Дата саентисты нужны во всех сферах бизнеса: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений. Ритейл, киберспорт, путешествия, образование, медицина — специалисты в Data Science нужны вне зависимости от индустрии.
Комплексная программа предполагает последовательное и многофакторное развитие компетенций, необходимых квалифицированному специалисту:
Семестр 1. Foundation: основы Data Science
Содержание курса:
— База. Курс построен на практическом изучении всей необходимой базы для Data Science.
— Курс-тренажер «Математическая статистика». Статистические показатели, статистические гипотезы, описательная статистика, визуальное отображение статистических данных.
— Курс-тренажер «Базы данных и SQL». Виды баз данных, основы SQL, типы данных, работа с таблицами, регулярные выражения, оконные функции.
— Курс-тренажер «Алгоритмы данных». Типы алгоритмов, динамическое программирование, комбинаторика, деревья поиска.
— Курс-тренажер «Введение в Linux». Работа с архивами, поиск файлов, работа на сервере, многопоточные приложения.
Семестр 2. Python и Machine Learning
— Курс-тренажер «Python для анализа данных». Основы синтаксиса и алгоритмов, библиотеки Pandas и NumPy, методы группировки, визуализации, объединения данных, Feature Engineering, работа с API и скриптами.
— Математика для Data Science. Мат анализ, линейная алгебра, временные ряды, линейная регрессия.
— Практический Machine Learning. Основные модели машинного обучения. Валидация данных и оценка качества алгоритмов. Построение рекомендательных систем
Семестр 3. Выбор трека специализиации
А) AI Разработчик
Вы изучите:
— нейронные сети и компьютерное зрение
— NLP
— reinforcement learning
Практика:
Создание агента для игры на базе DQN алгоритма, генерация изображения с помощью GAN
В портфолио вы положите написанную вами нейронную сеть для распознавания рукописных цифр и изображений, нейросеть для сегментации людей, решенную задачу по детекции, нейросеть по работе с естественным языком и генерации изображений, а также создадите самообучающегося чат-бота.
Б) Machine learning разработчик
Вы изучите: — сервер на Python — создание веб приложений — Hadoop и Spark — Управление Data Science проектом
peer-to-peer проверка
командные соревнования на kaggle
300+ упражнений на закрепление знаний
В) Big Data инженер
Вы изучите:
— нейронные сети
— инструменты DevOps
— менеджмент для Data Science
peer-to-peer проверка
командные соревнования на kaggle
300+ упражнений на закрепление знаний
Семестр 4. Подготовка финального проекта.
— завершение трека специализации
— выбор и подготовка финального проекта
— работа над проектом с экспертом курса
— soft skills: навыки работы в команде, управления проектами, самопрезентации и коммуникации с заказчиками
— карьерные консультации
Мы бесплатно подберем для Вас подходящие курсы.
Подборка курсов на e-mail