Длительность курса
2 года
Стоимость курса
216000
руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Курс подходит новичкам в профессии, начинающим программистам, желающим дополнить свои знания и навыки, а также аналитикам, стремящимся увеличить скорость работы. У студентов есть возможность выбора направления: анализ данных или машинное обучение. Программа включает в себя 300 часов онлайн-обучения, практические задания, основанные на реальных данных, онлайн-интенсивы и воркшопы. В среднем такой объем знаний удается освоить за 1 год.
После окончания начального уровня и специализации студенты защищают дипломный проект для реального заказчика. Далее центр трудоустройства Skillbox помогает выпускникам с найти работу по специальности: организует собеседования у партнеров, консультирует по составлению резюме и подготовке к интервью с потенциальным работодателем. Материалы курса остаются доступны навсегда.
Длительность курса
9 месяцев
Стоимость курса
166500
руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Курс подойдет новичкам в сфере IT, желающим освоить новую востребованную профессию, аналитикам и владельцам бизнеса. Вы научитесь программировать на Python, визуализировать данные, создавать аналитические панели, использовать библиотеки, базы данных и многому другому.
Обучение построено таким образом, что на каждом этапе при решении задач вас ждет поддержка наставника, поэтому пробелов в знаниях не будет. Курс состоит из 4-х разделов с разными уровнями сложности. Вас ждет 42 тематических модуля и еще 2 бонуса: Английский для IT-специалистов и Универсальные знания программиста.
Обучение проходит в онлайн-формате: вы сможете заниматься в удобное время. В среднем прохождение курса занимает 9 месяцев. Доступ к материалам у вас остается навсегда. После окончания курса вы получите диплом Skillbox.
Длительность курса
13 месяцев
Стоимость курса
166500
руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
В программу входит 7 курсов с разным уровнем сложности. В их числе аналитика, статистика и теория вероятности, машинное обучение, английский для IT-специалистов. Изучение материала занимает около 1 года. После окончания курса вы сможете создавать аналитические системы, использовать алгоритмы машинного обучения, работать с нейросетями. Программа подходит новичкам в IT, программистам и владельцам бизнеса, стремящимся вывести свою компанию на новый уровень благодаря оптимизации бизнес-процессов.
Обучение проходит следующим образом: вы изучаете новую тему с помощью видеоуроков, выполняете практические задания в удобном для вас темпе, с наставником закрепляете материал и исправляете недоработки, которые он находит в домашнем задании. В конце обучения пишете дипломную работу и защищаете ее.
Длительность курса
18 месяцев
Стоимость курса
166500
руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Длительность курса
16 месяцев
Стоимость курса
228000
руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Длительность курса
4 курса
Стоимость курса
от 155500
руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Стоимость курса
51600
руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Формат занятий
Онлайн-обучение, практика, тесты, вебинары
Длительность курса
1,5 года
Стоимость курса
173250
руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Курс, который поможет освоить Data Science: научитесь работать с аналитикой и нейросетями, познакомитесь с SQL и Python, узнаете, как применять математику в алгоритмах и многое другое. Благодаря полученным знаниям вы сможете построить карьеру в анализе данных и ML с нуля до уровня Middle. Курс подходит для новичков в Data Science, разработчиков и аналитиков.
Научитесь писать «чистый код», изучите алгоритмы и структуры данных, познакомитесь с библиотеками для Machine Learning, получите опыт построения моделей машинного обучения и многое другое. После прохождения обучения сможете рассчитывать на позиции Data Scientist, Data Analyst, ML Engineer, NLP-специалиста и так далее.
Программа курса разбита на 4 ступени: погружение в аналитическое мышление и основы визуализации данных, SQL, Python и Big Data, машинное обучение и нейросети, а также Soft Skills и управление проектами. В конце — работа над дипломным проектом, в рамках которого вы сможете построить ML-модель для решения бизнес-задач. При успешном завершении курса вы получите диплом о профессиональной переподготовке и помощь с трудоустройством.
Преподаватели: Алексей Кузьмин из ДомКлик, Олег Булыгин из Сбербанка, Константин Башевой из Яндекса, Вячеслав Мурашкин из Google и другие.
Длительность курса
5 месяцев
Стоимость курса
170000
руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Длительность курса
12 месяцев
Стоимость курса
120780
руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Что такое Data Science
Data Science — это область знаний, которая объединяет различные дисциплины, включая математику, статистику, информатику и бизнес-анализ, с целью извлечения ценной информации из больших объемов данных при помощи разнообразных методов и алгоритмов.
В настоящее время Data Science играет важную роль в развитии современных технологий, таких как машинное обучение, искусственный интеллект, анализ больших данных и другие. Растущая значимость этой области объясняется стремлением компаний и организаций использовать данные для принятия ключевых решений в своей деятельности.
Чем занимается Data Scientist
Data Scientist – это специалист, который занимается извлечением ценной информации из больших объемов данных и преобразованием ее в практически применимые знания. Он осуществляет анализ данных, разрабатывает и применяет различные методы и алгоритмы для поиска паттернов, трендов и взаимосвязей в данных. Data Scientist работает над различными задачами, такими как предсказательная аналитика, машинное обучение, классификация, кластеризация, оптимизация и другие.
Основной задачей такого специалиста является создание моделей и алгоритмов, которые могут автоматически обрабатывать и анализировать данные, чтобы извлечь ценные и применимые знания для принятия бизнес-решений. Они разрабатывают и применяют статистические и математические методы, а также используют инструменты и техники машинного обучения для создания прогностических моделей и систем рекомендаций.
Data Scientist также отвечает за обработку, очистку и визуализацию данных, чтобы сделать их доступными для анализа и понимания. Они часто работают в команде с другими специалистами, такими как инженеры данных и бизнес-аналитики, чтобы совместно решать сложные проблемы и достигать целей организации.
Какие языки программирования необходимы
Data Scientist должен обладать хорошими навыками программирования, и некоторые из языков программирования, которые полезны и широко используются в этой области, включают:
- Python: Python является одним из самых популярных языков программирования в Data Science. Он предлагает богатый набор библиотек и инструментов, таких как NumPy, Pandas, Scikit-learn и TensorFlow, которые облегчают анализ данных, машинное обучение и другие задачи Data Science. Python также известен своей простотой и читаемостью кода.
- R: R - это язык программирования, разработанный специально для статистического анализа данных и визуализации. Он предлагает множество пакетов, таких как ggplot2 и dplyr, которые обеспечивают мощные инструменты для работы с данными. R широко используется в академической среде и статистическом моделировании.
- SQL: Язык структурированных запросов (SQL) является основным для работы с базами данных. Data Scientist должен уметь эффективно извлекать данные из баз данных, проводить агрегацию, фильтрацию и выполнение сложных запросов. Понимание SQL позволяет эффективно работать с данными, хранящимися в различных источниках.
- MATLAB: MATLAB является проприетарным языком программирования, часто используемым в области научных и инженерных исследований. Он обладает мощными инструментами для численного моделирования, анализа данных и визуализации. MATLAB также предлагает различные специализированные инструменты для обработки сигналов и изображений.
Это лишь несколько примеров языков программирования, которые Data Scientist часто используют в своей работе. Однако важно отметить, что выбор языка программирования зависит от конкретной ситуации и предпочтений специалиста. В Data Science важно быть гибким и готовым изучать новые языки и инструменты в зависимости от задачи и требований проекта.
Какие навыки нужны Data Scientist
- Аналитические навыки: Это включает умение проводить статистический анализ, использовать математические модели и применять алгоритмы для решения проблем.
- Программирование: Хорошее понимание языков программирования является необходимым навыком для Data Scientist. Python и R являются основными языками, используемыми в Data Science, поэтому важно иметь опыт работы с ними. Знание SQL также полезно для работы с базами данных.
- Машинное обучение и статистика: Data Scientist должен иметь хорошее понимание основ машинного обучения и статистических методов. Это включает знание различных моделей машинного обучения, алгоритмов классификации, регрессии, кластеризации, а также методов предварительной обработки данных.
- Визуализация данных: Навыки работы с инструментами визуализации данных, такими как Matplotlib, ggplot2 или Tableau, помогут создавать графики, диаграммы и инфографики для наглядного представления результатов анализа данных.
- Коммуникация и бизнес-понимание: Важно уметь объяснять сложные концепции и технические детали простым языком. Кроме того, понимание бизнес-процессов и целей организации поможет Data Scientist применять свои навыки для решения реальных бизнес-проблем.
- Креативность и проблемное мышление: Гибкость и умение находить решения в сложных ситуациях также являются важными навыками.
Где можно работать по специальности
Data Scientists могут найти работу в различных отраслях, включая: технологические компании и стартапы; финансовый сектор, включая банки, страховые компании и инвестиционные фонды; здравоохранение и фармацевтическая промышленность; розничная торговля и электронная коммерция; производство и логистика; консалтинговые компании; медиа и развлекательная индустрия; телекоммуникации; государственный сектор и образование; научно-исследовательские организации и университеты.
В настоящее время спрос на Data Scientists растет во многих сферах, поскольку все больше компаний и организаций признают ценность данных и стремятся использовать их для принятия важных решений.
Какие перспективы карьерного роста есть у Data Scientist
Перспективы карьерного роста для Data Scientist включают возможности стать старшим специалистом, архитектором данных, менеджером аналитики данных, специалистом по машинному обучению, консультантом или преподавателем и исследователем. Ключевые факторы для успеха — накопление опыта, постоянное обучение и развитие навыков.
Можно ли самостоятельно изучить Data Science
Существует множество онлайн-ресурсов, книг, курсов и сообществ, которые предлагают материалы и обучение по Data Science. Важно помнить, что самостоятельное изучение Data Science требует самодисциплины, упорства и постоянного обновления знаний. Однако с правильным подходом и ресурсами, вы можете достичь значительного прогресса и развить навыки, необходимые для работы.
891
