Data Scientist: с нуля до middle

Обучение на курсе поможет вам:

1. Перейти в профессию с высоким окладом, которая не устареет через 10 лет
   Положите начало своему развитию в востребованной во всех отраслях бизнеса профессии
2. Освоить ключевые технологии и опередить запрос рынка
   Станете востребованным специалистом уже в процессе обучения и не растеряете накопленные знания и навыки
3. Прожить опыт 2-3 лет самостоятельного изучения сферы Data Science
   Получите знания в концентрированном формате и с обратной связью от экспертов-практиков ведущих компаний

А ещё вы получите:

• Больше 16 кейсов в портфолио
• Выполните 90 домашних работ с фидбеком эксперта, а также онлайн-лабораторные и тесты
• Доступ в профессиональные сообщества
• Поможем вам найти единомышленников и будущих коллег
• Участие в конкурсах Kaggle
• Помощь в трудоустройстве

Кому будет полезен этот курс?

• Новичкам в Data Science
  С нуля овладеете знаниями и навыками, необходимыми для работы Data Scientist, и получите новую востребованную профессию.
• Разработчикам
  Курс даёт хорошую базу для перехода из программирования в Data Science и анализ больших данных. Вас ждёт много практической работы, разбор кейсов и новые полезные знакомства.
• Аналитикам
  Вы научитесь извлекать максимум из больших массивов данных для быстрой проверки гипотез и построения прогнозов. Освоите новые инструменты и перейдёте на новый уровень в сфере Data Science.

Чему вы научитесь?

• Работать с SQL
  Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов
• Использовать Python и библиотеки
  Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, полученные при анализе данных
• Проверять данные и определять проблемы
• Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения, генерировать новые значимые признаки
• Обучать многослойные нейронные сети и строить модели машинного обучения
• Быстро строить модели и проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных
• Применять математику в алгоритмах
• Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
• Лидировать Data-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком
• Структурировать результаты, формулировать гипотезы, выявлять потребности, находить области применения машинного обучения

Программа курса

• 1 ступень. Погружение
• Аналитическое мышление
  Курсовой проект
  Основы визуализации данных
  Курсовой проект
• 2 ступень. SQL, Python и Big Data
• SQL и получение данных
  Курсовой проект
  Аналитика больших данных
  Курсовой проект
  Python для анализа данных
  Курсовой проект
  Математика для анализа данных
  Курсовой проект
• 3 ступень. Машинное обучение, Deep Learning и нейронные сети
• Машинное обучение
  Рекомендательные системы
  Временные ряды
  Нейронные сети
  Компьютерное зрение
  Обработка естественного языка
  Deep Learning
  Курсовой проект
• 4 ступень. Soft Skills и управление проектами
• Менеджмент data-проектов
  Эффективные коммуникации и эмоциональный интеллект
  Переговоры
  Публичные выступления
• Финальный хакатон и Kaggle Competitions