Онлайн-университет от GeekBrains с гарантированным трудоустройством
.png)
За два года спрос на Data Scientist-ов вырос в два раза, по данным HeadHunter. С помощью методов машинного обучения они строят прогнозы и повышают эффективность бизнес-процессов в любой отрасли. Мы поможем стать таким специалистом с нуля и найдем вам работу.
По данным сайта hh.ru, выйдя на уровень middle-специалиста, вы будете претендовать на более высокую зарплату и на большее количество вакансий.
Применял технологии машинного обучения и искусственного интеллекта в Сбербанке и Росбанке, компаниях Equifax и Dentsu Aegis Network Russia.
Эксперт в области нейронных сетей и машинного обучения, спикер на образовательных и научно-популярных мероприятиях. Опыт в Deep Learning – с 2012 года. Закончил ВМиК МГУ. Ранее работал в исследовательском центре Samsung.
Разрабатывает IT-решения по автоматизации процессов учёта наличия и движения людей и технических средств для Министерства обороны РФ. За 20 лет в IT писал программы на более чем 30 языках программирования
Работал в компании NetCracker: получил опыт инженера NIX-систем и тренера-эксперта, преподавал курсы «Linux and UNIX Basic» и «Файловые системы».
Строит дашборды для планирования ассортимента сети «Пятёрочка», создаёт пайплайн по обработке данных от витрины до продакшна, исследует данные для запуска моделей. До этого работала в компании «Платформа ОФД».
Сотрудничал с «Платформой ОФД», прогнозировал спрос для «Пятёрочки». Соавтор проекта о влиянии транскрипционного шума в ДНК на процессы старения — призёра Летней школы Института биоинформатики.
С 2006 года работает в филиале МТС. Эксперт в области поддержки вычислительных платформ.
К. т. н., доцент кафедры «Системы автоматического управления и электротехника» Московского государственного технического университета им. Н. Э. Баумана (калужский филиал). Отвечает за модуль интеллектуальной обработки информации.
Выпускница экономического факультета МГУ по специальности «Математические методы анализа экономики». Преподает высшую математику и математический анализ.
Создает внутриигровые системы рекомендаций и автоматизирует распределение бюджетов рекламных кампаний. До этого строил поведенческие профили пользователей в Mail.ru Group и прогнозировал отток клиентов в МТС. Преподаватель в МГУ.
Наша программа одна из самых объёмных и содержательных. В то же время её легко понять, потому что знания даются постепенно: от базы к продвинутым инструментам.
Освоите Python, восполните знания по математике, познакомитесь с библиотеками NumPy, Matplotlib, Scikit-learn и Pandas.
Освоите технические основы профессии: поиск информации, операции с файлами и оптимизация запросов.
Научитесь проверять статистические гипотезы и решать задачи по оптимизации
Научитесь решать бизнес-задачи: предсказывать количество заказов, прогнозировать отток клиентов, оценивать эффективность моделей и повышать их качество.
Познакомитесь с нейронными сетями и освоите работу с рекомендательными системами. Также вы закрепите знания алгоритмов машинного обучения на кейсах от МегаФона.
Изучите фреймворк PyTorch и углубитесь в работу с компьютерным зрением и обработкой естественного языка.
Вы можете формировать часть расписания самостоятельно и регулировать интенсивность обучения.
Мы проводим обучение на основании государственной лицензии № 040485. Это значит, что у вас будет официальный документ, который подтвердит профессиональную переподготовку. Для работодателя это показатель, что вы разобрались в Data Science и самостоятельно выполнили проекты из вашего портфолио.
Уроки проходят в формате online-трансляций, несколько раз в неделю в вечернее время по Москве. Преподаватель объясняет темы, все его действия отображаются на экране. Студенты задают вопросы и обсуждают материал в чате. В конце каждого урока студенты получают практические задания. Преподаватель оценивает их и обсуждает плюсы и минусы на следующем занятии. Некоторые курсы будут представлены в виде заранее записанных видеолекций.
Для тех, кто не смог вовремя присутствовать на уроке, мы записываем каждое занятие. Видеозаписи всегда доступны в разделе обучения. Также к каждому уроку мы разработали методички, с помощью которых можно лучше подготовиться к занятиям и получить дополнительные знания.
Между курсами можно делать перерывы и регулировать интенсивность своего развития по мере усвоения знаний. Мы рекомендуем не записываться на все курсы сразу, а проходить их последовательно и работать на результат.
Преподавать в GeekBrains могут только специалисты с большим опытом реализации проектов. Мы проводим жёсткий отбор кандидатов с помощью программ аттестации и внутреннего обучения. Студенты оценивают уровень преподавателя и качество программы по пятибалльной шкале. Таким образом, мы улучшаем образовательный процесс ежедневно.
Мы помогаем с трудоустройством студентам, которые показывали хорошую успеваемость на протяжении обучения и подали заявку в сервис трудоустройства. Далее вместе с HR-специалистами GeekBrains вы создадите CV и будете рассматривать предложенные нами позиции, самостоятельно откликаться на вакансии и участвовать в поиске идеального места работы. Вместе мы сделаем все, чтобы вы начали строить карьеру и расти профессионально.
Если вы являетесь студентом платных курсов и у вас возникли вопросы, связанные с образовательным процессом, свяжитесь с нами: sales@geekbrains.ru или 8-800-700-68-41 (звонок бесплатный). По остальным вопросам пишите нам на support@geekbrains.ru.
Наши образовательные программы ориентированы на тех, кто хочет с нуля освоить профессиональные навыки. Для обучения начальной подготовки или базовых знаний не требуется.
Для учебы вам необходим компьютер с двухъядерным (желательно четырехъядерным) процессором с частотой 1.8 ГГц и выше, и оперативной памятью от 2 Гб (в идеале 4Гб). На нем должна быть установлена любая современная операционная система и настроенная в зависимости от языка программирования среда разработки: для Java — установленный JDK и любая привычная IDE, для Python — установленный интерпретатор с python.org и любая привычная IDE.
