Профессия «Специалист по Data Science»
Онлайн-курс
Начнёте карьеру или смените направление в IT
Освоите навыки анализа данных и машинного обучения – с нуля
С вами свяжется наш менеджер и ответит на все вопросы
Длительность:
12 месяцев
Формат:
онлайн
Уровень:
с нуля
Старт:
31 октября
Чем занимаются специалисты по Data Science
Разрабатывают модели
Анализируют большие объёмы данных
Делают прогнозы и выявляют закономерности
Применяют машинное обучение
Перед тем как перейти к построению моделей, будете собирать массивы данных, очищать и преобразовывать их с помощью Python
Сбор данных и их преобразование
Чтобы формулировать выводы и гипотезы, сможете применять исследовательский и статистический анализ больших данных
Анализ больших данных
Будете применять машинное обучение, чтобы предсказать события, прогнозировать значения и искать неочевидные закономерности в данных
Машинное обучение
Сможете строить и анализировать гистограммы и другие графики, чтобы увидеть в них закономерности и аномалии
Визуализация данных
Что именно вы будете делать, когда станете специалистом по Data Science
в различных сферах, где есть потребность хранить и обрабатывать данные
Data Science нужен
Оптимизация работы светофоров, оценивание нагрузки на дорогах, корректирование планов по ремонту
В транспортной сфере
Поиск точек роста, анализ сезонности, пиковые дни продаж, создание системы рекомендаций
В маркетинге и коммерции
Предсказание с помощью машинного обучения: выхода из строя оборудования; месторождения, где добыча полезных ископаемых принесет наибольшую прибыль
В промышленности
Анализ данных о клиентах и определение показателей влияния на их кредитоспособность, прогнозирование вероятности ухода клиента из банка
В банках
После наших курсов студенты в среднем зарабатывают 170 000 ₽*
Развивайте навыки и растите в цене
Junior
Middle
Senior
Senior в иностранной компании
60 000 ₽
120 000 ₽
210 000 ₽
7 000 $
Основная программа курса
*По данным hh.ru и indeed.com
После наших курсов студенты в среднем зарабатывают 170 000 ₽*
Развивайте навыки и растите в цене
Листайте влево
→
Junior
Middle
Senior
Senior в иностранной компании
60 000 ₽
120 000 ₽
210 000 ₽
7 000 $
Основная программа курса
*По данным hh.ru и indeed.com
Станьте незаменимым специалистом
Айтишники создают программы и сервисы, а еще поддерживают стабильную работу продуктов, которыми мы все пользуемся. Без айтишников даже государственный софт не будет работать нормально – например, госуслуги или налог.ру
Ипотека со ставкой 5%
Чтобы удержать их и привлечь новых сотрудников, специалистам аккредитованных IT-компаний дают разные льготы:
Отсрочка от частичной мобилизации
Отсрочка от призыва до 27 лет
Получите профессию «Специалист по Data Science» за 12 месяцев
Поможем определиться, подходит ли вам курс, и ответим на вопросы про учёбу
Оставляя заявку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
С вами свяжется наш менеджер
Наши курсы ориентированы на то, чтобы вы занимались без отрыва от работы и выделяли необходимое для учебы время в соответствии с вашим графиком
Совмещать курс с работой
Программы курсов создают эксперты с опытом от 5 лет. Студентам помогают опытные менторы-практики из IT-индустрии: дают подробную обратную связь, отвечают на вопросы
Учиться у профессионалов
Чтобы обучение проходило максимально эффективно, мы чередуем форматы обучения: тренажеры, тесты, видеоуроки, онлайн-митапы, хакатоны и сквозные проекты
Получать знания и навыки без скуки
С курсом для новичков справляются все студенты вне зависимости от возраста и предыдущего опыта – главное следовать программе обучения
Не сомневаться в результате
Программа обучения
Вы получите фундамент программирования в практических форматах, а также разовьете дополнительные продвинутые навыки
1 модуль
Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных. Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.
Что такое аналитическое мышление
Введение в Google-таблицы
Продвинутые Google-таблицы
Основы статистики
Откуда берутся данные
Продвинутая визуализация данных
Python как инструмент анализа данных
Машинное обучение для жизни
2 модуль
Познакомитесь со статистическими показателями, научитесь проводить статистический анализ данных и проверять гипотезы с помощью различных инструментов.
Что такое статистика и для чего она нужна
Что такое статистика и для чего она нужна
- Основные статистические показатели, виды распределений данных, корреляция
- Взаимосвязи данных и формулирование гипотез по SMART
- Статистические критерии в Google Таблицах. Проверка гипотез и формулирование выводов
3 модуль
Поймёте, как создавать наглядные визуализации, откуда берутся данные для визуализации и как с ними работать. Узнаете, как создавать истории с помощью данных.
- Как донести информацию с помощью изображений
- Инструменты, источники и предподготовка данных
- Исследование данных и основы статистики
- Продвинутая визуализация данных
- Сторителлинг в визуализации
4 модуль
В идеальном мире data scientist получает готовые данные, чтобы строить модели, но мир неидеален. Вы научитесь с помощью SQL получать данные из БД, фильтровать, агрегировать, а также импортировать и экспортировать.
- Простые запросы, join`s, агрегаты
- Базовые команды в SQL и встроенные аналитические функции
- Импорт и экспорт данных посредством SQL и ETL программ
- Принципы работы с различными БД
- Основные библиотеки для подключения к БД из Python
- Функции SQL и их аналоги в pandas
- Консоль: знакомство, основные операторы, утилита psql
- Архитектура и проектирование
- Нормализация
- Зависимости
5 модуль
Узнаете, как собрать и управлять командой Big Data-проекта. Освоите подход CRISP-DM, определите компетенции и состав команды. Определите, сколько данных вам нужно для нахождения инсайтов. Найдёте задачи под Big Data в своей компании. Поймёте, как и по каким правилам хранить данные. Сможете обосновывать влияние на сбор данных, мониторинг и отчётность.
Что такое большие данные
Что такое большие данные
- Монетизация больших данных
- Характеристики и источники данных
- Культура сбора данных
- Основы реализации проектов больших данных. Кейс-стади
- Основные характеристики больших данных и виды анализа данных. Продвинутые методы анализа больших данных
- NoSQL-подход
- MapReduce-подход
- Введение в Hadoop
6 модуль
Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Повторите основы линейной алгебры, теории множеств, методов математической оптимизации, описательной статистики, статистического анализа данных, а также научитесь реализовывать это на языке Python.
Базовые типы данных и циклы
Базовые типы данных и циклы
- Функции и классы
- Продвинутые типы данных: массивы, множества, словари
- Библиотеки для анализа данных: NumPy, Pandas, Matplotlib
- Визуализация в Python
- Базовые понятия статистики
- Случайные события. Случайные величины
- Логистическая регрессия и дискриминационный анализ
- Корреляция и корреляционный анализ
- Доверительные интервалы. Статистическая проверка гипотез для несвязанных выборок
- Дисперсионный анализ и виды ошибок. А/В-тесты
7 модуль
Изучите основные операции с векторами, матричными операциями. Рассмотрите генетические алгоритмы, алгоритм дифференциальной эволюции. Узнаете, что такое математическое ожидание, дисперсия и моменты старших порядков. Изучите закон больших чисел.
- Линейная алгебра. Вектора
- Линейная алгебра. Матрицы
- Продвинутая линейная алгебра
- Математический анализ. Производная
- Производная функции нескольких аргументов
- Теория оптимизации
- Теория вероятностей. Дискретные и непрерывные случайные величины
- Центральная предельная теорема и закон больших чисел
8 модуль
Научитесь проверять данные на полноту, целостность, валидность, наличие шумов, ошибок и пропусков. Узнаете, как очищать данные с помощью NumPy и pandas, как сокращать размерности данных алгоритмами PCA, LDA, NMF. Научитесь строить деревья решений и модели логистической, линейной и полиномиальной регрессии. Узнаете, как использовать Random Forest в задачах классификации.
- Регрессионный анализ. Линейная, полиномиальная и логарифмическая регрессия
- Классификация: логистическая регрессия и SVM
- Функции потерь и оптимизация
- Оценка точности модели, переобучение, регуляризация
- Проблема качества данных
- Работа с пропусками и переменными
9 модуль
В этом и следующих блоках вы будете применять полученные знания в разных областях машинного обучения. Во время этого блока научитесь строить персонализированные и не персонализированные рекомендательные системы, а также комбинировать их.
- Не персонализированные рекомендательные системы
- Сontent-based-рекомендации
- Collaborative Filtering
- Гибридные алгоритмы
10 модуль
Вы изучите элементарные алгоритмы обработки временных рядов, модели ARIMA и GARCH, прогнозирование значений на их основе. Узнаете, что такое марковские случайные процессы и марковские модели для временных рядов.
- Знакомство с временными рядами
- Элементарные методы анализа временных рядов
- Модели ARMA
- Модели авторегрессии условной гетероскедастичности
- Сингулярный спектральный анализ
- Случайные марковские процессы
- Нейронные сети в анализе временных рядов
- Поиск изменений во временном ряде
11 модуль
Научитесь строить простые полно связанные сети уровня LeNet и AlexNet и экспериментировать с их обучением. Получите теоретическую и практическую базу для использования НС в блоках CV и NLP.
- Введение в нейронные сети и библиотеку Keras
- Углубление в нейронные сети и библиотеку Keras
- Введение в свёрточные нейронные сети
- Введение в рекуррентные сети
- Автокодировщики
- Введение в генеративно-состязательные сети
12 модуль
Вы освоите основные техники машинного зрения — извлечение признаков, поиск по картинкам, сегментирование, детекция объектов.
- Выделение признаков и поиск похожих изображений
- Сегментация и детекция объектов
- Свёрточные нейронные сети
- Обучение свёрточной сети на практике
- Задачи детекции и сегментации
- Рекуррентные нейронные сети в задачах компьютерного зрения (Image Captioning)
- Порождающие модели
13 модуль
Вы освоите морфологический и синтаксический анализ, дистрибутивную семантику и информационный поиск, научитесь снижать размерность в векторной модели, классифицировать, извлекать информацию и генерировать тексты.
- Введение в автоматическую обработку текста
- Структура слова. Морфология
- Синтаксический анализ
- Дистрибутивная семантика
- Извлечение ключевых слов
- Словари. Подкрепление знаний
- Тематическое моделирование
- Информационный поиск
- Классификация в АОТ
- Языковые модели
- Извлечение информации
14 модуль
Научитесь работать с многомерными свёртками, овладеете конкурентным преимуществом в задачах с использованием Beam-Search и Teacher Forcing, сможете реализовывать NLP с нуля. Сможете отличать дискриминатор от генератора и обучать генератор выбирать данные из линейной регрессии. Реализуете сеть генерации покемонов и обучите её.
- Регрессия и персептрон
- Многослойная нейронная сеть: регуляризация, градиентный спуск, ускорение обучения
- Свёрточные сети: свёрточные архитектуры, многомерные свертки, сегментация
- Рекуррентные сети: RNN, GRU и LSTM, Encoder-Decoder архитектура
- Внимание: Dense Attention и Beam search
- Компьютерное зрение: SSD, Region Based CNN, Faster R-CNN, Masked R-CNN, UNet, перенос стиля и FCN
- Работа с текстом: языковые модели, Embeddings, Word2Wec, FastText, NER, Transformer, BERT и Elmo
- GAN'ы: дискриминатор, генератор, продвинутые архитектуры
В конце обучения ты получишь диплом и сможешь найти работу своей мечты
Получите профессию «Специалист по Data Science» за 12 месяцев
Поможем определиться, подходит ли вам курс, и ответим на вопросы про учёбу
Оставляя заявку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
С вами свяжется наш менеджер
Эффективный формат онлайн-обучения
Занимайтесь в своем темпе
Наши курсы ориентированы на тех, кто работает и хочет сам регулировать нагрузку. Занимайтесь без отрыва от работы и выделяйте на учебу столько времени, сколько есть прямо сейчас, – 15 минут или 2 часа в день.
20% обучения – интересная и важная теория
Теория разбита на короткие блоки, после которых обязательно идёт практика.
Вы смотрите короткие видео, изучаете текстовые материалы и приступаете к заданиям, чтобы закрепить знания.
Вы смотрите короткие видео, изучаете текстовые материалы и приступаете к заданиям, чтобы закрепить знания.
80% обучения – практика в разных форматах
Для развития навыков у нас есть 5 видов практики: тренажёры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны. Разнообразие форматов помогает усваивать знания максимально эффективно.
Кураторы и команда заботы помогут дойти до конца
Все кураторы – опытные практики из IT-индустрии. Они дают качественную обратную связь на задания, отвечают на вопросы и помогают студенту достичь своих целей во время обучения. Выпускники оценивают кураторскую поддержку на 9,1 балла из 10.
Команда заботы постоянно на связи, чтобы решить любой организационный вопрос. Их задача – мотивировать студентов и помочь дойти курс до конца.
Команда заботы постоянно на связи, чтобы решить любой организационный вопрос. Их задача – мотивировать студентов и помочь дойти курс до конца.
Фокус на подготовке к трудоустройству
Вы тренируетесь на кейсах компаний, а также у вас будет возможность создавать сложные проекты в команде. Помогаем оформить резюме и подготовиться к собеседованиям.
Лучших студентов рекомендуем по накопленной базе работодателей. На стажировках в компаниях-партнёрах вы отработаете навыки и пообщаетесь с потенциальными работодателями.
Лучших студентов рекомендуем по накопленной базе работодателей. На стажировках в компаниях-партнёрах вы отработаете навыки и пообщаетесь с потенциальными работодателями.
Учитесь в любое время и в любом месте с мобильного, планшета или ноутбука
Здесь начинающие специалисты:
В нашем карьерном сообществе 2000+ студентов и выпускников
Знакомятся с трендами и перспективами IT-рынка
Узнают о карьерных мероприятиях и вакансиях наших компаний-партнеров
Объединяются в команды для участия в хакатонах и ищут единомышленников для собственных проектов
Обмениваются опытом трудоустройства: делятся тестовыми заданиями и вопросами технических интервью
-13%
Вы сможете вернуть до 13% от стоимости обучения. Узнайте подробности у менеджера после оформления заявки
Диплом
Подтвердит вашу квалификацию для работодателей и заказчиков. Также может быть выдан на английском языке.
Ресурсы для трудоустройства
Вы сможете общаться в нашем карьерном чате и будете знать, где искать лучшие вакансии, заказы и актуальную информацию о рынке труда.
Нетворкинг
Выпускники и эксперты остаются на связи после окончания курса: находят полезные контакты и обмениваются личным опытом в закрытом сообществе.
Подтвердит вашу квалификацию для работодателей и заказчиков. Также может быть выдан на английском языке.
Ресурсы для трудоустройства
Вы сможете общаться в нашем карьерном чате и будете знать, где искать лучшие вакансии, заказы и актуальную информацию о рынке труда.
Нетворкинг
Выпускники и эксперты остаются на связи после окончания курса: находят полезные контакты и обмениваются личным опытом в закрытом сообществе.
Школа Логомашина ведет образовательную деятельность на основании государственной лицензии ЛО35−1 271−78/643 885
Стоимость курса
Запишись на курс или получи бесплатную консультацию
Мы берём ограниченное количество студентов в каждую группу, чтобы тебе было комфортно учиться
7 свободных мест из 25
С вами свяжется наш менеджер
Оставляя заявку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
Доступ к курсу на 3 года
12 месяцев обучения
14 обучающих модулей
Менторы отвечают на вопросы в мессенджере
Поддержка координаторов в обучении и решении организационных проблем
Участие в вебинарах с преподавателями
4 524
₽/мес
₽/мес
Беспроцентная рассрочка до 36 мес.
Первый платеж через месяц
Первый платеж через месяц
-40%
Помощь в трудоустройстве
Отвечаем на ваши вопросы
Курс ориентирован в первую очередь на новичков, которые решили получить профессию Data Science с нуля. Он даёт полноценную подготовку к практическому применению навыков.
На сайте Headhunter.ru постоянно открыты десятки тысяч программистских вакансий, и их количество только растет. Также разработчики всегда востребованы для фриланс-проектов. В нашем курсе мы даём в первую очередь актуальные для рынка прикладные навыки, поэтому сразу после выпуска вы сможете претендовать на штатные позиции или брать заказы.
Да, конечно. Программа рассчитана на новичков без опыта программирования и начинающих с небольшим опытом. Если вы уже знакомы с основами кодинга, то сможете освежить свои знания. Если нет – мы вас всему научим.
Для старта не нужно уметь программировать. Курс начинается с простых вещей и постепенно усложняется. Мы исходим из общей цели обучения и последовательно «раскладываем» ее на цели каждого блока, модуля, урока. Все материалы, задания, проекты направлены на получение конкретных навыков, которые в итоге сложатся в запланированный для выпускника уровень профессиональных компетенций.
Нет, все обучение ведётся на русском языке. Иногда мы можем давать ссылки на англоязычные материалы – но они всегда опциональны.
Ноутбук или стационарный компьютер на macOS или Windows версии Vista и выше. Желательный объем оперативной памяти от 8 гб. Все инструкции по установке необходимого ПО вы получите от нас.
Нет, на курсе мы используем программы с открытым исходным кодом и бесплатные. Студенты скачивают с официальных сайтов самые свежие версии программ или те версии, которые необходимы для заданий.
Наши преподаватели и кураторы – признанные эксперты в своих областях с опытом преподавания, часто сотрудники крупных компаний. Все, кто работают со студентами, проходят предварительный конкурсный отбор и подготовку.
Курс построен вокруг практики и включает только необходимый минимум теории. С первого дня вы начнете учиться мыслить, как программист, и решать задачи, над которыми работают в реальных компаниях.
Еженедельно вам будет открываться доступ к очередному модулю, который содержит материалы для освоения и кейсы для решения на ближайшие 7 дней. Материалы — это в первую очередь практические задачи, а также видеолекции, скринкасты, заготовки кода и статьи.
Еженедельно вам будет открываться доступ к очередному модулю, который содержит материалы для освоения и кейсы для решения на ближайшие 7 дней. Материалы — это в первую очередь практические задачи, а также видеолекции, скринкасты, заготовки кода и статьи.
В зависимости от вашего опыта и сложности конкретного модуля потребуется примерно 10 часов в неделю. Это комфортный темп освоения материала и практики – особенно для тех, кто параллельно работает или учится.
Обучение организовано на онлайн-платформе, поэтому вы сами выбираете, когда вам удобно изучать материалы и выполнять задания. Раз в неделю вам открывается очередной набор уроков, для прохождения которых установлены дедлайны.
Мы предложим вам перевестись на один из следующих потоков курса или включить заморозку обучения. Вы всегда можете обратиться к координатору курса и получить индивидуальную поддержку по любым организационным вопросам и проблемам.
Достаточный набор знаний и навыков, чтобы претендовать на junior-позиции или брать фриланс-проекты.
Да, банки-партнеры предоставляют рассрочку без переплаты на 6 или 12 месяцев. Детальные условия вы сможете узнать у нашего менеджера: оставьте заявку, и он свяжется с вами.
Да, онлайн-школа Логомашина имеет образовательную лицензию. Тем, кто записался на этот курс, доступен налоговый вычет в размере 13% от стоимости обучения. Подробности вы можете узнать у нашего менеджера.