3 000 курсов ждут вас в нашем каталоге. Выбирайте лучшее!
Digital Academy

Полный курс по Data Science

Курс длится 13 месяцев и подойдёт тем, кто хочет освоить профессию Data Scientist за короткий период.
239 400 ₽
143 640 ₽ за курс
стоимость обучения
Есть рассрочка
На сайт школы
Уровень сложности
для новичков
Длительность
13 мес.
Демо доступ
нет
Формат обучения
онлайн
Домашние задания
да
Обратная связь
да
Стажировка
да
Помощь в трудоустройстве
да
Документ по окончании
сертификат

Программа обучения

  • Основное
  • Содержание программы

Курс подойдёт для тех, кто хочет получить информацию в более сжатые сроки и освоить профессию Data Scientist на уровне junior. Программа состоит из 6 разделов. За время обучения вы будете отрабатывать навыки на специальных тренажёрах, выполните 8 проектов для портфолио и поучаствуете в соревнованиях и хакатонах. В процессе вам поможет ментор с реальным опытом в Data Science.

Есть тарифы «Базовый», «Оптимальный» и «VIP».

Основы программирования на Python + Python для анализа данных
  • Введение в программирование на Python
  • Анализ данных в Pandas и NumPy
  • Визуализация, очистка данных и Feature Engineering
  • Работа c файлами, HTML-страницами и API
Подгрузка данных
  • Выгрузка данных из разных источников с помощью Python
  • Выгрузка баз данных с помощью SQL
  • Выбор подходящих данных для решения задач
Разведывательный анализ данных
  • Разведывательный анализ с помощью Pandas, Numpy
  • Основы статистики и проверка статистических гипотез
  • ML-эксперименты
  • Использование ML-Flow
  • Feature Engineering
Введение в машинное обучение
  • Задачи классификации, регрессии и кластеризации
  • Отбор и селекция признаков
  • Валидация данных
  • Оптимизация гиперпараметров и улучшение качества модели
Математика и углубленное машинное обучение
  • Линейная алгебра
  • Матанализ и методы оптимизации
  • Основы теории вероятности
  • Основные модели машинного обучения
  • Оценка качества алгоритмов
ML в бизнесе
  • Математические и ML модели временных рядов
  • Рекомендательные системы
  • Мachine Learning в production
  • Оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах
  • Дополнительные модули по Deep Learning и Data Engineering

Чему научат

галочка
Использовать основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов
галочка
Получать данные из веб-источников или по API
галочка
Визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib
галочка
Создавать модели с помощью классического машинного обучения для решения задач Data Science
галочка
Оценивать качество модели вне зависимости от задачи
галочка
Применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных
галочка
Строить математические и ML модели с использованием временных рядов
галочка
Применять алгоритмы для рекомендательных систем
галочка
Интегрировать решение в продакшн и в бизнес в целом

Преимущества курса

8 проектов для портфолио
Поддержка менторов и кураторов во время обучения
Помощь Центра карьеры
На сайт школы

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