Курсы Big Data в Москве

Data Scientist: с нуля до middle

Постройте карьеру в анализе данных и обучении нейронных сетей. Начните работать по специальности уже через полгода обучения

17 месяцев
Онлайн
С нуля
Гарантия возврата денег
Помощь в трудоустройстве
16 кейсов в портфолио
156000 руб
Рассрочка 4333 руб/мес
показать описание

Чем занимается Data Scientist?

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.

Что вы получите

Больше 16 кейсов в портфолио

Выполните 90 домашних работ с фидбеком эксперта, а также онлайн-лабораторные и тесты

Доступ в профессиональные сообщества

Поможем вам найти единомышленников и будущих коллег

Участие в конкурсах Kaggle

Получите рейтинг на международной конкурсной площадке, подтвердите умение решать задачи в команде в условиях ограниченного времени

Помощь в трудоустройстве

Поможем составить резюме, подготовиться к собеседованию, проконсультируем по релокации

Кому будет полезен курс

Новичкам в Data Science

С нуля овладеете знаниями и навыками, необходимыми для работы Data Scientist, и получите новую востребованную профессию. Получите быстрый старт в Data Science

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 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

Профессия Data Scientist: анализ данных

Станьте специалистом по анализу данных: используйте продвинутые методы и инструменты, чтобы автоматизировать рутинные задачи, повысить квалификацию и получить высокооплачиваемую должность.

12 месяцев
Онлайн
С нуля
Обучение на реальных данных
Помощь в трудоустройстве
95000 руб
Рассрочка 3960 руб/мес
показать описание

Кому подойдет

  • Людям без подготовки в IT
    Вы овладеете технической специальностью и начнёте карьеру аналитика в IT, даже если у вас нет глубоких знаний в теории вероятности и статистике.
  • Начинающим аналитикам
    Вы научитесь ставить гипотезы и делать выводы на основе данных, писать эффективный код на Python и R, понимать математику на основе статистики, а также обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете имеющиеся знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.
  • Менеджерам и владельцам бизнеса
    Вы автоматизируете рутину, сделаете бизнес-процессы прозрачными, поменяете Excel на продвинутые инструменты анализа.

Чему вы научитесь?

Программировать на Python
Освоите самый популярный язык для работы с данными.

Визуализировать данные
Сможете разрабатывать дашборды и интерактивную инфографику.

Создавать аналитические панели
Разработаете визуальные дашборды с интерактивной инфографикой на фреймворках Shiny и Dash

Работать с библиотеками и базами данных
Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.

Программировать на R
Разберётесь в специфике языка, сможете обрабатывать статические данные и работать с графикой.

Проводить А/B-тестирование
Научитесь проводить эксперименты в маркетинге и оценивать эффект предполагаемых изменений дизайна продукта.

Ваше резюме после обучения

  1. Владение Python для анализа данных
  2. Знание языка программирования R и основных библиотек
  3. Создание аналитических панелей (фреймворки Dash и Shiny)
  4. Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS
  5. Визуализация данных с помощью Matplotlib
  6. Организация и проведение А/B-тестирования
  7. Выявление аномалий данных
  8. Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL

Факультет аналитики Big Data

Вы научитесь собирать и анализировать данные, извлекать полезную информацию и находить закономерности. После обучения сможете проверять гипотезы и помогать бизнесу принимать взвешенные решения.

18 месяцев
Онлайн
С нуля
Гарантия трудоустройства
10 кейсов в портфолио
Английский в подарок
200000 руб
Рассрочка 5556 руб/мес
показать описание

Кому подойдет курс Data Science

  1. Новичкам
    Даже если вы никогда не работали в IT, вы получите востребованную и высокооплачиваемую специальность.
  2. Начинающим аналитикам
    У вас будет всё для ускоренного карьерного роста: комплексные знания и опыт работы с продвинутыми инструментами, методологиями и стандартами.
  3. Практикующим IT-специалистам
    Подскажем, как перейти в востребованное направление и зарабатывать больше.

Что дадут?

  • Все необходимые знания
    Вы получите все навыки на курсах основного обучения и факультативах от компаний-партнеров.
  • Помогут оформить резюме
    Вы подадите заявку в сервис трудоустройства, а HR-специалисты GeekBrains помогут создать резюме, которое выделит вас среди других кандидатов.
  • Предложат подходящие вакансии
    Будете рассматривать предложенные ими позиции, откликаться на вакансии из раздела «Карьера» и участвовать в поиске идеального места работы.
  • Помогут пройти собеседования
    Дадут советы по прохождению собеседования

Поддержка курса

  • Преподаватели
    Погрузят вас в новую сферу, поделятся знаниями и практическим опытом, ответят на вопросы по теме занятий.
  • Куратор
    Сотрудник онлайн школы GeekBrains, который будет сопровождать вас на протяжении всего обучения. Поможет преодолеть трудности и достичь образовательной цели.
  • Ревьюер
    Эксперт-практик, который проверит ваши домашние работы и даст подробную обратную связь.
  • Специалисты техподдержки
    Возьмут на себя все технические вопросы по работе платформы и продлят дедлайн при необходимости.
  • Наставники
    Студенты GeekBrains, которые уже прошли ваш путь. Поделятся опытом, помогут адаптироваться и погрузиться в процесс обучения.
  • Чат с одногруппниками
    Здесь вы станете частью комьюнити GeekBrains, познакомитесь с единомышленниками и обменяетесь опытом.

Ваше резюме после обучения

  1. Владею методами машинного обучения
  2. Использую в работе методы прикладной статистики и теории вероятностей
  3. Умею обрабатывать большие данные с помощью разных технологий (Hadoop, Hive, Spark, Hue, HBase, Kafka, Spark Streaming)
  4. Владею SQL и NoSQL СУБД
  5. Работаю с BI-системами (Power BI), формирую отчёты анализа данных
  6. Программирую на Python и работаю с библиотеками для анализа данных (NumPy, Matplotlib, scikit-learn)

Профессия Data Scientist: машинное обучение

Вы научитесь создавать аналитические системы и использовать алгоритмы машинного обучения, освоите работу с нейросетями. Наполните портфолио и получите престижную профессию.

19 месяцев
Онлайн
С нуля
7 курсов в одной программе
Помощь в трудоустройстве
95040 руб
Рассрочка 3960 руб/мес
показать описание

Кому подойдет курс

  1. Людям без подготовки в IT
    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.
  2. Программистам
    Программистам
    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.
  3. Менеджерам и владельцам бизнеса
    Менеджерам и владельцам бизнеса
    Научитесь использовать данные для построения прогнозов и оптимизации бизнес-процессов и переведёте компанию на новый уровень.

Чему вы научитесь на курсе Data Science

  • Программировать на Python
    Освоите самый популярный язык для работы с данными.
  • Визуализировать данные
    Сможете разрабатывать дашборды или интерактивную инфографику.
  • Работать с библиотеками и базами данных
    Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.
  • Применять нейронные сети для решения реальных задач
    Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras. Узнаете, как устроены нейронные сети для задач компьютерного зрения и лингвистики.
  • Строить модели машинного обучения
    Изучите разные алгоритмы, научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
  • Создавать рекомендательные системы
    Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио.

Преподаватели

  • Валентин Пановский
    Chief Data Scientist в Skillbox. Блоки «Аналитика и машинное обучение. Начальный уровень»
  • Михаил Овчинников
    Главный методист технического направления Skillbox
  • Алла Тамбовцева
    Преподаватель НИУ ВШЭ
  • Александр Джумурат
    Руководитель команды разработки рекомендательной системы в ivi.ru
  • Дмитрий Коробченко
    Deep Learning R&D инженер и менеджер в NVIDIA. Блок «Машинное обучение. Средний уровень»
  • Алексей Мастов
    Deep Learning инженер в NVIDIA. Блок «Машинное обучение. Средний уровень»
  • Лидия Храмова
    Team Lead Data Scientist группы бизнес-моделирования в QIWI. Блок «Статистика и теория вероятностей»
  • Артемий Козырь
    Старший аналитик данных Wheely. Блок «Аналитика. Начальный уровень»
  • Андрей Мещеряков
    Data Scientist в EPAM. Блок «Аналитика. Начальный уровень»
  • Роман Булгаков
    Преподаватель информатики и программирования по специализации Python со стажем 5 лет

Ваше резюме после обучения на курсе

  1. Владение Python для машинного обучения
  2. Применение алгоритмов машинного обучения
  3. Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS
  4. Написание рекомендательных систем
  5. Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL
  6. Работа с нейронными сетями
  7. Работа с библиотеками pandas, numpy, matplotlib

Профессия Data Scientist

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

18 месяцев
Онлайн
С нуля
1.5 года стажа
Трудоустройство после обучения
2 специальности в одной программе
139350 руб
Рассрочка 5574 руб/мес
показать описание

Кому подойдет этот курс

  • Людям без опыта в IT
    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.
  • Программистам
    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.
  • Начинающим аналитикам
    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.

Ваше резюме после прохождения обучения

  1. Владение Python для анализа данных и машинного обучения
  2. Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS
  3. Знание языка программирования R и основных библиотек
  4. Создание аналитических панелей (фреймворки Dash и Shiny
  5. Применение алгоритмов машинного обучения
  6. Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL
  7. Организация и проведение А/B-тестирования
  8. Написание рекомендательных систем
  9. Работа с нейронными сетями

Факультет Data Engineering

Вы научитесь собирать и обрабатывать данные, проектировать хранилища и работать с инфраструктурой.

12 месяцев
Онлайн
С нуля
Помощь с резюме
Английский в подарок
Первые 6 месяцев бесплатно
157500 руб
Рассрочка 4375 руб/мес
показать описание

Кем вы сможете работать после обучения

  • Data Engineer
  • Инженер дата-центра
  • DWH-аналитик
  • Data Science
  • Инженер пайплайнов данных для машинного обучения (ML Engineer)

Кому подойдет курс

  1. Всем, кому интересно работать с данными.
    Вы научитесь обрабатывать самые разные источники и форматы данных, освоите обработку больших массивов данных (Big Data) на распределенных системах, максимизируйте пользу, извлекаемую из данных.
  2. Начинающим аналитикам и разработчикам.
    У вас будет всё для ускоренного карьерного роста: комплексные знания и опыт работы с продвинутыми инструментами, методологиями и стандартами. Прокачайте свои навыки для выхода на новый уровень.
  3. Практикующим IT-специалистам.
    Рассмотрим знакомые темы с новых углов, приумножим имеющиеся знания, подскажем, как перейти в востребованное направление и зарабатывать больше.

Преимущества курса

Даём обратную связь
Обучение на 70% состоит из вебинаров: преподаватели разбирают практические задания, отвечают на вопросы и делятся кейсами. Все вебинары можно пересмотреть в записи.

Постоянно обновляем программу
Вы получаете актуальные навыки и знания: программа учитывает требования работодателей по компетенциям дата-инженера.

Сопровождаем на всех этапах
Менеджеры школы GeekBrains помогают записаться на курс, освоиться в личном кабинете и решить технические проблемы. Если попалось сложное задание, можете обратиться за помощью к личному наставнику.

Программа обучения курса

Научитесь собирать и обрабатывать данные, проектировать хранилища и витрины, работать с инфраструктурой и с современными фреймворками обработки данных.

Длительность курса по Data Science:

  • 141 час обучающего контента
  • 279 часов практики
  • 2-3 вебинара в неделю

Ваши будущие компетенции

  • Разработка, поддержка и оптимизация пайплайнов обработки данных и машинного обучения на Python и Spark
  • Проработка архитектуры разрабатываемых решений
  • Опыт проектирования аналитических систем хранения и обработки больших данных
  • Знание принципов работы БД (SQL/noSQL) и методологий моделирования
  • Опыт работы с Airflow и другими инструментами для запуска регулярных задач
  • Опыт с Devops (Docker, Kubernetes) инструментами
  • Понимание принципов машинного обучения и подготовки данных для ML-приложений
  • Опыт работы с ОС Linux
  • Сбор процессов очистки и валидации данных
  • Опыт работы с ETL-инструментами и сервисами
  • Опыт работы с пакетной и потоковой выгрузкой данных в аналитическое хранилище
  • Разработка витрин данных для бизнес-пользователей аналитики
  • Опыт работы с Hadoop кластером и HDFS, мониторинг своих приложений

Data Scientist

Научитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию для принятия стратегических решений

12 месяцев
Онлайн
С нуля
Гарантия возврата денег
126000 руб
Рассрочка 3500 руб/мес
показать описание

Образование поможет вам

  • Перейти в профессию в области Data Science с высоким окладом, которая не устареет через 10 лет
    Положите начало своему развитию в востребованной во всех отраслях бизнеса профессии
  • Освоить ключевые технологии и опередить запрос рынка
    Станете востребованным специалистом сразу после обучения и не растеряете накопленные знания и навыки
  • Прожить опыт 2-3 лет самостоятельного изучения сферы Data Science
    Получите знания в концентрированном формате и с обратной связью от экспертов-практиков ведущих компаний

Что вы получите на курсе

Больше 10 кейсов в портфолио
Выполните 80 домашних работ с фидбеком эксперта, а также онлайн-лабораторные и тесты

Доступ в профессиональные сообщества
Поможем вам найти единомышленников и будущих коллег

Помощь в трудоустройстве
Поможем составить резюме, подготовиться к собеседованию, проконсультируем по релокации

Чему научитесь

  1. Работать SQL
    Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов
  2. Использовать Python и библиотеки
    Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных
  3. Проверять данные и определять проблемы
    Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения, генерировать новые значимые признаки
  4. Строить модели машинного обучения
    Быстро строить модели и проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных
  5. Применять математику
    Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
  6. Лидировать Data Science проект
    Структурировать результаты, формулировать гипотезы, выявлять потребности, находить области применения машинного обучения

Программа обучения

Часть 1. Получение и подготовка данных (SQL и Python)
Программа построена от простого к сложному. Первый модуль научит вас понимать, где взять данные, и находить между ними связи.
Узнаете, как писать SQL запросы, чтобы получать данные из хранилищ — и не тратить время разработчиков или администраторов на поиск информации.
Научитесь быстро создавать материалы исследований, чтобы получать инсайты для принятия решений. Познакомитесь с основами статистических проверок гипотез — чтобы больше ни один вывод не был сделан «потому что так было всегда» или «так кажется».

Часть 2. Обработка данных и создание признаков для моделей (Feature Engineering)
Научитесь проверять данные на полноту, целостность, наличие шумов, ошибок, выбросов и пропусков и работать с проблемами, делая качество предсказаний достаточным для принятия решений. Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения и экономить время заказчика.
Строить деревья решений, модель логистической регрессии, использовать Random Forest в задачах классификации, строить линейную и полиномиальную регрессию — одним словом, знать где применять и что ожидать от работающих и математически обоснованных методов решения бизнес-задач.

Часть 3. Суперсила: машинное обучение для 5 ключевых областей применения
В этом модуле вы научитесь строить рекомендательную систему, чтобы решить проблему нехватки данных, возвращать клиентов и увеличивать средний чек.
Решать задачу распознавания и преобразования изображений, чтобы узнавать наиболее привлекательные товары на полках.
Выделять признаки для анализа изображений: лиц, почерка, особенностей предметов, чтобы конвертировать рукописный текст в электронный или узнавать постоянных покупателей.
Обучать нейронную сеть там, где стандартным машинным обучением уже не обойтись.

Профессия Data Scientist

За два года обучения по 10 часов в неделю вы освоите востребованные навыки в Data Science и соберёте портфолио проектов. Вот что будет в вашей учебной программе: кейсы, уроки, тренажеры, soft skills

24 месяца
Онлайн
С нуля
Помощь в трудоустройстве
Помощь тьютора
165600 руб
Рассрочка 6900 руб/мес
показать описание

Что вы получите

  • Кейсы
    Вы будете практиковаться на реальных бизнес-задачах. Самостоятельно напишете и обучите модели разной сложности: от линейных регрессий и классификаторов до гибридных рекомендательных систем или моделей с использованием нейронных сетей. Выведете вашу модель в Production с помощью написания сервиса на Flask.
  • Уроки
    Уроки помогут закрепить на практике теоретический материал и отработать в нюансах подходы к решению задач машинного и глубинного обучения. Вы наработаете навыки машинного обучения, построите рекомендательную систему с использованием алгоритмов и научитесь работать с временными рядами.
  • Soft Skills
    Перевод технических задач на понятный бизнесу язык. Постановка задач и их декомпозиция. Навыки эффективных коммуникаций с заказчиками и стейкхолдерами. Управление проектом в Data Science.

Что вас ждет во время обучения

  • Эксперты и поддержка
    Команда экспертов в Data Science проверяет и комментирует ваши работы, помогает разобраться в сложностях и обучает собственным профессиональным приёмам.
  • Сообщество студентов
    Вы будете учиться в группе таких же новичков, как и вы, давать друг другу обратную связь на ваши проекты, обмениваться кодом, помогать искать ошибки и делиться бизнес-задачами.
  • Помощь тьютора
    Начиная с первых недель обучения тьютор поможет вам определить карьерные цели, а в течение программы — не сойти с намеченного пути.
  • Карьерный центр
    Карьерный центр поможет вам оформить резюме и начать проходить собеседования.

Ваше резюме

  1. Использую основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов
  2. Умею получать данные из веб-источников или по API
  3. Умею визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib
  4. Умею создавать модели с помощью классического машинного и глубокого обучения для решения задач Data Science
  5. Умею оценивать качество модели вне зависимости от задачи
  6. Применяю методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных
  7. Строю математические и ML-модели с использованием временных рядов
  8. Применяю алгоритмы для рекомендательных систем (от ассоциативных правил до advanced-алгоритмов)
  9. Специализируюсь на в ML/CV/NLP-инженерии (в зависимости от выбранной специализации), применяю современные продвинутые модели для решения соответствующих задач
  10. Умею конвертировать бизнес-задачи в технические и наоборот
  11. Умею выводить и поддерживать модели в Production с учетом специфики выбранной специализации
  12. Обладаю дополнительными компетенциями в зависимости от выбранного майнора (продвинутый SQL, продвинутый Python, Reinforcement Learning или Data Engineering)

Основы математики для Data Science

Вы освежите знания по математике, изучите базовые формулы и функции, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science — таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.

4 месяца
Онлайн
С нуля
Онлайн в удобное время
Обучение на практике
28700 руб
Рассрочка 2392 руб/мес
показать описание

Кому подойдет курс

  • Тем, кто интересуется Data Science
    Вы узнаете математические основы Machine Learning, поймёте, для чего нужна математика в машинном обучении и сделаете первый шаг к карьере в Data Science.
  • Начинающим специалистам
    Вы научитесь работать со сложными математическими функциями, узнаете больше об основах Machine Learning, сможете быстро решать задачи с помощью Python и повысите свой уровень.

Чему вы научитесь

  1. Понимать математические термины
    Усвоите основную терминологию, сможете читать сложные статьи по Data Science и получать новые знания без постоянных обращений к поисковику.
  2. Работать с формулами и функциями
    Перестанете бояться переменных и функций и сможете с их помощью решать практические задачи.
  3. Разбираться в основах машинного обучения
    Изучите математические основы Machine Learning и узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.
  4. Описывать прикладные задачи на языке математики
    Сможете сформулировать практическую задачу с помощью математических формул.
  5. Автоматизировать решение задач
    Узнаете, как использовать Python для решения сложных математических задач.

Преподаватели курса

  • Николай Герасименко
    Data Scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН. Блок «Основы математики для Data Science»
    Опыт преподавания высшей математики более 4 лет. Многократный призёр математических олимпиад.
  • Вячеслав Архипов
    Консультант программы курса, эксперт в Data Science в стартапе Banuba.
    Опыт преподавания в ведущем университете Беларуси (БГУ) более 8 лет, автор и ведущий youtube-канала du/dv stud.

 



Оцените статью
Добавить комментарий