Профессия будущего - Data Scientist PRO. Где этому учат?

Что такое Data Science?

 

Data Science — это работа с большими данными (англ. Big Data). Большие данные — это огромные объёмы неструктурированной информации: например, метеоданные за какой-то период, статистика запросов в поисковых системах, результаты спортивных состязаний, базы данных геномов микроорганизмов и многое другое. Ключевые слова здесь — «огромный объём» и «неструктурированность». Чтобы работать с такими данными, используют математическую статистику и методы машинного обучения.

 

Специалист, который делает такую работу, называется дата-сайентист (или Data Scientist). Он анализирует большие данные (Big Data), чтобы делать прогнозы. Какие именно прогнозы — зависит от того, какую задачу нужно решить. Итог работы дата-сайентиста — прогнозная модель. Если упростить, то это программный алгоритм, который находит оптимальное решение поставленной задачи. Специалисты по Data Science работают с Big Data, выдвигают гипотезы и проверяют их, помогают бизнесу принимать решения на основе анализа данных. Они создают модели машинного обучения, тренируют нейросети для работы с текстом, видео или изображениями, строят поисковые и рекомендательные системы, разворачивают и поддерживают инфраструктуру для автоматизации работы с данными.

 

Представляем вам программу обучения по профессии. Программа рассчитана на 24 месяца..

 

Вы освойте Data Science с нуля. Получите необходимые основы, попробуйте силы в аналитике данных, машинном обучении и дата-инженерии. Решите, что вам нравится больше, и станьте профессионалом в своём направлении.

 

Три специализации на выбор

 

  • · Проекты на основе реальных задач
  •  
  • · Трудоустройство во время учёбы
  •  
  • · Преподаватели эксперты из сферы Data Science

 

Более 1 500 компаний ищут специалистов по Data Science, по данным hh.ru

 

100 000 рублей средняя зарплата начинающего дата-сайентиста

 

Кому подойдёт этот курс?

 

Новичкам С нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, получите необходимый теоретический минимум по математике, теории вероятности и статистике. Знания закрепите на практике — решите задачи на основе реальных кейсов и добавите проекты в портфолио. Устроитесь на стажировку по выбранной специальности уже во время обучения.

 

Программистам. Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения, будете применять Python для решения задач с данными. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя модели.

 

Начинающим аналитикам. Вы научитесь выдвигать гипотезы и делать выводы на основе данных. Сможете писать эффективный код на Python, превращать сырые данные в полезную информацию для компании, понимать математику на основе статистики, обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.

 

Кем вы станете после курса?

 

1. Вариант 1. Специалист по Machine Learning

 

Будете анализировать большие объёмы информации, создавать модели для прогнозирования в бизнесе, медицине, промышленности. Обучать нейросети, создавать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения. Продолжите профессиональное развитие в сфере обработки естественного языка или Computer Vision.

 

2. Вариант 2. Дата-инженер

 

Будете разворачивать программную инфраструктуру для организации сбора, обработки и хранения данных. Вам предстоит решать сложные, но интересные задачи: создавать отказоустойчивые системы для работы с Big Data, писать эффективный код на Python и SQL-запросы, автоматизировать рутину, «общаться» с базами данных, работать с облачными платформами.

 

3. Вариант 3. Аналитик данных

 

Будете помогать бизнесу принимать верные решения на основе данных. Собирать информацию и анализировать её, находить аномалии в метриках. На основе исследований будете выявлять закономерности, строить гипотезы и проверять их жизнеспособность с помощью моделирования. Научитесь визуализировать результаты работы в виде графиков и диаграмм.

 

Помогаем построить карьеру мечты

Вас ждёт индивидуальная карьерная консультация, помощь в оформлении резюме и портфолио. На основе ваших пожеланий подберём подходящие вакансии, подготовим к собеседованию и сделаем всё, чтобы вы получили оффер.

 

За 2021 год компания трудоустроила более 1000 студентов на работу по новой профессии

 

Учитесь сейчас, платите потом!

Расходы за первые полгода обучения берёт на себя компания. В это время вы посещаете лекции и воркшопы, прокачиваете навыки, находите себе работу и начинаете зарабатывать.

 

Как проходит обучение?

 

1. Смотрите онлайн-уроки. В удобное время.

 

2. Выполняете задания. Закрепляете новые знания на практике.

 

3. Работаете с преподавателем. Разбираете ошибки и задаёте вопросы.

 

4. Защищаете итоговый проект. И дополняете им портфолио.

 

Уровни обучения

 

Первый уровень: базовая подготовка

 

Подготовительный этап. Вы попробуете себя в роли дата-инженера, аналитика и специалиста по Machine Learning. Получите фундаментальные знания и навыки, которые помогут освоить любое из трёх направлений.

 

Второй уровень: специализация и трудоустройство

 

Выберете сферу, в которой хотите развиваться, и подробно изучите направление. Знания закрепите на практике — решите задачи с реальными данными, примете участие в соревновании на платформе Kaggle или в командном проекте. В конце этапа — трудоустройство на позицию Junior в компанию.

 

Третий уровень: повышение квалификации

 

Параллельно с работой продолжите учиться — выберете более узкую специализацию. Например, будете развиваться в сфере компьютерного зрения, продуктовой аналитики или глубже освоите профессию data-инженера. Повысите уровень до Middle и сможете участвовать в сложных проектах.

 

Программа

 

Вас ждут 15 курсов с различным уровнем сложности, онлайн-лекции и практика.

 

· 3 специализации

 

· 3 бонусных курса

 

Первая ступень

 

1. Введение в Data Science

 

2. Основы статистики и теории вероятностей

 

3. Основы математики для Data Science

 

Специализации на выбор

 

1. Machine Learning

 

2. Data Engineer

 

3. Data Analyst

 

Дипломные проекты

 

1. Machine Learning

 

2. Data Engineer

 

3. Data Analyst

 

Бонусные курсы

 

1. Карьера разработчика: трудоустройство и развитие

 

2. Система контроля версий Git

 

3. Английский для IT-специалистов

 

Преподаватели

 

Кирилл Шмидт Автор профессии Data Analyst, Product analyst Team Lead, Wrike

 

Юлдуз Фаттахова Автор профессии Machine Learning, Senior Data Scientist, Team Lead, SberData, Сбер

 

Евгений Виноградов Руководитель отдела разработки хранилищ данных и аналитических сервисов в ЮMoney

 

Владимир Ершов Автор профессии Machine Learning, Data Solutions Manager, VISA

 

Артур Самигуллин Автор профессии Data Analyst, Product Intelligence Team Lead @ EQ SberDevices

 

Вячеслав Архипов Автор курса «Статистика и теория вероятностей». Математик, Banuba development

 

Записаться на курс

 

Образовательные технологии: Инструменты, программы, курсы для создания лучшей версии себя.

 

 

100

Ed          Tech

EdTech: Образовательные технологии

 

© г. Москва  2021г. Все права защищены