Профессия: Data Scientist с гарантией трудоустройства от ProductStar

Полная стоимость

250 560 ₽/курс 112 752 ₽/курс
-55%

Минимальный платеж в месяц

5 220 ₽/мес

Длительность

Длительность:

10 месяцев

Приблизительная длительность, занятия с проверкой д/з и обратной связью, но в записи. Можно проходить в удобном темпе

Дата начала

Дата начала:

13 апр.

Ожидаемая З/П

Специалист, завершивший обучающие модули, может рассчитывать на доход в размере 90000 рублей.

Для кого

Курс Data Science открывает путь в мир анализа данных для новичков в сфере информационных технологий, обучая основам программирования, статистике, методам машинного обучения и работе с большими данными, с перспективой трудоустройства или возврата средств при неуспешном поиске работы.

Чему научитесь

Осваивая курс, учащиеся приобретают фундаментальные умения, изучают языки кодирования, применяемые в сфере Data Science, осваивают инструментарий для работы с огромными массивами информации, углубляют знания в Python для эффективного анализа данных и совершенствуются в использовании Git, включая технические аспекты его применения.

Программа обучения

1. Наука о данных, Фундаментальная математика, Обучение искусственных интеллектов, Анализ больших массивов информации, Разработка программ, Первоначальные умения, Основополагающие принципы кодирования для аналитики данных, Загрузка и обработка информационных массивов.
2. Применение математического анализа, статистических методов и расчетов вероятностей в контексте науки о данных.
3. Традиционные алгоритмы машинного обучения, Создание систем рекомендаций, Разработка предсказательных алгоритмов, Моделирование для кредитного скоринга, Разработка продуктов на основе анализа больших данных, Подготовка проектов и участие в аналитических состязаниях на платформе Kaggle.
4. Направления специализации: Инженер по искусственному интеллекту и глубокому обучению (работа с нейросетями), Инженер по обработке данных в облачных сервисах (использование Linux, Hadoop, AWS и облачных технологий), Разработчик систем обработки естественного языка (создание систем анализа текста и речи на основе данных).
5. Образовательные программы для менеджеров продуктов, Курс по экономике единицы продукции, Профессиональное обучение в области Data Science, Курс по цифровому маркетингу, Обучение дизайну пользовательских интерфейсов и взаимодействия, Интернет-курс по разработке на Python, Обучение Java-программированию с основ, Курс по дизайну в инструменте Figma, Курс работы с Google Sheets и Excel, Курс по созданию веб-сайтов с нуля, Курсы по аналитике данных для начинающих, Программа подготовки DevOps-специалистов с базового уровня.
6. Срок освоения программы: 8 месяцев.
7. Обеспечение гарантий трудоустройства или возврат средств за обучение.
8. Учебный план включает прохождение практики в организациях-партнерах, что составляет основную часть курса – 70%.

Формат обучения

1. Образовательный процесс осуществляется через интернет.
2. Основная часть программы (семь десятых) сконцентрирована на практических занятиях.
3. Личные онлайн-консультации с наставником и сопровождение на протяжении всего обучения.
4. Учебные ресурсы представлены в виде видеороликов и различных других типов контента.

Пункты для резюме

Ключевые компетенции:
1. Продвинутое владение методами машинного обучения
2. Экспертиза в области AI
3. Знание и применение SQL-запросов
4. Разработка и аналитика ботов для Telegram на языке Python
5. Практический опыт в реализации проектов на базе конструктора Lego

Технологический набор:
1. Python
2. Tableau
3. Power BI
4. Flask
5. OpenAI GPT
6. Git
7. Django
8. TensorFlow
9. Scikit-learn
10. Pandas

Сертификат/Диплом

Диплом о профпереподготовке удостоверяет новую квалификацию индивида.

Трудоустройство

Образовательная организация предоставляет поддержку в нахождении работы по завершении обучения.

О курсе

Отзывы о ProductStar
4.90
5.0 5
Игорь,

Первые 2 месяца обучения прошли хорошо

В 28 лет решил кардинально сменить профессию: из маркетолога в разработчики. Работал в перфоманс агенстве, и задумался об этом после блокировки нескольких инструментов. Работать на новых площадках понравилось сильно меньше, поэтому решил, что проблему нужно превратить в возможность. Курс выбрал по принципу для совсем нулевых и побольше. В разработке знаю базовые вещи, поэтому выбрать было трудно. У ProductStar было самое выгодное предложение за такую развернутую программу, и менеджер все отлично объяснил, поэтому на них и остановился. Учусь уже 2 месяца и всем доволен. Уроки составлены так, что даже самый далекий от темы разберется. Буквально на первом занятии начали писать код и учить синтаксис, что очень мотивировало. Сейчас заканчиваю учить синтаксис, и жду не дождусь, когда перейду к библиотекам и django.

Ответить

next1 комментарий

 
5.0 5
Владимир,

Курс оправдал ожидания

Работаю junior продактом в edtech стартапе, и в качестве бонуса руководство оплатило мне данный курс. Забавно то, что я об этом узнал практически постфактум. Но беслпатному грех не радоваться, поэтому курс я начал с большой мотивацией. Несколько лет назад я закончил бакалавриат по направлению ""менеджмент инноваций"", поэтому много фреймворков и подходов мне были знакомы. Но было полезно посмотреть на воркшопы от преподавателей, чтобы посмотреть на все это на практике. Кстати о практике, для меня один из главных плюсов в курсе это собственный проект. Я придумал похожий на наш стартап сервис и все домашние задания выполнял на нем. Со мной работал ментор Виталий, отвечал мне на все вопросы и рекомендовал дополнительные материалы, которые можно изучить. За 6 месяцев обучения хорошо чувствую, как стал увереннее чувствовать себя в задачах. Подтянул приоритизацию, работу с командой и методы проверки гипотез. Какие-то инструменты было просто полезно пощупать: SQL, сервисы аналитики, работу с мобильными приложениями. В общем, для джун+ продактов курс точно будет полезен.

Ответить

next1 комментарий

 
4.0 4
Михаил,

Крепкие знания для новичка, но можно улучшить

Обучаюсь на курсе по веб-разработке. В целом материалы достойного качества, информация приподносится в форме коротких видео + дополнительный текстовый материал. После каждой темы дается небольшое практическое задание, чтобы сразу закрепить пройденное. Спикеры рассказывают доступно, показывают все на примерах, а не абстрактно. По заданиям дают быструю обратную связь, отвечают подробно и четко. Теперь о том, что можно было бы улучшить. Вводные уроки можно было бы подсократить, чтобы не растягивать занятие. В блоках про javascript задания можно было бы дробить чуть сильнее, чтобы чаще была возможность закрепить пройденное. Много крайне полезной информации дается на внешних ресурсах, но на английском языке. Если бы перевести их и дать ссылку на оригинал, это значительно сэкономило бы время на изучение

Ответить

next1 комментарий