Практический онлайн-курс, где вы с нуля освоите все ключевые навыки специалиста по Data Science. Научитесь анализировать большие данные, программировать на Python и применять модели машинного обучения для решения бизнес-задач.

Станьте востребованным Data Scientist-ом и работайте в отрасли искусственного интеллекта. Вы изучите основы программирования и основные концепции компьютерных наук, цифровые технологии, операционные системы, программное обеспечение, базы данных, системы аналитики, языки программирования и многое другое. Познакомитесь с тестированием и системным анализом. На программе сможете сделать осознанный выбор специализации и технологий, прокачаться в выбранном направлении.

Полная программа обучения Data Science с самых азов. Вы на практике научитесь анализировать медицинские данные и создавать модели машинного обучения для прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний, онкологии, сигналам ЭЭГ, рентгеновским изображениям. В результате вы станете квалифицированным специалистом в области медицинской аналитики

Поможем построить карьеру в Data Science с нуля. Вы научитесь решать задачи в области медицины: обрабатывать данные по сердечно-сосудистым заболеваниям, онкологии, сигналам ЭЭГ, рентгеновским изображениям. Всё это с помощью нейросетей и машинного обучения.

Это курс о методах и инструментах для доставки данных, готовых к аналитике и эксплуатации моделей data science. DataOps-инженер может развернуть и конфигурировать все эти инструменты там, где остро встаёт вопрос масштабирования и гибкости. Специалисты по дата-инжинирингу востребованы в разных сферах, в том числе — банковской, ритейле и телекоме.

Построение и обучение предиктивных моделей с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей. Разработка рекомендательных систем, NLP решений и алгоритмов распознавания объектов на фото и видео. Получение и подготовка данных для построения моделей.

Изучите главные направления machine learning для профессионального роста в хайповой профессии. Вы сформулируете задачу для data science-проекта и спроектируете процесс решения, подберёте алгоритмы и метрики под задачу, научитесь строить модели машинного обучения и оценивать их качество.

В конце обучения мы предложим пройти стажировку в штате крупной технологической компании. Резюме наших выпускников в числе первых рассмотрят в Ozon, МЭЦ и Anexix. Вы сможете работать удаленно или в московском офисе от трех месяцев до одного года. Возможно трудоустройство с релокацией

Все сложные темы вы разберете на семинарах и практических занятиях с преподавателями. Они ответят на ваши вопросы и объяснят трудные задачи.

Все сложные темы вы разберете на семинарах и практических занятиях с преподавателями. Они ответят на ваши вопросы и объяснят трудные задачи.

Аналитик данных собирает и обрабатывает большие данные, делает выводы. Помогает увидеть точки роста бизнеса. На основании его отчетов в компаниях принимают важные решения

На курсе Machine Learning Pro + Deep Learning, подойдет для тех, кто хочет прокачаться в программировании глубоких нейронных сетей и моделей машинного обучения. Прохождение курсов потребует базового знания языка Python. В процессе обучения вы освоите все классические алгоритмы машинного обучения — от деревьев до рекомендательных систем, а также научитесь создавать различные нейронные сети. Вас ждут хакатоны и in class соревнования на kaggle.

Программы курсов создают эксперты с опытом от 5 лет. Студентам помогают опытные менторы-практики из IT-индустрии: дают подробную обратную связь, отвечают на вопросы.

Изучите необходимую базу по математике и статистике для освоения машинного обучения и анализа данных.

С первых недель вас ждет погружение в реальные проекты. Опыт, который вы получите, поможет найти работу по новой профессии сразу по окончании обучения

Программа расчитана на обучение науке о данных с нуля. Вы начнете с SQL и Python. Получите необходимую теорию по математике, статистике и теории вероятности и отработаете ее на практике. А через год легко сможете решать задачи и устроитесь на новую работу.

Программировать на Python и использовать этот язык для анализа и обработки данных. Работать с моделями и алгоритмами машинного обучения и решать на их основе практические задачи. Получать данные из разных источников: базы данных, файлы, интернет

Теория разбита на короткие блоки, после которых обязательно идет практика. Вы смотрите короткие видео, изучаете текстовые материалы и приступаете к заданиям, чтобы закрепить знания.

Если вы новичок, этот буткемп поможет быстро стартовать в новой профессии: вы сможете начать работать уже через 10 недель. А если вы уже работаете в аналитике, то получите возможность подтянуть навыки и зарядиться мотивацией для того, чтобы перейти на новую работу или должность с более высокой зарплатой.

Программировать на Python и использовать этот язык для анализа и обработки данных. Получать данные из разных источников: базы данных, файлы, интернет. Работать с моделями и алгоритмами машинного обучения и решать на их основе практические задачи

Курс, который даст вам полное погружение в процесс разработки ПО с упором как на системный, так и на бизнес анализ.

Вы научитесь решать задачи из реальных рабочих процессов, которые чаще всего в Data Science поручают начинающим специалистам. К концу курса вы соберете портфолио работ, пройдете подготовку к собеседованиям и карьерную консультацию.

Для тех, кто хочет с нуля сделать карьеру в направлении Machine Learning! На специализации вы получите навыки сбора данных и анализа текстовых данныx, машинного обучения, Python, анализа временных рядов, рекомендательным системам, а также продвинутым методам машинного обучения, которые выделят вас среди начинающих специалистов. К концу обучения вы соберете портфолио из выполненных работ и сделаете готовый проект, который сможете опубликовать и показывать на собеседованиях.

Продвинутые приемы и кейсы для практикующих Data Scientist-ов, желающих повысить свой профессиональный уровень до Middle/Senior.

Вы последовательно освоите современные инструменты анализа данных и сможете на профессиональном уровне создавать модели машинного обучения. Для закрепления навыков с каждым алгоритмом вы будете проводить полный pipeline работ от подготовки датасета до анализа результатов и подготовки к продакшену. Практики и знаний, которые вы получите, будет достаточно, чтобы самостоятельно решать задачи классического ML и претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist.

Bootcamp для Data Science от сервиса онлайн-образования Яндекс Практикум. Интенсивное групповое обучение по направлению Data Scientist для смены профессии за 4 месяца. Практика в тренажере, реальные проекты, индивидуальный наставник.

Специалист по Data Science структурирует и анализирует большие объёмы данных, применяет машинное обучение для предсказания событий и обнаружения неочевидных закономерностей. Помогает создавать и улучшать продукты в бизнесе, промышленности и науке. На курсе вы изучите основные инструменты этой профессии: Python и его библиотеки, в том числе Scikit-Learn и XGBoost, Jupyter Notebook, SQL. По окончании курса в вашем портфолио будет 16 проектов по Data Science и вы получите диплом о дополнительном образовании.

Это расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере Data Science. Мы даём знания, практику и поддержку в течение 16 месяцев обучения. В результате у вас проекты в портфолио, уверенность в своих навыках и новая профессия. Мы гарантируем трудоустройство студентов данного курса и вернём деньги, если у вас не получится найти работу специалистом по Data Science.

Курс «Библиотеки Python для Data Science» ориентирован на начинающих специалистов в науке о данных. В рамках курса мы изучим базовые понятия Data Science и основные библиотеки для работы с данными, визуализации и построения моделей машинного обучения. Студенты научатся использовать основной инструментарий дата сайентиста: библиотеки Numpy, Pandas, Matplotlib, SciKit-Learn.

«Освойте самую востребованную профессию Data Science с нуля. Вы получите все необходимые навыки в программировании, математике, машинном обучении для быстрого старта в профессии еще во время обучения»

Вы поймете, как систематизировать большие данные с помощью Machine Learning и научитесь работать с рекомендательными системами. Освоите такие инструменты как Python и Hadoop, а также узнаете особенности библиотек данных Pandas, Numpy, Matplotlib, Plotly.