Профессия Data Scientist

  • Прокачаете навыки машинного обучения и анализа данных
  • Попробуете себя в одной из востребованных IT-специальностей с зарплатой от 60 000 рублей
  • Сможете найти работу уже в процессе обучения
Обучение на 70% состоит из практики
Спикеры и авторы программы — ведущие специалисты из Amazon, Яндекс и Skyeng
Диплом о профпереподготовке установленного образца
Перевод на другой курс без доплат, если вам не подойдет этот

Кто такой Data Scientist

Это специалист, который:
  • умеет анализировать данные
  • оказывает бизнесу помощь в принятии решений, используя математический подход
  • на «ты» с нейросетями и машинным обучением
  • говорит на языке программирования

Курс будет полезен тем, кто хочет

Освоить профессию будущего

Поможем уверенно стартовать в новой деятельности. Вы получите необходимые знания и практику для быстрой адаптации.

Овладеть навыком работы с нейросетями

Познакомим вас с ключевыми инструментами, с помощью которых вы сможете преобразовывать данные в наглядные результаты.

Развиваться в актуальной сфере

Предложим на выбор несколько специализаций и повысим вашу квалификацию.

Сколько зарабатывает Data Scientist

от 60 000 ₽
Junior-специалист
после обучения
от 100 000 ₽
Middle-специалист
с опытом работы 1-3 года
от 250 000 ₽
Senior-специалист
с опытом от 3 лет
* После обучения вы сможете работать в стартапе, крупной корпорации

На курсе вы научитесь

Говорить на языке программирования

Освоите Python, SQL, узнаете о системах управления версиями проекта, сможете визуализировать данные и работать c Linux, GitLab и GitHub.

Обучать искусственный интеллект

Познакомитесь с машинным обучением, овладеете необходимыми математическими инструментами и глубоко погрузитесь в мир IT-технологий.

Анализировать бизнес и строить системы

Начнете самостоятельно решать бизнес-задачи, создавать продукты и оказывать помощь компаниям с оптимизацией внутренних процессов.

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

Обращайтесь за помощью к опытному в разработке ментору, если возникают сложности и появляются вопросы.

Фокус на практику

70% курса состоит из практических заданий. Прокачивать навыки вы будете на настоящих кейсах компаний

При участии экспертов

Несколько раз в месяц мы проводим онлайн-воркшопы с опытными разработчиками. На них разбираем темы, предложенные студентами курса. Вы можете задавать любые вопросы и выполнять code-review в режиме онлайн.

Программа курса

3
года доступны материалы курса
10
месяцев в среднем длится обучение
128
уроков для освоения навыков
Раздел 1 · Блоков 1

Введение в программирование (бонусная ступень)

Вводный курс, благодаря которому вы сможете более уверенно ориентироваться в мире компьютерных программ, ИИ, алгоритмов и данных. Освоите основы языко
Раздел 2 · Блоков 4

BigData-инструментарий

Подробнее узнаете о специфике профессии. Освоите Python и научитесь делать с его помощью вычисления. Узнаете, как применять алгоритмы бинарного поиска
Python для анализа данных
Технические нюансы и работа с Git
Подгрузка данных
Математика, статистика и теория вероятности
Раздел 3 · Блоков 6

Алгоритмы Machine Learning

Освоите полный спектр необходимых для Data Scientist гибких и профессиональных навыков. Научитесь обучать искусственный интеллект и работать с базовым
Классические модели Machine Learning
Рекомендательные системы
Прогнозные модели
Модели для скоринга
Создание BigData-продуктов
Подготовка портфолио и участие в соревнованиях на Kaggle
Раздел 4 · Блоков 3

Специализации

Освоите несколько специализаций Data Scientist, чтобы было проще определиться с выбором будущей сферы деятельности. И выполните проекты, которые сможе
Специализация 1: AI & Deep Learning Engineer

Глубоко изучите принцип работы нейросети, научитесь развивать и обучать ИИ.

Специализация 2: NLP-разработчик

Научитесь строить Data Science-системы для анализа текста и голоса.

Специализация 3: Cloud Data Engineer

Рассмотрите ОС Linux, Hadoop, AWS, работу «в облаке». Научитесь создавать IT-инфраструктуру с помощью облачных сервисов.

Гарантируем трудоустройство

80%
наших учеников находят работу во время обучения
200 +
партнерских программ за 10 лет
4,5 месяцев
в среднем уходит на поиск работы

Этапы трудоустройства

1
Наметим ваш карьерный путь

Исследуем рынок труда и поможем определиться с выбором подходящей для вас специализации.

2
Подберем вакансии

Составим убедительное резюме и отправим его компаниям-партнерам.

3
Проведем тестовое собеседование

Научим грамотно рассказывать о себе, отвечать на каверзные вопросы во время интервью и демонстрировать свои сильные стороны работодателю.

4
Вместе пройдем испытательный срок

Поможем быстро адаптироваться на новой работе и проявить себя за время испытательного срока, чтобы успешно пройти его.

Тарифы

Стандартный
6 000 /мес.
55%
320 000 

6 000 ₽ / месяц
х 24 платежа в рассрочку
или одним платежом с дополнительной скидкой 10% – 129 600 ₽

  • Гарантия трудоустройства
  • Поддержка ментора и куратора на всех этапах обучения
  • Стажировка в партнерских компаниях
  • Доступ к материалам курса на 3 года
  • Доступ к сообществу специалистов
Продвинутый
7 278 /мес.
56%
397 000 

7 278 ₽ / месяц
х 24 платежа в рассрочку
или одним платежом с дополнительной скидкой 10% – 157 212 ₽

  • Все опции стандартного тарифа
  • Доступ к мини-курсам по смежным специальностям и навыкам
  • Помощь на испытательном сроке
  • 4 индивидуальные видеовстречи 1-на-1 с ментором и сопровождение
Премиум
8 230 /мес.
57%
689 000 

8 230 ₽/ месяц
х 36 платежей в рассрочку
или одним платежом с дополнительной скидкой 10% – 266 643 ₽

  • Все опции продвинутого тарифа
  • 40 индивидуальных видеовстреч 1-на-1 с ментором и сопровождение
  • Составление PDP — индивидуального плана карьерного развития
  • Возможность выбрать ментора

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 она нужна?

Data Science — это наука о данных, в которой задействованы статистика, информатика и математика для извлечения ценной информации из данных. Методы Data Science используют для анализа, интерпретации и понимания больших объемов данных, на основе которых принимают обоснованные решения и предсказывают будущие события.

Какие ключевые навыки развиваются в ходе Data Science обучения?

  • Понимание основ SQL и умение анализировать и интерпретировать большие объемы данных;
  • Программирование и работа с Python для сбора, очистки, обработки и систематизации данных;
  • Работа с визуализацией данных и создание информативных и понятных дашбордов;
  • Знание основ математического анализа, статистики и алгоритмов машинного обучения;
  • Работа с нейросетями и искусственным интеллектом;
  • Soft skills — умение выступать перед аудиторией и убеждать, работа в команде, понимание бизнес-процессов, критическое и стратегическое мышление.

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

Чтобы успешно развиваться в Data Science, нужно владеть статистическим анализом, языком программирования, уметь управлять базами данных и знать SQL, понимать, как решить проблему на основе полученных сведений и обладать навыками визуализации.

Какие аспекты охватывает курс специалиста по Data Science?

С помощью курса вы овладеете необходимым для Data Scientist BigData-инструментарием: изучите Python и научитесь применять его в работе, узнаете, как работать с базами данных и системами для аналитики, познакомитесь с основами математики и статистического анализа. И разберетесь в работе с алгоритмами машинного обучения, поймете, как обучать ИИ и визуализировать данные. Также у вас будет возможность освоить несколько специализаций, чтобы выбрать направление для карьерного роста.

На какие hard skills делается акцент в курсе Data Science?

  • Математика и статистика;
  • Машинное обучение;
  • Работа с большим объемом данных;
  • Программирование.

Какие метрики и инструменты используются в Data Science?

Среди ключевых метрик, которые необходимы для оценки качества моделей машинного обучения:

— бинарная классификация: accuracy, error rate, положительные (TP, FP) и отрицательные (TN, FN) метки, точность (precision), полнота (recall), F1-мера, AUC, ROC;

— мульти-классификация: обобщение перечисленных метрик (микро- и макроусреднение).

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

Реклама, ООО «Тривиум»