Полный курс по Data Science + курс по Soft skills от Skillfactory

Смотреть курс на Skillfactory
Дешевле на 5% с промокодом

Полная стоимость

253 914 ₽/курс 126 957 ₽/курс
-50%

Минимальный платеж в месяц

3 492 ₽/мес

Это минимальный платеж в рассрочку. Рассрочка в Skillfactory без % и первый платеж через 3 месяца.

Длительность

Длительность:

13 месяцев

Дата начала

Дата начала:

27 Ноября
Дешевле на 5% с промокодом
Смотреть курс на Skillfactory

Ожидаемая З/П

Специалист в области машинного обучения может рассчитывать на доход в диапазоне от 130000 до 300000 рублей ежемесячно.

Для кого

Курс Data Science ориентирован на новичков в аналитике данных, целью которого является подготовка специалистов на уровне Junior.

Чему научитесь

В процессе освоения курса учащиеся овладевают мастерством обработки информационных массивов, проведения исследований на основе данных, применения алгоритмов искусственного интеллекта, статистической оценки результатов и создания наглядных графических представлений информации.

Программа обучения

1. Основы машинного обучения
2. Программирование на Python
3. Работа с базами данных SQL
4. Освоение инженерии данных
5. Математика и применение в машинном обучении
6. Применение ML в сфере коммерции
7. Основы глубокого обучения
8. Изучение рекуррентных нейросетей в контексте глубокого обучения

Кто преподает

1. Катерина Тарасова - педагог из Северной столицы.
2. Алекс Журавель - медик и наставник, проживающий в столице Беларуси.
3. Марианна Чигир - руководитель бухгалтерии, преподающая в столичном регионе.

Формат обучения

1. Образовательная программа реализуется в дистанционном формате.
2. Активное применение полученных знаний в ходе решения реальных кейсов.
3. Освоение учебного контента с помощью интерактивных онлайн-сессий и видеоматериалов.
4. Взаимодействие с наставниками и однокурсниками посредством виртуальной образовательной среды.

Пункты для резюме

Ключевые компетенции:
1. Разработка веб-приложений с использованием PHP и JavaScript.
2. Создание приложений для мобильных устройств.
3. Программирование на платформе .NET Core в сочетании с использованием React.
4. Работа по структурированию и оформлению веб-страниц.
5. Применение PHP в связке с фреймворком Laravel и разработка на C++.

Технологический стек:
1. Python
2. Pandas
3. Matplotlib
4. Git
5. Kaggle
6. SQL
7. Docker
8. Jenkins
9. Node.js
10. Angular

Бонусы и подарки

Получившие обучение по глубокому обучению обретут дополнительные преимущества: годичный доступ к английскому языку без взимания платы, эксклюзивные ресурсы в качестве комплимента, а также специализированные мини-курсы для инженеров данных и профессионалов SQL, плюс курс английского, адаптированный для сферы информационных технологий.

О курсе

Специалисты Data Science нужны во всех сферах бизнеса: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений.
Все курсы "Skillfactory"

О школе

SkillFactory — узкоспециализированная школа: учит Data Science, аналитике данных и программированию. Многолетний фокус на инженерных специальностях помогает наращивать экспертизу и постоянно совершенствовать курсы.

Программа обучения

13,5 месяцев обучения
Формат: Онлайн, гибкий график занятий
Уровень: с нуля

 

1. Основы программирования на Python + Python для анализа данных

  • Введение в программирование на Python
  • Анализ данных в Pandas и NumPy
  • Визуализация, очистка данных и Feature Engineering
  • Работа c файлами, HTML-страницами и API

 

2. Подгрузка данных

  • Выгрузка данных из разных источников с помощью Python
  • Выгрузка баз данных с помощью SQL
  • Выбор подходящих данных для решения задач

 

3. Разведывательный анализ данных

  • Разведывательный анализ с помощью Pandas, Numpy
  • Основы статистики и проверка статистических гипотез
  • ML-эксперименты
  • Использование ML-Flow
  • Feature Engineering

 

4. Введение в машинное обучение

  • Задачи классификации, регрессии и кластеризации
  • Отбор и селекция признаков
  • Валидация данных
  • Оптимизация гиперпараметров и улучшение качества модели

 

5. Математика и углубленное машинное обучение

  • Линейная алгебра
  • Матанализ и методы оптимизации
  • Основы теории вероятности
  • Основные модели машинного обучения
  • Оценка качества алгоритмов

 

6. ML в бизнесе

  • Математические и ML модели временных рядов
  • Рекомендательные системы
  • Мachine Learning в production
  • Оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах
  • Дополнительные модули по Deep Learning и Data Engineering
Отзывы о Skillfactory
4.80
5.0 5
Денис,

Fullstack-разработчик на Python

Закончив курсы по фуллстек разработке на Питоне, хочу поделиться своими впечатлениями. Начинал я имею небольшую базу знаний и поначалу не верилось что смогу пройти до конца, но по мере прохождения курса стало понятно что мне нравится обучение и становится всё интереснее, по мере того как видишь какой-то результат. JavaScript для меня был темным лесом, но оказалось что после курса бэкенда и того знания Python, что дается на курсе, это не так сложно. Безусловно были моменты когда опускались руки, но главное перебороть этот момент, в любом случае если что тебе помогут менторы. Я очень доволен тем что обратился именно в SkillFactory и однозначно могу советовать его всем.

Ответить

next1 комментарий

 
5.0 5
Ирина Сафонцева,

Профессия Аналитик данных

О школе узнала из случайной рекламы в соц.сети. Заинтересовала специальность - Аналитика данных. Попросила менеджеров школы выслать подробную информацию о курсе. Программа достаточно обширная, рассматривается много различных тем, инструментов для работы с данными. Привлекло, что курс по времени занимает примерно 18 месяцев, т.е. примерно такое же время, как дается в ВУЗе на специализацию (не общие дисциплины).
Сразу хочу отметить, что работаю в области ИТ, имею дело с БД и данными. Программа не для новичков в области ИТ, если вы не работаете с данными и не сталкивались с анализом, SQL, программированием, то будет непросто.
Материалов много, заданий много, вебинары - каждую неделю. Поддержка студентов замечательная. Ответ практически на любое задание можно найти в чате поддержки. Кураторы отвечают оперативно, записывают видео с пояснениями.
Могу порекомендовать курс тем, кто действительно хочет много учиться и осваивать новую профессию.

Ответить

next0 комментариев

 
5.0 5
Галина,

Тестирование на Python

Учусь на курсе тестировщик-автоматизатор на Python. Учиться интересно, в целом все нравится. Написано понятно, если тема не раскрыта достаточно подробно есть ссылки на сторонние ресурсы. В конце каждого модуля - практическое задание на закрепление материала. Также, пока проходишь модуль, делаешь маленькие простые задания "на усвоение" прочитанного. Есть мелкие недочеты, но не критично(довольно долгая проверка практических заданий, открытие модулей по календарному расписанию). В целом, в дальнейшем взяла бы здесь еще один курс.

Ответить

next0 комментариев