Фаттахова Автор и спикер курса Machine Learning Engineer. AI Product Manager, SberData, Сбер Банк
Введение в Data Science
Вы попробуете себя в роли дата-инженера, аналитика и специалиста по машинному обучению. Получите фундаментальные знания и навыки, достаточные для начала карьеры в Data Science.
- Длительность 6 мес
- Кейс в портфолио
- Авторы курса эксперты из Сбера, Visa
- Обновили курс в 2022 году
О профессии
Работа с данными — процесс, в котором каждый участник команды выполняет свою задачу. Аналитик помогает принимать бизнес-решения, ML-инженер обучает модели, а Data-инженер делает так, чтобы всё работало.
Независимо от роли все программируют на Python, разбираются в математике, статистике и говорят на языке данных. Поэтому иногда таких специалистов называют просто Data Scientist.
- 290 000 драм
средняя зарплата начинающего дата-сайентиста
Полностью обновили курс в 2022 году
В новом курсе ещё больше практики и разборов кейсов. Вы освоите Python, актуальные версии инструментов для работы и научитесь сами решать нестандартные задачи. Вас ждут:
- 50 практических работ для развития аналитического мышления и отработки навыков
- Большой итоговый проект на реальных данных
- Курс по Git и подготовка к командной работе в компании
Что даёт профессия Data Scientist?
Чему вы научитесь
- Аналитически мыслить
Data scientist не просто слепо применяет изученные инструменты. Вы научитесь сами решать проблемы: разрабатывать планы, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.
- Работать с инструментами дата-сайентиста
Освоите Python, Git и визуализацию данных в Power BI. Будете на «ты» с Jupyter Notebook, сможете обучать модели машинного обучения и строить пайплайны в Airflow.
- Извлекать данные из источников
Научитесь читать файлы различных форматов при помощи Python и библиотеки Pandas, писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в разных форматах. Познакомитесь с устройством баз данных и освоите язык запросов SQL.
- Проводить разведочный анализ данных
Научитесь оценивать собранные данные и удалять непригодные для дальнейшего анализа атрибуты. Узнаете, как с помощью встроенных программных модулей Python, знаний математики и статистики исправлять ошибки в датасетах.
- Строить аналитические модели
Например, вы сможете построить воронку продаж для интернет-магазина на основе данных о продажах и расходах. Узнаете, как проводить когортный анализ и предсказывать выручку компании.
- Разрабатывать модели машинного обучения
Вы начнёте с простых моделей машинного обучения, которые требуют минимальных знаний программирования. После вводного курса такие термины, как регрессия, кластеризация, векторные и матричные вычисления не будут казаться чем-то страшным.
О Skillbox
Как проходит обучение на платформе
Содержание курсов
Вас ждут 3 курса, на которых вы получите все знания и навыки, необходимые для старта карьеры в Data Science.
- 6 месяцев обучения
- 49 модулей
Введение в Data Science
-
Введение в курс
Познакомитесь с основными направлениями Data Science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.
-
Business Understanding
Научитесь общаться с заказчиками, выявлять потребности, собирать и документировать требования, проводить интервью.
-
Основы Python
Освоите азы языка Python на достаточном уровне, чтобы уверенно работать с данными.
-
Data Understanding
Научитесь выгружать данные из различных источников, освоите инструменты Excel, SQL и Power BI. Узнаете, как описывать и оценивать качество исходных данных.
-
Data Preparation
Освоите разведочный анализ данных: научитесь находить, очищать и подготавливать массивы данных так, чтобы на выходе иметь готовый к дальнейшей работе датасет.
-
Modeling
Научитесь формулировать и проверять гипотезы. Пройдёте основы моделирования в машинном обучении и аналитике, создадите свою первую ML-модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика.
-
Evaluation
Узнаете, как сравнивать модели и оценивать их качество. Приготовите модель к промышленной эксплуатации.
-
Deployment
Превратите модель в законченный продукт. Научитесь автоматизировать потоки данных, запускать модели на серверах, следить за работой модели.
Основы статистики и математики
-
Основы математики для Data Science
Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и векторы. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.
-
Основы статистики и теории вероятностей
Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.
Спикеры
Фаттахова Автор и спикер курса Machine Learning Engineer. AI Product Manager, SberData, Сбер Банк
Емельянов Спикер курса. R&D Director, UBIC Tech
Ракина Data Engineer, Made
Герасименко Data Scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН. Блок «Основы математики для Data Science»
Обухова Data Analyst, Ernst & Young
Часто задаваемые вопросы
-
У меня нет опыта работы с данными. Подходит ли мне этот курс?
Курс подходит новичкам без специальных знаний, высшего образования и талантов. Главное — не пожалейте времени на первый этап. Внимательно выполняйте практические работы и не забывайте читать дополнительную литературу. Чем лучше вы поймёте основы, тем легче вам будет проходить курс дальше. -
Я смогу устроиться на работу дата-сайентистом после прохождения курса?
В пакете «Введение в Data Science» мы даём базовые навыки. Их хватит, чтобы начать карьеру в должности стажёра, но в этот курс не входит помощь в трудоустройстве.
Если вам нужен более объёмный курс с гарантией трудоустройства, обратите внимание на нашу двухгодичную профессию «Профессия Data Scientist». -
Требуются ли знания математики?
Для старта достаточно школьного уровня знаний. Продвинутые темы объясним на курсе. -
Какой график обучения на платформе? Получится ли совмещать его с работой?
Вы можете изучать материалы курса в удобном вам режиме, совмещать обучение на платформе с работой и личной жизнью. Более того, все видео будут доступны и по окончании курса, так что вы сможете освежить свои знания в любой момент. -
Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять обучению на платформе?
Всё зависит только от вас. В среднем пользователи платформы занимаются около 10 часов в неделю в неделю. -
Кто будет проверять практические работы?
Никаких автоматических проверок и скриптов. С вами будут работать живые люди: проверяющий эксперт и куратор. Они прокомментируют практические работы, дадут полезные советы и ответят на любые вопросы. Проверка практических работ и доступ к Telegram-чату уже входят в стоимость курса — ничего доплачивать не нужно. -
Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?
Да, вы можете купить курс в рассрочку — и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на небольшие ежемесячные платежи. -
Чем рассрочка отличается от кредита?
Вы оплачиваете только стоимость курса — проценты мы берём на себя. Для оформления рассрочки не требуются официальное трудоустройство и хорошая кредитная история.
- Кишинев
- Ташкент
- Баку
- Ереван
- Астана
- Минск
- Москва
- Гюмри
- Ванадзор
- Абовян
- Вагаршапат
- Раздан
- Гавар
- Капан
- Алматы
- Шымкент
- Гомель
- Могилев
- Наманган
- Самарканд
- Тирасполь
- Бельцы
Отзывы участников
38 отзывов