Какие требования для старта обучения?

Для старта обучения не нужны специальные знания в финансах. Курс будет максимально полезен, если у вас уже есть опыт в финансах, смежной сфере или ведении бизнеса.

Получу ли я диплом?

Да, после прохождения всех уроков вы можете обратиться к куратору и получить официальный диплом о прохождении обучения с уникальным номером, печатью Академии и подписью ее основателя.

Как можно оплатить обучение?

Вы можете оплатить обучение одним платежом с помощью банковской карты или вносить ежемесячный платеж вместо единовременной оплаты. Проценты за это вам не начисляются. Также обучение можно оплатить по счету от юридического лица.

Как и когда я буду учиться?

Вы обучаетесь в комфортном для вас темпе в любое время суток и можете самостоятельно выстроить учебную траекторию.

На какой срок я получу доступ к курсу?

Доступ к курсу и всем обновлениям предоставляется навсегда. Мы регулярно обновляем курсы и дополняем их наиболее востребованными темами.

Подойдет ли мне курс?

Чтобы понять, подходит ли вам курс, оставьте заявку на консультацию с нашим менеджером в форме выше. Менеджер подробно расскажет об обучении, ответит на все ваши вопросы и предоставит демо-версию курса.

Записаться на курс

Гибкий график

учитесь онлайн в любое удобное время

Профессия
Data Scientist с нуля

Личный куратор

будет на связи 7 дней в неделю и ответит на все вопросы

Помощь с трудоустройством

поможем найти работу или вернём деньги за курс — это зафиксировано в договоре

и это зафиксировано в договоре

Поможем найти работу или вернем деньги за обучение

Удостоверение о повышении квалификации

вы получите официальный документ гособразца по окончании обучения

-0%

до

Освоите IT-профессию, которую точно не заменит ИИ — без опыта в программировании

Изучите с нуля анализ данных и машинное обучение

Начнёте работать удалённо через 9 месяцев обучения

Будете зарабатывать в среднем от 180 000 рублей в месяц

Сможете работать как с российскими, так и с зарубежными компаниями и получать зарплату в валюте

Кто такой Data Scientist?

Data Scientist — это IT-специалист, который занимается обработкой и анализом больших объемов информации и данных (Big Data). Он находит неочевидные закономерности в них, использует технологии искусственного интеллекта и создает модели машинного обучения для решения задач в разных сферах.

Специалист по Data Science может:

· Предсказать, окупится ли новый бизнес-проект

· Создать рекомендательную систему для сервиса с фильмами и сериалами

· Разработать модель машинного обучения для банковского скоринга, на основании которого принимается решение о выдаче кредита клиенту

Бизнес, финансы, ритейл, киберспорт, образование, медицина — сейчас любая отрасль работает с постоянно растущими объемами данных и информации, которые необходимо анализировать и делать это точнее и быстрее, поэтому сейчас без специалиста по Data Science не может существовать ни одна серьезная организация.

· Улучшить системы рекомендаций в соцсетях и интернет-магазинах

Результаты работы Data Scientist`ов окружают вас повсюду в повседневной жизни

А еще специалисты по Data Science незаменимы в науке, медицине и создании передовых технологий: например, дата-сайенисты из Google AI создали модель для распознавания кожных болезней, которая может диагностировать 26 болезней кожи с точностью 97%, в том числе рак кожи на ранних стадиях развития.

Приложения для заказа такси

прогнозируют время подачи автомобиля клиенту и стоимость поездки и строят оптимальный маршрут с помощью методов машинного обучения

Музыкальные сервисы

подбирают музыкальные треки по вашим предпочтениям с помощью рекомендательных моделей машинного обучения

Социальные сети

рекомендуют друзей, формируют вашу новостную ленту и настраивают таргетированную рекламу по вашим интересам с помощью методов машинного обучения

Почему вам стоит освоить профессию Data Scientist?

Ее можно освоить с нуля — без технического или математического образования и опыта в IT

Дата-сайентисты в среднем зарабатывают больше, чем программисты и другие айтишники — около 185 000 рублей

Дата-сайентисты нужны во всех сферах: от ритейла и маркетинга до медицины и космонавтики

Хочу стать дата-сайентистом!

Дата-сайентисты участвуют в создании и используют в своей работе инновационные технологии: искусственный интеллект, Big Data, нейросети

Это одна из самых востребованных IT-профессий: вакансий в Data Science за последние 3 года стало больше на 433%

Дата-сайентисты могут работать удалённо с российскими и зарубежными компаниями и получать зарплату в валюте

185 000 рублей — средняя зарплата специалистов по Data Science в 2024 году

Без опыта

2 года опыта

3 года опыта

5 лет опыта

112 000₽

215 000₽

350 000₽

396 000₽+

Сотни компаний в России и за рубежом ищут дата-сайентистов

Junior Data Scientist

от 1 500 $ на руки

Санкт-Петербург

Без опыта

Data Scientist

70 000 — 150 000 ₽ до вычета налогов

Екатеринбург

Опыт от 1 года до 3 лет

Data Scientist

250 000 — 300 000 ₽ до вычета налогов

Москва

Опыт от 3 до 6 лет

Data Scientist / Аналитик риск-моделей

120 000 — 300 000 ₽ на руки

Опыт от 1 года до 3 лет

Москва,

Сходненская

Data Scientist

от 350 000 ₽ до вычета налогов

Опыт от 3 до 6 лет

Москва,

Алексеевская

Data Scientist (middle/senior)

от 450 000 ₽ до вычета налогов

Опыт от 3 до 6 лет

Москва

78%

_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _

_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _

_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _

_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _

Мы поможем вам найти работу или вернем деньги за курс

Покажем сайты с вакансиями, которых нет на hh.ru

Вы составите резюме и оформите портфолио

Трудоустроенных выпускников

Отправим ваше резюме в компании-партнеры

Поддержим во время поиска работы и проведем индивидуальные консультации

Вы узнаете, где и как искать работу, чем отличается найм в России и за рубежом, что влияет на карьерный трек аналитика данных и как составить личный план развития.

Вместе с отделом HR подготовите резюме с учетом специфики IT-индустрии, поймете, что включить в портфолио, даже если нет релевантного опыта, и разместите его на интернет-ресурсах (например, на GitHub).

По окончании курса мы отправим ваше резюме в компании, чьих сотрудников обучаем с 2013 года: «Сбер», «М.Видео», МТС и другие.

Вы выберите подходящие вакансии по нашим рекомендациям и получите обратную связь по собеседованиям.
Найдете работу или вернете деньги за обучение по программе «‎Содействие в трудоустройстве».

Вы пройдете технические собеседования с помощью симулятора и получите фидбэк от экспертов курса

Разберем основные вопросы и типичные тестовые задания. Расскажем о приемах, которые используют HR-менеджеры, и научим, как проходить интервью.

1

2

3

4

5

и это зафиксировано в договоре

Успейте записаться на курс со скидкой и начните работать дата-сайентистом уже через 9 месяцев

Успеть записаться со скидкой

-0%

до

Вы освоите ключевые навыки дата-сайентиста. Вы научитесь:

Автоматизировать процесс анализа данных с помощью Python

Строить и обучать модели машинного обучения

Применять модели машинного обучения для решения бизнес-задач

Мы проанализировали сотни вакансий на рынке и точно знаем, какие знания и навыки нужны работодателям

Работать в команде по Agile и презентовать результаты своей работы

Прогнозировать и выявлять скрытые закономерности с помощью ML-моделей

Собирать информацию с помощью SQL-запросов к базам данных

Вы отработаете все навыки и знания на практике: решите 11 бизнес-кейсов

Вы предскажете, рискованно ли выдавать кредит соискателю на основе его пола, возраста, кредитной нагрузки и других данных.

Вы решите задачу кредитного скоринга на примере базы данных компании German Credit Data.

Вы классифицируете вина на основе их химических характеристик. Вместе с экспертом вы разберете, как отбирать признаки для классификации, обучать модель классификации и оценивать ее качество.

Вы решите задачу классификации на примере базы данных компании Wine.

Вы найдете факторы, влияющие на рост или падение стоимости жилья. отработаете навыки подготовки данных, обучения моделей и интерпретации их результатов.

Вы проанализируете базу данных с ценами домов в Калифорнии.

Вы будете учиться у экспертов-практиков, которые доступно объясняют материал

Олег Сидоршин

Наталия Титова

Алексей Подкидышев

Ex-ML Engineer в Yandex, Retail Group и Тинькофф

Никита Лалиев

Senior Data Scientist в ServiceNow

7+ лет опыта в Data Science

Ex-Senior Data Scientist в Microsoft и в QIWI

Эльвира Асташкина

Александр Ермоленко

Александр Сенин

Юлдуз Фаттахова

Георгий Смирнов

Даниил Гафни

Middle Data Scientist в отделе развития искусственного интеллекта Сбера

ML Engineer в Microsoft Edge Shopping

Преподает технологии хранения и обработки больших объемов данных в СПбГУ

4+ года опыта в Machine Learning

Senior Data Scientist в Лаборатории машинного обучения Альфа-Банка

3+ года опыта в Machine Learning

Ex-Data Scientist в ML Laboratory, еx-Software Engineer в Deutsche Bank

Marketing Data Scientist в CleverDATA

Преподаватель Machine Learning в НИУ ВШЭ

6+ лет опыта в Machine Learning

Middle Data Scientist в Лаборатории машинного обучения Альфа-Банка

4+ года опыта в Machine Learning

3+ года опыта в Machine Learning

Анастасия Семенова

Ex-Data Analyst в Tinkoff Bank

Middle Data Scientist в Лаборатории машинного обучения Альфа-Банка

3+ года опыта в Machine Learning

Kaggle Competition Master

Senior ML Engineer в Toptal

3+ года опыта в программировании и Machine Learning

Ex-ML Engineer в МегаМаркете

Senior Data Scientiest и Team Lead в SberData

5+ лет опыта в Data Science

Преподаватель, ментор и спикер конференций PHDays, OpenTalks

Ex-Middle AI Product Manager во ВКонтакте, еx-Product Manager в Dastocks Inc

5+ лет опыта в Data Science и консалтинге

Александра Корнеева

Руководитель продуктовой аналитики в МТС Банке

10+ лет опыта в аналитике данных

Старший преподаватель Факультета Компьютерных наук в НИУ ВШЭ

Джамиль Закиров

Аналитик-разработчик в Avito

3+ года опыта в Data Science и Machine Learning

Ex-Computer Vision Engineer

Демид Гаибов

Machine Learning Engineer в EyeQ Inc и технический директор в Picturino AI

5+ лет опыта в Machine Learning

Работал в Huawei Noah’s Ark Lab и Philips Innovation Labs

Олег Кожанов

Middle Data Scientist в Лаборатории машинного обучения в Альфа-Банке

2+ года опыта в Machine Learning

Преподаватель в МФТИ, спикер конференций Yandex Data Day и Data Fest

Director of Solution Engineering в Smaato

Ex-Amazon, Берлин

Ex-Senior Data Scientist в Microsoft и в QIWI

15+ лет опыта в разработке

Senior Data Scientist в ServiceNow

7+ лет опыта в Data Science

Marketing Data Scientist в CleverDATA

Преподаватель Machine Learning в НИУ ВШЭ

6+ лет опыта в Machine Learning

Программа нашего курса полностью соответствует требованиям работодателей в 2024 году

Скачать полную версию в PDF

Добавили итоговый проект по А/В-тестированию, добавили рабочую тетрадь аналитика — май 2023

видеолекции, скринкасты, тренажеры

Формат:

Блок 1. Как учиться эффективно

Качественно совмещать работу, учёбу и личную жизнь

•

Узнаете, как устроен курс, и составите личный план обучения. Вы научитесь:

Эффективно работать с книгами и статьями

•

4 курса

1 рабочая тетрадь

Быстро разбираться в новой для себя теме

•

Блок 2. Введение в Data Science

Какими навыками и инструментами должен владеть специалист Data Science.

•

Вы поймете:

Как проектируют проекты в Data Science по методологии CRISP-DM

•

3 курса

1 раздатка

Что такое Data Science, искусственный интеллект и машинное обучение и как они связаны между собой

•

Блок 3. Основы программирования

Что такое множества

•

Вы изучите основные концепции программирования, которые применяются в разных языках. Вы поймете:

Что такое простые и сложные типы данных

•

7 курсов

Что такое логические операции

•

1 воркбук

Что такое цикл, рекурсия и функция

•

Блок 4. Работа с Linux

подключаться к удалённым серверам

•

Вы изучите основы работы с Linux, которые позволят вам управлять компьютером с помощью командной строки. Вы научитесь работать с Linux через командную оболочку Bash:

писать скрипты

•

5 курсов

редактировать папки и файлы

•

собирать, просматривать и фильтровать логи

•

Блок 5. Работа с Python

Вы изучите синтаксис Python и научитесь писать программы, чтобы работать с алгоритмами машинного обучения. Вы научитесь:

создавать функции и лямбда-функции и применять их

•

работать с разными типами данных

•

задавать условия, циклы и рекурсии

•

использовать модули и библиотеки

•

обрабатывать файлы

•

работать с лямбда-функциями, comprehensions, итераторами, генераторами

•

51 курс

68 задач в песочнице

использовать регулярные выражениям

•

5 воркбуков

обрабатывать исключения

•

программировать в объектно-ориентированной методологии

•

писать читаемый код

•

Блок 6. Теория вероятности и математическая статистика

Вы научитесь применять критерии для проверки статистических гипотез и познакомитесь с классическими статистическими тестами: Стьюдента, Манна-Уитни, Фишера, Колмагорова-Смирнова и Пирсона. Вы поймете:

Что такое случайные величины и дискретное распределение случайной величины

•

Что такое случайное событие, условная и полная вероятность события, — и как это рассчитать

•

Что такое генеральная совокупность и выборка

•

14 курсов

10 практических заданий

Как описывать набор данных с помощью статистики и оценивать параметры распределения

•

Как читать визуализации статистических данных, подбирать диаграммы под задачи и не ошибаться при визуализации статистических данных

•

Как применять статистические критерии

•

Открыть полную программу

Блок 7. Аналитика данных для бизнеса

Вы получите рабочую тетрадь аналитика данных с шаблонами по методологии PDAR.
Вы узнаете:

как формулировать проблему для анализа

•

3 курса

1 рабочая тетрадь

зачем бизнесу анализ данных

•

как анализировать данные по алгоритму PDAR

•

Блок 8. Работа с базами данных

Работать с PostgreSQL

•

Вы освоите функции PostgreSQL, которые позволят вам использовать базы данных в работе. Вы научитесь:

Устанавливать и настраивать базы данных и подключаться к ним

•

Проектировать базы данных

•

19 курсов

Писать SQL-запросы: срезы и фильтрация данных

•

2 кейса

Использовать агрегирующие функции

•

Делать подзапросы и оконные функции

•

Работать с Data Definition Language SQL

•

Экспортировать данные и запросы

•

Работать с базами данных через Python

•

Блок 9. Работа с данными

Вы научитесь:

Оценивать качество данных

•

6 курсов

Собирать, структурировать и предобрабатывать данные

•

Блок 10. Разведочный анализ данных

Вы освоите вычисление описательных статистик, которые позволяют делать выводы о наборе данных и научитесь определять, какие факторы влияют на набор данных с помощью корреляционного и дисперсионного анализа. Вы научитесь:

7 курсов

6 практических заданий

Оценивать центральное положение и вариабельность данных

•

Визуализировать данные

•

Выполнять корреляционный и дисперсионный анализ

•

1 кейс

Блок 11. Математика для машинного обучения

Вы изучите с нуля или вспомните школьную и вузовскую математику, чтобы освоить математические концепции, на которых строятся алгоритмы машинного обучения.
Вы узнаете:

Что такое матрицы и какие операции с ними можно выполнять

•

Как вычислить обратную матрицу, ранг матрицы и определитель матрицы

•

Что такое векторы и что с ними можно делать

•

Как определяется функция, предел, производная и интеграл функции

•

15 курсов

Как матрицы и векторы помогают решать системы линейных уравнений

•

Что такое регрессия и какие функции потерь используют в задаче регрессии

•

Что такое математическое моделирование

•

Блок 12. Введение в машинное обучение

Вы изучите вводные темы, которые пригодятся в следующих блоках, научитесь снижать размерность задачи и исключать из неё лишние предикторы, чтобы найти решение быстрее и сделать его более интерпретируемым. Вы узнаете:

Как работают нейронные сети

•

Как устроено машинное обучение

•

Как выполнять анализ главных компонент

•

Как подбирать предикторы для моделей машинного обучения

•

5 курсов

1 тренажер

Блок 13. Линейная регрессия

Вы узнаете, что такое линейная регрессия с точки зрения математики и машинного обучения, как усложнить этот алгоритм и оценить качество модели. Вы изучите, как обучать модели с помощью библиотеки scikit-learn. Вы научитесь:

подготавливать данные для моделей

•

формулировать задачу линейной регрессии

•

2 курса

обучать модель линейной регрессии

•

1 кейс

1 задание

добавлять в модель регуляризацию

•

добавлять в модель нелинейные признаки

•

оценивать качество модели

•

Блок 14. Классификация

Вы изучите 5 алгоритмов, которые позволяют решить задачу классификации и отработаете их применение на практике. Вы научитесь:

выбирать метод классификации

•

формулировать задачу классификации

•

подготавливать данные для моделей

•

выполнять классификацию с помощью k-ближайших соседей

•

8 курсов

5 кейсов

выполнять классификацию с помощью логистической регрессии

•

4 практических заданий

выполнять классификацию с помощью метода опорных векторов

•

выполнять классификацию с помощью байесовского классификатора

•

выполнять классификацию и решать задачу регрессии с помощью деревьев решений и случайного леса

•

оценивать качество моделей классификации

•

Блок 15. Кластеризация

Вы узнаете, как формулируется задача кластеризации, чем она отличается от классификации, изучите 3 алгоритма и отработаете их применение на практике. Вы научитесь:

Выбирать метод классификации

•

Формулировать задачу кластеризации

•

3 курса

1 кейс

1 практическое задание

Подготавливать данные для моделей

•

Выполнять кластеризацию с помощью метода k-средних

•

Выполнять кластеризацию с помощью методов DBSCAN и HDBSCAN

•

Блок 16. Прогнозирование

Вы узнаете, что такое временные ряды и как их прогнозировать с помощью обычных алгоритмов машинного обучения и авторегрессионных моделей. Вы научитесь:

подготавливать данные для моделей, в том числе с помощью библиотеки ETNA

•

анализировать и декомпозировать временной ряд на тренд, сезонность и шум

•

3 курса

5 кейсов

1 практическое задание

проверять стационарность временного ряда

•

обучать модели авторегрессии — модели экспоненциального сглаживания, SARIMAX, TBATS, Prophet

•

Блок 17. Feature Engineering

Вы узнаете, как улучшать качество моделей с помощью преобразования признаков.
Вы научитесь:

Работать с категориальными признаками

•

2 курса

2 кейса

Подбирать признаки для моделей

•

Блок 18. Как IT-команды работают над проектами

Вы поймёте процесс разработки и научитесь работать по спринтам. Вы узнаете:

Что такое SCRUM и как его придерживаться

•

7 курсов

Как устроена командная работа по Agile

•

Как пользоваться таск-менеджерами

•

Блок 19. Системы контейнеризации

Вы научитесь упаковывать приложение в контейнер. Вы узнаете:

Что как устроена контейнеризация

•

3 курса

Что такое виртуализация и зачем она нужна

•

Как работает Docker

•

Как упаковать приложение в контейнер

•

Блок 20. Продакшн кода

Вы узнаете:

Какие есть принципы и практики CI/CD и как их применять

•

3 курса

Зачем нужна методология DevOps

•

Как настраивать CI/CD-пайплайн

•

Попробуйте первые уроки бесплатно

Заполните заявку, чтобы получить доступ к первым урока курса и понять, как проходит обучение на платформе Eduson:

· Узнаете, какие знания и навыки нужны, чтобы стать специалистом по Data Science

· Поймете, как связан искусственный интеллект и Data Science

· Узнаете, что такое машинное обучение и как оно устроено

Добавьте в вашу программу обучения курс «Нейросети на практике»

← Ваш промокод

Покупка курса «Нейросети на практике» даёт дополнительную скидку. -10 000 ₽ от всей стоимости заказа, если вы покупаете вместе два курса.

и получите дополнительную скидку на оба курса

✱⠀Дополнительно 10 000 ₽ скидка при покупке 2 курсов

Чтобы воспользоваться предложением, введите промокод НЕЙРОСЕТИ в форму заявки или скажите его менеджеру.

25+ нейросетей, включая ChatGPT, Midjourney, YandexGPT, DALL·E 3, Kandinsky, Stable Diffusion

✱

Ваш промокод ↓

Для работы с текстом, изображениями, Microsoft Excel, бытовых задач и поиска работы

✱

НЕЙРОСЕТИ

Вы получите удостоверение о повышении квалификации

Образовательная деятельность в Академии Eduson (Общество с ограниченной ответственностью «Эдюсон») ведется на основании государственной лицензии №00374370 от 27 мая 2022 года.

У вас будет официальный документ, который подтвердит повышение квалификации и поможет в карьерном росте.

Образовательная деятельность в Академии Eduson (Общество с ограниченной ответственностью «Эдюсон») ведется на основании государственной лицензии№00374370 от 27 мая 2022 года. У вас будет официальный документ, который подтвердит повышение квалификации
и поможет в карьерном росте.

Доступ к курсу навсегда

Все материалы останутся у вас навсегда, а обновления будут подгружаться в ваш личный кабинет бесплатно

Личный куратор на 1 год

Он будет помогать вам не только во время обучения, но и даже когда вы устроитесь на работу

Гибкий график обучения

Можно учиться в любое удобное вам время и совмещать обучение с работой и личными делами

Никакой воды — понятная теория и очень много практики

То есть не просто «прошёл и забыл», как в университетские годы, а «пришёл — увидел — применил»

Мы разработали программу так, чтобы студенты без опыта и с нуля, шаг за шагом, освоили все необходимые навыки и инструменты

Программа рассчитана на новичков и построена по принципу «от простого — к сложному»

Вас ждет эффективный и удобный формат обучения

Успейте записаться на курс со скидкой и начните работать дата-сайентистом уже через 9 месяцев

Успеть записаться со скидкой

-0%

до

Студентам нравятся наши курсы

Cредний рейтинг — 4,6

163 отзыва

Рейтинг: 4,8

105 отзывов

Рейтинг: 4,4

65 отзывов

Рейтинг: 4,5

42 отзыва

Рейтинг: 4,4

30 отзывов

Рейтинг: 4,4

108 отзывов

Рейтинг: 4,6

32 отзыва

Рейтинг: 4,5

29 отзывов

Рейтинг: 4,6

51 отзыв

Рейтинг: 4,6

Отзывы о курсе

25.02.2024 Алексей

5.0

Профессия Data Scientist с нуля

Темы разобраны до мельчайших деталей

Прохожу курс «Data Scientist» с нуля. Я не ожидал, что будет мне трудновато, но все равно не бросил, много времени уделяю обучению. Хорошо хоть формат в виде записанных лекций, видео уроков и их можно смотреть в любое удобное время. К обучению можно приступать, не имея физико-математических дисциплин. И по окончании курса, уже с дипломом на руках, представляется помощь в трудоустройстве. Материал подается простыми терминами, чтобы каждому было понятно, все темы разобраны до мельчайших деталей. Реально углубится в ИТ сферу.

26.11.2023 Максименко Влад

5.0

Профессия Data Scientist с нуля

Крутой курс

Пройдена часть моего обучение Data Scientist. В начале августа я загорелся разобраться в этой сфере, убежденный высоким спросом и зарплатой специалистов. Остановился на этой платформе по рекомендации друга, он проходил курс по продажам. Я ни разу пока не пожалел уделенного времени на ознакомление и проработку. Плавное усложнение информации и заданий, понятное изложение. Сейчас я прошел только 40 процентов курса и понимаю, куда буду двигаться дальше. Это очень круто, курс оказался именно тем, что я искал.

23.11.2023 Анна Мартюк

5.0

Профессия Data Scientist с нуля

Доступно, понятно

На данный момент прохожу курс «Специалист Data Scientist». Остановилась на этом курсе, хочу пробовать работать в этом направлении. Пока что мне нравится, курсы записаны в видео уроках, где все начинается с наименьшего и дальше уже переход к сложному. Мне, как новичку не трудно было понимать тему. После теории нужно проходить тестирование, не все у меня с первого раза получалось, я тогда снова пересматривала тему, чтобы закрепить все. Доступно, понятно и в октябре была большая скидка на этот курс.

08.08.2023 Борис Меньшов

5.0

Профессия Data Scientist с нуля

Полностью освоил профессию

Курс закончил недавно, так как появилась острая необходимость работать удаленно. Могу резюмировать, что знания, которые я получил в ходе обучения, помогли мне полностью освоить профессию, после окончанию курса уже нашел работу по специальности. Помимо теории, в курс заложено много практики и есть тренажёры для отработки навыков.