Skillbox
EDPRO
Нетология
Eduson Academy
Московский институт психологии
Skypro
НАДПО
Skillfactory
GeekBrains
НИИДПО
Talentsy
ProductStar
Bang Bang Education
Логомашина
Contented
Бруноям
Хекслет
Fashion Factory School
НЦРДО
SF Education
Skillbox Английский (Kespa)
Otus
Годограф
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
100балльный репетитор
MAED
XYZ School
Международная школа профессий
Эколь
Яндекс Практикум
Pentaschool
ИППСС
City Business School
Moscow Digital School
Вебиум
Skyeng
Skysmart
НСПК
Синергия Академия
Level One
Контур.Школа
НИПКЭФ
InvestFuture
Инглекс
KARPOV.COURSES
Coddy
Hello World
Psycholesson
99 баллов
#Sekta
ЭКОДПО
Bonnie & Slide
Digital Skills Academy
Interra
Kata Academy
Викиум
Слёрм
PIXEL
Merion Academy
NeuroBoost
Anecole
Verona School
ЕГЭLAND
Profieng
НАМО им. Н.А. Бородина
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
PROschool online
Innova IT Academy
EDPRO
Skillbox
Нетология
Eduson Academy
Московский институт психологии
Skypro
НАДПО
Skillfactory
GeekBrains
НИИДПО
Talentsy
ProductStar
Bang Bang Education
Логомашина
Contented
Бруноям
Хекслет
Fashion Factory School
Psychodemia
НЦРДО
SF Education
Skillbox Английский (Kespa)
Otus
Годограф
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
100балльный репетитор
MAED
XYZ School
Международная школа профессий
Эколь
Яндекс Практикум
Pentaschool
ИППСС
City Business School
Moscow Digital School
Вебиум
Skyeng
Skysmart
НСПК
Сотка
Level One
Контур.Школа
TutorOnline
Инглекс
KARPOV.COURSES
Coddy
Тетрика
99 баллов
#Sekta
Bonnie & Slide
Interra
Викиум
Слёрм
Моя Альфа школа
Verona School
ЕГЭLAND
EasyCode
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
PROschool online
Innova IT Academy
Яндекс Практикум Английский
Data Science пользуется большим спросом на современном рынке, потому что компаниям необходимо работать с данными и оптимизировать бизнес-процессы. Освоив данную профессию, вы сможете работать в любом интересном для вас сегменте. С опытом от одного до трёх лет можно уже получать от 170 тысяч за свои услуги.
На курсе вы изучите азы Data Science и выберете интересное для себя направление для более углублённого изучения: аналитику данных, инженерию или машинное обучение. По окончании обучения вы сможете работать с большими данными, проводить разведывательный анализ и проверять гипотезы.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
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.
Получите представление о том, как протекают бизнес-процессы. Разберётесь в основах работы с данными.
Продолжите изучать основы работы с данными. Познакомитесь с функционалом Microsoft Excel.
Узнаете, что из себя представляет Python. Разберётесь в особенностях его синтаксиса.
Научитесь взаимодействовать с различными переменными и типами данных на Python.
Сможете работать с условиями на Python. Расширите теоретическую базу.
Поймёте, как именно устроены циклы в изучаемом языке программирования.
Получите представление о том, как правильно взаимодействовать с алгоритмами и структурами данных.
Поговорите о том, как организованы функции на Python. Разберётесь в их классификации.
Обсудите библиотеки и коллекции в Python. Узнаете, когда и как их можно использовать.
Изучите специфику чтения файлов в Python. Поймёте, как эффективно пользоваться командной строкой.
Узнаете, что из себя представляет библиотека Pandas. Приобретёте навыки работы с ней.
Дадите определение термину API. Расширите теоретическую базу по этому вопросу.
Поймёте, для чего нужны базы данных и как правильно с ними работать.
Познакомитесь с функционалом языка запросов SQL. Узнаете, как он используется в сфере Data Science.
Разберётесь в особенностях такого инструмента, как Power BI. Сможете грамотно с ним работать.
Разделите процесс подготовки данных на разные этапы. Изучите каждый из них.
Поговорите о том, как правильно провести разведочный анализ данных. Разобьёте этот процесс на отдельные стадии.
Обсудите вопросы моделирования в контексте Data Science. Приобретёте соответствующие умения.
Разберётесь в современном состоянии машинного обучения. Освоите новую терминологию.
Дадите определение понятию линейных моделей. Узнаете, как работают нейронные сети.
Познакомитесь с классификацией ключевых метрик в сфере аналитики.
Разберётесь в особенностях маркетинговой аналитики. Освоите её приёмы.
Рассмотрите отличительные признаки продуктовой аналитики. Изучите её методики.
Углубитесь в вопросы моделирования. Познакомитесь с сопутствующими теоретическими положениями.
Поговорите об анализе и оценке собранной информации. Освоите соответствующие практики.
Получите представление о том, как работают алгоритмы в Data Science. Углубитесь в вопросы, связанные со структурами данных.
Поговорите обо всём, что связано с процессом развёртывания. Приобретёте соответствующие навыки.
Расширите теоретическую базу по теме моделирования.
Рассмотрите методики контроля работы моделей. Сможете ими пользоваться.
Разберётесь в возможностях и интерфейсе Airflow. Научитесь пользоваться этим инструментом.
Обсудите вопросы целеполагания в сфере машинного обучения. Разберёте основную терминологию, связанную с этой областью.
Поговорите об особенностях экспорта при помощи SQL. Приобретёте соответствующие навыки.
Познакомитесь с новыми терминами и дадите им характеристику.
Дадите определение понятию метрической классификации. Узнаете, в чём заключается метод ближайших соседей.
Поймёте, для чего может использоваться библиотека numpy. Научитесь грамотно с ней работать.
Познакомитесь с новыми терминами, связанными с линейной классификацией.
Рассмотрите методики очистки данных. Приобретёте связанные с этим умения.
Разберётесь в эффективных техниках кластеризации. Научитесь грамотно ими пользоваться.
Получите представление о том, что такое несбалансированные выборки и какую роль они играют.
Поговорите о том, как работают нейронные сети. Сможете правильно ими пользоваться.
Узнаете, как грамотно анализировать тексты. Освоите соответствующие методики.
Познакомитесь с классификацией различных источников данных. Разберётесь в методах оценки качества.
Рассмотрите техники визуализации. Научитесь эффективно пользоваться Microsoft Excel.
Получите представление о том, как происходит объединение разнородных данных.
Сможете контролировать качество получаемой и предоставляемой информации.
Рассмотрите новые термины и подробно их изучите.
Приобретёте навыки визуализации данных при помощи языка программирования Python.
Познакомитесь с приёмами формулирования и проверки гипотез после проведённого анализа.
Узнаете, что такое витрина данных и какие функции она выполняет. Разберётесь в соответствующем инструментарии.
Познакомитесь с приёмами очистки данных в сфере аналитики. Отточите связанные с этим навыки.
Разберётесь в методах прогнозирования. Вернётесь к вопросу проверки гипотез.
Познакомитесь с программными инструментами визуализации. Сможете эффективно ими пользоваться.
Поймёте, что такое A/B-тесты и для чего они используются. Научитесь их планировать и организовывать.
Обсудите вопросы, связанные с аккумулированием различных источников данных. Поговорите об API.
Получите представление о том, как можно улучшить общее качество получаемой информации.
Научитесь искать закономерности в полученных данных. Освоите соответствующие приёмы.
Познакомитесь с функционалом нескольких программ, которые можно использовать в целях визуализации.
Рассмотрите методики анализа и интерпретации данных, полученных в ходе А/В-тестирования.
Узнаете, что должна включать в себя аналитическая отчётность. Сможете презентовать результаты клиенту.
Создадите итоговый проект, связанный с внедрением конкретной модели в устоявшиеся бизнес-процессы. Воспользуетесь приёмами дата-инженера, ML-инженера и аналитика данных.
Познакомитесь с функционалом SymPy. Научитесь пользоваться данным инструментом.
Дадите определение таким понятиям, как интерполяция и полиномы. Расширите теоретическую базу.
Узнаете, что такое аппроксимация. Изучите методы преобразования функций. Сможете работать с производными.
Поговорите о функциях и свойствах переменных. Поймёте, как читать графики.
Научитесь работать с частными производными функциями.
Освоите новую математическую терминологию. Улучшите свои навыки.
Поговорите о том, как работать с линейными уравнениями и регрессиями.
Познакомитесь с эффективными методиками решения матричных уравнений.
Научитесь выполнять задания, связанные со случайными величинами и событиями.
Рассмотрите отдельные разновидности распределения. Изучите соответствующие правила.
Получите представление о том, как работают непрерывные распределения.
Узнаете, что включают в себя статистические тесты. Научитесь правильно с ними работать.
Познакомитесь с новыми эффективными методиками проверки гипотез.
Обсудите теорию вероятностей в контексте Python. Освоите новые техники.
Научитесь грамотно анализировать данные и результаты собственной работы.
Углубитесь в тему формулирования и проверки гипотез. Познакомитесь с новыми методами.
Дадите определение такому понятию, как совместные распределения. Расширите теоретическую базу.
Рассмотрите техники исследования математических зависимостей. Отточите связанные с этим навыки.
Узнаете, что такое временные ряды. Освоите новую терминологию.
Научитесь искать подходящие вакансии. Познакомитесь с соответствующими площадками.
Получите представление о том, как правильно готовиться к собеседованиям и успешно их проходить.
Узнаете, как правильно выстроить диалог с работодателем. Улучшите соответствующие умения.
Просмотр обучающих видеороликов
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Данный проект, показывающий ваши навыки, будет прекрасным дополнением к вашему портфолио
Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны, чтобы получать больше откликов компаний
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Да, курс рассчитан на новичков в сфере data science. Вы познакомитесь с основами работы с данными, а затем выберите одну из специализаций для углублённого изучения.
Сначала вы познакомитесь с основами data science и разберётесь в особенностях отдельных профессий. Затем вы выберете одну из них для дальнейшего углублённого изучения. На выбор доступны три специализации: аналитик и инженер данных, а также специалист по машинному обучению.
Вам понадобятся только базовые школьные знания. Незнакомые темы вы разберёте на самом курсе. Преподаватели и кураторы помогут с любыми трудностями.
Специалист по машинному обучению разрабатывает соответствующие модели, работает с нейросетями и создаёт системы рекомендаций. Инженер данных работает над инфраструктурой для анализа информации. Аналитик данных помогает принимать важные решения на основе полученной информации.
Вы разберётесь в основах всех профессий, а затем выберете одну для более углублённого изучения.
Программа разработана GeekBrains совместно со Skillbox. Услуги оказываются и той, и другой компанией. Проходить обучение можно на обоих образовательных платформах.
Обучение организовано так, что вы можете спокойно совмещать его с работой, учебой и личной жизнью. Именно вы решаете, когда работать с материалами курса - вы занимаетесь тогда, когда удобно вам. Все уроки курса будут всегда в вашем доступе, даже после окончания курса, поэтому вы в любой момент сможете повторить пройденный материал.
Да, вы можете купить курс в рассрочку, что позволит вам лучше спланировать свой бюджет.
Проверять ваши домашние задания будут эксперты, а также вас будет сопровождать куратор, который поможет справиться с трудностями. Вы получите профессиональные советы, рекомендации и лайфхаки.
Школы хотят, чтобы их студенты развивались профессионально и строили карьеру. Вы получите возможность подать заявку в сервис по трудоустройству, после чего карьерный консультант поможет с резюме и поиском вакансий.
Project Manager в IT
Стилист-имиджмейкер
Эффективный руководитель
3D-моделирование для начинающих