※ Освойте востребованную и высокооплачиваемую профессию
Data Scientist
※ Начните работать по специальности уже через 12 месяцев
※ Соберите портфолио из 3 проектов, чтобы показать будущему работодателю и выделиться среди других кандидатов
Старт обучения 17 июля
Формат обучения:
вебинары, видеолекции, практические занятия, самостоятельные работы
Поддержка:
1. Telegram-группа с одногруппниками, кураторами и наставником курса.
2. Возможность в индивидуальном порядке задать вопрос преподавателю курса.
3. Подробный разбор домашних заданий.
Документ:
Когда:
Диплом о профессиональной переподготовке
17 июля
Длительность:
12 месяцев
Передовые технологии — новая реальность
Кто такой Data Scientist?
Это специалист, который работает с большими данными и помогает их сделать полезными для компании.

Он использует информацию из разных баз данных для анализа и предлагает решения для бизнеса для объективного принятия решений вместо интуитивных действий или субъективного опыта.

Создаёт и обучает предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей — помогает бизнесу находить скрытые закономерности, прогнозировать развитие событий и оптимизировать ключевые бизнес-процессы.
Примеры работы, которую может выполнять Data Scientist
Рассчитывает показатели в медицине и здравоохранении. Например, Data Scientist может работать с данными ДНК, обрабатывать информацию в сфере фармацевтики.
Визуализирует данные и результаты анализа для презентации и коммуникации с коллегами и заказчиками.
Составляет автоматический прогноз цен на товары и услуги. Благодаря включению специалиста Data Science бизнес упорядочит финансовое планирование, управление ассортиментом, ценообразование и оптимизацию товарных запасов.
Рассчитывает самые выгодные логистические маршруты в промышленности. Data Scientist сориентирует, как оптимизирует перевозку продукции.
Работа с данными в банке. Банковские структуры требуют включения в большие объёмы информации. Специалист Data Science обработает клиентскую базу и поможет подготовить специальное предложение.
...потому что профессия Data Science:
Вам точно стоит пройти этот курс
Машинное обучение, искусственный интеллект и глубокое обучение являются ключевыми направлениями Data Science, которые активно развиваются, и которыми все больше организаций хотят пользоваться для повышения своей конкурентоспособности.
Это востребовано
Средняя зарплата начинающего датасайнтиста с опытом меньше года, составляет 75 тысяч рублей.
Это высокооплачиваемо
Data Science имеет множество преимуществ и полезных применений: принятие обоснованных решений, оптимизация процессов и улучшение эффективности, распознавание образов и обработка естественного языка.
Это приносит пользу
В ДОХОДЕ
Уже во время обучения вы начнёте шагать по карьерной лестнице и расти в цене.
Начните свой рост
После 4х месяцев работы ваш доход превысит затраты на обучение.
120 000 руб.
Средний уровень
  • полгода после курса
75 000 руб.
Младший специалист
  • после курса
220 000 руб.+
Профессионал
  • более 3-х лет в работе
190 000 руб.
Опытный специалист
  • год в профессии
Профессия входит в ТОП-5 самых востребованный профессий будущего
и будете это делать потом, когда станете Data Scientist:
Вы научитесь сейчас
2
Разрабатывать и оптимизировать модели машинного обучения для решения задач классификации, регрессии, кластеризации
4
Визуализировать данные и результаты анализа для презентации и коммуникации с коллегами и заказчиками
1
Собирать, обрабатывать и анализировать данные с помощью различных методов и инструментов
3
5
6
Оценивать качество моделей машинного обучения и принимать решения на основе результатов анализа данных
Программировать на языке Python для разработки приложений для анализа данных и машинного обучения
Работать с библиотеками Python для анализа данных и машинного обучения, такими как NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn и др.
Почему стоит обучаться именно в МЭО Академии?
Наши программы разработаны ведущими экспертами рынка образования — практиками отрасли и кандидатами наук
Поддерживаем на протяжении всего обучения каждого слушателя и не даём сбиться с пути
Проводим каждую неделю практический вебинар по выбранному вами направлению
Обучили уже более 15 000 слушателей в рамках образовательных федеральных проектов
Предоставляем удобный интерфейс для обучения — личный кабинет в браузере и удобное мобильное приложение
Даём больше активной практики, меньше сухой теории
Кому курс будет полезен:
Специалистам в сфере Data Science
Расширьте свои компетенции, систематизируйте знания, получите «апгрейд» в своей карьере и повысьте свою ценность на рынке труда.
Разработчикам
Расширьте компетенции и получите базу для перехода из программирования в аналитику данных, машинное обучение и искусственный интеллект. Начните выстраивать свой карьерный трек в новой перспективном направлении.
Новичкам в Data Science
Измените свою карьеру и начните работать в области Data Science, машинного обучения и искусственного интеллекта. С нуля овладейте знаниями и навыками с нуля, необходимыми для работы в перспективной сфере.
обучение
как проходит
Средний срок прохождения обучения. Гибкость нашей платформы позволяет вам самостоятельно контролировать интенсивность обучающего процесса.
12 месяцев
Практика на кейсах
Выполняйте практические задания на основе реальных кейсов, тем самым приобретайте настоящий опыт. С похожими задачами вы в последующем можете столкнуться на будущей работе.
Ёмкие видеоуроки
Легко и быстро осваиваются. На нашей платформе к ним можете легко возвращаться, чтобы что-то вспомнить или повторить.
Качественная обратная связь
Общайтесь с преподавателем внутри вашего личного кабинета, получайте подробные разборы домашних заданий, работайте над ошибками и над улучшением качества своих работ.
Поддержка
Итоговый проект
Мы будем вас поддерживать на протяжении всего курса, поможем выбрать оптимальный для вас ритм обучения, не дадим сбиться с пути и поможем с поиском работы после окончания курса.
Выполните крупный проект по окончании курса, защитите его перед наставником и получите собственный реальный кейс для будущего работодателя или заказчика.
обучения
Программа рассчитана на 12 месяцев, ей нужно будет посвящать 10-15 часов в неделю.
программа
258 практических работ
353 часа
56 лекций
Вебинары с экспертами проходят 1 раз в неделю в 19:00 по МСК. Записи вебинаров, как и другие полезные материалы, хранятся в вашем личном кабинете.
*Желательны минимальные знания языка Python перед стартом обучения
Модуль 1
Цифровые технологии, современные тренды и место ИИ
Модуль 2
Введение в ИИ и направления применения ИИ
  1. Цифровые технологии, современные тренды и место ИИ
  2. О профессии, терминология и история развития ИИ
  1. Введение. Актуальность DS и Задачи машинного обучения
  2. Данные в задачах машинного обучения
  3. DS метрики в задачах машинного обучения
Лекции:
Лекции:
Модуль 3
Основы языка Python
Модуль 4
Инструменты для работы DS-специалистов
  1. Введение. Интерпретаторы, IDE
  2. Типы данных, циклы, условия, функции, классы
  3. Основы web
  4. Практика с Python по темам Переменные и условия, Списки и циклы, Слайсы списков и числовых последовательностей
  5. Проект/практика с python по темам Взаимодействие с пользователем и управление циклом, Строки, Словари, Файлы
  6. Проект/практика с python по темам Функции, Модули, Объектно-Ориентированное Программирование
  7. Проект с Python
  1. Введение. Основы контроля версий кода (git) и типовой репозиторий
  2. Основные библиотеки для работы с данными
  3. Основные методологии ведения DS-проектов
Лекции:
Лекции:
Модуль 5
Бизнес анализ в проектах с ИИ
Модуль 6
Разведочный анализ данных (EDA) с помощью Python
  1. Введение. Принципы формирования и заполнения артефактов.
  2. Предпроектная проработка кейса и гипотез
  1. Введение. Мотивация проводить EDA, структура, примеры
  2. Формирование бэклога из дата/метод гипотез. Декомпозиция гипотез. Инструменты task tracking
Лекции:
Лекции:
Модуль 7
Создание моделей машинного обучения на языке Python
Модуль 8
Создание продукта с помощью Python
  1. Введение. Математика для анализа данных и машинного обучения. Основные алгоритмы машинного обучения
  2. Основы процесса моделирования
  3. Python библиотеки с методами и моделями машинного обучения
  1. Введение. Разработка приложений с помощью фреймворка fastapi на Python
  2. Создание интерфейса для моделей машинного обучения. Web API
  3. Мониторинг моделей
Лекции:
Лекции:
Модуль 9
Визуализация
Модуль 10
Презентация продуктов и защита решений
  1. Введение. Инструменты визуализации и создания дашбордов
  1. Навыки презентации решения
Лекции:
Лекции:
После прохождения курса каждый выпускник МЭО Академии получит:
2
Именной сертификат МЭО Академии. С печатью и подписью от генерального директора МЭО. Отличное дополнение в вашем портфолио.
1
Диплом о профессиональной переподготовке с занесением в Федеральный реестр документов об образовании (ФРДО).
3
20% ---скидку на последующее обучение
Скидкой сможете воспользоваться в любое время после начала обучения.
20%
Вас обучат преподаватели
— ВЕДУЩИЕ ЭКСПЕРТЫ РЫНКА
Кацер Юрий Дмитриевич
Ассистент кафедры, физико-технической информатики физтех-школы радиотехники и компьютерных технологий в МФТИ
Максимов Иван Владимирович
Ассистент кафедры, физико-технической информатики физтех-школы радиотехники и компьютерных технологий в МФТИ
Кожин Алексей Юрьевич
Руководитель направления по развитию ИТ и цифровых компетенций, ПАО «Промсвязьбанк»
Ильин Александр Александрович
Главный эксперт в структурном подразделении Иннопрактика-ОП Москва
Березин Олег Владимирович
ООО «Цифровые технологии и платформы», Архитектор
Ваше резюме после окончания обучения
Леонид Овсянников:
Data Scientist
от 75 000 руб.
Умения:
  • Сбор, обработка и анализ данных с помощью различных методов и инструментов
  • Разработка и оптимизация модели машинного обучения для решения задач классификации, регрессии, кластеризации
  • Оценка качества моделей машинного обучения и принятие решений на основе результатов анализа данных
  • Визуализация данные и результаты анализа для презентации и коммуникации с коллегами и заказчиками
  • Программировать на языке Python для разработки приложений для анализа данных и машинного обучения
  • Работа с библиотеками Python для анализа данных и машинного обучения, такими как NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn и др.
Ожидаемая зарплата:
(Начинающий специалист)
Начните свой путь на встречу новой профессии уже сейчас
Стоимость курса
5 500
При рассрочке на 24 месяца
-60%
13 750 ₽ / в мес.
₽/мес.
Оставить заявку на бесплатную консультацию или записаться на курс
Click to order
гайд по профессии
«Data Science»
Зачем ждать?
Если можно начать погружение в профессию прямо сейчас!
С МЭО Академией меняют жизнь — открывают новые горизонты
Анатолий Ручкин
администратор
В прошлом:
Сейчас: датасайнтист с зарплатой 110 000 руб.
«Мне очень понравилась программа курса, по преподавателям - только положительные эмоции. Среди основных плюсов - доступная подача материала. Респект, ребята!»
Марина Замятина
маркетолог
В прошлом:
Сейчас: датасайнтист с зарплатой 90 000 руб.
«С ростом популярности сферы IT росло и моё желание попробовать себя в этом. Сейчас понимаю, что сделала правильный выбор, записавшись на курс в МЭО. Аналитика данных - необъятная сфера возможностей роста, так что если вы задумываетесь идти на курс или не идти – обязательно идите!»
Максим Аксёнов
продакт-менеджер
В прошлом:
Сейчас: датасайнтист с зарплатой 130 000 руб.
«Перегорел в своей сфере, решил попробовать что-то новенькое. Закончил обучение в МЭО Академии и почти сразу нашёл работу в крупной компании. Спасибо, МЭО!»
© ООО «Мобильное Электронное Образование», 2022−2023
Москва, ул. Сущевский Вал, 16с4
to@mob-edu.ru
8 800 770 75 08
Мы используем файлы cookie, для персонализации сервисов и повышения удобства пользования сайтом. Если вы не согласны на их использование, поменяйте настройки браузера.