Data Science набирает популярность
Junior, после курса
Middle, опыт от 1 до 3 лет
Senior, с опытом от 3 лет
Источник: «Хабр Карьера», HeadHunter
Возможности наших выпускников безграничны
Истории обычных людей, преобразивших свои жизни благодаря обучению ИТ-профессии. Они восхищают нас своей силой и вдохновляют на подобные перемены.
Получите льготы для IT-специалистов от государства
Ипотеку по ставке до 5% и отсрочку от армии, если устроитесь работать в аккредитованную IT-компанию
Получите все
нужные навыки
Junior
Data Scientist
Другие названия вашей профессии:
Специалист по машинному обучению, аналитик данных
Желаемая зарплата
от 90 000 ₽
Инструменты
Excel
Python
PyCharm
Jupyter Notebook
Pandas
GitLab
SQL
PowerBI
NumPy
FastAPI
Docker
Grafana
Airflow
Kafka
Spark
Навыки
- Извлечение данных из файлов, API и баз данных
- Работа с big data
- Разведывательный анализ данных
- Формулирование и проверка гипотез
- ML-инженер: построение и внедрение моделей машинного обучения, оценка качества моделей
- Data-инженер: разворачивание программной инфраструктуры для сбора, обработки, хранения данных; тестирование кода
В вашем портфолио будут сильные проекты
Проанализируете бриф от компании, организуете аналитическую базу данных и оцените лояльность аудитории. Аналитики будут работать с дашбордами и метриками, специалисты по машинному обучению научат модель предсказывать отток аудитории
Оцените, как новая функция повлияет на бизнес и пользователей. Подготовите модель, которая будет предсказывать время доставки
Будете проверять гипотезы продуктовой команды: поработаете с трафиком и целевыми каналами. Специалисты по машинному обучению построят модель для предсказания целевого действия
Поможете банку спрогнозировать платежеспособность клиента с помощью модели кредитного риск-менеджмента
Создадите модель, которая будет анализировать объявления в сервисе и находить дубликаты
Бесплатная консультация со специалистом
звонок чтению страницы
Комбинируем живое обучение и видеоуроки
и практика с экспертами
Разберетесь
с теорией
Научитесь решать задачи на практике
Закрепите знания, работая в группах
Ваши преподаватели — эксперты в Data Science
Product analyst team lead в Citrix (США) и Wrike
Team lead в SberData, Сбер
Data solutions manager, Visa. В data science больше 7 лет
Product intelligence team lead в EQ SberDevices
Data scientist в Yousician
Middle+ дата-инженер в Wildberries
Team Lead IT-команды в ВТБ
Доцент Московского авиационного института
Основатель маркетингового и дизайн агентства EZmarket
Руководитель команды в VK
Аналитик в VK
Эксперт операционной поддержки продаж
Программист-исследователь
Получите бесплатный доступ к Yandex Cloud
Будете использовать сервис для создания виртуальных машин, настройки серверов, хранения и шифрования данных
Программа обучения
- Business Understanding. С чего начинается работа с данными
- Data Understanding. Excel
- Введение в Python
- Переменные и типы данных
- Условия
- Циклы
- Алгоритмы и структуры данных
- Функции
- Коллекции в Python
- Чтение файлов в Python и командной строке
- Библиотека Pandas
- Получение данных с помощью API
- Базы данных
- Язык запросов SQL
- Power BI
- Data Preparation
- Разведочный анализ данных. Data cleaning, data visualization, feature engineering
- Modeling
- Машинное обучение
- Линейные модели и нейронные сети
- Метрики в аналитике
- Маркетинговая аналитика
- Продуктовая аналитика
- Modeling. Заключение
- Evaluation
- Алгоритмы и структуры данных. Часть 2
- Deployment
- Модель как API
- Мониторинг моделей
- Airflow
- Постановка задачи и терминология machine learning
- Выгрузка данных с помощью SQL
- Линейная регрессия и регуляризация
- Метрическая классификация. Метод ближайших соседей
- Библиотека numpy
- Линейная классификация: логистическая регрессия, опорные векторы, деревья решений
- Очистка данных
- Кластеризация: метод k-средних и DBSCAN
- Несбалансированные выборки
- Нейрон и нейронная сеть
- Основы анализа текстов
- Доступные источники данных, оценка качества
- Визуализация в Excel
- Объединение разнородных данных
- Требования к качеству данных
- Корреляция и факторы
- Визуализация в Python
- Формулирование гипотез по данным
- SQL для витрины данных
- Очистка данных
- Методы прогнозирования
- Программные средства визуализации
- A/B-тесты и их планирование
- Данные по API и аккумулирование источников
- Повышение качества данных
- Выявление закономерности в данных
- Прикладные программные продукты визуализации
- Интерпретация результатов А/В-тестирования
- Аналитическая отчетность и сторителлинг
- Выполните индивидуальный проект по внедрению модели
- Попробуете решить задачи дата-инженера, ML-инженера и дата-аналитика, чтобы выбрать специализацию
- Базовые математические объекты и SymPy
- Интерполяция и полиномы
- Аппроксимация, преобразования функций и производные
- Функции нескольких переменных, их свойства и графики
- Частные производные функции нескольких переменных
- Векторs и матрицы. Градиент
- Линейная регрессия и системы линейных уравнений
- Задача аппроксимации как матричное уравнение
- Случайные величины и события
- Принципы и виды распределения
- Непрерывные распределения
- Статистисечкие тесты
- Составление моделей и проверка гипотез
- Gentle introduction. Теория вероятностей в Python
- Оценивание
- Проверка гипотез
- Совместные распределения
- Исследование зависимостей
- Временные ряды
- Поиск подходящих вакансий
- Подготовка к собеседованиям
- Переговоры с работодателем
Получите презентацию
курса и консультацию
Вы получите сертификат и подтвердите, что стали специалистом в Data Science
образовательной лицензии
Выгодные условия оплаты
Рассрочка под 0%,
без переплаты и скрытых платежей
Без первого взноса
Можно вернуть до 13%
от цены курса
Воспользуйтесь налоговым вычетом
Поможем дойти до конца обучения
Подробно разбирает домашние задания, помогает сделать лучше
Помогает в поиске работы: от плана действий до собеседований
Помогает с вопросами по платформе и прохождению курса
13 лет обучаем специалистов в IT и Digital
Входим в группу компаний VK и дорожим качеством своих курсов
студентов и выпускников за все время
положительных отзывов от студентов на программы и преподавателей
в рейтинге крупнейших компаний в сфере онлайн-образования, по версии Smart Ranking
Отзывы наших студентов
При поступлении не имел никакого опыта программирования, и в начале было очень трудно и ничего не понятно. Но в процессе обучения, благодаря преподавателям и программе обучения ( от простого к сложному) стали появляться положительные результаты.
Стали видны результаты обучения и это очень мотивирует двигаться дальше. Еще продолжаю учиться, но теперь уверен, что дойду до конца. Очень рекомендую, особенно тем, кто не имеет никакого опыта - поверьте, это не страшно.
Дмитрий
со Сравни.ру
96%
cтудентов GeekBrains довольны обучением
На основе более 2 млн оценок наших программи преподавателей
4,4
Наша оценка на независимых площадках, 6000+ отзывов
5.0
4.5
4.3
4.2
4.0
4.0
На курс пришла с нулевым опытом за плечами в этой области. Сначала вообще не поняла, что зачислена. Казалось всё какой-то игрой: заполняла анкеты, проходила тесты. Как-то позвонили из службы поддержки и сказали, что свяжется куратор и всё расскажет. Куратора я так и дождалась. То, что я, всё-таки, успела именно на этот факультет поняла, когда увидела на своей странице расписание и подготовительные лекции.
Учёба моя длится менее двух месяцев, но уже понятно, что времени надо много. Всё очень интересно, несмотря на то, что становится сложно. Особо хочется отметить преподавательский состав. Пока замечаний вообще нет. Все на контакте и готовы помочь.
Ольга
с Tutortop
Я бы определенно рекомендовала GeekBrains как отличную платформу для обучения в области инженерии искусственного интеллекта!
Алина
со Сравни.ру
Преподаватели настолько увлекательно раскрывали предмет и доступным языком. Материалы насыщены большим количеством примеров, что способствует быстрому погружению и пониманию предмета. Огромное спасибо.
Надежда
с Tutortop
Мне особенно понравилась гибкость в выборе времени занятий. Это означает, что можно настроить график обучения в соответствии с вашими потребностями и обстоятельствами, что очень удобно для занятых людей.
Еще одно преимущество GeekBrains - разнообразие преподавателей на их курсах. Это дает возможность получить разные подходы и взгляды на предметы, а также полностью погрузиться в знания и опыт, которыми они делятся.
Денис
с Tutortop
Искусственный интеллект сегодня крайне популярная тема, есть возможность неплохо устроиться на работу.
Первое время пытался сэкономить и освоить самостоятельно по видеороликам на YouTube и тематической литературе, но ничего толком не вышло. Потом решил все же заплатить за курс на GeekBrains, так сказать инвестиции в самого себя.
Пока пошел только третий месяц обучения, но толку уже больше, чем почти год самостоятельных занятий. Наличие преподавателя и специальной программы совсем другой уровень образования.
Виталий
с Сравни.ру
Часто задаваемые вопросы
