Логотип Academy Market
Каталог курсов
Логотип Academy Market
Наверх
Изображение подборки
Обновлено

19.04.2024

Автор

Элина Фролова

На чтение

28 минут

Топ-27 курсов по Data science

Компании по всему миру всегда собирали и анализировали данные о своих клиентах, чтобы предоставлять более качественные услуги и повышать прибыль. Для обработки таких массивных дата-сетов крупные фирмы ищут хороших специалистов, которые могли бы анализировать и визуализировать данные в удобный формат для дальнейшего построения бизнес-стратегий и прогностических моделей. В подборке вы найдёте лучшие курсы по изучению Data Science с нуля на русском языке, в том числе и бесплатные мини-курсы по подбору профессии и созданию моделей машинного обучения. 

Вас ждёт полноценное практическое обучение методам сбора, анализа и интерпретации информации, кроме того, вы сможете использовать искусственный интеллект и компьютерное зрение при проектировании ПО и обработке данных.

Ниже вы можете рассмотреть 27 курсов по Data Science

Средние зарплаты

hh.ru

Data Scientist

80 000 ₽ — 500 000 ₽

Логотип школы
59 900 ₽
Ещё -15% по промокоду

Программа курса

Обучение Data Science позволит вам освоить способы работы с большими объемами данных и повысить свою квалификацию как специалиста. Вас ждут занятия в небольших группах по 5-10 человек, много практики и полезной информации.

1.
Основы Python
2.
Библиотеки для анализа данных
3.
База данных и SQL
4.
Математическая статистика и теория вероятностей
5.
Основные модели Machine Learning
6.
Работа с неразмеченными данными
7.
Работа с разными типами данных
8.
Нейронные сети
9.
Хорошие практики Data Science
10.
Бесплатный курс "Учись учиться"

Чему вы научитесь

Работать с библиотеками и базами данных
Строить модели машинного обучения
Программировать на Python
Проводить А/В-тестирование
Использовать нейронные сети
Логотип школы
30 975 ₽
88 500 ₽
Ещё -10% по промокоду

Программа курса

Формат обучения построен на уникальной технологии связывания 2-3 различных тем в рамках одного модуля. Так вы сможете комплексно подойти к новым знаниям и примените их на практике, которая предполагается после каждого модуля. В ходе всего обучения вы будете вести сквозной проект, поэтому к концу курса у вас будет собран большой кейс в портфолио. 

1.
Обработка и анализ данных в SQL
2.
Программирование на Python
3.
Работа с API
4.
Общая математика
5.
Data Science
6.
Корпоративные финансы
7.
Производные финансовые инструменты: фьючерсы и опционы
8.
Стохастика в финансах
9.
Структурированные финансы

Чему вы научитесь

Разрабатывать алгоритмы машинного обучения
Применять знания из линейной алгебры и теории вероятностей
Работать с библиотеками Pandas и Numpy
Очищать и нормализовывать данные для Data Science
Анализ больших массивов данных
Логотип школы
139 652 ₽
253 914 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Программа курса длится более года. За это время вы просмотрите видеоуроки в рамках 53 тематических блоков и сможете отрабатывать знания на практике. За весь курс вы создадите 8 проектов для профессионального портфолио.

1.
Основы программирования на Python + Python для анализа данных
2.
Подгрузка данных
3.
Разведывательный анализ данных
4.
Введение в машинное обучение
5.
Математика и углубленное машинное обучение
6.
ML в бизнесе

Чему вы научитесь

Получать данные из веб-источников или по API
Использовать основные алгоритмические конструкции
Программировать на Python
Строить математические и ML модели
Работать с Github и Kaggle
Логотип школы
53 303 ₽
149 040 ₽
Ещё --2,24% по промокоду

Программа курса

Вы освоите работу с большими массивами данных, используя машинное обучение и Python. Обучение включает в себя большое количество практических заданий, при выполнении которых вы закрепите полученные знания.

1.
Python, быстрый старт: типы данных, функции, классы, ошибки
2.
Python, быстрый старт: строки, условия, циклы, списки и словари
3.
Библиотеки для анализа данных: Pandas
4.
Библиотеки для анализа данных: визуализация
5.
Знакомство с машинным обучением
6.
Основные модели машинного обучения: линейная регрессии
7.
Бинарная классификация
8.
Валидация. Почему это важно
9.
Решающие деревья
10.
Feature Engineering, Feature Selection
11.
Предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
12.
Воркшоп: скоринг кредитного портфеля

Чему вы научитесь

Работать на Python
Применять принципы Machine Learning
Создавать и применять функции
Проектировать рекомендательные системы

Инструменты

Логотип школы
2 441 ₽ в месяц
29 288 ₽
41 840 ₽
Ещё -60% по промокоду

Программа курса

Обучение строится на видео с теорией и 25 практических заданиях. Можно обращаться к куратору по вопросам обучения. Преподаватели на курсе — опытные практики из ведущих организаций: Сбербанка, МАИ, ВТБ.

1.
Основы математики для Data Science
2.
Основы статистики и теории вероятностей
3.
Основы статистики и теории вероятностей. Продвинутый уровень

Чему вы научитесь

Пользоваться библиотекой SymPy и возможностями языка Python для решения математических задач
Применять тесты и другие статистические инструменты в рамках науки о данных
Использовать в Data Science знания из машинного обучения и теории вероятностей
Разбираться в математических формулах, теоремах, методах для Data Science

Инструменты

Иллюстрация к факту

Искусственный интеллект и Data Science в медиаиндустрии

Рекомендательные системы на различных стриминговых платформах (Яндекс.Музыка, Кинопоиск и др.) были разработаны с использованием AI-моделей. Более того, при создании популярного сериала «Карточный домик» использовались методы Data Science для обработки данных пользователей, смотревших похожее шоу: аналитики собирали информацию о том, какие эпизоды чаще всего проматывались вперёд, в какой момент убавлялся звук и когда серия выключалась на середине просмотра. Таким образом продюсеры получили информацию о том, как удержать внимание зрителя, и создали успешный проект на основе этих данных.

Логотип школы
5 387 ₽ в месяц
64 647 ₽
117 540 ₽
Ещё -60% по промокоду

Программа курса

Вас ждут два модуля, изучение которых позволит получить высокооплачиваемую профессию в области Data Science и Machine Learning. Вы будете изучать теорию, а затем опробуете все усвоенные знания на практике.

1.
Введение в Data Science
2.
Основы статистики и математики

Чему вы научитесь

Проектировать математические и статистические модели машинного обучения
Разворачивать и администрировать инфраструктуру для автоматизации обработки информации
Программировать на Python
Анализировать данные с помощью различных инструментов
Формулировать и проверять гипотезы

Программа курса

Курс поможет освоить профессию специалиста по Data Science с нуля. Для этого вы будете изучать теорию и выполнять задания в тренажёре. Также вас ждут проекты с обратной связью от ревьюера. Также наставник разберёт учебные материалы на примерах реальных компаний. 

1.
Основы Python и анализа данных
2.
Базовый Python
3.
Предобработка данных
4.
Исследовательский анализ данных
5.
Первый большой проект
6.
Статистический анализ данных
7.
Линейные модели в машинном обучении
8.
Обучение с учителем: качество модели
9.
Второй большой проект
10.
Машинное обучение в бизнесе
11.
Базовый SQL
12.
Командная строка и Git
13.
Мастерская
14.
Системы обработки больших данных
15.
Численные методы
16.
Мастерская
17.
Продвинутый SQL
18.
Модели и алгоритмы в машинном обучении
19.
Третий большой проект
20.
Временные ряды
21.
Машинное обучение для текстов
22.
Компьютерное зрение
23.
Четвёртый большой проект
24.
Итоговый проект
25.
Дополнительный курс: практика Python
26.
Дополнительный курс: теория вероятностей
27.
Дополнительный курс: практика SQL
28.
Нейросети для специалистов по Data Science
29.
Карьерный трек: подготовка к трудоустройству
30.
Акселерация: активный поиск работы с поддержкой HR-экспертов

Чему вы научитесь

Анализировать большие объёмы данных
Разбираться в математической статистике и принципах логики
Работать с моделями машинного обучения
Составлять прогнозы
Предлагать эффективные бизнес-решения
Визуализировать результаты работы

Программа курса

В этом симуляторе вас ждёт более восьмидесяти задач трёх уровней сложности. Задания направлены на обучение работе конкретному навыку либо использованию того или иного инструмента.

1.
Новое в подписке
2.
Python
3.
SQL
4.
Метрики
5.
Знакомство с новыми инструментами
6.
Модели прогноза
7.
Динамическое ценообразование
8.
Рекомендательные системы
9.
NLP & LLM
10.
Тестирование в Python
11.
A/B-тестирование
12.
Матчинг
13.
Ещё задачи

Чему вы научитесь

Документировать и тестировать код
Понимать статистические критерии и связывать их с моделями машинного обучения
Реализовывать кастомные метрики и алгоритмы
Использовать линтеры и строить эмбеддинги
Деплоить модели и сервисы

Программа курса

Вы освоите Data Science, сможете профессионально работать с данными, используя машинное обучение и нейронные сети. Закрепите полученные знания на практике и во время работы над итоговым проектом.

1.
Получение и подготовка данных: SQL
2.
Python для анализа данных
3.
Построение Machine Learning моделей
4.
Нейронные сети и NLP
5.
Рекомендательные системы
6.
Дипломная работа и помощь с трудоустройством

Чему вы научитесь

Строить ML-модели
Использовать техники машинного обучения
Писать запросы на SQL
Автоматизировать работу с массивами
Работать с данными без переноса в таблицы
Логотип школы
4,5
Data Scientist от Skillbox
12 Месяцев
6 173 ₽ в месяц
209 870 ₽
381 582 ₽

Программа курса

Вы изучите основы математики, статистики и Data Science, а потом окунётесь в аналитику и машинное обучение. Теория подаётся в формате видеоуроков. После них вы выполните задания, основанные на задачах реальных компаний. Их проверит куратор и оставит обратную связь. 

1.
Первый уровень: базовая подготовка
2.
Погружение в специализацию machine learning
3.
Погружение в специализацию data analyst
4.
Экспертный уровень: machine learning
5.
Экспертный уровень: data analyst
6.
Дополнительные курсы

Чему вы научитесь

Работать с Big Data
Собирать, очищать и анализировать данные
Проводить разведывательный анализ
Составлять и проверять гипотезы
Визуализировать результаты анализа данных
Работать с моделями машинного обучения

Преподаватели

Иллюстрация к факту

Использование Data Science в рекрутинге и HR

BigData и интеллектуальный анализ данных упростили подбор CV для рекрутинговых агентств: HR-специалистам стало сравнительно проще сортировать информацию и искать лучших кандидатов для организации, ведь поиск и отбор по определённым параметрам теперь можно выполнять автоматически с помощью парсинга резюме со всех доступных онлайн-площадках, в том числе и соцсетей.

Логотип школы
4
Data Scientist от Eduson Academy
9 Месяцев
215 уроков
162 142 ₽
463 262 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Вы изучите ёмкую, полезную и актуальную теорию, а затем закрепите знания при помощи практических заданий. Вы также выполните ряд проектов, которые пополнят ваше портфолио. Карьерный центр поможет успешно трудоустроиться. 

1.
Введение в Data Science
2.
Основы программирования
3.
Python для анализа данных
4.
Работа с Linux
5.
Углубленное программирование
6.
Работа с системой контроля версий Git
7.
Основы статистики и теории вероятности
8.
Обработка данных
9.
Анализ данных для бизнеса
10.
SQL и работа с базами данных
11.
Разведочный анализ данных (EDA)
12.
Аналитический сторителлинг
13.
Математика для Data Science
14.
Введение в машинное обучение
15.
Модели машинного обучения
16.
Рекомендательные системы
17.
Feature Engineering
18.
Повышение качества работы модели
19.
Внедрение модели
20.
Мониторинг модели
21.
Как применять инструменты Data Science в бизнесе
22.
Карьерный акселератор
23.
Английский для IT-специалистов
24.
Финальный проект и диплом

Чему вы научитесь

Разбираться в основах программирования
Работать с ключевыми инструментами в сфере Data Science
Разбираться в статистике, теории вероятности и других разделах математики на достаточном для работы уровне
Обрабатывать и анализировать данные
Использовать модели машинного обучения
Составлять план профессионального развития

Инструменты

Логотип школы
4,3
Data Scientist от GeekBrains
9 Месяцев
3 387 ₽ в месяц
105 008 ₽
210 015 ₽
Ещё -7% по промокоду

Программа курса

Вы познакомитесь с основами Data Science и выберете одну из двух специализаций для углублённого изучения. Вы познакомитесь с теорией посредством видеоуроков, выполните больше восьмидесяти заданий с обратной связью и разработаете ряд проектов для портфолио. 

1.
Основные курсы
2.
Дополнительные курсы

Чему вы научитесь

Работать с Big Data
Проводить разведывательный анализ данных
Формулировать и проверять гипотезы
Работать с моделями машинного обучения
Собирать и обрабатывать данные
Тестировать код
Логотип школы
108 900 ₽
Ещё -15% по промокоду

Программа курса

Обучение проходит в формате вебинарах по удобному расписанию. У каждого студента есть личный наставник, который индивидуально помогает разбираться с темами модулей и домашними заданиями. Также вы можете обращаться в поддержку в чате. В курсе вы найдете только самую нужную информацию для получения профессии Data Scientist. 

1.
Бесплатный курс "Учись учиться"
2.
Введение. Подготовка к работе
3.
Синтаксис Python
4.
Линейная алгебра для исследования данных
5.
Основные библиотеки для анализа данных
6.
Базы данных и SQL
7.
Линейная алгебра, методы оптимизации
8.
Математическая статистика
9.
Основные модели Machine Learning с учителем
10.
Работа с неразмеченными данными
11.
Обработка временных рядов
12.
Обработка текстов
13.
Нейронные сети
14.
Секреты успеха Data Science
15.
Взаимодействие с командой. Scrum и Agile
16.
Карьера и развитие

Чему вы научитесь

Программировать на Python
Использовать методы математической статистики
Проектировать базы данных
Использовать модели машинного обучения
Использовать в работе нейросети

Инструменты

Программа курса

Курс включает в себя теоретические и практические задания, основанные на реальных примерах, для лучшего понимания программы обучения.

1.
ELT: Структура и типы источников данных
2.
DWH Basics
3.
DWH Intermediate
4.
Business Intelligence
5.
DWH Advanced topics
6.
Recap
7.
Проектная работа

Чему вы научитесь

Выгружать данные веб-счетчика
Работать с аналитическими приложениями
Настраивать аналитические движки
Визуализировать данные
Развертывать BI-решения
Логотип школы
5 334 ₽ в месяц
117 352 ₽
213 368 ₽

Программа курса

Вас ждет 80 тематических блоков и 80 практических занятий, за которые вы изучите основы профессии Data Scientist, а затем освоите выбранное вами направление из трех доступных на курсе: машинное обучение, аналитика данных или дата-инженерия.

1.
Первый уровень: базовая подготовка
2.
Второй уровень: специализация
3.
Итоговые проекты
4.
Бонусные курсы

Чему вы научитесь

Анализировать данные
Применять методы машинного обучения
Мыслить на языке данных
Строить аналитические модели
Использовать математику и статистику
Иллюстрация к факту

Как визуализация данных спасала жизни в 19 веке

Одним из пионеров работы с данными и их визуализации была Флоренс Найтингейл, широко известная в Великобритании как основатель современного ухода за больными. Она работала в больнице для британских солдат и направляла различные петиции для улучшения санитарных условий, однако в правительстве не очень-то прислушивались к просьбам, да и никто не хотел разбираться в многочисленных статистических данных в виде неупорядоченных цифровых и текстовых данных. 

Именно поэтому Флоренс разработала диаграмму смертей и их причин, продемонстрировавшую, что сокращение смертности в больницах приведет к спасению тысяч жизней. В марте 1855 года правительство направило санитарный комитет, который очистил питьевую воду и модернизировал систему вентиляции больницы, в результате чего резко повысился процент выживаемости пациентов. Это был один из первых случаев, когда визуализация данных использовалась для убеждения политиков в необходимости социальных реформ.

Логотип школы
3 272 ₽ в месяц
117 800 ₽
196 333 ₽
Ещё -10% по промокоду

Программа курса

Вам предстоит изучать теоретические материалы, решать практические задания и работать в команде. После успешной защиты итогового проекта вы получите диплом. 

1.
SQL и получение данных
2.
Python, статистика и математика для анализа данных
3.
Feature engineering и предобработка данных
4.
Математика для анализа данных
5.
Построение модели
6.
Менеджмент data-проектов
7.
Рекомендательные системы
8.
Распознавание изображений, машинное зрение
9.
Обработка естественного языка (NLP)
10.
Итоговый хакатон
11.
Дипломный проект

Чему вы научитесь

Собирать и анализировать данные
Строить нейросети и функциональные алгоритмы
Работать с базами данных
Программировать на Python
Курировать разработку проектов в data science
Логотип школы
199 646 ₽
362 994 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Вы с нуля изучите инструменты для работы специалиста в Data Science. На выбор доступны три тарифа обучения: "Базовый", "Оптимальный" и "VIP".

1.
База
2.
Основной блок
3.
Уровень PRO

Чему вы научитесь

Работать с большими данными
Программировать на Python
Строить предиктивные модели
Оценивать потенциальный спрос на товар
Разбираться в линейной алгебре, математическом анализе, дискретной математике

Преподаватели

Логотип школы
224 070 ₽
407 400 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Программа обучения рассчитана на 2 года. За это время вы пройдёте базовый, основной и профессиональный блок. Все они приведут вас в реальную работу. 

1.
База
2.
Основной блок
3.
Уровень PRO

Чему вы научитесь

Предсказывать, окупится ли новый проект
Оценивать будущий спрос на товары и услуги
Улучшать системы рекомендаций в соцсетях и сервисах
Создавать приборы для автоматической постановки диагноза пациенту
Усовершенствовать транспортное движение
Строить систему распознавания лиц

Преподаватели

Инструменты

Программа курса

В течение четврёх онлайн-занятий в формате видео-лекций вы познакомитесь со спецификой деятельности аналитиков. Изучая вводный теоретический материал, вы поймете, интересна ли вам эта профессия.

1.
Как работает наука о данных
2.
Какие инструменты используют аналитики
3.
Чем отличаются профессии в аналитике
4.
С чего начать карьеру в аналитике

Чему вы научитесь

Разбираться в задачах data-специалиста
Определять карьерные траектории в аналитике
Искать возможности для развития в сфере программирования

Инструменты

Иллюстрация к факту

Язык программирования в Data Science

В Data Science часто используется специальный язык программирования R, оптимизированный для статистического анализа и визуализации данных. Это своего рода экосистема сбора и анализа информации, которая состоит из множества инструментов, которые позволяют пользователям подготавливать данные, создавать прогностические модели и создавать функциональные графики и диаграммы. Так, ANZ (Банковская группа Австралии и Новой Зеландии) использовала R в анализе риска для оценки вероятности дефолта по кредиту, а американское агенство недвижимости Zillow использовало R для составления прогноза цен на жилье.

Логотип школы
4 173 ₽ в месяц
129 374 ₽
258 748 ₽
Ещё -7% по промокоду

Программа курса

Вы познакомитесь с азами аналитики, пройдёте тестирование и выберите профессию для дальнейшего изучения. 

Теория подаётся в формате видеозанятий и интерактивных статей. Чтобы закрепить знания, вы выполните множество практических заданий с обратной связью и разработаете проекты, которые станут хорошим подспорьем для вашего резюме и портфолио. 

1.
Начало
2.
Профессии на выбор
3.
Трудоустройство

Чему вы научитесь

Разбираться в основах аналитики
Понимать, как устроенная современная сфера аналитики
Разбираться в особенностях отдельных профессий в области аналитики
Владеть базовыми методами аналитики
Работать с данными и инструментами аналитики
Разбираться в нюансах выбранной профессии

Преподаватели

Программа курса

Программа обучения состоит из двух курсов: «Machine Learning PRO» и «Deep Learning». В каждом образовательном блоке будут практические задания для закрепления теории. 

1.
Краткая программа курса «Machine Learning PRO»
2.
Программа курса «Deep Learning»

Чему вы научитесь

Разбираться в методах построения рекомендательных систем
Применять принципы разбиения выборки
Работать с нейронными сетями
Строить модели ML
Пользоваться методами предобработки данных

Инструменты

Программа курса

На онлайн-курсе вы поймёте, зачем математика нужна в Data Science и аналитике данных, изучат базу линейной алгебры, поработают с разными типами функций, освоят матанализ, теорию вероятностей и методы статистики.

1.
Вводная часть
2.
Линейная алгебра
3.
Функции и их свойства
4.
Математический анализ
5.
Приложения линейной алгебры в анализе данных
6.
Теория вероятностей и основы статистики
7.
Статистические методы
8.
Симуляция математической секции собеседования

Чему вы научитесь

Понимать принцип вычисления скалярного произведения
Вычислять предел и производную
Находить параметры линейной регрессии
Анализировать данные с помощью теории вероятности
Применять метод главных компонент

Инструменты

Программа курса

Вас ждёт изучение Machine Learning на продвинутом уровне с возможностью очного обучения в Москве. Для успешного прохождения курса вам понадобится знание Python и математики. 

1.
Построение модели
2.
Работа с заказчиком
3.
Рекомендательные системы
4.
Компьютерное зрение
5.
Обработка естественного языка (NLP)
6.
Временные ряды
7.
Итоговый хакатон
8.
Дипломный проект

Чему вы научитесь

Выдвигать и проверять гипотезы
Проектировать модели машинного обучения
Оценивать эффективность ML-моделей
Подбирать алгоритмы для моделей
Интерпретировать результаты исследований
Иллюстрация к факту

Искусственный интеллект и Оскар

Приложение Swarm, работающее на основе искусственного интеллекта, уже пятый год предсказывает результаты церемонии вручения премии Оскар с 90%-й точностью! Система анализирует информацию и генерирует рейтинг каждого претендента в номинации, прогнозируя его шансы на получение каждой награды. 

Программа курса

Смотрите лекции в любое время вне зависимости от расписания. Семинары будут проходить в вечернее время с преподавателями УрФУ. Не забывайте, что для освоения программы в полной мере необходимо уделять минимум 15-20 часов в неделю. Последний семестр будет полностью направлен на подготовку к дипломной работе. 

1.
1 семестр. Основы профессии. Python. Статистический анализ. Научные исследования
2.
2 семестр. Введение в специализацию. Алгоритмы машинного обучения. Математика, которая стоит за ними. Основы автоматизации
3.
3 семестр. Погружение в ML. ML-инженерия, управление проектами, работа с большими данными
4.
4 семестр. Выпускная квалификационная работа. Подготовка и защита выпускного проекта

Чему вы научитесь

Строить и проверять гипотезы
Создавать ML-модели
Работать с Big Data
Разрабатывать архитектуру
Обучать нейронные сети

Программа курса

Эта программа — онлайн-магистратура. Она подойдет тем, кто хорошо разбирается в IT-технологиях и хочет углубить знания, начать работать с моделями машинного обучения. Чтобы поступить на обучение, необходимо сдать экзамен на уровень владения необходимыми инструментами, а также пояснить свою мотивацию.

1.
1-й семестр. Погружение в специальность
2.
2-й семестр. Работа с данными и машинное обучение
3.
3-й семестр. NLP в диалоговых системах и языковых исследованиях
4.
4-й семестр. Углубленное изучение технологий NLP

Чему вы научитесь

Тестировать модели машинного обучения
Анализировать естественные языки
Работать с научными статьями
Выполнять перепроцессинг данных
Проводить исследования
Работать с генеративными сетями

Программа курса

Вас ждут онлайн-занятия, на которых вы освоите все инструменты ML-инженера, а в конце выполните итоговый проект, который добавите в свое портфолио.

1.
Введение в Python
2.
Введение в Python. ООП, модули, базы данных
3.
Основы Python для ML
4.
Теоретический минимум для ML: математика, линал, статистика
5.
Основные методы машинного обучения
6.
Проектная работа

Чему вы научитесь

Работать с большим объемом данных
Программировать на языке Python
Использовать математику и теорию вероятности
Взаимодействовать с базами данных
Использовать систему контроля версий Git

Инструменты

Программа курса

Во время обучения вас научат работать с многомерными свертками и создавать NLP. После курса вы в течение месяца будете выполнять сложную дипломную работу под руководством наставника, которая станет главным украшением вашего портфолио. 

1.
Пререквизиты
2.
Персептрон
3.
Многослойная нейронная сеть
4.
Свёрточные сети
5.
Современные свёрточные архитектуры
6.
Рекуррентные сети
7.
Механизм внимания
8.
Компьютерное зрение
9.
Работа с текстом
10.
GAN
11.
Итоговый проект

Чему вы научитесь

Выбирать данные из линейной регрессии с помощью генератора
Решать задачи с использованием Beam-Search и Teacher Forcing
Реализовывать сеть генерации
Строить языковые модели
работать с многомерными свертками

Инструменты

В заключение

В обязанности дата-сайентистов входит сбор, анализ и визуализация данных, а также работа с инструментами по обработке BigData, а финальная модель или дашборд используются для принятия управленческих решений на основе реальной информации о потребителях, продажах или конкурентах. Например, именно результаты работы data scientist`ов напрямую могут влиять на изменение стратегии фирмы в части расширения географии торговой сети или создания новой продуктовой линейки. Кроме того, инструменты Data Science могут использоваться в любой сфере: от медицины до разработки мобильных приложений, помогая сократить временные затраты и снизить продуктовые издержки.

Data Science постоянно развивается и движется вперед, а это означает, что специалисты должны быть готовы постоянно изучать новые методики и технологии интерпретации и визуализации данных, поэтому непрерывное обучение является неотъемлемой частью профессии, а прохождение специализированных курсов может дать серьёзное преимущество на старте карьеры: вы освоите статистику, математику, основы Python, визуализацию данных в BI и Tableau, а также сможете создавать и обучать AI/ML-модели для выявления зависимостей и составления прогнозов.