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

Профессия Data Scientist

скидка Хочу промокод
208 440 ₽  за курс
347 400 ₽
Профессия Data Scientist
Формат
Онлайн
Длительность
24 месяца
Уровень
Для новичков
Документ
Сертификат
Трудоустройство
Да
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
SkillFactory
рейтинг 4.3
47 отзывов
68 курсов
SkillFactory

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.

Оставить отзыв
Оставьте свой отзыв
Так вы сделаете рейтинг школ более точным и поможете другим выбрать хороший курс

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