Программа

Обучают специалистов с нуля. Курс поделён на четыре семестра, каждый предполагает выполнение нескольких кейсов, которые вы сможете добавить в портфолио. С помощью тренажёров вы доведёте знания инструментов Data Science до автоматизма, выучите синтаксис и научитесь разбираться в чужом коде. Тьютор поможет поставить карьерные цели и следовать им во время обучения.

Первый семестр — основы Python и Python для анализа данных, базы данных и SQL. Второй семестр — машинное обучение. В течение третьего и четвёртого семестров вы изучите специализацию на выбор: ML-разработчик, CV-разработчик, NLP-разработчик. Помимо основной программы обучения можно выбрать две дополнительные специализации: Advanced SQL или Advanced Python в третьем семестре, Data Engineering — в четвёртом. После обучения у вас будут знания и навыки специалиста уровня Middle.

Семестр 1. Foundation
1. 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 APIPython — 10 модулей2.
2. Подгрузка данных
- Выгрузка данных из разных источников с помощью Python
- Выгрузка баз данных с помощью SQL
- Выбор подходящих данных для решения задач
3. Разведывательный анализ данных
- Разведывательный анализ с помощью Pandas, Numpy
- Основы статистики и проверка статистических гипотез
- ML-эксперименты
- Использование ML-Flow
- Feature Engineering
Семестр 2. Machine Learning & Математика
4. Введение в машинное обучение
- Задачи классификации, регрессии и кластеризации
- Отбор и селекция признаков
- Валидация данных
- Оптимизация гиперпараметров и улучшение качества модели
5. Математика и углубленное машинное обучение
- Линейная алгебра
- Матанализ и методы оптимизации
- Основы теории вероятности
- Основные модели машинного обучения
- Оценка качества алгоритмов
6. ML в бизнесе
- Математические и ML-модели временных рядов
- Рекомендательные системы
- Мachine Learning в Production
- Оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах
Семестр 3-4. Специализация по выбору
- Профориентационный блок
- Выбор специализации (Machine Learning, Computer Vision или разработчик Natural Language Processing)
Специализация ML-разработчик
- Введение в Deep Learning
- Основы Data Engineering
- Дополнительные главы Python и ML
- Экономическая оценка эффектов и разработка MVP
- ML в Production
- Углубленное изучение ML-разработки и выпускной проект по выбранной теме
Специализация CV-разработчик
- Введение в Deep Learning
- Математика нейронных сетей для CV
- Задачи Computer Vision: от распознавания объектов до улучшения качества изображений и работы с видео
- Нейронные сети в Production
- Углубленное изучение CV-разработки и выпускной проект по выбранной теме
Специализация NLP-разработчик
- Введение в Deep Learning
- Математика нейронных сетей для NLP
- Hard & Software для решения задач NLP
- Задачи и алгоритмы NLP
- Нейронные сети в Production
- Углубленное изучение NLP-разработки и выпускной проект по выбранной теме

Чему научат на курсе

—

Использовать основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов

—

Создавать модели с помощью классического машинного и глубокого обучения

—

Применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных

—

Получать данные из веб-источников или по API

—

Визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib

—

Оценивать качество модели вне зависимости от задачи

О школе

4.3

49 отзывов

68 курсов

SkillFactory

До 28.02.2025 г. дополнительная скидка 5% к покупке по промокоду PARTNER.

Образовательную платформу SkillFactory создали в 2016 году Александр Турилин и Александр Ерошкин. SkillFactory — онлайн-школа с инженерным профилем. Большинство курсов посвящены темам Data Science, аналитике данных, программированию, а также сфере digital.

Среди преподавателей и экспертов SkillFactory — сотрудники ведущих российских компаний: Яндекс, Ozon, X5 Retail Group, Lamoda, Вконтакте. Менторы проверяют и комментируют домашние задания студентов, помогают разобраться в темах, если что-то непонятно. С организационными вопросами студенты могут обращаться к координатору курса, а на сайте Скилфактори оставлять отзывы и проходить блиц-опросы.

**cut_button**

Сегодня в каталоге SkillFactory более полусотни курсов по направлениям:

программирование,
Data Science,
веб-разработка,
аналитика,
тестирование,
разработка игр.

Каждый курс на 20% состоит из коротких видео и конспектов для изучения необходимой теории. Остальные 80% программы студент решает практические задания и кейсы, проходит упражнения на тренажёрах, участвует в хакатонах. Заниматься на платформе можно в свободном графике.

Учебные программы занимают от 1 до 24 месяцев. Обучение можно оплатить одним платежом или оформить рассрочку. Доступно оформление налогового вычета. По итогам обучения выпускник получает диплом о профессиональной переподготовке и/или персональный сертификат.

Чтобы будущие студенты могли познакомиться с профессией и учёбой в SkillFactory, команда школы организует онлайн-мероприятия о карьере, публикует статьи о профессиональном развитии в IT, а также проводит бесплатные индивидуальные консультации по выбору курса. Также студентам помогают и с поиском работы: рассказывают, как составить резюме и какие работы добавить в портфолио, дают доступ к вакансиям партнёров и устраивают стажировки.

Для сотрудников компаний в SkillFactory организуют корпоративное обучение по готовым и индивидуальным программам. Для групп от 10 человек предусмотрена скидка на обучение.

В SkillFactory можно не только окончить профессиональные курсы, но и стать магистром. Школа реализует образовательные онлайн-программы совместно с РАНХиГС, МФТИ и УрФУ.

Школа SkillFactory — прямой путь в IT-профессию.

Оставьте свой отзыв

Так вы сделаете рейтинг школ более точным и поможете другим выбрать хороший курс

Оставить отзыв

Профессия Data Scientist от SkillFactory

Семестр 1. Foundation

Семестр 2. Machine Learning & Математика

Семестр 3-4. Специализация по выбору

Оставьте отзыв