Скидки на курсы ждут в личном кабинете. Нажмите тут
Есть рассрочка Поддержка куратора Демо-доступ Домашние задания

Специалист по Data Science плюс

скидка Хочу промокод
228 000 ₽  за курс
Специалист по Data Science плюс
Формат
Онлайн
Длительность
16 месяцев
Уровень
Для новичков
Документ
Диплом
Трудоустройство
Да
Программа

Курс ориентирован на начинающих аналитиков Data Science. Вы изучите этапы исследований и научитесь анализировать данные с помощью SQL. Также вы освоите алгоритмы машинного обучения и устройство нейронных сетей.

Программа состоит из 8 тематических блоков и рассчитана на 16 месяцев.

  • Основы Python и анализа данных: бесплатный курс

    • Вводный курс, из которого вы узнаете, что такое анализ данных и чем занимаются специалисты по data science.
    • Решая кейсы из разных областей, вы изучите азы Python и библиотеки Pandas, научитесь строить некоторые графики и верно их трактовать.
    • Но главное — оцените свои силы, мотивацию и запас времени, чтобы решить, идти ли дальше.
  • Модуль 1: Начало анализа данных

    Всякое исследование проходит три стадии:

    • На этапе предобработки данные очищают от ошибок.
    • В исследовательском анализе учатся применять графики и описательную статистику. Тогда появляются первые гипотезы.
    • С помощью статистического анализа оценивают, насколько данные позволяют предсказывать будущие события.
  • Модуль 2: Основы машинного обучения

    Один из способов обучить алгоритм — показать исходные данные и желаемый результат. Алгоритм обучится на данных и сможет сам достигать того же результата. Похоже на шахматы: сначала новички изучают партии мастеров и потом побеждают сами. Этот метод обучения алгоритмов вы опробуете на реальных бизнес-кейсах.

  • Модуль 3: Вспомогательные инструменты Data Science

    • Python — основной язык программирования в data science. Достаточно простой, даже если вы никогда не писали код.
    • Приложения для командной строки заменят визуальный интерфейс: они быстрее и гибче.
    • Git — для совместной работы и хранения изменений в коде. Впереди сложные проекты, но вы с самого начала научитесь раскладывать всё по полочкам.
  • Модуль 4: Математика машинного обучения

    • В зависимости от задачи специалисты подбирают разные алгоритмы и структуры данных. Всё ради эффективности: данных бывает много, а алгоритмы должны справляться быстро.
    • Для оценки эффективности пригодятся основы линейной алгебры и численных методов. При необходимости мы поможем разобраться в математике. Так вы сможете глубже разобраться в устройстве машинного обучения и особенностях моделей.
  • Модуль 5: Системы хранения данных

    • Данных так много, что их хранение и получение — отдельная область знания. Мы расскажем, как организовать хранение больших объёмов информации, чтобы доступ к ней оставался простым и быстрым.
    • Почти в любой вакансии в сфере data science требуют знание SQL — на этом языке управляют популярными базами данных. Вы отработаете основные сценарии запроса данных, чтобы работа с SQL вошла в привычку.
  • Модуль 6: Практика машинного обучения

    • Это предпоследний модуль программы. Поэтому практических задач станет больше, а теории меньше. 
    • Вы отработаете навыки на задачах из разных областей бизнеса и узнаете, как улучшить модели машинного обучения.
  • Модуль 7: Основы Deep Learning

    На последнем этапе вы получите опыт решения задач бизнеса с помощью нейронных сетей. Две самые современные области Deep Learning: компьютерное зрение и обработка текстов. Вы сделаете проекты по обоим направлениям.

Чему научат на курсе
Задачи классификации и регрессии
Python и pandas; bash, virtualenv, docker
Алгоритмы и структуры данных
Анализ данных на SQL
Регуляризация, выбор моделей и гиперпараметров, объединение моделей
Нейронные сети, градиентный спуск, регуляризация нейронных сетей
О школе
Яндекс Практикум
рейтинг 4.5
40 отзывов
82 курса
Яндекс Практикум

Платформа онлайн-курсов «Яндекс Практикум» — проект компании «Яндекс» и «Школы анализа данных». На момент основания в 2019 году образовательные программы были рассчитаны только на начинающих веб-разработчиков и аналитиков, но сейчас в школе готовят сотрудников для IT и digital-сферы.

В каталоге Яндекс Практикума сегодня более 50 программ для начинающих и опытных специалистов.

Оставить отзыв
Оставьте свой отзыв
Так вы сделаете рейтинг школ более точным и поможете другим выбрать хороший курс
Отзывы пользователей
0
Оценка:
В работе присутствуют накладки, связанные с человеческим фактором
20.07.2022 мною были оплачены образовательные услуги на онлайн платформе Яндекс Практикум по курсу data science plus в размере 228 000 р. Обучение должно было начаться 28.07.2022. По условиям учащимся должен предоставляться доступ к тематическим каналам корпоративного мессенджера Slack для общения с преподавателями. Мне доступ к соответствующим каналам предоставлен не был. Обращения к куратору по почте (29.07.2022) и в корпоративном мессенджере Slack (04.08.2022) были проигнорированы. Обращения в службу технической поддержки Яндекс Практикума (05.08.2022) также не привели к получению доступа к ресурсу. После недели общения с сотрудниками Яндекс Практикума проблему удалось таки решить. Надеюсь дальше таких накладок не возникнет.
Достоинства
Доброжелательность сотрудников
Недостатки
Возникли проблемы с доступом к образовательным ресурсам.
Источник: otzovik.com

    Информация носит ознакомительный характер и может отличаться от указанной на сайтах школ-партнёров. Актуальную стоимость и описание программ вы можете узнать на сайте школы.