• Востребованная профессия

Факультет
Искусственного интеллекта

Получите одну из самых востребованных IT-профессий. Машинное обучение от профессиональных преподавателей.

  • Диплом о профессиональной переподготовке
  • Государственная образовательная лицензия
в месяц от в месяц Россия ...список стран и валют Россия Беларусь Китай Казахстан Украина Молдова Армения Кыргызстан Узбекистан При рассрочке до 36 месяцев Подробнее о тарифах и офисах в вашей стране
  • РАЗНЫЕ ФОРМАТЫ ОБУЧЕНИЯ
    • Занятия в группе с преподавателем
    • Онлайн-лекции и вебинары
    • Видеозаписи занятий
  • ДЛИТЕЛЬНОСТЬ18
    2 занятия в неделю
  • РЕЗУЛЬТАТДиплом
    14 работ в портфолио
  • ГАРАНТИЯТрудоустройство
    после обучения

Оставьте заявку

Начало обучения:
Старт потока каждые 2 недели

Отправляя заявку, вы принимаете условия договора-оферты и даете согласие на обработку своих персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности.

Получите свой грант10 000 ₽на обучение

Для вас согласован подарок, с помощью которого можно уменьшить стоимость программы. Узнайте все подробности у менеджера.

Получить грант
За два года спрос на Data Scientist-ов вырос в два раза, по данным HeadHunter. Применяя методы машинного обучения, они строят прогнозы и повышают эффективность бизнес-процессов в любой отрасли. Мы поможем стать таким специалистом с нуля и найдем вам работу.
Разработчик Data Science востребованы на рынке
По данным сайта hh.ru, освоив Data Science-разработку, вы будете претендовать на более высокую зарплату и на большее количество вакансий.
Без опыта
С опытом от года
70 000 ₽
Зарплата в месяц
11% от всех
Доступных вакансий на hh.ru
150 000 ₽
Зарплата в месяц
56% от всех
Доступных вакансий на hh.ru

Станьте Data Science-разработчиком с нуля

Живое общение
В курсе 70% вебинаров с преподавателями: вы сможете задать вопросы по теме и быстро получить обратную связь.
Актуальная программа
Актуальная программа
Каждый месяц мы обновляем материал, чтобы вы получали актуальные знания.
Опытные преподаватели
Куратор
Поможет вам освоиться в личном кабинете, в процессе обучения всегда будет на связи и поможет найти ответы на вопросы.
Постоянная практика
Вы сможете тренироваться на наших учебных стендах — специальной инфраструктуре, и добавите 14 кейсов в портфолио.
Доступ к сообществу GeekBrains
Вы найдёте полезные контакты и единомышленников в вашем городе, сможете делиться опытом в базе знаний GeekBrains. Будете посещать закрытые митапы, хакатоны и другие онлайн- и офлайн-мероприятия как слушатели и спикеры.
Реальные кейсы
Методические материалы
После каждого занятия вы получите методички в формате Jupiter Notebook —  это мощный инструмент для интерактивных вычислений.

Вас будут обучать топовые эксперты

Сергей Ширкин
Data Scientist в Dentsu Aegis Network Russia, декан факультета
Применял технологии машинного обучения и искусственного интеллекта в Сбербанке и Росбанке, компаниях Equifax и Dentsu Aegis Network Russia.
Дмитрий Коробченко
Deep Learning R&D инженер и руководитель направления в NVIDIA
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.
Алексей  Петренко
Python Developer, фрилансер
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
Андрей  Буранов
Cистемный администратор ОС Linux в Mail.ru Group
Работал в компании NetCracker: получил опыт инженера NIX-систем и тренера-эксперта, преподавал курсы «Linux and UNIX Basic» и «Файловые системы».
Ксения Густокашина
Аналитик данных в X5 Retail Group
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».
Никита  Баранов
Data Scientist в компании oneFactor
Сотрудничал с «Платформой ОФД», прогнозировал спрос для «Пятёрочки». Соавтор проекта о влиянии транскрипционного шума в ДНК на процессы старения — призёра Летней школы Института биоинформатики.
Александр Шеметов
Системный администратор Linux
С 2006 года работает в филиале МТС. Эксперт в области поддержки вычислительных платформ.
Мария  Корлякова
Доцент университета им. Н. Э. Баумана (калужский филиал)
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.
Инна  Котова
Фрилансер, математик-экономист
Выпускница экономического факультета МГУ по специальности «Математические методы анализа экономики». Преподает высшую математику и математический анализ.
Артем Зраев
Data scientist в игровой студии Creative Mobile
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.

Программа обучения

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.

380

часов обучающего контента и практики

14

проектов в портфолио

2

вебинара в неделю

Подготовительный блок

Их необязательно проходить, но они помогут лучше погрузиться в обучение.
Курсы
Видеокурс: как учиться эффективно
Расскажем, как спланировать обучение, чтобы сохранить интерес, получить максимум пользы и всё успеть.
7 видеоуроков
Основы математики
Сможете освежить базовые знания по математике и облегчить погружение в методы машинного обучения.
14 видеоуроков
Основы программирования
Узнаете об особенностях языков программирования и получите первый опыт написания кода.
17 видеоуроков
Основы языка Python
Курс для новичков и опытных программистов: вы познакомитесь с инструментами разработки и освоите машинное обучение на Python.
17 видеоуроков
Git. Базовый курс
Познакомим с основными понятиями: репозиторий, коммит, тег, ветки, создание и клонирование репозитория, слияние веток, запрос истории изменений.
13 видеоуроков
I четверть

Программирование

Научитесь работать в Linux и создавать сервера в облачных сервисах AWS, проводить поиск информации и основные операции с файлами, выполнять мониторинг работы сервера. Научитесь использовать язык запросов SQL, создавать и оптимизировать сложные запросы. Освоите библиотеки языка Python, предназначенные для Data Science: Numpy, Pandas, Matplotlib, SciKit-Learn.
Курсы
Встреча декана со студентами
Основы языка Python
  • Знакомство с Python
  • Встроенные типы и операции с ними
  • Функции
  • Полезные инструменты
  • Работа с файлами
  • Объектно-ориентированное программирование
  • ООП. Продвинутый уровень
  • ООП. Полезные дополнения
4 недели — 8 уроков
Linux. Рабочая станция
  • Введение. Установка ОС
  • Настройка и знакомство с интерфейсом командной строки
  • Пользователи. Управление Пользователями и группами
  • Загрузка ОС и процессы
  • Устройство файловой системы Linux. Понятие Файла и каталога
  • Введение в скрипты bash. Планировщики задач crontab и at
  • Управление пакетами и репозиториями. Основы сетевой безопасности
  • Введение в docker
4 недели — 8 видеоуроков
Основы реляционных баз данных и MySQL
  • Вебинар. Установка окружения. DDL - команды
  • Видеоурок. Управление БД. Язык запросов SQL
  • Вебинар. Введение в проектирование БД
  • Вебинар. CRUD-операции
  • Видеоурок. Операторы, фильтрация, сортировка и ограничение. Агрегация данных
  • Вебинар. Операторы, фильтрация, сортировка и ограничение. Агрегация данных
  • Видеоурок. Сложные запросы
  • Вебинар. Сложные запросы
  • Видеоурок. Транзакции, переменные, представления. Администрирование. Хранимые процедуры и функции, триггеры
  • Вебинар. Транзакции, переменные, представления. Администрирование. Хранимые процедуры и функции, триггеры
  • Видеоурок. Оптимизация запросов. NoSQL
  • Вебинар. Оптимизация запросов
4 недели — 12 уроков
Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn
  • Введение в курс
  • Вычисления с помощью Numpy. Работа с данными в Pandas
  • Визуализация данных в Matplotlib
  • Обучение с учителем в Scikit-learn
  • Обучение без учителя в Scikit-learn
  • Обучение без учителя в Scikit-learn и введение в итоговый проект
  • Консультация по итоговому проекту
5 недель — 10 уроков

Проект

  • Предсказание цен на недвижимость
II четверть

Сбор данных и статистическое исследование

Познакомитесь с теорией вероятностей и математической статистикой. Изучите методы проведения корреляционного, дисперсионного и регрессионного анализа. Научитесь работать с RESTful/SOAP-сервисами, форматами XML и JSON в Python, а также познакомитесь с особенностями открытых данных (OpenData).
Курсы
Библиотеки Python для Data Science: продолжение
  • Введение в задачу классификации. Постановка задачи и подготовка данных
  • Анализ данных и проверка статистических гипотез
  • Построение модели классификации
  • Оценка и интерпретация полученной модели. Обсуждение курсового проекта
2 недели — 4 урока
Методы сбора и обработки данных из сети Интернет
  • Основы клиент-серверного взаимодействия. Парсинг API
  • Парсинг HTML. BeautifulSoup, MongoDB
  • Системы управления базами данных MongoDB и SQLite в Python
  • Парсинг HTML. XPath
  • Scrapy
  • Scrapy. Парсинг фото и файлов
  • Selenium в Python
  • Работа с данными
4 недели — 8 уроков
Введение в математический анализ
  • Вводный урок
  • Множество. Последовательность. Часть 1
  • Множество. Последовательность. Часть 2
  • Предел функции. Часть 1
  • Предел функции. Часть 2
  • Производная функции одной переменной. Часть 1
  • Производная функции одной переменной. Часть 2
  • Производная функции нескольких переменных. Часть 1
  • Производная функции нескольких переменных. Часть 2
  • Интеграл. Ряды. Часть 1
  • Интеграл. Ряды. Часть 2
5 недель — 11 уроков
Теория вероятностей и математической статистике
  • Случайные события. Вероятные события. Условная вероятность. Формула Байеса
  • Дискретные случайные величины. Закон распределения вероятностей. Биноминальный закон распределения. Распределение Пуассона
  • Основы математической статистики. Количественные характеристики популяции. Графическое представление данных
  • Непрерывные случайные величины. Функция распределения и функция плотности. Нормальное распределение. Центральная предельная теорема
  • Проверка статистических гипотез. P-значения. Доверительные интервалы
  • Взаимосвязь величин. Показатели корреляции. Корреляционный анализ. Проверка на нормальность
  • Линейная регрессия. Двухвыборочный t-тест. A/B-тестирование
  • Дисперсионный анализ. Метод главных компонент. Логистическая регрессия
4 недели — 8 уроков

Проект

  • Сбор информации по заданным критериям
  • Разведочный анализ данных (EDA) на основе полученной информации
III четверть

Математика для Data Scientist

Рассмотрите математические аспекты алгоритмов, применяемых в Data Science: линейная и логистическая регрессия, градиентный спуск, метод ближайших соседей, кластеризация, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг. Поймете, как устроены алгоритмы на уровне математики.
Курсы
Линейная алгебра
  • Линейное пространство
  • Матрицы и матричные операции
  • Линейные преобразования
  • Системы линейных уравнений
  • Сингулярное разложение матриц
3 недели — 5 уроков
Алгоритмы анализа данных
  • Алгоритм линейной регрессии. Градиентный спуск
  • Масштабирование признаков. L1- и L2-регуляризация. Стохастический градиентный спуск
  • Логистическая регрессия. Log Loss
  • Алгоритм построения дерева решений
  • Случайный лес
  • Градиентный бустинг (AdaBoost)
  • Классификация с помощью KNN. Кластеризация K-means
  • Снижение размерности данных
4 недели — 8 уроков

Проект

  • Построение модели кредитного скоринга для банка
IV четверть

Машинное обучение

Освоите Python: от основ программирования до автоматизации, сбора, обработки, анализа и визуализации данных.
Курсы
Машинное обучение в бизнесе
  • Data-driven-подход на примере задачи маршрутизации заявок в helpdesk
  • Профилирование пользователей. Сегментация: unsupervised learning (clustering, LDA/ARTM), supervised (multi/binary classification)
  • Связь бизнес-показателей и DS-метрик
  • Uplift-моделирование
  • Задача оттока: варианты постановки, возможные способы решения
  • Задача look-alike
  • Интерпретация прогнозов модели (SHAP): объясняем поведение модели на отдельных наблюдениях
  • Проверяем работу модели на практике: A/B-тестирование
  • Интеграция. Итоговый проект
5 недель — 10 уроков
Рекомендательные системы
  • Введение, примеры задач, бизнес- и ML-метрики
  • Бейзлайны и детерминированные алгоритмы item-item
  • Коллаборативная фильтрация
  • Рекомендательные системы на основе контента
  • Поиск похожих товаров и пользователей. Гибридные рекомендательные системы
  • Двухуровневые модели рекомендаций
  • Рекомендательные системы в бизнесе
  • Консультация к курсовому проекту
4 недели — 8 уроков
Видеокурс от Мегафон + курсовой проект
  • Видеотеория
  • Курсовой проект
2 недели — 2 урока

Проекты

  • Рекомендательная система для интернет-магазина
  • Прогнозирование оттока абонентов
  • Алгоритм для определения вероятности подключения услуги
V четверть

Нейронные сети

Научитесь решать задачи Machne Learning с данными из соцсетей, геоданными, применением графов, а также познакомитесь с нейронными сетями. На практике познакомитесь с фреймворками для разработки нейронных сетей: Tensorflow, Keras, PyTorch.
Курсы
Введение в нейронные сети
  • Основы обучения нейронных сетей
  • Keras
  • TensorFlow
  • Сверточные нейронные сети
  • Рекуррентные нейронные сети
  • Сегментация
  • Детектирование объектов
  • GAN
4 недели — 8 уроков
Введение в компьютерное зрение от Nvidia
  • Обработка изображений и компьютерное зрение
  • Свёрточные нейронные сети
  • Продвинутые архитектуры свёрточных нейросетей
  • Семантическая сегментация
  • Детектирование объектов
  • Metric learning
  • Обработка видео
  • Синтез изображений
4 недели — 8 уроков

Проекты

  • Распознавание и классификация изображений
  • 8 мини проектов по компьютерному зрению
VI четверть

Задачи искусственного интеллекта

Изучите продвинутые архитектуры сверточных нейронных сетей, обработку естественного языка и компьютерное зрение.
Курсы
Введение в обработку естественного языка
  • Предобработка текста
  • Создание признакового пространства
  • Embedding word2vec fasttext
  • Тематическое моделирование. EM-алгоритм
  • Part-of-Speech разметка, NER, извлечение отношений
  • Классификация текста. Анализ тональности текста
  • Сверточные нейронные сети для анализа текста
  • Рекуррентные нейронные сети RNN LSTM GRU
  • Языковое моделирование
  • Машинный перевод. Модель seq2seq и механизм внимания
  • Модель Transformer-1
  • Модель Transformer-2
  • Модель BERT и GPT
  • Transfer learning
  • Консультация по курсовому проекту. Создание чат-бота в Telegram
8 недель — 15 уроков
Фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей
  • Введение в PyTorch
  • CNN and LSTM for human action recognition
  • Generative adversarial networks (GAN): генеративные сети
  • Image Segmentation
  • Face Detection and Emotion Recognition
3 недели — 5 уроков

Проекты

  • Чат-бот на основе искусственного интеллекта, который может общаться на любые темы
  • Приложение, которое анализирует объекты на камере
Курсы вне четверти

Предметы с индивидуальным выбором даты старта

Вы можете формировать часть расписания самостоятельно и регулировать интенсивность обучения.
Курсы
Подготовка к поиску работы
  • Как составить резюме, которое точно заметят
  • Составляем карту поиска работы
  • Зачем нужны сопроводительные письма
  • Что вас ждет на собеседовании с HR
2 недели — 4 урока
История развития искусственного интеллекта
  • Историческая справка об искусственном интеллекте
  • Три парадигмы искусственного интеллекта и подходы в них
  • Мифы и факты об искусственном интеллекте
  • Философия сознания и краткое введение в нейрофизиологию
  • Методы искусственного интеллекта
  • Сферы применения искусственного интеллекта
  • Смежные технологии и дальнейшее развитие
3 недели — 7 уроков
Алгоритмы и структуры данных на Python
  • Введение в Алгоритмизацию и простые алгоритмы на Python
  • Циклы, рекурсия, функции
  • Массивы
  • Эмпирическая оценка алгоритмов
  • Коллекции. Модуль Collections
  • Работа с динамической памятью
  • Алгоритмы сортировки
  • Графы
  • Деревья. Хеш-функции
5 недель — 9 уроков
Введение в высшую математику
  • Элементарная алгебра
  • Введение в аналитическую геометрию. Графики на плоскости
  • Элементы теории вероятностей
  • Введение в линейную алгебру
2 недели — 4 урока
Спортивный анализ данных. Платформа Kaggle
  • Введение в спортивный анализ данных, Exploration Data Analysis
  • Обзор основных алгоритмов машинного обучения, используемых в соревнованиях
  • Построение надежных схем валидации решения, оптимизация целевых метрик
  • Консультация №1
  • Feature Engineering, Feature Selection. Часть 1
  • Feature Engineering, Feature Selection. Часть 2
  • Тюнинг гиперпараметров, построение ансамблей алгоритмов
  • Консультация №2
  • Курсовой проект: inclass соревнование на площадке kaggle
9 недель — 9 уроков
Язык R для анализа данных
  • Начало работы в R
  • Обработка данных для анализа
  • Разведочный анализ данных в R
  • Статистический анализ в R. Доверительный интервал и тест гипотезы
  • Статистический анализ в R. Anova. Регрессионный анализ
3 недели — 5 уроков
Визуализация данных в Tableau
  • Знакомство с основным функционалом Tableau Desktop
  • Вычисления и графики
  • Сложные вычисления
  • Использование TabPy для интеграции Python в Tableau
2 недели — 4 уроков
Сверточные нейронные сети в компьютерном зрении
  • Введение в сверточные нейронные сети
  • Влияние параметров архитектуры на свойства нейронной сети
  • Применение сверточных нейронных сетей в компьютерном зрении
2 недели — 3 урока

Проекты

  • Соревнование на площадке Kaggle
Открыть всю программу

Получите программу курса на email

Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку своих персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности.
Спасибо! Ваша заявка принята.
Мы уже выслали программу курса на вашу почту.
Oops! Something went wrong while submitting the form.

Вы получите диплом о профессиональной переподготовке

Мы проводим обучение на основании государственной лицензии № 040485. Вы получите диплом о профессиональной переподготовке и электронный сертификат, которые можно добавить в портфолио и показать работодателю.

Мы дарим подарки всем студентам

Изучение английского языка с Lingualeo
3 месяца к Premium подписке
Английский для
IT-специалистов
Видеокурс
Ключ от продуктов
JetBrains
Бесплатная подписка

Выберите пакет обучения на специалиста Data Science

В зависимости от ваших целей и амбиций выберите комбинированное предложение по обучению. Длительность программы, учебный план и набор технологий зависят от пакетов.
В любом пакете уже включено:
Гарантия трудоустройства через 12 месяцев по IT-профессиям
Диплом о профессиональной переподготовке
Государственная образовательная лицензия

Факультет

Специалист

от 4 523 ₽

от 3 738 ₽

в месяц при рассрочке до 36 месяцев

Старт следующего потока

25 ноября

Специалист

Освойте профессию тестировщика с нуля. Вы получите всё для старта карьеры: навыки ручного тестирования, практику автоматизации на Java и опыт работы с веб-приложениями.

12 месяцев

длительность
обучения

Выбрать программу

Факультет

Digital-master

Диджитал-мастер

от 7 273 ₽

от 6 611 ₽

в месяц при рассрочке до 36 месяцев

Старт потока

каждые 2 недели

Мастер

Для тех, кто хочет стать уверенным
специалистом в любой IT-профессии.

Уровень навыков

и профессионализма

Middle

Уровень знаний
после обучения

24 месяца

длительность
обучения

Спецпрограмма

для Digital-мастеров
все 24 месяца

Доход после обучения

от 80 000 ₽

Стартовый
доход

через 3 года

200 000+ ₽

Потенциальный
доход

Выбрать пакет Digital-master

Факультет

Geek

Гик

от 10 023 ₽

от 9 111 ₽

в месяц при рассрочке до 36 месяцев

Старт потока

каждые 2 недели

Pro

Для тех, кто хочет учиться серьезно
и стать настоящим профессионалом.

Уровень навыков

и профессионализма

Middle+

Уровень знаний
после обучения

36 месяцев

длительность
обучения

Спецпрограмма

для Geek’ов
все 36 месяцев

Доход после обучения

от 80 000 ₽

Стартовый
доход

через 3 года

250 000+ ₽

Потенциальный
доход

Выбрать пакет Geek
  • Востребованная профессия

Факультет
Искусственного интеллекта

Получите одну из самых востребованных IT-профессий. Машинное обучение от профессиональных преподавателей.

в месяц от в месяц Россия ...список стран и валют Россия Беларусь Китай Казахстан Украина Молдова Армения Кыргызстан Узбекистан При рассрочке до 36 месяцев Подробнее о тарифах и офисах в вашей стране
  • ОСНОВНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
    • Длительность 18
    • 2 занятия в неделю
    • 14 работ в портфолио
    • Гарантия трудоустройства
    • Диплом после обучения
  • РАЗНЫЕ ФОРМАТЫ ОБУЧЕНИЯ
    • Занятие в группе с преподавателем
    • Видеоуроки и вебинары
    • Видеозаписи занятий
    • Домашние задания
    • Практические задания
    • Онлайн-встречи с экспертами
    • Личные консультации
  • Диплом о профессиональной переподготовке
  • Государственная образовательная лицензия

Оставьте заявку

Начало обучения:
Старт потока каждые 2 недели

Отправляя заявку, вы принимаете условия договора-оферты и даете согласие на обработку своих персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности.

Часто задаваемые вопросы

Как проходит обучение?
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.
Что делать, если я не могу учиться онлайн?
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.
Кто преподаёт в GeekBrains?
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.
Помогаете ли вы с трудоустройством?
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.
Что делать, если у меня проблема или срочный вопрос?
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
Какой требуется опыт для обучения?
Наши образовательные программы ориентированы на тех, кто хочет с нуля освоить профессиональные навыки. Для обучения начальной подготовки или базовых знаний не требуется.
Какие минимальные требования к оборудованию и программному обеспечению?
Перед прохождением курса посмотрите в интернете инструкцию, как узнать технические характеристики вашего компьютера. Для учебы необходим компьютер с центральным процессором Intel i5-4590 или выше, который поддерживает набор инструкций SSE2, с оперативной памятью от 8 Гб. Также необходима видеокарта с поддержкой DirectX10 (версия шейдеров 4.0). Рекомендуется GeForce GTX 650 и выше, или Radeon R9 390/R9 290. Ноутбук и версии для него использовать крайне нежелательно. На компьютере необходимо установить Windows 10, 64-bit. Если у вас Mac, нужна macOS 10.11+. Среда разработки — Microsoft Visual Studio. Но подойдёт любая другая удобная для вас среда — Notepad++ или Microsoft Visual Сode для Mac. Также необходима Unity версии 2019.1 и выше.

Для 4-ой четверти понадобится VR-шлем (аренда/покупка). Без него вы не сможете протестировать свои разработанные проекты.
Изучение английского языка с Lingualeo

Доступ на 3 месяца
к Premium подписке

Lingualeo — это онлайн-сервис для эффективного и интерактивного изучения английского языка, доступный на любом девайсе. Более 20 000 000 человек во всем мире выбрали Lingualeo.

‍

Ускорь изучение языка с Lingualeo Premium!

Смотри кино, слушай любимую музыку и учись с удовольствием. В Джунглях Lingualeo тебя ждут 600 000 текстов, аудио- и видеоматериалов.
Расширяй свой словарный запас. Сохраняй в свой персональный словарь слова и выражения для изучения из кликабельных субтитров, материалов, Интернета, книг или просто добавляй самостоятельно.
Тренировки с разнообразными игровыми механиками помогут закрепить полученные знания, а также освоить грамматические правила и улучшить навыки чтения, аудирования и разговорной речи.
Тематические курсы помогут окунуться в жизненные ситуации использования языка.

‍

Твой подарок — промокод на 3 месяца Premium-доступа, а это значит:

50+ грамматических курсов и тренировок
10+ словарных тренировок
3 тренировки чтения
2 тренировки аудирования
Безлимитное добавление слов в словарь
Курс “Неправильные глаголы”
Видеокурс
Видео-курс

Английский для IT-специалистов

Курс, разработанный совместно с школой EnglishDom, поможет освоить ключевые англоязычные темы, актуальные для начинающих IT-специалистов. Максимум практики и фокус на IT-лексику. На 10 уроках разбирается составление CV, технических заданий и деловых писем, собеседования и переговоры, международное общение при продвижении своего проекта. В живых диалогах на английском студенты закрепят фразы, которые пригодятся в работе разработчикам и тестировщикам, маркетологам и дизайнерам.
‍

Вы научитесь
‍

— Проходить собеседования и писать CV
— Обсуждать проекты и проводить переговоры
— Переписываться в чате, составлять техзадания и писать деловые письма
— Понимать носителей языка и читать зарубежные блоги.

‍

Программа курса
‍

‍Урок 1: IT resume sample. Составляем резюме на английском.

Урок 2: Job interview: questions and answers. Проходим собеседование на английском.

Урок 3: Effective teams. Говорим о командной работе и процессах на английском.

Урок 4. Workplace communication. Английский для общения по телефону и Skype.

Урок 5: Business e-mails. Ведем переписку на английском.

Урок 6: Requirement specifications (SRS). Читаем и составляем техническое задание на английском.

Урок 7: Stand-up meetings. Становимся идеальным спикером.

Урок 8: Deadline. Выполняем работу в срок и по-английски.

Урок 9: Challenge. Описываем и решаем проблемы по-английски.

Урок 10:  Start up. Рассказываем о своем проекте и представляем команду на английском.

Бесплатная подписка на любую среду разработки JetBrains

Ключ от продуктов JetBrains

Разработчики по всему миру выбирают инструменты JetBrains, чтобы работать продуктивнее. Линейка продуктов включает в себя среду разработки (IDE) для большинства современных языков программирования. Продукты помогают писать качественный код и экономить время, автоматизируя задачи на всех стадиях разработки.

Каждому студенту дарим ключ, который позволит использовать PRO версии продуктов JetBrains в течение 4-х месяцев. Если этого времени не хватит и нужно продолжать учиться, мы выдадим новый код.

Купоны подходят для получения бесплатной подписки на несколько месяцев на любую IDE JetBrains, включая IntelliJ IDEA, GoLand, PyCharm, WebStorm и другие.

AppCode
Умная IDE для разработки iOS/macOS-приложений
CLion
Умная кросс-платформенная IDE для C и C++
DataGrip
Инструмент для SQL-разработчиков
WebStorm
Умная IDE для JavaScript
IntelliJ IDEA
Умный редактор кода
PyCharm
IDE для профессиональной разработки на Python
PhpStorm
Умная IDE для PHP
Rider
Разрабатывайте приложения .NET, ASP.NET, .NET Core ...
RubyMine
Пишите качественный код на JavaScript, CoffeeScript, CSS...

Получите консультацию нашего специалиста

Оставляя заявку, вы принимаете условия договора-оферты и соглашаетесь на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности

Спасибо, ваша заявка принята!

Менеджер свяжется с вами в ближайшее время.
Упс! Что-то пошло не так...