Принятие решений на основе данных. Аналитика от KARPOV.COURSES

Смотреть курс на KARPOV.COURSES
Дешевле на 7% с промокодом

Полная стоимость

65 000 ₽/курс 60 000 ₽/курс
-7%

Минимальный платеж в месяц

5 417 ₽/мес

Длительность

Длительность:

2 месяца

Дата начала

Дата начала:

12 июля
Дешевле на 7% с промокодом
Смотреть курс на KARPOV.COURSES

Ожидаемая З/П

Специалист, завершивший обучающие модули, в среднем может рассчитывать на доход в размере 68333 рублей.

Для кого

"Принятие решений на основе данных" - это обучающий курс, предназначенный для профессионалов разнообразных сфер, стремящихся освоить методики данных для оптимизации результатов своей деятельности.

Чему научитесь

В рамках обучения на курсе участники осваивают методы исследования информационных массивов, отображения результатов в наглядной форме, применения статистических методик для интерпретации данных, обучения алгоритмов на основе предоставленной информации и эффективного взаимодействия с объемными наборами данных.

Программа обучения

1. Исследование данных
2. Наука о данных
3. Руководство проектами
4. Коды скидок
5. Сертификат на подарок
6. Имитационное моделирование
7. Профессиональные области
8. Предложения работы

Кто преподает

1. Евгений Смирнов возглавляет лабораторию машинного обучения в Альфа-Банке, стремясь к полному раскрытию потенциала данных.
2. Роман Васильев управляет коллективом, занимающимся созданием аналитических решений в Яндекс Лавке, закладывая фундамент для культуры, основанной на данных.

Формат обучения

1. Обучение по курсу проходит в виртуальном формате.
2. Менеджеры могут проверить свои знания, выполняя свыше двадцати различных тестов и практических заданий.
3. Предусмотрено два варианта программы обучения, адаптированные под различные задачи и уровень подготовки учащихся.
4. Для усвоения материала предлагаются коллективные мастер-классы.

Пункты для резюме

Навыки:
1. Текстовый аналитик
2. Разведка данных

О курсе

Все курсы "KARPOV.COURSES"
Отзывы о KARPOV.COURSES
4.70
5.0 5
Марина Лукашевич,

С нуля получила интересную профессию

На данный момент заканчиваю курс с чувством выполненного долга и гордости за себя, что смогла и не бросила на полпути) До этого я вообще не сталкивалась с программированием и сейчас не сказать что прям совсем профи. Впереди еще много самостоятельных поисков и изучений.
Если вы, как и я идете на курс с нуля, то будьте готовы к большой самостоятельной работе и имейте достаточно времени. Да, на курсе расскажут основы, азы, но для полного понимания информации нужно гораздо больше. И даже лучше, что курс короткий (5 месяцев), в отличие от других (9-12 месяцев), так как самостоятельное изучение считай практика.

Про ребят, которые проводят курс и группу поддержки могу сказать только положительное. Лекторы интересные и в доступной форме объясняют основы. Особенно сам Анатолий Карпов, прирожденный учитель) Группа поддержки в discord тоже молодцы, всегда на связи, в выходные дни тоже до позднего времени, до 23.00. Отвечают в течении 3-7 минут развернуто и терпеливо)) Спасибо им

Да, были и слезы и ощущения, что куда я лезу в такое сложное вот это вот все, но упорство и желание заставляли идти вперед) и я бесконечно этому рада)
Впереди открыты двери в большой, крутой и безумно интересный мир IT
Hello, World!)))

Ответить

next0 комментариев

 
5.0 5
Иван,

Опыт прохождения курсов

Понравилось учиться на курсах у Карпова. Хорошо проработан Python, SQL. Лучше всех реализована статистика. Улучшить стоит API Python, Airflow. В качестве BI систем рассказывают про Tableu. В целом по хардам знаний достаточно, чтобы зайти на стажера, джуна. Самое главное, что курсы реально объясняют материал с полного нуля, если у вас нет опыта, то вы сможете научиться с любого уровня. Также вы учитесь сами находить информацию, правильно гуглить - это поможет вам везде. В итоге сейчас почти год работаю аналитиком данных, доволен результатом.

Ответить

next0 комментариев

 
5.0 5
Артём,

Симулятор работы, но есть один нюанс.....

Перед тем как начать свое обучение, я хотел укрепить и разнообразить свои навыки в области ML. Могу с уверенностью сказать, что мои ожидания полностью оправдались.

Благодаря крутой экосистеме симулятора получилось порешать задачки на всех этапах разработки ML-системы, а также попробовать себя в разных сферах(matching, NLP, RecSys, uplift). Очень порадовало, что каждый месяц появляются новые задачи, а у студентов есть возможность предложить свою задачу, и если другие студенты за нее проголосуют, то команда возьмет ее в разработку.

Поддержка была всегда оперативной + всегда можно написать в чат за помощью, где студенты, вместе с авторами симулятора, готовы помочь.

Я однозначно рекомендую этот симулятор всем, кто хочет закрепить, улучшить и разнообразить свои навыки в области машинного обучения. Однако стоит быть готовым к тому, что вам придется решать многие задачи самостоятельно. Это не тот тип курсов, где вас будут "вести за руку" от начала до конца, ведь именно в самостоятельности фишка симулятора, прямо как на обычной работе.

Ответить

next0 комментариев