Курс Data Scientist

  • Познакомитесь с языками программирования
  • Освоите навыки обучения нейросетей
  • Научитесь построению ML-моделей
Все материалы остаются у вас
Актуальная программа — обновили материалы в 2024 году
4,8 из 5 — рейтинг курса на Sravni
Можно перевестись на другой курс в первые 2 месяца

Курс для тех, кто хочет

Освоить востребованную профессию будущего

Дадим устойчивую базу, которая поможет сделать уверенный старт в карьере и начать зарабатывать от 80 000 ₽

Научиться работать с искусственным интеллектом

Расскажем, как работают нейросети. Научим с их помощью преобразовывать большие объемы данных в наглядные результаты

Повысить чек

Новые знания и навыки сделают вас более сильным специалистом, благодаря чему вы станете больше зарабатывать на текущей работе или получите более выгодное предложение

Окупить обучение с первой же зарплаты

От 90 000 ₽
Junior
опыт работы в смежной сфере, после обучения
От 160 000 ₽
Middle
опыт работы: 2–3 года
От 260 000 ₽
Senior
опыт работы, более 3 лет

Чем вы научитесь

Применять продвинутые инструменты

Для сбора и анализа больших данных. Делать выводы с математической точностью.

Переводить большие объемы цифр в понятные дашборды

Искать неочевидные закономерности и прогнозировать результаты

Использовать различные методы и инструменты ML

Тренировать нейросети, тестировать гипотезы, находить ошибки и выявлять закономерности

Как проходит обучение

Свободный график

Никаких жестких дедлайнов. Сроки выполнения заданий устанавливаете вы сами. Удобно совмещать с учебой или работой. А если нужно отдохнуть, поставьте занятия на паузу.

Менторское сопровождение

В процессе обучения вас будет сопровождать опытный ментор, который ответит на возникающие у вас вопросы и поможет лучше усвоить новые знания.

Фокус на практику

70% курса — практика. Вы сможете оттачивать навыки, выполняя задания, которые основаны на реальный кейсах крупных предприятий.

Воркшопы с экспертами в области

Действующие специалисты в сфере Data Science помогут вам разобраться с непонятными темами и поделятся рекомендациями.

Программа курса

60+ онлайн-уроков
онлайн-уроков на платформе ProductStar
70+
ак. часов обучения на реальных кейсах компаний
3 года
доступ ко всем материалам после курса
2024
год обновления программы
Раздел 1 · Блоков 6

Курс Data Scientist делится на 6 блоков

Получение и подготовка данных: SQL
  • Введение в блок SQL
  • Извлечение и фильтрация данных
  • Преобразование и сортировка данных
  • Группировка данных
  • Введение в базы данных
  • Объединение таблиц
  • Вложенные запросы
  • Обновление, добавление и удаление данных
  • Создание, изменение и удаление таблиц
  • Advanced
  • Обзор основных программ
Основы Python
  • Введение в Python
  • Переменные и типы данных.
  • Строки. Условия и циклы
  • Практическое занятие: строки
  • Практическое занятие: циклы
  • Списки и словари в Python
  • Функции
  • Практическое занятие: функции
  • Библиотеки
  • Практическое занятие: библиотеки
  • Структуры данных в Python
  • Пакеты и модули
  • Менеджер пакетов Pip
  • Ошибки и исключения
  • Практическое занятие: ошибки и исключения
  • Знакомство с Git и GitLab
  • Разработка API на Flask
  • Практический проект на Flask
Построение Machine Learning-моделей
  • Знакомство с машинным обучением
  • Линейная регрессия
  • Бинарная классификация
  • Построение надежных стратегий валидации — важность локальной валидации
  • Решающие деревья
  • Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
  • Feature Engineering, Feature Selection
  • Градиентный бустинг
  • Воркшоп: предсказание оттока и прогноз продаж
  • А/B-тестирование в машинном обучении
  • Обучение без учителя
  • Воркшоп: скоринг кредитного портфеля
Построение Machine Learning моделей
  • Знакомство с машинным обучением
  • Линейная регрессия
  • Бинарная классификация
  • Построение надежных стратегий валидации — важность локальной валидации
  • Решающие деревья
  • Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
  • Feature Engineering, Feature Selection
  • Градиентный бустинг
  • Воркшоп: предсказание оттока и прогноз продаж
  • А/B тестирование в машинном обучении
  • Обучение без учителя
  • Воркшоп: скоринг кредитного портфеля
Нейронные сети и NLP
  • Введение в нейронные сети
  • Обучение нейросетей
  • Глубокое обучение на практике
  • Дополнительные возможности Tensorflow + Keras
  • Свеёрточные нейронные сети
  • Введение в NLP, понятие эмбеддинга
  • Рекуррентные сети
  • Нейросети с вниманием, трансформеры
  • Metric learning, обучение без учителя
  • Обучение с подкреплением в нейросетях
  • Итоговый проект
Рекомендательные системы
  • Введение
  • Метрики и бейзлайны
  • Матричное разложение
  • Рекомендации через поиск ближайших соседей
  • Гибридные рекомендательные системы
  • Итоговый проект
Дипломная работа и помощь с трудоустройством
  • Работа над дипломным проектом для портфолио
  • Подготовка резюме
  • Подготовка к собеседованию
  • Финальная защита и консультации

Трудоустраиваем студентов в процессе обучения

80%
студентов нашли работу в процессе обучения
200+
партнерств с ведущими IT-компаниями за 10 лет
4,5 месяца
среднее время трудоустройства

Этапы трудоустройства

1
Резюме и самопрезентация

Наставник расскажет, как лучше презентовать свои умения. Поможет составить сильное резюме, написать сопроводительное письмо под конкретную вакансию и подготовиться к собеседованию.

2
Поиск вакансий

Сделаем анализ рынка, предложим релевантные варианты, направляем ваше резюме компаниям-партнерам.

3
Поддержка ментора

Куратор проведет с вами пробное интервью, поможет выполнить тестовое задание, разберет ошибки в случае отказа. Он также будет поддерживать вас до конца испытательного срока.

Тарифы

4 406 /мес.
53%
225 000 

x24 платежа в рассрочку
или одним платежом с дополнительной скидкой 10% – 95 175 ₽

Остались вопросы?

Записаться на курс и получить бесплатную консультацию
Я подтверждаю согласие на обработку персональных данных в соответствии с условиями Политики конфиденциальности
Часто задаваемые вопросы

Что такое Data Science и зачем он нужен?

Data Science («наука о данных») — это направление в сфере IT, в рамках которого специалисты изучают и обрабатывают большие объемы данных. Для этого они используют различные методы статистики, машинного обучения и алгоритмов.

Специалист Data Science нужен компании, чтобы помогать приниматься важные стратегические решения на основе данных.

Какие ключевые навыки развиваются в ходе Data Science обучения?

В ходе обучение вы разовьете навыки работы с SQL, Python, Git и GitLab. Научитесь проводить машинное обучение, разрабатывать рекомендательные системы, а также работать с искусственным интеллектом.

Какие знания и умения в области Data Science наиболее востребованы на рынке труда?

На рынке труда наиболее востребованы специалисты, владеющие

Python, SQL, математической статистикой и алгоритмами машинного обучения.

Какие аспекты охватывает курс специалиста по Data Science?

Курс охватывает все аспекты Data Science — основы статистики, языки программирования, машинное обучение, работа с большими данными и их визуализацией.

На какие hard skills делается акцент в курсе Data Science?

На курсе мы делаем упор на изучение с SQL и основ Python, а также построение Machine Learning моделей, работу с нейросетями и NLP.

Какие метрики и инструменты используются в Data Science?

Специалисты Data Science используют в своей работе Python, Linux, GitLab, SQL и Github.

Образовательные услуги оказываются ООО «Тривиум» на основании Лицензии № Л035-01271-78/00176826 от 10 декабря 2021 года.

Реклама, ООО «Тривиум»