и использовать предиктивные алгоритмы
Освоим построение коллаборативной рекомендательной системы

Блок 17. Feature Engineering. 8 уроков

Изучим цели Feature Engineering
Разберёмся, как найти признаки с наибольшим потенциалом
Научимся использовать анализ главных компонентов (PCA)

Блок 18. Повышение качества работы модели. 8 уроков

Выясним, как валидировать модель
Узнаем, какие методы кросс-валидации существуют и как избежать ошибок в оценке качества модели

Блок 19. Внедрение модели. 6 уроков

Узнаем, какие этапы внедрения модели существуют и как ML-решения передают в производство
Разберём, какие стратегии доставки модели конечному пользователю существуют
Научимся работать с GIT

Блок 20. Мониторинг модели. 2 урока

Узнаем, что такое мониторинг модели и как работать в Airflow

Блок 21. Как применять инструменты Data Science в бизнесе. 7 уроков

Выясним, какие задачи можно решить с помощью Data Science в разных сферах

Блок 22. Карьерный акселератор. 10 уроков

Узнаем, как составить резюме (на русском и английском языках)
Выясним, как оформить портфолио и где его разместить
Подготовимся к собеседованию и решению тестовых заданий

Дополнительный курс. Английский для IT-специалистов. 16 уроков

Развернуть

Преподаватели курса:

Георгий Смирнов. Специалист по разработке нейронных сетей в Лаборатории машинного обучения в «Альфа-Банке».

Демид Гаибов. Data Scientist в «Альфа-Банке».

Джамиль Закиров. Machine Learning Engineer в EyeQ Ink.

Александра Корнеева. Аналитик-разработчик в Авито.

Наталия Титова. Руководитель продуктовой аналитики в «МТС Банке».

Юлдух Фаттахова. Технический лидер AI-проектов.

Никита Лалиев. Ex-Middle AI Product Manager в Вконтакте.

Илья Воронцов. Преподаватель авторских курсов по алгоритмам и структурам данных, веб-программированию, машинному обучению в школах «Интеллектуал» и «Силаэдр».

Отзыв к курсу

10

.
Отзыв к курсу

10

.
Отзыв к курсу

10

.

Онлайн-курс «Специалист Data Scientist с нуля + портфолио с проектами»

Похожие курсы

Написать отзыв Отменить ответ