Специалист по Data Science расширенный, начни бесплатно от Яндекс Практикум

Смотреть курс на Яндекс Практикум
Дешевле на 5% с промокодом

Полная стоимость

Бесплатно

Минимальный платеж в месяц

Нет рассрочки

Длительность

Длительность:

16 месяцев

Дата начала

Дата начала:

04 окт.
Дешевле на 5% с промокодом
Смотреть курс на Яндекс Практикум

Для кого

Интенсивная 16-месячная программа, ориентированная на желающих освоить анализ данных, машинное обучение и разработку решений в сфере Data Science с абсолютного нуля.

Чему научитесь

В ходе обучения на курсе участники осваивают компетенции: интерпретация информационных массивов, манипулирование информацией, применение алгоритмов искусственного интеллекта, статистическое исследование информационных наборов и графическое представление данных.

Программа обучения

1. Изучение методов анализа информации.
2. Овладение навыками работы с Python, его модулями, Jupyter Notebook и SQL.
3. Работа с масштабными наборами данных и разработка аналитических моделей для бизнес-решений.
4. Использование алгоритмов машинного обучения для прогнозирования и выявления закономерностей.
5. Содействие в разработке и совершенствовании продукции для коммерции, промышленности и научных исследований.

Кто преподает

1. Станислав Стрельцов, занимает позицию главного специалиста по данным в компании Tele2 Казахстан, наработав шестилетний опыт в области анализа данных.
2. Александр Ольферук, специализирующийся на разработке компьютерного зрения, успешно реализует проекты в качестве независимого эксперта, имея семилетний стаж в IT и более пяти лет в машинном и глубоком обучении.
3. Глеб Михайлов, в качестве фрилансера, обладает десятилетним опытом в сфере data analytics, включая профессиональную деятельность в таких крупных организациях, как Альфа-Банк, Сбербанк и Ростелеком.

Формат обучения

Образовательный процесс осуществляется в онлайн-режиме.

Пункты для резюме

Ключевые компетенции:
1. Программирование на языке Python
2. Исследование и обработка данных
3. Создание и анализ баз данных
4. Разработка моделей машинного обучения
5. Интерпретация и визуализация информационных массивов

Технологический стек:
1. Pandas
2. Seaborn
3. Scikit-learn
4. SQL
5. PostgreSQL
6. Git
7. GitHub
8. Искусственные нейронные сети
9. Техники глубокого обучения
10. Аналитика временных последовательностей

Сертификат/Диплом

Диплом о переподготовке или сертификат с электронной справкой.

О курсе

Все курсы "Яндекс Практикум"
Отзывы о Яндекс Практикум
4.70
5.0 5
Алексей,

Яндекс Практикум привил любовь к обучению

С сентября 2022 по апрель 2023 года я проходил обучение на курсе "Менеджер проектов" в Яндекс Практикуме. Организация процесса обучения, включая общие пространства, тренажер, кураторов и наставников, была весьма впечатляющей. Подача теории была настолько увлекательной, что после завершения основного курса я прошел еще 7 дополнительных бесплатных курсов.
Полученные знания активно применяются в повседневной жизни, и практика, включая послекурсовую от Акселератора Яндекс Практикума, придала уверенности в своих силах. Кроме того, у Яндекс Практикума существует замечательное сообщество выпускников, готовое помочь в решении сложных вопросов и анализе кейсов. Этот курс стал для меня ценным опытом, и я рекомендую его тем, кто ищет не только теоретические знания, но и поддержку в форме сообщества.

Ответить

next1 комментарий

 
5.0 5
Оксана,

Если хотите получить реальные знание и практику, то вы попали в нужное место!

Всем привет!
Хочу сказать, что курс действительно очень классный и превзошел все мои ожидания.
Структурированная информация, практика, замечательный куратор, наставник и ревьюер. Здесь всегда отвечают на все вопросы, дают четкую, понятную, полную обратную связь.
Я осталась в полном восторге :) Всем советую и рекомендую!

Ответить

next1 комментарий

 
5.0 5
Анастасия,

Все супер

Курс очень понравился, после него смогла устроиться на хорошую работу в крупную компанию. Всё структурировано, на домашние задания дают хорошие развернутые ответы. Если возникают вопросы, то всегда можно обратиться за помощью к куратору или наставнику
Был удобен текстовый формат материалов, очень удобно учиться в любом месте и в любое время через мобильное приложение. Также очень помогали воркшопы, где мы решали полезные кейсы
Рекомендую

Ответить

next1 комментарий