Data Science - это обширное направление, связанное с математикой, статистикой, системным анализом, программированием и машинным обучением. На данном курсе вы изучите основы этого направления, рассмотрите три специализации: Machine Learning, Data Engineer и Data Analyst, а затем полностью освоите понравившуюся вам область. Закончив обучение на этом курсе, вы сможете работать с данными, разбираться в статистике и теории вероятности, а также у вас будут два готовых проекта в портфолио для поиска будущей работы.
Чему вы научитесь
Анализировать данныеПрименять методы машинного обученияМыслить на языке данныхСтроить аналитические моделиИспользовать математику и статистикуКак быстро окупится обучение
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Преподаватели
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.
Научитесь создавать алгоритмы машинного обучения для решения различных задач, сможете построить и запрограммировать свою нейронную сеть.
Изучите методы работы со сложными данными, сможете собирать их из множества источников и быстро анализировать, научитесь тестировать код и продуктивно работать в команде.
Научитесь продвинутому анализу данных, узнаете методы для его проведения, потренируетесь презентовать свои результаты заказчику, а также улучшите навыки работы с программами, предназначененными для аналитики.
Закрепите все полученные знания на практике, построите и внедрите свою собственную модель данных, а затем попробуете себя в роли дата-инженера, ML-инженера и дата-аналитика.
Построите и запрограммируете собственную модель для соревнования в kaggle, проанализируете итоговый результат, найдете допущенные ошибки и возможности для улучшения.
Соберете данные из различных источников, проведете когортный анализ, составите графический отчет по полученным результатам и презентуете его заказчику.
Проведете различные тестирования продукта, найдете ошибки и точки потенциального роста. Сделаете вывод об эффективности маркетинговой компании, исходя из показанных ей результатов. Составите дашборды, которые помогут оценить важность различных отделов в компании.
Узнаете, как найти подходящую вакансию на рынке труда, как добиться высокой заработной платы в Data Science, а также подготовитесь к предстоящему собеседованию с работодателем.
Научитесь работать с важным инструментом для контроля хода крупных проектов Git, сможете создавать и удалять репозитории, совершать commit и откатывать изменения, управлять ветками и разрешать конфликтные ситуации.
Изучите основные английские слова и фразы, которые необходимы для работы в IT-сфере, - это поможет вам комфортно взаимодействовать с разработчиками из других стран.
Как проходит обучение
Изучение темы
Просмотр обучающих видеороликов
Выполнение практических заданий
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Работа с куратором
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Создание итогового проекта
Данный проект, показывающий ваши навыки, будет прекрасным дополнением к вашему портфолио
Помощь с трудоустройством
Создадите портфолио
Подготовитесь к собеседованию
Оформите резюме и сопроводительное письмо
Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны, чтобы получать больше откликов компаний
Узнаете, как найти работу
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Спецификация
Часто задаваемые вопросы
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.
Именно вы решаете, когда и сколько заниматься. Обычно студенты тратят на обучение от трех до пяти часов в неделю.
Да, вы всегда сможете задать вопрос преподавателю в личном кабинете. Также вы будете получать от него обратную связь после выполнения домашних заданий.
Да, вы можете купить курс в рассрочку, что позволит вам лучше спланировать свой бюджет.
Другие популярные курсы
Техника речи
Аппаратная косметология
Педагогика профессионального образования. Преподаватель экономических дисциплин
