Логотип КурсесТоп

Курсы по Data Science в Барнауле с нуля

12
по рейтингу

Онлайн курсы

Data Scientist: с нуля до middle
Нетология
Рейтинг
5.00
Длительность
17 месяцев
Цена
169 800 ₽
Рассрочка
7 075 ₽
Выборы7 выбрали за август
Выборы7 выбрали за август
Промокод на 5%
?
Гарантия возврата денег
Помощь в трудоустройстве
Профессия Data Scientist
SkillFactory
Рейтинг
4.90
Длительность
24 месяца
Цена
191 760 ₽
Рассрочка
7 990 ₽
Выборы2 выбрали за август
Выборы2 выбрали за август
Помощь в трудоустройстве
Центр карьеры
Сообщество экспертов
Стажировки
Факультет аналитики Big Data
GeekBrains
Рейтинг
4.90
Длительность
15 месяцев
Цена
159 408 ₽
Рассрочка
4 428 ₽
Выборы1 выбрал за август
Выборы1 выбрали за август
Трудоустройство через 9 месяцев
Доступ к сообществу GeekBrains
Data Scientist
Нетология
Рейтинг
4.90
Длительность
12 месяцев
Цена
129 900 ₽
Рассрочка
5 412 ₽
Выборы3 выбрали за август
Выборы3 выбрали за август
Промокод на 5%
?
10 кейсов в портфолио
Помощь в трудоустройстве
Доступ в профессиональные сообщества
Data Scientist
ProductStar
Рейтинг
4.85
Длительность
6 месяцев
Цена
64 900 ₽
Рассрочка
2 704 ₽
Выборы3 выбрали за август
Выборы3 выбрали за август
Помощь с трудоустройством
Поддержка ментором
Акцент на практику
Профессия Machine Learning Engineer
Skillbox
Рейтинг
4.60
Длительность
19 месяцев
Цена
185 814 ₽
Рассрочка
5 994 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Курс-профессия из 3 уровней
Стажировка через 6 месяцев
Год английского языка
Python, BI и BigData
ProductStar
Рейтинг
4.60
Длительность
6 месяцев
Цена
64 900 ₽
Рассрочка
2 704 ₽
Выборы1 выбрал за август
Выборы1 выбрали за август
Онлайн в удобное время
Обучение на практике
Выгодный
Основы математики для Data Science
Skillbox
Рейтинг
4.50
Длительность
4 месяца
Цена
38 040 ₽
Рассрочка
3 170 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Практические задания
Доступ к курсу навсегда
Онлайн в удобное время
Профессия Data Analyst
Skillbox
Рейтинг
4.40
Длительность
12 месяцев
Цена
185 814 ₽
Рассрочка
5 994 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Обучение на реальных данных
Гарантия трудоустройства
Стажировка через 6 месяцев
Профессия Data Scientist PRO
Skillbox
Рейтинг
4.30
Длительность
18 месяцев
Цена
200 446 ₽
Рассрочка
6 466 ₽
Выборы1 выбрал за август
Выборы1 выбрали за август
Трудоустройство после обучения
3 специализации на выбор
Стажировка через 6 месяцев

Data Science онлайн обучение для начинающих

Data Scientist: с нуля до middle

Data Scientist: с нуля до middle

Нетология
Цена курса
169 800 ₽  90 200 ₽
В рассрочку
7 075 ₽
2 отзыва о курсе

Постройте карьеру в анализе данных и обучении нейронных сетей. Начните работать по специальности уже через полгода обучения
Школа
Нетология
Документ об окончании
Диплом
Сложность
С нуля
Длительность
17 месяцев
Преимущества
Преподаватели – ведущие аналитики и специалисты в области Data Science в компаниях: Яндекс, Google, Сбербанк, KPMG и др.
Гарантия возврата денег
Помощь в трудоустройстве

Обучение на курсе поможет вам:

  1. Перейти в профессию с высоким окладом, которая не устареет через 10 лет
    Положите начало своему развитию в востребованной во всех отраслях бизнеса профессии
  2. Освоить ключевые технологии и опередить запрос рынка
    Станете востребованным специалистом уже в процессе обучения и не растеряете накопленные знания и навыки
  3. Прожить опыт 2-3 лет самостоятельного изучения сферы Data Science
    Получите знания в концентрированном формате и с обратной связью от экспертов-практиков ведущих компаний

А ещё вы получите:

  • Больше 16 кейсов в портфолио
  • Выполните 90 домашних работ с фидбеком эксперта, а также онлайн-лабораторные и тесты
  • Доступ в профессиональные сообщества
  • Поможем вам найти единомышленников и будущих коллег
  • Участие в конкурсах Kaggle
  • Помощь в трудоустройстве

Кому будет полезен этот курс?

  • Новичкам в Data Science
    С нуля овладеете знаниями и навыками, необходимыми для работы Data Scientist, и получите новую востребованную профессию.
  • Разработчикам
    Курс даёт хорошую базу для перехода из программирования в Data Science и анализ больших данных. Вас ждёт много практической работы, разбор кейсов и новые полезные знакомства.
  • Аналитикам
    Вы научитесь извлекать максимум из больших массивов данных для быстрой проверки гипотез и построения прогнозов. Освоите новые инструменты и перейдёте на новый уровень в сфере Data Science.

Чему вы научитесь?

  • Работать с SQL
    Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов
  • Использовать Python и библиотеки
    Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, полученные при анализе данных
  • Проверять данные и определять проблемы
  • Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения, генерировать новые значимые признаки
  • Обучать многослойные нейронные сети и строить модели машинного обучения
  • Быстро строить модели и проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных
  • Применять математику в алгоритмах
  • Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
  • Лидировать Data-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком
  • Структурировать результаты, формулировать гипотезы, выявлять потребности, находить области применения машинного обучения

Программа курса

  • 1 ступень. Погружение
  • Аналитическое мышление
    Курсовой проект
    Основы визуализации данных
    Курсовой проект
  • 2 ступень. SQL, Python и Big Data
  • SQL и получение данных
    Курсовой проект
    Аналитика больших данных
    Курсовой проект
    Python для анализа данных
    Курсовой проект
    Математика для анализа данных
    Курсовой проект
  • 3 ступень. Машинное обучение, Deep Learning и нейронные сети
  • Машинное обучение
    Рекомендательные системы
    Временные ряды
    Нейронные сети
    Компьютерное зрение
    Обработка естественного языка
    Deep Learning
    Курсовой проект
  • 4 ступень. Soft Skills и управление проектами
  • Менеджмент data-проектов
    Эффективные коммуникации и эмоциональный интеллект
    Переговоры
    Публичные выступления
  • Финальный хакатон и Kaggle Competitions

 


Профессия Data Scientist

Профессия Data Scientist

SkillFactory
Цена курса
191 760 ₽  127 848 ₽
В рассрочку
7 990 ₽
0 отзывов о курсе

За два года обучения по 10 часов в неделю вы освоите востребованные навыки в Data Science и соберёте портфолио проектов. Вот что будет в вашей учебной программе: кейсы, уроки, тренажеры, soft skills
Школа
SkillFactory
Документ об окончании
Диплом
Сложность
С нуля
Длительность
24 месяца
Преимущества
Персональный тьютор, который следит за вашим прогрессом и помогает в течение всего курса. Групповые проекты и работа в команде. Курс успешно прошли уже более 6000 студентов
Помощь в трудоустройстве
Центр карьеры
Сообщество экспертов
Стажировки

Зачем это мне?

По версии кадрового агентства Glassdoor профессия Data Scientist, напрямую связанная с машинным обучением, занимает первую строчку в рейтинге самых лучших профессий США.
Ценятся такие специалисты высоко. Причина в том, что на рынке мало специалистов в области Data Science. Квалификация в этой области поможет вам совершить рывок в текущей работе или запуске собственного проекта.

Ключевые навыки

  • Использую основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов
  • Умею получать данные из веб-источников или по API
  • Умею визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib
  • Умею создавать модели с помощью классического машинного и глубокого обучения для решения задач Data Science
  • Умею оценивать качество модели вне зависимости от задачи
  • Применяю методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных
  • Строю математические и ML-модели с использованием временных рядов
  • Применяю алгоритмы для рекомендательных систем (от ассоциативных правил до advanced-алгоритмов)
  • Специализируюсь на ML/CV/NLP-инженерии (в зависимости от выбранной специализации), применяю современные продвинутые модели для решения отдельных задач
  • Умею конвертировать бизнес-задачи в технические и наоборот
  • Умею выводить и поддерживать модели в Production с учетом специфики выбранной специализации
  • Обладаю дополнительными компетенциями в зависимости от выбранного майнора (продвинутый SQL, продвинутый Python, Reinforcement Learning или Data Engineering)

Факультет аналитики Big Data

Факультет аналитики Big Data

GeekBrains
Цена курса
159 408 ₽  90 612 ₽
В рассрочку
4 428 ₽
2 отзыва о курсе

Вы научитесь собирать и анализировать данные, извлекать полезную информацию и находить закономерности. После обучения сможете проверять гипотезы и помогать бизнесу принимать взвешенные решения.
Школа
GeekBrains
Документ об окончании
Диплом
Сложность
С нуля
Длительность
15 месяцев
Преимущества
Полноценный, насыщенный курс по Big Data. Обучение проводят топовые эксперты из компаний: Mail, Мегафон, Delivery Club и др. Много студентов, достигших успеха в Data Science после обучения.
Трудоустройство через 9 месяцев
Доступ к сообществу GeekBrains

Кому подойдет курс

  • Новичкам
    Сможете стать специалистом по анализу больших данных, даже если никогда не работали в IT-сфере.
  • Начинающим аналитикам
    У вас будет всё для ускоренного карьерного роста: комплексные знания и опыт работы с продвинутыми инструментами, методологиями и стандартами.
  • Практикующим IT-специалистам
    Подскажем, как перейти в востребованное направление и зарабатывать больше.

Ключевые навыки

  • Владею методами анализа больших данных и методами машинного обучения
  • Использую в работе методы прикладной статистики и теории вероятностей
  • Умею обрабатывать большие данные с помощью разных технологий (Hadoop, Hive, Spark, Hue, HBase, Kafka, Spark Streaming)
  • Владею SQL и NoSQL СУБД
  • Работаю с BI-системами (Power BI), формирую отчёты анализа данных
  • Программирую на Python и работаю с библиотеками для анализа данных (NumPy, Matplotlib, scikit-learn)

Data Scientist

Data Scientist

Нетология
Цена курса
129 900 ₽  80 100 ₽
В рассрочку
5 412 ₽
0 отзывов о курсе

Научитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию для принятия стратегических решений
Школа
Нетология
Документ об окончании
Диплом
Сложность
С нуля
Длительность
12 месяцев
10 кейсов в портфолио
Помощь в трудоустройстве
Доступ в профессиональные сообщества

Чему вы научитесь

  • Работать SQL
    Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов
  • Использовать Python и библиотеки
    Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных
  • Проверять данные и определять проблемы
    Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения, генерировать новые значимые признаки
  • Строить модели машинного обучения
    Быстро строить модели и проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных
  • Применять математику
    Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
  • Лидировать DS-проект
    Структурировать результаты, формулировать гипотезы, выявлять потребности, находить области применения машинного обучения

Достигнутые результаты

  • Построена полносвязная нейросеть
  • Создан чатбот для поиска авиабилетов
  • Построен классификатор изображений
  • Созданы рекомендательные системы для музыкального и киносайта
  • Создан готовый к внедрению ml-проект

Ключевые навыки

  • Сбор и подготовка данных для анализа
  • Создание нейросетей
  • Генерация текстов и изображений
  • Создание рекомендательных систем
  • Выбор и реализация алгоритма под задачу
  • Выбор и создание фич для модели

Data Scientist

Data Scientist

ProductStar
Цена курса
64 900 ₽  33 100 ₽
В рассрочку
2 704 ₽
0 отзывов о курсе

Освойте ключевые технологии, научитесь работать с большими данными, расширьте знания в аналитике и перейдите на новый уровень в профессии
Школа
ProductStar
Документ об окончании
Диплом
Сложность
С нуля
Длительность
6 месяцев
Помощь с трудоустройством
Поддержка ментором
Акцент на практику

На курсе “Data Scientist” вы научитесь:

Работать с SQL

  • Научитесь писать запросы, работать с базами данных, извлекать и обрабатывать информацию

Использовать Python и библиотеки анализа данных

  • Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных

Строить модели машинного обучения

  • Подготавливать данные и быстро строить на них ML-модели. Проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных

Использовать сложную математику для Data Science

  • Освоите математические функции для работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями

Программа курса "Data Scientist":

  • Блок 1: "Получение и подготовка данных: SQL"
  • Блок 2: "Python для анализа данных"
  • Блок 3: "Построение Machine Learning моделей"
  • Блок 4: "Нейронные сети и NLP"
  • Блок 5: "Рекомендательные системы"
  • Блок 6: Дипломная работа и помощь с трудоустройством

Навыки после курса:

Машинное обучение

  • Построение моделей. Линейные методы, логистическая регрессия и SVM

Продвинутая математика для ML

  • Линейная алгебра, теория вероятности, теория множеств для работы с машинным обучением

Обработка языка (NLP)

  • Дистрибутивная семантика (word2vec, GloVe, AdaGram) и машинный перевод

Декомпозиция метрик

  • Поиск низкоуровневых метрик для улучшенния бизнес-показателей

Мат.статистика

  • Продвинутый уровень мат.статистики для аналитики данных

Рекомендательные системы

  • Навык построения рекомендательных систем для различных отраслей

Обработка картинок Machine Learning

  • Поиск по картинкам. Сегментация изображений, детекция объектов

SQL

  • Продвинутый уровень SQL: конкатенация строк, оконные функции и ускорение запросов

Python

  • Аналитика данных с помощью библиотек Python: Pandas, Numpy, SciPy, Seaborn, Matplotlib и др

Визуализация данных

  • С помощью Python и машинного обучения

Презентация данных

  • Презентация результатов анализа данных для принятия решений

Профессия Machine Learning Engineer

Профессия Machine Learning Engineer

Skillbox
Цена курса
185 814 ₽  113 894 ₽
В рассрочку
5 994 ₽
1 отзыв о курсе

Научитесь создавать модели ML и обучать нейронные сети. Освоите анализ данных и в конце курса выберете одну из специализаций: обработку естественного языка или Computer Vision. Через год сможете трудоустроиться ML-инженером, параллельно продолжите проходить курс и дорастёте до уровня Middle.
Школа
Skillbox
Документ об окончании
Диплом
Сложность
С нуля
Длительность
19 месяцев
Курс-профессия из 3 уровней
Стажировка через 6 месяцев
Год английского языка

Кому подойдёт этот курс

  • Новичкам
    С нуля освоите Python и SQL, научитесь собирать и анализировать данные. Получите необходимый минимум знаний по математике, теории вероятности и статистике. Решите задачи на основе реальных кейсов. Устроитесь на стажировку по выбранной специальности уже во время прохождения курса.
  • Программистам
    Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения и будете решать задачи с данными с помощью Python. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя модели.
  • Начинающим аналитикам
    Научитесь выдвигать гипотезы и делать выводы на основе данных. Сможете писать эффективный код на Python, превращать сырые данные в полезную информацию, понимать математику и основы статистики, обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость работы и добьётесь повышения.

Чему вы научитесь

  1. Строить модели машинного обучения
    Начнёте с простых моделей, которые требуют минимальных знаний программирования. Разберётесь в алгоритмах и научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
  2. Обучать нейронные сети
    Узнаете, как устроены архитектуры нейросетей для задач компьютерного зрения и NLP. Сможете использовать и дообучать готовые сетки для своих задач и тренировать собственные.
  3. Использовать ML-алгоритмы
    Освойте линейные и древесные алгоритмы и бустинги. Научитесь прогнозировать временные ряды и создавать рекомендательные системы.  Сможете обучать модели на больших данных с помощью Spark.
  4. Работать с инструментами анализа данных
    Узнаете, как проводить разведочный анализ данных, и освоите Excel для аналитики. Научитесь визуализировать данные в Power BI и программировать на Python и SQL.
  5. Извлекать данные из различных источников
    Поймёте, как читать файлы различных форматов при помощи Python и библиотеки Pandas. Научитесь писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в разных форматах.
  6. Настраивать инфраструктуру
    Научитесь читать и понимать архитектуры ML-решений. Познакомитесь с пайплайнами работы модели: от сборки данных до мониторинга результатов. Сможете собирать модели в виде API.

Python, BI и BigData

Python, BI и BigData

ProductStar
Цена курса
64 900 ₽  24 100 ₽
В рассрочку
2 704 ₽
0 отзывов о курсе

Вы станете экспертом в анализе данных с помощью Python, оптимизируете свою работу и будете ценным сотрудником для любой digital-компании. Изучите: от Python до Power BI и Machine Learning
Школа
ProductStar
Документ об окончании
Диплом
Сложность
С нуля
Длительность
6 месяцев
Онлайн в удобное время
Обучение на практике

Чему вы научитесь:

Работать с сырыми данными

  • Информация для отчётов теперь у вас в руках. От получения данных из разных источников с помощью Python и SQL до их загрузки и обработки средствами Power BI.

Анализировать данные

  • Понимание бизнеса позволяет расти быстрее и увеличивать свой капитал. Находите инсайты в данных и предлагайте бизнесу оптимальные сценарии роста.

Работать с Big Data и визуализировать данные

  • Получайте конкурентное преимущество: лучшие компании работают с большими данными. Используйте Tableau Server и другие инструменты

Выдвигать и тестировать гипотезы

  • Берите в работу сложные задачи и будьте уверены в своих подходах к достижению цели. Приоритизируйте гипотезы и подбирайте эффективные инструменты для их проверки.

Как проходит обучение:

Изучаете тему

  • В курсе — полезные видеоуроки

Выполняете домашнее задание

  • В том темпе, в котором вам удобно

Общаетесь с наставником

  • Закрепляете знания и исправляете ошибки

Защищаете дипломный проект

  • И дополняете им свое портфолио

Программа курса:

Блок 1: "Python и обработка данных"

  • Введение в Python
  • Типы данных, функции, классы, ошибки
  • Строки, условия, циклы
  • Списки и словари в Python
  • Пакеты, файлы, Pandas - начало
  • Pandas: продолжение
  • Визуализация данных
  • Базы данных и статистика
  • Многопоточность
  • Веб-сервер flask и контроль версий GIt
  • Итоговый проект

Блок 2: "Работа с Power BI"

  • Введение в Power BI2
  • Power Query. Получение и преобразование данных
  • Модель данных в Power BI4
  • DAX5
  • Работа с отчетами, базовые принципы визуализации данных
  • Power BI Service и создание дашборда
  • Power BI и Python
  • Итоговый проект

Блок 3: "SQL для анализа данных"

  • Введение в блок SQL
  • Извлечение и фильтрация данных
  • Преобразование и сортировка данных
  • Группировка данных
  • Введение в базы данных
  • Объединение таблиц
  • Вложенные запросы
  • Обновление, добавление и удаление данных
  • Создание, изменение и удаление таблиц
  • Advanced
  • Обзор основных программ

Блок 4: "Tableau"

  • Введение в Tableau. Знакомство с инфраструктурой Tableau
  • Модели данных и Табличные вычисления
  • Параметры и уровни детализации в Tableau
  • Псевдонимы, сортировка, Actions
  • Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями

Блок 5: "Python и построение Machine Learning моделей"

  • Знакомство с машинным обучением
  • Линейная регрессия
  • Бинарная классификация
  • Построение надежных стратегий валидации - важность локальной валидации
  • Решающие деревья
  • Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
  • Feature Engineering, Feature Selection
  • Градиентный бустинг
  • Воркшоп: предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
  • A/B тестирование
  • Обучение без учителя
  • Воркшоп: скоринг кредитного портфеля

Блок 6: "Нейронные сети и NLP"

  • Введение в нейронные сети
  • Обучение нейросетей
  • Глубокое обучение на практике
  • Дополнительные возможности Tensorflow + Keras
  • Свёрточные нейронные сети
  • Введение в NLP, понятие ембеддинга
  • Рекурентные нейронные сети
  • Нейросети с вниманием, трансформеры
  • Metric learning, обучение без учителя
  • Обучение с подкреплением в нейросетях

Блок 7: "Рекомендательные системы"

  • Введение
  • Метрики и бейзлайны
  • Матричное разложение
  • Рекомендации через поиск ближайших соседей
  • Гибридные рекомендательные системы

Блок 8: Дипломная работа и помощь с трудоустройством

  • Работа над дипломным проектом для портфолио
  • Подготовка резюме
  • Подготовка к собеседованию
  • Финальная защита и консультации

Навыки после курса:

Power BI

  • Продвинутая работа с инструментом Power BI для анализа данных

Tableau

  • Навыки работы с инструментом Tableau для визуализации больших данных

Конкурентный анализ

  • Работа с инструментами SEMRush, Similarweb, Яндекс.Радар

Machine Learning

  • Применение библиотек Python для решения ML-задач и проектов

BigData

  • Опыт работы над типовыми проектами обработки BigData

Мат.статистика

  • Хороший уровень понимание базы мат.статистики, необходимый для работы с данными

Аналитика воронки продаж

  • Навык построение сквозной аналитики воронки продаж

A/B-тестирование

  • Проведение и обсчёт A/B-тестов с корректной стат.значимостью

SQL

  • Продвинутый уровень анализа данных за счёт использования SQL-запросов

Python

  • Построение базовых отчётов и автоматизация работы с помощью библиотек Python

Визуализация данных

  • Навыки работы с OWOX, продвинутый уровень в Google Sheets и Google Data Studio

Презентация данных

  • Подготовка отчётов и презентация результатов анализа данных

Основы математики для Data Science

Основы математики для Data Science

Skillbox
Цена курса
38 040 ₽  12 960 ₽
В рассрочку
3 170 ₽
0 отзывов о курсе

Вы освежите знания по математике, изучите базовые формулы и функции, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science — таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.
Школа
Skillbox
Документ об окончании
Диплом
Сложность
С нуля
Длительность
4 месяца
Преимущества
Прекрасно подойдет для тех, кто хочет разбираться в основах машинного обучения. После изучения курса вы сможете формулировать практические задачи с помощью математических формул.
Практические задания
Доступ к курсу навсегда
Онлайн в удобное время

Кому подойдёт этот курс

  • Тем, кто интересуется Data Science
    Вы узнаете математические основы Machine Learning, поймёте, для чего нужна математика в машинном обучении и сделаете первый шаг к карьере в Data Science.
  • Начинающим специалистам
    Вы научитесь работать со сложными математическими функциями, узнаете больше об основах Machine Learning, сможете быстро решать задачи с помощью Python и повысите свой уровень.

Чему вы научитесь

  1. Понимать математические термины
    Усвоите основную терминологию, сможете читать сложные статьи по Data Science и получать новые знания без постоянных обращений к поисковику.
  2. Работать с формулами и функциями
    Перестанете бояться переменных и функций и сможете с их помощью решать практические задачи.
  3. Разбираться в основах машинного обучения
    Изучите математические основы Machine Learning и узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.
  4. Описывать прикладные задачи на языке математики
    Сможете сформулировать практическую задачу с помощью математических формул.
  5. Автоматизировать решение задач
    Узнаете, как использовать Python для решения сложных математических задач.

Программа курса

  1. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.
  2. Базовые математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты.
  3. Функции одной переменной, их свойства и графики.
  4. Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции.
  5. Аппроксимация и преобразования функций: сдвиги, растяжения, сжатия.
  6. Аппроксимация и работа с производными.
  7. Функции нескольких переменных, их свойства и графики.
  8. Частные производные функции нескольких переменных.
  9. Векторы и матрицы. Градиент.
  10. Линейная регрессия и системы линейных уравнений.
  11. Разложения матриц. Собственные векторы и значения.

Профессия Data Analyst

Профессия Data Analyst

Skillbox
Цена курса
185 814 ₽  113 863 ₽
В рассрочку
5 994 ₽
2 отзыва о курсе

Станьте специалистом по анализу данных: используйте продвинутые методы и инструменты, чтобы автоматизировать рутинные задачи, повысить квалификацию и получить высокооплачиваемую должность.
Школа
Skillbox
Документ об окончании
Диплом
Сложность
С нуля
Длительность
12 месяцев
Преимущества
Курс прекрасно подходит для тех, кто хочет войти в новую для себя профессию. За 12 месяцев вы получите не только базовые знания в аналитике данных, но и изучите материал для продвинутых аналитиков.
Обучение на реальных данных
Гарантия трудоустройства
Стажировка через 6 месяцев

Кому подойдёт этот курс?

  • Людям без подготовки в IT
    Вы овладеете технической специальностью и начнёте карьеру аналитика в IT, даже если у вас нет глубоких знаний в теории вероятности и статистике.
  • Начинающим аналитикам
    Вы научитесь ставить гипотезы и делать выводы на основе данных, писать эффективный код на Python и R, понимать математику на основе статистики, а также обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете имеющиеся знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.
  • Менеджерам и владельцам бизнеса
    Вы автоматизируете рутину, сделаете бизнес-процессы прозрачными, поменяете Excel на продвинутые инструменты анализа.

Чему вы научитесь?

  1. Программировать на Python
    Освоите самый популярный язык для работы с данными.
  2. Визуализировать данные
    Сможете разрабатывать дашборды и интерактивную инфографику.
  3. Создавать аналитические панели
    Разработаете визуальные дашборды с интерактивной инфографикой на фреймворках Shiny и Dash
  4. Работать с библиотеками и базами данных
    Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.
  5. Программировать на R
    Разберётесь в специфике языка, сможете обрабатывать статические данные и работать с графикой.
  6. Проводить А/B-тестирование
    Научитесь проводить эксперименты в маркетинге и оценивать эффект предполагаемых изменений дизайна продукта.

Программа

Вас ждут 6 курсов с разным уровнем сложности, прохождение которых можно приравнять к году работы.

63 тематических модуля, 2 бонусных курса

  • Python для Data Science
  • Аналитика. Начальный уровень
  • Статистика и теория вероятностей
  • Основы математики для Data Science
  • Аналитика. Средний уровень
  • Универсальные знания программиста
  • Английский для IT-специалистов
  • Профессиональные навыки после курса:
  • Владение Python для анализа данных
  • Знание языка программирования R и основных библиотек
  • Создание аналитических панелей (фреймворки Dash и Shiny)
  • Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS
  • Визуализация данных с помощью Matplotlib
  • Организация и проведение А/B-тестирования
  • Выявление аномалий данных
  • Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL

Профессия Data Scientist PRO

Профессия Data Scientist PRO

Skillbox
Цена курса
200 446 ₽  117 738 ₽
В рассрочку
6 466 ₽
1 отзыв о курсе

Вы станете специалистом по анализу данных, алгоритмам машинного обучения и нейросетям, сможете построить карьеру в крупной технологической компании — в России или за рубежом.
Школа
Skillbox
Документ об окончании
Диплом
Сложность
С нуля
Длительность
18 месяцев
Преимущества
Отлично подходит для тех, у кого нет опыта в IT, так как обучение включает в себя базовые знания. Также в курсе вас ждет 2 специальности: аналитика и машинное обучение
Трудоустройство после обучения
3 специализации на выбор
Стажировка через 6 месяцев

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, писать эффективный код на Python и превращать сырые данные в полезную информацию для компании. Сможете обучать модели и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.

 

Краткая программа курса

Первый уровень: базовая подготовка

  1. Введение в Data Science
  2. Основы статистики и теории вероятностей
  3. Основы математики для Data Science
  4. Возможность стажировки

Второй уровень: специализация и трудоустройство

  1. Специализация 1: Machine Learning
  2. Специализация 2: Data Engineer
  3. Специализация 3: Data Analyst
  4. Трудоустройство с помощью Центра карьеры

Третий уровень: повышение квалификации

  1. Специализация 1: Machine Learning PRO
  2. Специализация 2: Data Engineer PRO
  3. Специализация 3: Data Analyst PRO

Итоговые проекты

  1. Введение в Data Science
  2. Machine Learning
  3. Data Engineer
  4. Data Analyst

Бонусные курсы

  1. Карьера разработчика: трудоустройство и развитие
  2. Система контроля версий Git
  3. Английский для IT-специалистов

Описание

Профессия будущего: как стать Data Scientist

Data Science — это самая перспективная специальность для дополнительного образования или смены профессии. Давайте рассмотрим, что из себя представляет Data Science и как в сфере работы с данными построить карьеру.

Чем занимается Data Scientist?

Дата-сайентист обрабатывает большие объемы информации, используя методы науки о данных. Специалист выстраивает, тестирует математические модели поведения данных, чтобы найти закономерность или дать прогноз. Модели строят с применением алгоритмов машинного обучения, а с базами данных, как правило, работают через SQL.

Где востребован Data Scientist и какие задачи решает?

Специалисты работают там, где есть большие объемы информации: крупные компании, стартапы и научные организации. Например, такие специалисты нужны для аналитики маркетплейсов, таких как OZON и WildBerries. Если же вам интересны сервисы для аналитики WildBerries, и вы не хотите сами пытаться обработать все данные по товарам и продажам, то эта подборка сервисов вам точно поможет. Выпускникам открыты любые сферы, ведь методы работы с данными универсальны. Это может быть розничная торговля, банк, метеорология, химия, наука. Специалисты реализуют долгосрочные проекты совместно с бизнес-аналитиками, аналитиками данных, разработчиками, администраторами, программистами, дизайнерами и менеджерами. Поэтому в крупных компаниях дата-сайентист будет нужен всем отделам:
  • маркетологам проанализирует данные карт лояльности и поможет понять, каким клиентам, что рекламировать;
  • логистам поможет оптимизировать маршрут перевозок с помощью изучения данных с GPS-трекеров;
  • HR-отделу поможет запланировать, кто из сотрудников скоро уволится. Для этого специалист проанализирует активность работников в течение рабочего дня;
  • продажникам поможет спрогнозировать спрос на сезонный товар;
  • юристам подскажет, что написано на документах, используя технологию оптического распознавания текста;
  • на производстве проверит данные с датчиков и спрогнозирует ремонт оборудования.
  • В стартапах специалисты участвуют в разработке технологий, выводящих продукт на новый уровень.

Что нужно знать?

Дата-сайентист должен хорошо знать математику, а именно теорию вероятности, статистику, линейную алгебру, математический анализ. Чтобы применять математические модели на практике, нужно владеть языками программирования Python или R, уметь работать с библиотеками и SQL и фреймворками для machine learning. Для выполнения сложных заданий специалистам стоит изучить язык С или C++. Результаты анализа данных нужно уметь визуализировать, например, с помощью доступных библиотек Seaborn, Plotly или Matplotlib.

Плюсы профессии

  • Профессия чрезвычайно востребована и даже существует острый дефицит специалистов такого уровня. Высокие доходы. Влияние на бизнес — от созданных моделей будет зависеть развитие компании и выручка.

    Где и как зарабатывать на данных

    Социальные сети, поисковые системы, медиа — сбор и продажа данных. Софтверные компании Google, Amazon, Яндекс — обслуживание данных. Компании, которые производят инновационную технику — разработка продуктов с data-решениями. Рекомендательные системы, сервисы прогноза погоды и другие полезные для пользователей сферы — извлечение из данных пользы. Самая обширная область последняя из перечисленных, ведь включает:
    • обнаружение аномалий — мошенничество, аномальное поведение клиентов;
    • маркетинг — персональные email-рассылки, ретаргетинг, рекомендательные системы;
    • прогноз метрик — эффективность рекламных кампаний;
    • скоринговые системы — обработка больших объемов данных и помощь в принятии решения;
    • базовое взаимодействие с клиентом — стандартное общение в чатах, сортировка по папкам писем.

    Вопросы-ответы об обучении Data Science

    Как стать Data Science и специалистом по искусственному интеллекту с нуля?

    Сейчас самое время для входа в профессию, пока конкуренция невысока. Если владеете техническим бэкграундом пригодятся знания математики, останется освоить языки программирования и машинное обучение. Если интересны big data, готовы много учиться и работать, то в профессию можно войти с нулевыми знаниями. Первоначально пройдите курсы, а затем — участвуйте в соревнованиях на Kaggle и на мероприятиях. Не во всех компаниях надо знать все на отлично, достаточно хорошего понимания математики, знания языка программирования и машинного обучения.

    С чего начать обучение?

    1. Выберите специализацию, например, станьте специалистом по визуализации данных, машинному обучению или обработке данных. Делайте выбор направления учитывая навыки, образование, опыт и личный интерес.
    2. Далее выбираем инструменты и языки программирования.
    3. Пройдите платные или бесплатные курсы для начинающих. Систематизированная программа позволит овладеть ключевыми навыками: статистика, основы прикладной математики и программирования, работа с алгоритмами.
    4. Применяйте полученные знания на практике. Во время прохождения курсов сосредоточьтесь на практическом применении изученного. Самые лучшие работы разместите в портфолио. А также закрепить знания поможет участие в конкурсах, соревнованиях и хакатонах по Data Science. Там ждет изучение машинного обучения, нейронных сетей и другие методы. Однако большую часть работы над проектом составляет очистка и подготовка данных к анализу. Участвуя в соревнованиях, научишься работать с несколькими типами данных и хорошо подготовишься к реальным проектам.
    5. Вступите в сообщество Data Science.
    6. Развивайте коммуникативные навыки. Самое основное в профессии — умение донести идею и сложную концепцию простым языком до широкой аудитории. Это важно в бизнесе, где заказчики проекта не владеют техническими навыками и терминологией.
    7. Не переставайте учиться. Работа предполагает регулярное изучение новых методов и технологий. Информацию можете черпать из постов, блогов в соцсетях, которые ведут влиятельные спикеры.
    8. Найдите наставника, который будет готов ответить на ваши вопросы об особенностях работы в команде Data Science. Ведь новичку так важна поддержка и советы успешного специалиста.
    9. Займитесь трудоустройством, составьте резюме и приготовьтесь строить карьеру.

    Сложно ли найти работу?

    Специалист по Data Science может найти себе работу в любой отрасли: от розничной торговли до астрофизики. В любой организации специалист с серьезными теоретическими знаниями и практическим опытом в сфере данных является ключевой фигурой. Чтобы достичь высот, следует упорно и целенаправленно работать, постоянно совершенствоваться и изучать новые методы.

    Data Scientist востребован в:

    • технологических отраслях (система автонавигации, производство лекарств);
    • IT-сфере (оптимизация поисковой выдачи, фильтрация спама, систематизация новостей, автоматические переводы текста);
    • медицине (автоматическая диагностика болезней);
    • финансовых структурах (принятие решения о выдаче кредита);
    • телекомпаниях;
    • крупных торговых сетях;
    • избирательных кампаниях.
    • Что выбрать комплексные курсы или самостоятельное обучение?

      Большинство литературы по профессии на английском языке, поэтому при самостоятельном обучении придется тратить время не только на поиск, но и на перевод. А можно пройти полную подготовку, выбрав курс из нашей подборки. Комплексные курсы по data science имею следующие плюсы:
      1. Есть весь необходимый материал, поэтому освоить профессию получится быстрее;
      2. Выстроена траектория обучения;
      3. На курсах изучают реальные кейсы. Поэтому начинаешь моментально применять полученные знания на практике;
      4. После завершения студентам выдают сертификат.

Теги

Data Science
Big Data
Машинное обучение
SQL
Python
Machine learning
Аналитика
Математическая статистика
Анализ данных
Pandas
Numpy
Linux
Data Engineering
AI
Нейронные сети
Deep Learning
Компьютерное зрение