Курс «Data Scientist»

Годовой курс обучающего проекта SkillFactory по Data Science, позволяющий с нуля получить профессию специалиста по машинному обучению. Профессионалов этой области постоянно ищут ведущие корпорации страны (Mail.RU, Северсталь, Яндекс, Сбербанк, МТС, Pw и др.). Поэтому обучение Data Science – это залог вашей финансовой стабильности и благополучия.

Подготовка начинается с основ: освоения основ языка Python и классического машинного обучения и заканчивается практическим применением Data Science. Курс машинного обучения проходит на дистанционной основе, что не привязывает вас к месту и времени.

В программе онлайн-курса «Data Science»:

1. Введение в язык программирования Python.
2. Основы теории вероятности и статистического анализа.
3. Изучение базовых моделей машинного обучения.
4. Фреймворки, библиотеки и алгоритмы нейронных сетей.
5. Оценка результативности моделей на реальных бизнес-процессах.

Для старта подготовки вам не потребуется никаких специальных навыков и умений. Будет достаточно тех знаний математики, которые получены в школе. С самого начала и на протяжении всей программы вам помогает персональный куратор, а по окончанию выдается именной сертификат.

Семестр 1. Foundation

• 1. Основы программирования на Python + Python для анализа данных.
• 2. Подгрузка данных.
• 3. Разведывательный анализ данных.

Семестр 2. Machine Learning & Математика

• 4. Введение в машинное обучение.
• 5. Математика и углубленное машинное обучение.
• 6. ML в бизнесе.

Семестр 3-4. Специализация по выбору

• Специализация ML-разработчик.
• Специализация CV-разработчик.
• Специализация NLP-разработчик.

• Формат
  В группе с наставником
  Видеоуроки
  Обучение в ЛК на сайте автора
• Продолжительность
  24 месяца
• Уровень сложности
  Для новичков
• Когда вы будете учиться
  Строго по расписанию
• Домашние задания
  ЕстьС проверкой
• Документ об обучении
  Сертификат Сертификат о прохождении 6 курсов специализации
• Сопровождение
  Куратором
• Общение с группой
  Форум или чат внутри ЛК
• Техническая поддержка
  В рабочее времяЧат на сайтеТелефон
• Перспективы после обучения
  Трудоустройство
• Срок доступа к материалам
  Бессрочный