data scientist обучение в москве

Data Science: лучшие учебные курсы и программы сертификации

Можно получить два-три десятка Data Science-сертификатов, но по-настоящему стоящих программ сертификации из сферы науки о данных, по моему мнению, не так уж и много. Я хочу рассказать о нескольких таких программах, поддерживаемых авторитетными организациями. Эти программы я оцениваю по разным признакам. В частности — по объёму рассматриваемых в их рамках тем, по их «весу» в глазах потенциального работодателя, по репутации организации, реализующей программу. В последние несколько лет я являюсь и специалистом по анализу данных, и дата-сайентистом. Всё это время у меня формировалось понимание того, что сильнее всего влияет на успех человека в сфере Data Science (DS).

Здесь я рассмотрю ведущие программы Data Science-сертификации, входящие в список, собранный ресурсом Indeed. Из этого списка я выбрал четыре, которые кажутся мне наиболее достойными. Им и посвящён этот материал.

Google Certified Professional Data Engineer

Возможно, эта программа сертификации, которую я рассматриваю первой, кого-то удивит, так как она относится к сфере, отличной от Data Science. Но, несмотря на это, я уверен в том, что навыки и обязанности дата-инженера похожи на те, что характерны для дата-сайентистов. Ещё я думаю, что прохождение подобной сертификации может стать конкурентным преимуществом на рынке труда, так как дата-сайентист, получивший подобный сертификат, сможет эффективно работать не только в сфере науки о данных, но и в сфере инжиниринга данных.

Вот некоторые темы, знание которых проверяется на экзамене:

Общие сведения об экзамене:

Google Data Machine Learning Engineer

Это — ещё одна программа сертификации, которую тоже нельзя назвать программой, нацеленной исключительно на Data Science. Она, скорее, направлена на достаточно узкую тему, находящуюся в пределах науки о данных. Речь идёт о машинном обучении. Многие дата-сайентисты могут настолько привыкнуть к работе в Jupyter Notebook (ведь именно этому учат на большинстве DS-курсов), что необходимость вывода моделей в продакшн, необходимость их развёртывания на веб-сайте или в мобильной среде может вызвать у них серьёзные сложности. Поэтому тем, кто работает в сфере Data Science, весьма полезно будет ознакомиться и с вопросами практического применения моделей, что расширит их кругозор и сделает их работу эффективнее.

Вот темы, которые поднимаются на экзамене:

Общие сведения об экзамене:

IBM Data Science Professional Certificate

Это — уже не просто программа сертификации. Тут речь идёт о наборе учебных курсов, на которых можно изучить то, что проверяется во время прохождения испытаний. Эта программа сертификации, в отличие от предыдущих, ориентирована исключительно на саму науку о данных. А это, безусловно, именно та тема, которая нам особенно интересна. Ещё одной ценной особенностью этой программы является тот факт, что она подготовлена IBM, а пройти её можно на платформе Coursera. Обе эти компании известны и имеют хорошую репутацию.

Вот — 10 курсов, которые входят в состав учебной программы:

Общие сведения о программе учебных курсов:

Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate

Как видите, в этом обзоре представлены программы сертификации от ведущих игроков IT-рынка. В их число входит и Microsoft. Если поучиться, поработать, пройти тестирование в любой из подобных компаний — это может пойти на пользу карьере дата-сайентиста. Представленная здесь программа напоминает смесь тех программ, о которых мы говорили выше. Это, с одной стороны, сертификация, но с другой — перед сертификацией тут же можно и подучиться, либо самостоятельно и бесплатно, либо — с инструктором и за деньги.

Вот темы, которые поднимаются на экзамене:

Итоги

В итоге скажу, что если вы сможете пройти все вышеописанные программы сертификации — полагаю, что вы будете более чем готовы к работе дата-сайентиста. Эти сертификации направлены на проверку знаний по популярным платформам и инструментам, а также — на проверку навыков, связанных с практическим использованием моделей. В частности, речь идёт о работе с бизнес-задачами, об анализе данных, о моделировании, о создании и развёртывании моделей. Конечно, если вы попробуете найти работу в компании, проводящей сертификацию, наличие сертификата повысит ваши шансы на успех. Подбирая себе программу сертификации учитывайте то, что те, о которых шла тут речь, я, руководствуясь собственным видением ситуации, выбрал из списка программ с ресурса Indeed. Есть ещё множество подобных программ. Вам, вполне возможно, подойдёт что-то совсем другое.

Как вы посоветовали бы учиться и сертифицироваться тому, кто хочет работать в сфере Data Science?

Источник

Как стать
специалистом по Data Science

Зарплата
специалиста по Data Science

Чему вы научитесь в Практикуме

За 8 месяцев обучения по 15 часов в неделю вы освоите востребованные навыки и соберёте портфолио. Вот какие проекты в него войдут:

Как выглядит процесс обучения

Обучение поделено на двухнедельные отрезки — спринты. Каждый спринт вы изучаете одну тему, закрепляете её на практике, сдаёте самостоятельную работу, а затем переходите к следующей теме.

Онлайн-тренажёр

С первого дня вы учитесь на практике. Мы даём знания небольшими частями, которые нужно сразу применить, написав собственный код в онлайн-тренажёре.

Самостоятельная работа

Тренажёр — это только часть обучения. Основные навыки вы приобретете по мере решения задач инструментами профессиональных разработчиков, а код-ревьюер даст вам обратную связь.

Поддержка

Команда наставников проверяет и комментирует ваши работы, помогает разобраться в сложностях и обучает собственным профессиональным приёмам. Поддержка в чате доступна 24/7.

Специалисты по Data Science учат Data Science

Наставники — аналитики из Яндекса и других IT-компаний. Некоторые из них, как и вы, не сразу выбрали свою профессию и тоже осваивали её с нуля.

71,1% выпускников трудоустраиваются

Мы делаем всё, чтобы студенты нашли новую работу после обучения: выдаём официальный диплом, учим собирать портфолио проектов, помогаем с поиском работы.

71,1% выпускников находят работу, большинство из них — за 4 месяца после выпуска. Институт образования НИУ ВШЭ подтвердил данные через исследование трудоустройства выпускников.

Сколько стоит обучение

Вводная часть —
бесплатно

Платное продолжение

13 000 ₽ помесячный платёж.
Итоговая сумма составит 104 000 ₽

95 000 ₽ при оплате сразу за
8 месяцев обучения.

Программа обучения

Основы Python и анализа данных: бесплатный вводный курс

Вводный курс, из которого вы узнаете, что такое анализ данных и чем занимаются специалисты по data science. Решая кейсы из разных областей, вы изучите азы Python и библиотеки pandas, научитесь строить некоторые графики и верно их трактовать. Но главное — оцените свои силы, мотивацию и запас времени, чтобы решить, идти ли дальше.

+ 1 проект в портфолио

Предобработка данных

Научитесь очищать данные от выбросов, пропусков и дубликатов, а также преобразовывать разные форматы данных.

+ 1 проект в портфолио

Исследовательский анализ данных

Статистический анализ данных

Научитесь анализировать взаимосвязи в данных методами статистики. Узнаете, что такое статистическая значимость, гипотезы и доверительные интервалы.

+ 1 проект в портфолио

Научитесь предварительному исследованию данных, сформулируете и проверите гипотезы.

+ 1 проект в портфолио

Введение в машинное обучение

Освоите основные концепции машинного обучения. Познакомитесь с библиотекой Scikit-Learn и примените её для создания первого проекта с машинным обучением.

+ 1 проект в портфолио

Обучение с учителем (классификация и регрессия)

Углубитесь в самую востребованную область машинного обучения — обучение с учителем. Узнаете, как обращаться с несбалансированными данными.

+ 1 проект в портфолио

Машинное обучение в бизнесе

Примените свои знания о машинном обучении к задачам бизнеса. Узнаете, что такое бизнес-метрики, KPI и A/B-тестирование.

+ 1 проект в портфолио

Подготовите данные для машинного обучения. С помощью модели оцените её качество.

+ 1 проект в портфолио

Линейная алгебра

Заглянете внутрь нескольких изученных ранее алгоритмов и лучше поймёте, как их применять. На практике освоите с нуля главные концепции линейной алгебры: линейные пространства, линейные операторы, евклидовы пространства.

+ 1 проект в портфолио

Численные методы

Разберёте ряд алгоритмов и приспособите их к решению практических задач с использованием численных методов. Разберётесь, как обучаются нейронные сети. Для этого вы освоите приближённые вычисления, оценку сложности алгоритма, градиентный спуск и бустинг.

+ 1 проект в портфолио

Временные ряды

Проанализируете временные ряды. Создадите из них табличные данные и решите задачу регрессии.

+ 1 проект в портфолио

Машинное обучение для текстов

Представите тексты на естественном языке в качестве таблиц с данными. Примените к ним методы классификации и регрессии. Познакомитесь с алгоритмом TF-IDF, языковыми представлениями word2vec и BERT.

+ 1 проект в портфолио

Извлечение данных

Познакомитесь с основными системами хранения данных — реляционными базами и распределёнными хранилищами. Научитесь извлекать эти данные запросами на языке SQL и методами библиотеки PySpark.

+ 1 проект в портфолио

Компьютерное зрение

Немного Deep Learning. Решите базовые задачи на компьютерное зрение с помощью готовых нейронных сетей и библиотеки Keras.

+ 1 проект в портфолио

Обучение без учителя

Познакомитесь с задачами кластеризации и поиска аномалий.

Выпускной проект

В последнем проекте подтвердите, что освоили новую профессию. Уточните задачу заказчика, пройдёте все стадии анализа данных и машинного обучения. Теперь без уроков домашних заданий — всё как на настоящей работе.

Источник

DATA SCIENTIST

Факт 1

C 2018 по 2021 год количество вакансий в Data Science выросло на 438%

Чем занимается Data Scientist

Кому подойдет обучение на программе
Профессия Data Scientist

Как мы учим:

На связи с вами и после курса. Поможем при необходимости составить и проверить ваше резюме, делимся информацией о тематических конференциях, вебинарах, вакансиях и стажировках

Электронная библиотека создана для того, чтобы информационно помогать нашим слушателям. Вы получаете удаленный доступ к электронным учебникам

Вас ждёт много практической работы, разбор кейсов, а благодаря выполнению финального проекта под руководством преподавателя вы получите свой первый выполненный проект

Вы будете добавлены в чат, где сможете общаться со своими сокурсниками, куратором школы и преподавателем: задавать вопросы, делиться опытом.

После каждого курса вы выполните финальные проекты для решения задач бизнеса и сможете прокачать свое портфолио крутыми кейсами. Проект выполняется самостоятельно под руководством эксперта курса и позволяет закрепить весь спектр знаний и навыков, полученных на программе.

Успешное окончание каждого курса подтверждается Удостоверением о повышении квалификации МФТИ

Программа «Профессия Data Scientist»

2 месяца, 8 часов в неделю

3 месяца, 8 часов в неделю

4 месяца, 8 часов в неделю

Примеры вакансий на портале HH.ru

Преподаватели

Кандидат физико-математических наук, выпускник МГУ имени М.В.Ломоносова (2007) и и школы анализа данных Яндекса (2010), доцент кафедры дискретной математики МФТИ.

Автор нескольких онлайн-курсов по дискретной математике и информатике

Аспирант кафедры Информатики и вычислительной математики МФТИ, выпускник кафедры теоретической и прикладной информатики МФТИ.

Преподаватель курсов «Программирование на Python» и «Основные алгоритмы» в МФТИ.

«Физтех-школа прикладной математики и информатики (ФПМИ) МФТИ – безусловно ведущий мировой центр науки и образования в области математики и информатики. Особенность нашей школы заключается в том, что она сочетает в себе активную научную деятельность и тесную связь с индустрией. На сегодняшний день школа включает в себя 28 кафедр и 22 лаборатории от ключевых академических институтов и ключевых представителей IT-индустрии: Яндекс, Тинькофф, Сбербанк, VK, Abbyy, 1C, Huawei и другие.

Наша школа и МФТИ в целом гордимся своими выпускниками, например, мы занимаем первое место в рейтинге вузов России по уровню зарплат занятых в IT-отрасли специалистов «

Источник

Науки о данных (Data Science)

Стремительное развитие общества связано с двумя ключевыми направлениями науки и технологий: методами работы с большими данными (Big Data) и искусственным интеллектом (Artificial Intelligence). На стыке указанных дисциплин и существует магистерская программа «Науки о данных (Data Science)»

Выпускники программы смогут овладеть спектром новейших эффективных математических технологий, не включенных в классические математические учебники, которые будут существенно способствовать повышению их конкурентоспособности и востребованности.

Контакты

Плужникова Ирина Геннадьевна,
начальник отдела, менеджер
Телефон: +7(495)772-95-90 доб. 27330
E-mail: ipluzhnikova@hse.ru

Петрова Анастасия Алексеевна, методист
Телефон: +7(495)772-95-90 доб. 27329
E-mail: aa.petrova@hse.ru

Преимущества программы

В силу мультидисциплинарности наук о данных, призванных предоставлять средства анализа информационных, социальных, правовых, психологических, экономических, языковых и других явлений, программа будет интересной выпускникам бакалавриатов и специалитетов различных образовательных направлений. Среди преподавателей программы – сотрудники всех департаментов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, высокотехнологичных IT-компаний (Яндекс и др.) и научно-исследовательских институтов РАН.

Обучение на программе проходит в новом корпусе НИУ ВШЭ: Покровский бульвар, 11, г. Москва.

Что я буду изучать

Оригинальный образовательный стандарт данной магистерской программы обеспечивает возможность выбора специализации. Распределение студентов по специализациям происходит уже после зачисления на программу по итогам собеседований и тестирований с учетом пожеланий студентов.

В рамках программы доступны 4 специализации: «Интеллектуальные системы и структурный анализ», «Анализ Интернет-данных», «Теоретическая информатика», «Технологии моделирования сложных систем».

Специализация «Интеллектуальные системы и структурный анализ» посвящена изучению основ интеллектуального анализа данных (методов кластеризации, классификации, прогнозирования и др.), классического искусственного интеллекта (различные подходы, связанные с интерпретируемыми и сертифицируемыми системами искусственного интеллекта, построением баз знаний, моделированием приближенных рассуждений, анализом формальных понятий), машинному (в том числе глубокому) обучению, нейросетевым решениям и технологиям, обработке естественных языков (чат-боты, машинный перевод), функциональным аспектам составляющих и компонент реальных систем искусственного интеллекта, их построению и реализации, разработке графического интерфейса, а также многому другому.

Среди основных дисциплин специализации:

Специализация «Анализ Интернет-данных» реализуется совместно с компанией Яндекс. На ней действуют два трека: базовый и продвинутый.

Продвинутый трек создан для тех, кто уже закончил Школу анализа данных Яндекса или бакалавриат в области Data Science. Такие студенты сразу начинают погружаться в приложения и фундаментальные дисциплины, такие как байесовские и нейробайесовские методы, теория глубинного обучения и другие.

Среди преподавателей специализации есть как ученые, так и разработчики из Яндекса и других компаний. Продуманное сочетание теории и практики позволяет выпускникам специализации работать как исследователями в ведущих научных лабораториях, так и аналитиками или разработчиками машинного обучения в лучших IT-компаниях.

Некоторые из дисциплин специализации:

Специализация «Теоретическая информатика» предназначена для студентов, заинтересованных в изучении теоретических аспектов компьютерных наук. Обязательные курсы специализации покрывают базовые разделы теоретической информатики, такие как теория вычислений, теория алгоритмов и теория обучения. Предполагается, что после этой специализации выпускник сможет вести научную деятельность в области компьютерных наук и смежных областях, а также сможет работать в индустрии на позиции высококвалифицированного специалиста.

Студенты специализации будут изучать такие дисциплины, как:

Специализация «Технологии моделирования сложных систем» создана на базе Института проблем передачи информации РАН – одного из самых передовых институтов в области как прикладной науки так и фундаментальной. На факультете компьютерных наук ИППИ представлен двумя направлениями «Распознающие системы» и «Телекоммуникационные системы».

В зависимости от выбранного трека студенты получат необходимый набор знаний для развития в соответствующей научной и/или индустриальной области. Оба направления содержат, как базовые дисциплины, необходимые для освоения основ, так и специальные дисциплины, предполагающие глубокое погружение в предметную область. Важной особенностью специализации является то, что преподавателями на ней являются передовыми учеными и специалистами в своих областях, что дает возможность для студентов не только обзавестись знаниями, но и умениями, что в дальнейшем будет являться конкурентным преимуществом на рынке труда. Для усердных студентов, увлеченных наукой, специализация даёт возможность не только освоить знания, но и создать новые, описав их в научной статье (за 2020 год 2 студента специализации стали соавторами статей, принятых в международные журналы с самым высоким рейтингом).

Среди дисциплин специализации доступны следующие курсы:

Подробное описание всех дисциплин программы доступно в разделе аннотаций.

Во время обучения

На различных этапах учебного процесса, в рамках проектной работы и практик студенты проходят стажировку в ведущих IT-компаниях, научно-исследовательских институтах РАН, международных и научно-учебных лабораториях ФКН.

Помимо изучения основных дисциплин, у студентов есть возможность включать в курсы, преподаваемые в Школе анализа данных Яндекс, Сколтехе, МГУ и проч. Также обучение на магистерской программе предусматривает возможность получения второго диплома за рубежом.

Значимой частью учебного процесса всех специализаций являются научно-исследовательские семинары. Программа семинара включает четыре основных вида деятельности, ориентированных на то, чтобы научить студента умению получить результаты, представить их, понять и изложить чужие результаты, а также умению принять участие в научной дискуссии. Это:

На семинарах затрагиваются такие области научной деятельности, как искусственный интеллект (Artificial Intelligent), разработка интеллектуальных систем (Intelligent Systems Development), Прикладная теория графов (Applied Graph Theory), анализ сетей (Network Analysis), Мультимодальная кластеризация (Multi-Modal Clustering), рекомендательные системы (Recommender Systems) и многое другое.

Во время обучения студентов ждут проекты – отдельный вид самостоятельной деятельности. Проектная работа направлена на приобретение опыта самоорганизации в группах, получение и развитие навыков графического представления результатов, приближенных решений задач. Реализация проектов не привязана к модульной системе.

Перспективы после обучения

Студенты получают диплом магистра по направлению подготовки 01.04.02 «Прикладная математика и информатика» и овладевают такими навыками, как обработка больших объемов данных и построение поисковых систем.

Выпускники программы работают в ведущих российских и зарубежных организациях:

Что нужно знать для поступления

В 2021 году на данную специальность открыто 65 бюджетных мест, 15 платных для граждан РФ и 20 платных для иностранцев. После окончания обучения вы получаете диплом магистра по направлению 01.04.02 «Прикладная математика и информатика».

Вступительными испытаниями выступают высшая математика и английский язык. Программа вступительных испытаний и демоверсия опубликованы на сайте приемной комиссии.

Граждане РФ могут поступить по результатам вступительных экзаменов или Олимпиады для студентов и выпускников вузов. Могут устанавливаться льготы для участников других Олимпиад, к примеру, Я – профессионал.

Поступление на общих основаниях регламентируется Правилами приема.

Поступающие в НИУ ВШЭ (г. Москва) имеют право принимать участие в конкурсе на две образовательные программы магистратуры одновременно, и на места по договорам об оказании платных образовательных услуг.

Прием документов производится в июне-июле 2021 года. Зачисление в августе 2021 года. Распределение по специализациям – на организационных собраниях в конце августа-начале сентября. На специализацию АИД производится отбор.

Для иностранных граждан организован отдельный конкурс (портфолио + собеседование) как на бюджетные, так и на платные места. Подача документов заканчивается 15 августа 2021 года.

Подробнее о поступлении читайте на странице Траектория поступления.

Источник

Курсы обучения Data Science и Data Scientist в Москве. Платные и бесплатные 2020-2021. Рейтинг, сравнение, цены.

В этом обзоре ТОП курсов по Data Science. На курсах научат профессии «Data Scientist» с нуля для начинающих – включая трудоустройство, обучат алгоритмам машинного обучения и нейросетям, работать с большим массивом данных (Big Data), использовать SQL, программировать на языках программирования Python и R и визуализировать данные.

1 место. Курс «Профессия Data Scientist» — Skillbox

Вы станете специалистом по анализу данных, алгоритмам машинного обучения и нейросетям, сможете построить карьеру в крупной технологической компании — в России или за рубежом.

Кому подойдёт этот курс

Вы получите базовые навыки по программированию, аналитике, статистике и математике, которые откроют путь к карьере в Data Science и Machine Learning. Сможете использовать свои знания сразу на практике.

Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python и R. Подтянете математику и умение мыслить как аналитик, использовать алгоритмы машинного обучения для решения бизнес-задач — и усилите портфолио мощными проектами.

Вы научитесь ставить гипотезы и делать выводы на основе данных, писать эффективный код на Python и R, превращать сырые данные в полезную информацию для компании, понимать математику на основе статистики, а также обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.

Чему вы научитесь

Освоите самый популярный язык для работы с данными.

Сможете разрабатывать дашборды и интерактивную инфографику.

Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matplotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.

Разберетесь в специфике языка, сможете обрабатывать статические данные и работать с графикой.

Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras. Узнаете, как устроены нейронные сети для задач компьютерного зрения и лингвистики.

Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио.

Помощь в трудоустройстве

Программа

Вас ждут 9 курсов, онлайн-лекции и практические задания, а также 3 дипломных проекта. После обучения вы сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist.

Введение в анализ данных и машинное обучение

Специализация

Бонусные курсы

Диплом Skillbox

Подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.

2 место. Курс «Факультет искусственного интеллекта» — GeekBrains

Онлайн-университет от GeekBrains с гарантированным трудоустройством.

После учебы вы сможете работать по специальностям

Освойте современные технологии и компетенции Data Science за полтора года практического обучения
Опыт выступлений в соревнованиях по Data Mining (Kaggle)

Вы получите диплом о профессиональной переподготовке

Мы проводим обучение на основании государственной лицензии № 040485. Это значит, что у вас будет официальный документ, который подтвердит профессиональную переподготовку. Для работодателя это показатель, что вы разобрались в Data Science и самостоятельно выполнили проекты из вашего портфолио.

3 место. Курс «Data Scientist: с нуля до middle» — Нетология

Data Scientist создаёт и обучает предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей, помогая бизнесу находить скрытые закономерности, прогнозировать развитие событий и оптимизировать ключевые бизнес-процессы.

Новые знания сделают вас востребованным специалистом в Data Science

Вы научитесь не только работать с аналитикой, нейронными сетями, Big Data и помогать компаниям и продуктам расти с помощью технологий, но и освоите ключевые «мягкие навыки»: коммуникацию в команде, целеполагание и эмоциональный интеллект.

Кому будет полезен этот курс

Новичкам в Data Science
С нуля овладете знаниями и навыками, необходимыми для работы Data Scientist, и получите новую востребованную профессию.

Разработчикам
Курс даёт хорошую базу для перехода из программирования в Data Science и анализ больших данных. Вас ждёт много практической работы, разбор кейсов и новые полезные знакомства.

Аналитикам
Вы научитесь извлекать максимум из больших массивов данных для быстрой проверки гипотез и построения прогнозов. Освоите новые инструменты и перейдёте на новый уровень в сфере Data Science.

Чему вы научитесь

Работать с SQL
Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов

Использовать Python и библиотеки
Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, полученные при анализе данных

Проверять данные и определять проблемы
Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения, генерировать новые значимые признаки

Обучать многослойные нейронные сети и строить модели машинного обучения
Быстро строить модели и проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных

Применять математику в алгоритмах
Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями

Лидировать Data-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком
Структурировать результаты, формулировать гипотезы, выявлять потребности, находить области применения машинного обучения

Мы поможем с трудоустройством

Вас ждёт бесплатная программа трудоустройства Центра развития карьеры

Оформите резюме и сопроводительное письмо
Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны, чтобы получать больше откликов компаний

Узнаете, как найти работу
Познакомитесь с площадками для поиска работы, получите доступ к бирже проектов Нетологии, стажировкам и вакансиям партнёров

Подготовитесь к собеседованию
Научитесь рассказывать о себе последовательно и без стресса, правильно реагировать на вопросы работодателя и завершать беседу

Создадите портфолио
Научитесь оформлять портфолио так, чтобы работодателю было удобно изучать ваши работы и у него осталось хорошее впечатление

Научитесь работать на себя
Узнаете, где искать первых заказчиков, как выстраивать с ними коммуникацию и защитить свои права.

4 место. Курс «Профессия Data Scientist» — SkillFactory

Освойте самую востребованную профессию 2021 года!

→ длительность 24 месяца
→ уровень: с нуля

Ключевые навыки:

После успешного обучения

Сертификат
Персональный сертификат о прохождении специализации. По запросу предоставляется на английском языке.

Развитие карьеры
— консультации с ментором в течение обучения
— доступ к закрытому клубу выпускников и партнеров
— подборки инженеров, инсайты рынка поставщиков данных
— проекты в ваше портфолио

Сообщество
Сообщество экспертов с бизнес-опытом из разных сфер

5 место. Курс «Профессия: Data Scientist» — ProductStar

Освойте ключевые технологии, научитесь работать с большими данными, расширьте знания в аналитике и перейдите на новый уровень в профессии.

Чему вы научитесь

Работать SQL
Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов

Использовать Python и библиотеки анализа данных
Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных

Строить модели машинного обучения
Подготавливать данные и быстро строить на них ML-модели. Проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных

Использовать сложную математику для Data Science
Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями

Курс по Data Science

Программа курса (60 лекций и воркшопов)

Блок 1: “Получение и подготовка данных: SQL”

Блок 2: “Python для анализа данных”

Блок 3: “Построение Machine Learning моделей”

Блок 4: “Нейронные сети и NLP”

Блок 5: “Рекомендательные системы”

Блок 6: Дипломная работа и помощь с трудоустройством

Источник