Data Scientist

Оплатить курс можно с помощью карты платёжных систем Visa или Mastercard иностранных банков. Деньги на карте должны быть в долларах или евро. Есть ограничения.

Из стран СНГ можно оплатить с помощью электронного кошелька ЮMoney или напрямую по карте Visa и Mastercard в валюте.

Да, мы предоставляем возможность возврата средств. Подробные условия возврата можно прочитать здесь.

1. Работать с базами данных. Сможете получать данные с помощью SQL из различных источников, выгружать их в нужном формате.

2. Использовать Python и библиотеки. Очищать и преобразовывать данные, проверять гипотезы, находить скрытые закономерности, визуализировать результаты.

3. Применять математику и статистику. Освоите необходимый математический аппарат для решения задач машинного обучения и построения нейросетей.

4. Строить модели машинного обучения. Конструировать признаки, строить классические модели машинного обучения, временные ряды и создавать рекомендательные системы.

На расширенной траектории научитесь работать с глубоким обучением нейросетей, а также освоите навыки для перехода на следующий грейд в карьере: сможете лидировать дата-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком.

На продвинутом тарифе на практике разберете специфику работы с медицинскими или промышленными данными. 

Наш курс разработан для начинающих, изучение чего-то перед стартом не требуется. Он подойдет всем, независимо от предыдущего опыта. У нас учатся и вчерашние школьники, и специалисты из далеких от IT-сфер: врачи, филологи, учителя, представители трудовых профессий.

Обучение проходит в смешанном формате: теория в записи, чтобы можно было смотреть её в удобном темпе. На вебинарах — практика и разборы вопросов. Если студент не может посетить вебинар — можно посмотреть запись, а вопросы эксперту задать через личный кабинет или в чате группы.

На программе вы изучите базовые инструменты для анализа данных и машинного обучения: SQL, Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, CatBoost, scikit-learn, нейросетевыми библиотеками Keras и PyTorch.

Да, модуль Big Data включён в расширенную программу. Вы освоите инструменты для работы с большими объёмами данных, в частности MapReduce, Hadoop. Сможете решать сложные задачи.

На курсе преподают только специалисты-практики с опытом работы в российских (Яндекс, Сбер) и иностранных компаниях (Amazon, Philips и других).

Да, на всех траекториях вы изучите методы классического машинного обучения и создания нейросетей. На расширенной программе погрузитесь в deep learning для решения более сложных задач в области компьютерного зрения (CV)
и распознавания естественного языка (NLP).

В зависимости от выбранной траектории срок обучения занимает от 11 месяцев. Можно делать заморозки и продолжать обучение с новым потоком. Для учёбы желательно выделять не менее 12 часов в неделю. 

Абсолютно реально. Рынок испытывает дефицит квалифицированных кадров в Data Science. Мы помогаем компенсировать отсутствие опыта сильным портфолио (4−5 реальных проектов), отточенными навыками решения задач и подготовкой к собеседованиям. Многие наши выпускники успешно сменили профессию из смежных и даже нетехнических областей.

Мы фокусируемся на проектах, которые решают реальные бизнес-задачи:

— Прогнозная аналитика (предсказание оттока клиентов, спроса)

— Классификация (определение мошеннических операций, категоризация)

— Рекомендательные системы

— Анализ текстов (NLP) и изображений (CV)

Такие кейсы докажут, что вы умеете применять Data Science для извлечения бизнес-ценности.

У вас будет свобода выбора интересной сферы для работы, специалисты по Data Science нужны практически везде:

— финтех и банки (скоринг, фрод-детекция),

— ритейл (анализ покупок, управление запасами),

— маркетинг (LTV, сегментация, ROI),

— телеком (удержание клиентов, анализ трафика),

— здравоохранение (анализ медицинских данных),

— IT-продукты (рекомендации, персонализация).

Спрос будет только расти. Согласно исследованию Harvard Business Review, профессия Data Scientist останется одной из самых востребованных. С развитием AI и Big Data компании будут нуждаться в специалистах, которые могут не только строить модели, но и понимать бизнес-контекст, интерпретировать результаты и принимать решения на основе данных. Наш курс готовит вас именно к такой роли — специалиста, который создает реальную ценность для бизнеса.