Talentsy
EDPRO
Skillbox
Нетология
Московский институт психологии
Eduson Academy
Skypro
НАДПО
Skillfactory
GeekBrains
НИИДПО
Contented
100балльный репетитор
Psychodemia
Bang Bang Education
Логомашина
ProductStar
Skillbox Английский (Kespa)
Фоксфорд
Годограф
Хекслет
Бруноям
Сотка
Otus
Skysmart
MAED
XYZ School
Moscow Digital School
Международная школа профессий
Вебиум
Pentaschool
Fashion Factory School
Национальный центральный институт развития дополнительного образования
Эколь
Skyeng
SF Education
Компьютерная Академия TOP
Контур.Школа
City Business School
Институт прикладной психологии в социальной сфере
KARPOV.COURSES
Level One
Verona School
Яндекс Практикум
99 баллов
Interra
Hello World
Слёрм
Инглекс
Kata Academy
InvestFuture
Bonnie & Slide
Coddy
#Sekta
Викиум
НИПКЭФ
Anecole
ЕГЭLAND
Абакус
PIXEL
EDPRO
Skillbox
Нетология
Московский институт психологии
Eduson Academy
Skypro
НАДПО
Skillfactory
GeekBrains
НИИДПО
Contented
100балльный репетитор
Talentsy
Psychodemia
Bang Bang Education
Логомашина
ProductStar
Skillbox Английский (Kespa)
Фоксфорд
Годограф
Хекслет
Бруноям
Сотка
Otus
Skysmart
Национальный социально-педагогический колледж
MAED
XYZ School
Moscow Digital School
Международная школа профессий
Вебиум
Тетрика
Pentaschool
Fashion Factory School
Национальный центральный институт развития дополнительного образования
Эколь
Skyeng
SF Education
Компьютерная Академия TOP
Контур.Школа
City Business School
TutorOnline
Институт прикладной психологии в социальной сфере
KARPOV.COURSES
Level One
Verona School
Яндекс Практикум
99 баллов
Interra
Hello World
Слёрм
Инглекс
Kata Academy
InvestFuture
Bonnie & Slide
Coddy
#Sekta
Викиум
НИПКЭФ
Anecole
Моя Альфа школа
ЕГЭLAND
Абакус
PIXEL
Яндекс Практикум Английский
Курс поможет вам освоить сферу Data Science с нуля. За шестнадцать месяцев вы научитесь анализировать данные, работать с моделями машинного обучения, строить прогнозы и на их основе предлагать выгодные для бизнеса решения.
По окончании программы вы сможете претендовать на должность junior-специалиста. Эксперты по Data Science требуются почти в любой компании, поэтому вы можете построить карьеру во многих сферах – от банковской до творческой. HR-специалисты расскажут о том, что потребуется сделать, чтобы успешно трудоустроиться.
Помимо теории и практических задач в тренажёре вас ждёт 21 учебный проект. Из них можно будет составить портфолио.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
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.
Разберёте основные концепции анализа данных. Рассмотрите особенности изучаемой профессии. Поработаете над сегментацией и классификацией.
Научитесь работать с таблицами и тепловыми картами. Обсудите способы вывода данных на экран.
Познакомитесь с различными ошибками, которые могут встретиться в коде.
Получите представление о том, как работают типы данных и переменные. Сможете работать со строками и числовыми операциями.
Поговорите о гипотезах и HADI-циклах. Разовьёте аналитическое мышление. Научитесь читать графики.
Дадите определение понятию декомпозиции. Рассмотрите разные стадии разработки проекта.
Разберётесь в том, как работают модели машинного обучения. Освоите соответствующие умения.
Познакомитесь с основами программирования на Python и его синтаксисом. Проанализируете данные пользователей музыкального стримингового сервиса.
Научитесь работать с переменными и типами данных. Поговорите о выводе на экран.
Рассмотрите разные операции, связанные со строками. Обсудите индексы, срезы и форматирование.
Поговорите о том, как правильно взаимодействовать со строками. Сможете искать отдельные элементы и объединять их.
Получите представление о том, для чего используется цикл for. Отточите связанные с этим навыки.
Научитесь составлять вложенные списки, сортировать их и добавлять новые элементы.
Разберётесь в том, как функционируют условные операторы и логические выражения.
Рассмотрите назначение функций. Изучите параметры и аргументы.
Поговорите о ключевых словах и значениях. Сможете работать со словарями.
Получите представление о том, как пользоваться датафреймами. Узнаете, как устроена библиотека Pandas.
Детально рассмотрите этап предобработки данных. Поймёте, в чём заключается принцип GIGO.
Поговорите о группировке, сортировке и анализе данных. Разберёте вопросы визуализации.
Получите представление о том, как устроен интерфейс и функционал Jupyter Notebook.
Углубитесь в нюансы предобработки. Проанализируете данные о клиентах банка. Просчитаете долю кредитоспособных.
Узнаете, чем категориальные переменные отличаются от количественных. Рассмотрите техники обработки пропусков.
Научитесь работать с Excel-файлами. Освоите новую терминологию.
Сможете искать дубликаты с учётом всех важных факторов.
Дадите определение понятию категоризации. Узнаете, как осуществляется декомпозиция таблиц.
Поймёте, как развить системное и критическое мышление. Научитесь избегать распространённых ошибок в процессе анализа данных.
Познакомитесь с методологией исследовательского анализа. Поработаете с архивом объявлений о продаже недвижимости.
Поговорите о сводных таблицах, диаграммах и гистограммах. Научитесь с ними работать.
Обсудите срезы данных, графики, даты и время. Разберёте теорию о бритве Окамма.
Научитесь грамотно работать с датафреймами. Сможете объединять таблицы и переименовывать столбцы.
Узнаете, что такое диаграмма рассеяния. Изучите корреляцию переменных.
Получите представление о том, как разбить информацию на группы. Поговорите об их укрупнении.
Проведёте исследовательский анализ данных о кино. Поработаете с количеством показов, сборами и информацией о государственной поддержке. Выберете подходящие техники для анализа.
Познакомитесь с конкретными методиками статистического анализа. Проверите заданные гипотезы.
Поговорите о комбинациях и различных математических операциях. Разберётесь в размещениях и сочетаниях.
Рассмотрите основы теории вероятностей. Научитесь работать с диаграммой Эйлера-Венна и законом больших чисел.
Узнаете, чем категориальные переменные отличаются от количественных. Изучите теорию описательной статистики.
Обсудите случайные величины и их разновидности. Поговорите о распределении вероятностей.
Изучите разные виды экспериментов и распределений. Освоите новую терминологию.
Узнаете, что такое односторонние и двусторонние гипотезы. Научитесь их проверять.
Создадите модель машинного обучения для молочной фермы. Разберёте связанную с этим теорию.
Поговорите о моделировании, типах данных, выборках и признаках. Рассмотрите новую терминологию.
Научитесь работать с векторными и матричными операциями. Поймёте, что такое скалярное произведение.
Узнаете, как правильно готовить данные для машинного обучения. Разберёте новые теоретические понятия.
Определите задачу регрессий и научитесь взаимодействовать с ними на практике.
Поймёте, какую роль выполняют классификации. Обсудите матрицу ошибок и логистическую регрессию.
Проведёте анализ данных о покупках клиентов. Создадите модель, которая поможет маркетологам формировать распродажи и акции.
Рассмотрите методы опорных векторов и k-ближайших соседей. Разберёте разные виды ядра.
Детально изучите проблемы излишнего или недостаточного обучения модели.
Узнаете, из-за чего может возникать дисбаланс классов. Дадите определение понятию кросс-валидации.
Познакомитесь с теорией гиперпараметров. Научитесь правильно их подбирать.
Поговорите о целевых и входных признаках. Сможете с ними работать.
Поймёте, по каким параметрам проводится отбор признаков. Узнаете, как провести интерпретацию результатов модели.
Получите представление о том, как формируется пайплан обучения моделей.
В качестве проектной работы создадите две модели машинного обучения. Сделаете прогнозы по поводу возможной утечки кадров для HR-отдела. Поработаете над пайплайном.
Поговорите о том, как модели машинного обучения могут применяться в бизнесе. С помощью новых инструментов попробуете указать на наиболее прибыльное месторождение нефти.
Выделите ключевые метрики бизнеса и научитесь с ними работать в контексте машинного обучения.
Узнаете, как проводятся А/B-тесты. Дадите определение такому понятию, как бутстреп.
Обсудите вопрос выбора источников информации. Изучите разметки и декомпозиции.
Познакомитесь с основами языка запросов SQL. Поработаете с базой данных, включающей в себя информацию о стартапах и инвестициях.
Освоите базовый синтаксис SQL. Научитесь работать с базами данных.
Узнаете, что из себя представляют логические и специальные операторы.
Поговорите о группировке и сортировке информации. Изучите задачи агрегирующих функций.
Обсудите всё, что связано с ER-диаграммами и псевдонимами. Узнаете, как правильно объединять таблицы.
Поймёте, чем подзапрос отличается от присоединения. Освоите функционал PostgreSQL.
Научитесь работать с командной строкой. Разберётесь в функционале Git. Выложите свои проекты на GitHub.
Узнаете, для чего нужна командная строка. Обсудите удалённые сервера.
Получите представление о том, как нужно работать с файлами, каталогами и конвейером команд в Linux.
Поймёте, какие задачи выполняют системы контроля версий. Разберётесь в функционале Git.
Поговорите об удалённых репозиториях и GitHub.
Поработаете над проектом от реального заказчика, либо поучаствуете в соревнованиях. Обе работы могут пополнить ваше портфолио.
Получите представление о том, как устроены системы обработки больших данных. Сделаете прогнозы по поводу потенциальной стоимости квартир для сервиса по продаже недвижимости.
Поговорите о распределённых вычислениях и их истории. Расширите теоретическую базу по этой теме.
Познакомитесь с особенностями Spark. Узнаете, как организованы соответствующие сессии.
Обсудите RDD и их преимущества. Поймёте, в чём заключается концепция ленивых вычислений.
Изучите трансформации, записи, оконные функции и другие элементы работы в DataFrame API.
Познакомитесь с численными методами и их классификацией. Разработаете модель, определяющую стоимость автомобиля с пробегом.
Поговорите о вычислительных сложностях и линейных регрессиях. Поймёте, в чём заключаются итеративные методы.
Дадите определение такому понятию, как градиентный спуск. Сможете с ним работать.
Обсудите градиентный бустинг и его регуляризацию. Узнаете, в чём заключаются ансамблевые методы.
Поработаете над проектом от реальной компании, либо примите участие в соревнованиях на платформе Kaggle. Обе работы можно добавить в портфолио.
Углубите свои знания о SQL и Python. Выполните практическую работу, связанную с расчётами и визуализацией.
Поговорите о бизнес-показателях, конверсиях и схемах данных.
Дадите определение такому понятию, как агрегирующие оконные функции. Сможете с ними работать.
Получите представление о том, как устроены оконные функции ранжирования.
Обсудите функции смещения и кумулятивные значения. Узнаете, что такое алиасы.
Познакомитесь с методами когортного анализа. Научитесь применять их на практике.
Разберётесь в особенностях фреймворка PyTorch. Поработаете над обучением нейросетей с его помощью.
Познакомитесь с историей создания и развития нейросетей. Поймёте, какие задачи они могут решать.
Поговорите об архитектуре и слоях нейросети. Разберётесь в функциях активации.
Узнаете, что из себя представляют сети прямого распространения. Дадите определение понятию такому понятию, как вычислительный граф.
Детально изучите всё, что связано с производными, оптимизаторами и параметрами сети.
Рассмотрите проблему излишнего и недостаточного обучения нейросети. Поговорите об обобщающих способностях.
Узнаете, что такое аугментация данных и регуляризация. Освоите новые навыки.
Разработаете запросы для получения данных. Создадите датасеты. Рассчитаете потенциальную опасность поездок для клиентов и самой компании.
Научитесь работать с временными рядами. Разработаете модель, которая предскажет пиковые нагрузки в сервисах такси.
Рассмотрите отдельные разновидности временных рядов. Поговорите о трендах и сезонности.
Обсудите вопросы целеполагания в прогнозировании. Углубитесь в проблему обучения модели.
Получите представление о том, как обучить модель работать с текстами. Автоматизируете оценку токсичности комментариев.
Поговорите о векторизациях слов и регулярных выражениях. Дадите определение такому понятию, как лемматизация.
Узнаете, как работают языковые представления и эмбединги. Освоите сопутствующий функционал.
Познакомитесь с теоретическими основами компьютерного зрения. Разработаете функционал для сбора данных по фотографиям.
Получите представление о том, какие функции выполняет компьютерное зрения.
Обсудите логистическая регрессию и полносвязные нейронные сети в библиотеке Keras.
Разберёте основные нейросети, которые можно использовать для компьютерного зрения. Поговорите о свёртке.
Рассмотрите вопросы аугментации и загрузчиков данных. Освоите новую терминологию.
Рассмотрите вопросы этики в контексте анализа данных. Поработаете над моделью машинного обучения при помощи текстов и изображений. Разработаете систему поиска фото по описанию.
Проанализируете бриф от заказчика, проведёте комплексный анализ данных и примените в работе модели машинного обучения. Выберите одну из двух задач.
Поработаете над запросами для получения данных. Разработаете датасет для обучения модели. Выполните задачу, связанную с сервисом каршеринга.
Повторите весь учебный материал, связанный с теорией вероятности. Потренируетесь работать с числами и логическими выражениями. Выполните практические задания, которые можно встретить на собеседованиях.
Выполните несколько практических задач на проверку навыков работы с SQL. Составите собственные запросы и поработаете с базами данных.
Научитесь генерировать и проверять гипотезы, искать нужную информацию и автоматизировать рутинные процессы при помощи YandexGPT.
Составите резюме и сопроводительное письмо для трудоустройства в сфере Data Science. Разработаете стратегию поиска работы и дальнейшего карьерного развития.
Откликнитесь на несколько вакансий, пройдёте собеседования и выполните тестовые задания. Получите рекомендации от HR-специалистов. Рассмотрите самые распространённые ошибки, которые могут возникнуть при поиске работы.
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
Обучение разбито на спринты. Они длятся от двух до четырёх недель. В программу входит теория, практика в тренажёре, квизы и итоговый проект с обратной связью. Все учебные материалы можно осваивать в любое удобное время. Дедлайн предусмотрен только для проектов.
Программа рассчитана на полное освоение материала за указанный срок. Ходите на занятия, выполняйте задания, сдавайте проекты, работайте с наставником, и ближе к окончанию обучения вы увидите результат.
Курс составлен ведущими специалистами из изучаемой отрасли и адаптирован умелыми методистами. Вас будут консультировать наставники, работающие в крупных компаниях.
Напишите куратору и объясните ситуацию. Он поможет найти решение. Например, он может перенести дедлайны, а в крайнем случае – перевести вас в иную группу.
По завершении курса у вас будет возможность проконсультироваться с HR-специалистами. Они помогут составить план карьерного развития и поддержат на первых порах. Но и вам потребуется активно откликаться на вакансии и ходить на собеседования.
Иногда выпускники школы становятся работниками Яндекса и даже Практикума. Но школа не гарантирует трудоустройства в эту компанию. Отбор ведётся так же, как и в других компаниях. Проявите себя, и тогда вы можете получить такую возможность.
Вы получите все знания и навыки, которые пригодятся для трудоустройства на должность младшего специалиста. Многое будет зависеть от ваших результатов во время обучения. Учитесь усердно, и ваши шансы вырастут.
Есть разные способы: единый платёж, рассрочка, счёт юридического лица. Читайте подробнее об этих вариантах на странице курса.
Да. Работодатель может оплатить весь курс или любую его часть. Вам нужно договориться об этом заранее. Оплата производится через юридическое лицо или двусторонний договор.
Вы получите документ о проф. переподготовке. Он оформлен по гос. образцу и рассматривается работодателями. Студентам без образования выдаётся сертификат.
Да. Подайте заявку в налоговую любым удобным способом: онлайн или очно. Перед этим ознакомьтесь со списком необходимых документов. Он есть на сайте школы.
Вам не потребуется никаких специальных знаний или подготовки для успешного старта обучения.
Олигофренопедагог
Подготовка к экзамену CFA Level I
Аналитика для руководителей и владельцев бизнеса
Аппаратный массаж LPG