Data Scientist: расширенный курс

Data Scientist: расширенный курс

• С нуля освоите навыки анализа данных и обучения нейронных сетей, чтобы стать универсальным специалистом в Data Science
• Сможете искать работу в новой сфере уже через 8 месяцев обучения
• Получите возможность пройти стажировку у наших партнёров

Чем занимается Data Scientist

Дата-сайентист работает с большими объёмами данных. На их основе специалист находит закономерности и прогнозирует развитие событий с помощью моделей машинного обучения.

Например, в банковской сфере может спрогнозировать реакцию клиента на кредитное предложение, в ритейле — создать модель для выбора нового места торговой точки в зависимости от района, арендной платы и близости конкурентов. Системы распознавания лиц, голосовые помощники и ChatGPT — тоже дело рук дата-сайентистов.

Почему этот курс расширенный

• Плавный вход. Первая ступень программы включает основы аналитики и статистики в Google Таблицах, а также основы визуализации данных — чтобы погружение в аналитику было комфортным, даже если у вас нет технического образования
• Навыки универсального специалиста. Освоите глубокое обучение нейросетей и продвинутые методы работы с Big Data, чтобы строить рекомендательные системы и временные ряды, работать с изображениями и текстом. Это позволит вам выделиться на рынке труда
• Больше партнёров по трудоустройству. Получите больше возможностей для стажировок и решения рабочих кейсов крупных компаний, которые можно положить в портфолио в дополнении к учебным

Чему вы научитесь

• Работать с базами данных
• Получать данные с помощью SQL из различных источников, выгружать их в нужном формате. Создавать собственные БД, работать с хранимыми процедурами и функциями
• Использовать Python и библиотеки
• Очищать и преобразовывать данные, проверять гипотезы, находить скрытые закономерности, визуализировать результаты
• Применять математику и статистику
• Освоите необходимый математический аппарат для решения задач машинного обучения и построения нейросетей
• Строить модели машинного обучения
• Конструировать признаки, строить классические модели машинного обучения, временные ряды и создавать рекомендательные системы
• Обучать многослойные нейронные сети
• Проверять гипотезы, строить нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных
• Лидировать Data-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком
• Формулировать гипотезы, выявлять потребности, структурировать и визуализировать результаты

Программа обучения — 24 месяца

• 316 часов теории и 462 часа практики

  Вебинары с экспертами в прямом эфире проходят 1-2 раза в неделю, начинаются в промежутке с 18:00 до 20:00 МСК

• На лекции и практические задания понадобится 10-15 часов в неделю
• Записи вебинаров и митапов, видеолекции, презентации, лонгриды, тесты, тренажёры и другие полезные материалы хранятся в личном кабинете

Чтобы программа соответствовала запросам рынка труда, мы проводим 3 этапа исследований