Гибкий график
учитесь онлайн в любое удобное время
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
Профессия
Data Scientist с нуля
Удостоверение о повышении квалификации
вы получите официальный документ гособразца по окончании обучения
и это зафиксировано в договоре
Поможем найти работу или вернем деньги за обучение
-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 повседевной 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
Дата-сайенисты 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».
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
-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 СберМаркете
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
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
•
Блок 7. Аналитика данных для бизнеса
Вы получите рабочую тетрадь аналитика данных с шаблонами по методологии PDAR.
Вы узнаете:
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:
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:
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
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.
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.
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
-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.
Уже более 10 лет крупнейшие компании обучают своих сотрудников в нашей школе
Лидирующие
компании доверяют
Академии Eduson обучение своих сотрудников
компании доверяют
Академии Eduson обучение своих сотрудников
Успейте записаться на курс со скидкой
Осталось мест: 3
Начало обучения: –
0 руб/мес
Рассрочка без скидки
0 руб/мес
Обучение можно оплатить сразу или воспользоваться беспроцентной рассрочкой на 24 месяца.
Статус
У меня есть промокод
Оформите налоговый вычет и верните 13% от стоимости обучения
Доступ к курсу навсегда. Обновления бесплатны!
Этот курс может оплатить ваш работодатель
-0%
до
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Удостоверение о повышении квалификации подтвердит ваши навыки
Оформите заявку сегодня и получите личную консультацию с экспертом курса в подарок
Часто задаваемые вопросы
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.
Для старта обучения знание математики и опыт в анализе данных будет больших преимуществом, с нуля вы тоже сможете пройти весь курс, если приложите больше усилий в процессе обучения. Наши кураторы помогут вам в пройти курс до конца.
Курс вы сможете пройти за 9 месяцев, уделяя обучению всего 3−5 часов в неделю. Вы сможете учиться в своем темпе в любое время суток. Так вы сможете освоить профессию, совмещая с текущей работой и личной жизнью.
Вы смотрите лекции, тренируете навыки в тренажерах, выполняете домашние задания и решаете кейсы. Сдаете задания на проверку, получаете обратную связь, проводите работу над ошибками и двигаетесь дальше по курсу.
Доступ к курсу и всем обновлениям предоставляется навсегда. Вы сможете вернуться к материалам курса в любое время и использовать их при решении рабочих задач. Кроме того, приобретая курс, вы получаете доступ ко всем его последующим обновлениям. Так вы сможете освежить свои знания без необходимости покупать этот курс еще раз.
Конечно! У вас будет личный куратор во время и после обучения. Вы сможете задать вопросы касательно курсов и даже ваших текущих задач. С куратором можно общаться через удобный канал связи: почту или популярные мессенджеры.
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, а также Удостоверение о повышении квалификации.
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.
Да, конечно. Узнайте подробнее о подарочных сертификатах в специальном разделе.
academy@eduson.tv
Популярные курсы
Финансовый директор
Excel и Google-таблицы
Sales MBA
Soft skills: для руководителя
Методист
Бизнес-аналитик
Направления обучения
Направления
Публичная оферта
115280, г. Москва, ул. Ленинская слобода, д. 19
© 2020–2024 Eduson Academy
Академия
Рассрочка за 2 минуты, не выходя из дома
Рассрочка за 2 минуты, не выходя из дома
Получите полную программу курса в PDF
Получите полную программу курса в PDF
