Data Scientist – эксперт по анализу данных. Сколько получает специалист и как им стать

Кому подойдет:

• Тем, кто не имеет опыта в IT. Курс поможет получить практические навыки программирования, аналитики, математики и статистики и заложит прочную основу для карьеры в Data Science.
• Программистам. Курс расширит знания программирования на Python и R, научит мыслить аналитически и применять алгоритмы машинного обучения для решения бизнес-задач.
• Начинающим аналитикам. Курс обучит ставить гипотезы и делать выводы на основе данных, писать коды на Python и R, понимать математику на основе статистики и превращать сырую информацию в полезные сведения для работодателя.

Чему научат:

1. Визуализация данных.
2. Программирование на Python и R.
3. Работа с базами данных и библиотеками.
4. Создание рекомендательных систем.
5. Использование нейронных сетей для решения реальных задач.

Кому подойдет:

• Новичкам. Курс позволит освоить новую профессию «с нуля», достаточно будет школьных знаний.
• Тем, кто хочет получить фундаментальное образование. Курс дает полый спектр знаний – теоретическую базу, новые парадигмы мышления, практические навыки.

Чему научат:

1. Визуализация данных с помощью Pandas, Matplotlib.
2. Использование Python для проектирования алгоритмов.
3. Создание моделей с помощью классического машинного и глубокого обучения для решения задач Data Science.
4. Построение математических и ML-моделей.
5. Применение алгоритмов для рекомендательных систем.
6. Вывод и поддержка моделей в Production.
7. Использование методов математического анализа, статистики и теории вероятности для обработки данных.
8. Одна из дополнительных специализаций (продвинутый SQL, продвинутый Python, Reinforcement Learning или Data Engineering).

Кому подойдет:

• Новичкам в Data Science. Курс позволит «с нуля» освоить востребованную профессию и даст все необходимые знания и навыки для старта карьеры.
• Разработчикам. С помощью курса можно получить отличную базу для того, чтобы перейти из программирования в Data Science.
• Аналитикам. Курс научит извлекать по максимуму из больших массивов данных для проверки гипотез и построения прогнозов и познакомит с новыми инструментами, которые позволят расширить профессиональные навыки.

Чему научат:

1. Работа с SQL.
2. Использование Python и библиотек.
3. Использование математики в алгоритмах.
4. Проверка данных и определение проблем.
5. Построение моделей машинного обучения.
6. Обучение многослойных нейронных сетей.
7. Работа в команде.

Кому подойдет:

• Тем, кто только начинает разбираться в Data Science. Курс даст фундаментальные знания и поможет ничего не упустить.
• Тем, у кого уже есть базовые знания в Data Science. Курс поможет углубить и дополнить их.

Чему научат:

1. Основы Python и библиотеки Pandas.
2. Основы машинного обучения.
3. Вспомогательные инструменты Data Science (приложения для командной строки, Git, Docker и т. д.).
4. Математика машинного обучения.
5. Системы хранения данных.
6. Практика машинного обучения.
7. Основы Deep Learning.

Кому подойдет:

• Новичкам в Data Science. Курс позволит «с нуля» овладеть всеми знаниями и навыками, необходимыми для успешного начала работы по специальности.
• Разработчикам. Курс позволит перейти в Data Science из программирования, даст множество практических навыков и позволит пополнить портфолио интересными кейсами.
• Аналитикам. Курс поможет систематизировать знания и глубже погрузиться в Data Science.

Чему научат:

1. Работа со SQL.
2. Построение модели машинного обучения.
3. Лидирование DS-проекта.
4. Использование Python.
5. Проверка данных и определение проблем.