Программа

Курс рекомендуется новичкам в Data Science, IT-специалистам, медработникам. Вы освоите профессию Data Scientist с нуля. Научитесь решать задачи в области медицины: обрабатывать данные по сердечно-сосудистым заболеваниям, онкологии, сигналам ЭЭГ, рентгеновским изображениям.

Курс ключает в себя пакеты на выбор: «Data Science Базовый» с длительностью обучения 12 месяцев, «Data Science Мастер» с длительностью обучения 24 месяца и «Data Science PRO» с длительностью обучения 36 месяцев.

Подготовительные видеокурсы
Их необязательно проходить, но они помогут настроиться на обучение.

Курсы
- Видеокурс: как учиться эффективно
- Git. Базовый курс
- Основы математики
I четверть Программирование и математика
Освоите Python и восполните знания по математике для дальнейшего освоения профессии.

Проект
- Разведочный анализ данных (EDA)
Курсы
- Встреча студентов с деканом факультета
- Основы языка Python
- Введение в высшую математику
- Введение в математический анализ
- Теория вероятностей и математическая статистика
II четверть. Машинное обучение
Познакомитесь с алгоритмами машинного обучения. Освоите библиотеки NumPy, Matplotlib, Scikit-learn и pandas.

Проекты
- Модель предсказания цены на недвижимость
- Модель прогнозирования среднего балла на ЕГЭ
Курсы
- Линейная алгебра
- Введение в машинное обучение
- Библиотеки Python для Data Science: NumPy, Matplotlib, Scikit-learn
- Алгоритмы и структуры данных на Python
- Алгоритмы анализа данных
III четверть. MySQL и библиотеки Python
Научитесь проектировать базы данных и проверять статистические гипотезы.

Проекты
- Модель кредитного скоринга для банка
- Рабочая база данных на основе анализа интерфейса сервиса или личного проекта
Курсы
- Библиотеки Python для Data Science: продолжение
- Основы реляционных баз данных. MySQL
IV четверть. Нейронные сети
Научитесь работать со свёрточными и рекуррентными сетями, а также работать с PyTorch и создавать циклы обучения моделей.

Проекты
- Нейронная сеть, которая умеет распознавать изображения
- Приложение, которое анализирует объекты в кадре и выводит их
- Чат-бот
Курсы
- Фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей
- Введение в компьютерное зрение
- Введение в нейронные сети
V четверть. Анализ данных в медицине
Узнаете, как извлекать из данных полезную информацию и использовать её в решений задач.

Проект
- Научитесь определять эффективность лекарств
Курсы
- Введение в обработку естественного языка
- Прикладная статистика в медицине
- Введение в анализ данных в медицине
- Язык R для анализа данных
VI четверть. Прикладные задачи анализа медицинских данных
Научитесь использовать машинное обучения в различных медицинских задачах.

Проекты
- Пройдёте 3 соревнования после каждого курса
Курсы
- Прикладные задачи анализа медицинских данных. Часть 1
- Прикладные задачи анализа медицинских данных. Часть 2
- Прикладные задачи анализа медицинских данных. Часть 3
Курсы со свободной датой старта
Проекты
- Rest API-сервис в Docker, с которым можно взаимодействовать и получать прогнозы для новых данных
- Обучение нейронных сетей классификации и сегментации эндоскопических изображений. Развёртка моделей при помощи TensorFlow Serving. Сегментация биомедицинских изображений на потоковом видео
- Соревнование на площадке Kaggle
Курсы
- Подготовка к собеседованию
- Спортивный анализ данных. Платформа Kaggle
- Машинное обучение в бизнесе
- Введение в Linux и облачные вычисления

Чему научат на курсе

—

Решать задачи в области медицины: обрабатывать данные по сердечно-сосудистым заболеваниям, онкологии, сигналам ЭЭГ, рентгеновским изображениям

О школе

4.4

61 отзыв

109 курсов

GeekBrains

История проекта GeekBrains начинается в 2010 году, когда его основатели заметили, что образовательным программам в такой динамичной сфере, как IT, часто не хватает актуальной теории и практических предметов. Сначала появилась «Школа программирования», которая со временем выросла в платформу с онлайн-курсами по различным IT и digital-профессиям Гик Брейнс. В 2016 онлайн-школа GeekBrains стала частью корпорации VK (ранее Mail.ru Group).

Команда проекта верит, что за онлайн-образованием — будущее, и создаёт образовательную среду, в которой с помощью современных технологий студент получает профессию. Сейчас в школе готовят специалистов в сферах IT, маркетинга, менеджмента и дизайна.