Школы

Рейтинг на основе отзывов, авторитетности и популярности

Подборки

Полезные и актуальные курсы, отобранные вручную

Специалист по Data Science буткемп

Сложность
Сложность
Начинающий
Тип обучения
Тип обучения
Курс
Формат обучения
Формат обучения
С проверкой домашнего задания
Трудоустройство
Трудоустройство
Помощь от школы
Сертификат
Сертификат
Есть

Стоимость курса

112 000 ₽
Есть рассрочка

Что ждёт вас в буткемпе

Быстрое погружение в IT
Буткемп — это короткий, но интенсивный курс. Уже через 5 месяцев вы будете готовы к работе аналитиком данных.

Интенсивная нагрузка
Вас ждёт около 8 часов учёбы ежедневно: регулярные встречи и вебинары с наставником, теория, домашка, много практики и проектов.

Быстрая обратная связь
Будете учиться в небольшой группе, поэтому мы сможем уделять много внимания каждому студенту. На все вопросы наставник отвечает в течение часа.

Персональный подход
Преподаватель и наставник помогут с персональными запросами в чате, также наставник будет проводить индивидуальные консультации и еженедельные вебинары.

Чем вам предстоит заниматься

Data Science специалисты работают с данными так же, как учёные, — используют математическую статистику, логические принципы и современные инструменты визуализации, чтобы получить результат. Например, биолог проводит эксперименты, чтобы проверить гипотезы: он должен обобщать частные наблюдения, исключать случайности и делать верные выводы.
Вам предстоит анализировать данные и на их основе строить модели, которые помогают принимать решения в науке, бизнесе и обычной жизни.

Курс подойдёт вам, если

  •  Вы никогда не работали в IT и хотите освоить новую профессию
  •  У вас есть опыт работы с данными, но не хватает крепкой базы по машинному обучению
  •  Вы уже работаете на смежной роли и хотите сменить направление
  •  Вы готовы посвящать учёбе от 40 часов в неделю

Что вы получите после обучения

Навыки
1
Keras
2
Pandas
4
Scikit-learn
7
Jupyter Notebook
8
Catboost

Школа

Яндекс Практикум — сервис онлайн-обучения, где каждый может освоить цифровую профессию с нуля или получить новые навыки для дальнейшего профессионального развития.

Яндекс Практикум готовит специалистов по 5 направлениям: анализ данных, программирование, дизайн, маркетинг, менеджмент.

Обучение проходит в собственной технологической среде компании, что позволяет студентам сразу применять полученные знания на практике. Карьерный центр оказывает содействие при поисках и устройстве на работу.

Программы состоят из двух частей: бесплатного вводного курса и платного продолжения. Бесплатная часть поможет оценить формат, примерить на себя профессию и принять взвешенное решение.

Преимущества:

Обучение основано на реальных ситуациях. Все задачи, которые вы будете выполнять, взяты из реальной рабочей практики. Оттуда же все инструменты: редакторы кода или Figma. С первых дней вы будете готовиться к своей будущей работе.
69% выпускников Практикума находят работу. В этом им помогает особый этап курса — карьерный трек. На нём со студентами работают наши HR-специалисты. Они учат студентов планировать процесс поиска работы, правильно составлять резюме, не теряться на собеседованиях и проходить тестовые задания. Читать исследование НИУ ВШЭ
Технологии помогают сделать так, чтобы каждому было удобно учиться. Теория — в учебнике с интерактивными элементами, задачи — в тренажёре.
Обратная связь. Еженедельные созвоны с наставниками и подробный письменный разбор выполненных заданий от ревьюера. Кураторы регулярно собирают обратную связь, чтобы в группе было комфортно и не страшно обратиться за помощью.
Возможность оплаты курса в рассрочку. 

Преподаватели

Руководитель отдела дата анализа, AliExpress Россия
Опыт в аналитике — свыше 5 лет.

Аналитик-разработчик в Яндексе.

В сфере Data Science Сослан работает 3 года, а в IT и математике — больше 20 лет.

Эксперт в управлении перспективных алгоритмов машинного обучения банка ВТБ.

Опыт Артёма в сфере Data Science — 4,5 года.

Программа курса

Будете анализировать большие объёмы данных и применять машинное обучение для разных задач. Специалист по Data Science строит на основе данных модели, которые помогают принимать решения в науке, бизнесе и повседневной жизни. С помощью машинного обучения вы будете предсказывать события, прогнозировать значения и искать неочевидные закономерности в данных. 

Бесплатная часть 20 часов Вводный курс: основы Python и анализа данных

Узнаете основные концепции анализа данных и поймёте, чем занимаются аналитики данных и специалисты по Data Science
 
 
1 спринт 1 неделя Базовый Python

Глубже погрузитесь в язык программирования Python и работу с библиотекой pandas
 
 
2 спринт 1 неделя Предобработка данных

Научитесь очищать данные от выбросов, пропусков и дубликатов, а также преобразовывать разные форматы данных
 
 
3 спринт 1 неделя Исследовательский анализ данных

Изучите основы теории вероятностей и статистики. Примените их для исследования основных свойств данных, поиска закономерностей, распределений и аномалий. Познакомитесь с библиотеками SciPy и Matplotlib. Создадите диаграммы, поупражняетесь в анализе графиков.
 
 
4 спринт 1 неделя Статистический анализ данных

Научитесь анализировать взаимосвязи в данных методами статистики. Узнаете, что такое статистическая значимость, гипотезы и доверительные интервалы.
 
 
5 спринт 1 неделя Итоговый проект первого модуля

Научитесь предварительному исследованию данных, сформулируете и проверите гипотезы
 
 
6 спринт 1 неделя Введение в машинное обучение

Освоите основные концепции машинного обучения. Познакомитесь с библиотекой Scikit-Learn и примените её для создания первого проекта с машинным обучением.
 
 
7 спринт 1 неделя Обучение с учителем: классификация и регрессия

Углубитесь в самую востребованную область машинного обучения — обучение с учителем. Узнаете, как обращаться с несбалансированными данными.
 
 
8 спринт 1 неделя Машинное обучение в бизнесе

Научитесь предварительному исследованию данных, сформулируете и проверите гипотезы
 
 
9 спринт 1 неделя Итоговый проект второго модуля

Смоделируете процесс плавления золотой руды, чтобы улучшить работу предприятия
 
 
10 спринт 1 неделя Линейная алгебра

Заглянете внутрь нескольких изученных ранее алгоритмов и лучше поймёте, как их применять. На практике освоите с нуля главные концепции линейной алгебры: линейные пространства, линейные операторы, евклидовы пространства.
 
 
11 спринт 1 неделя Численные методы

Заглянете внутрь нескольких изученных ранее алгоритмов и лучше поймёте, как их применять. На практике освоите с нуля главные концепции линейной алгебры: линейные пространства, линейные операторы, евклидовы пространства.
 
 
12 спринт 1 неделя Временные ряды

Научитесь анализировать временные ряды. Узнаете, как создавать табличные данные из временных рядов и решать для них задачу регрессии.
 
 
13 спринт 1 неделя Машинное обучение для текстов

Научитесь делать числовые векторы из текстов и решать для них задачи классификации и регрессии. Узнаете, как вычисляются признаки TF-IDF, и познакомитесь с языковыми представлениями word2vec и BERT.
 
 
14 спринт 1 неделя Базовый SQL

Изучите основы структурированного языка запросов SQL и операции реляционной алгебры. Познакомитесь с PostgreSQL — популярной системой управления базами данных (СУБД). Научитесь писать запросы разного уровня сложности и переводить бизнес-задачи на язык SQL.

Также вы познакомитесь с PySpark — библиотекой с открытым исходным кодом, которая применяется для распределённой обработки больших объёмов данных.

 
15 спринт 1 неделя Компьютерное зрение

Научитесь решать простые задачи компьютерного зрения с привлечением готовых нейронных сетей и библиотеки Keras. Одним глазком заглянете в Deep learning.
 
 
16 спринт 1 неделя Выпускной проект

Уточните задачу заказчика, пройдёте все стадии анализа данных и машинного обучения. Теперь без уроков и домашних заданий — всё как на реальной работе.
 

Рейтинг курса

4.6
Может быть интересно
Специалист по Data Science буткемп
На сайт курса

Специалист по Data Science буткемп

Курс находится на модерации. Данные могут быть неактуальны.