Приносим свои извинения! Сейчас мы обновляем программу курса, чтобы вы получали навыки, которые прямо сейчас нужны работодателям.
Профессия: Специалист по Data Science
- Научитесь обрабатывать большие объемы данных, анализируйте их, находите новые решения и оптимизируйте системы
- Будете тестировать математические процессы и обучать нейросети
- Будете находить недочеты в метриках и работать на результат
Профессия: Специалист по Data Science
КУРС ОБНОВЛЕН В 2023 ГОДУ
на основе оценок курса
нашими студентами
нашими студентами
4,9 из 5
в вашем портфолио
Итоговый проект
80% практики
Упор на практике
8 месяцев, после 6 месяцев уже можно работать
Длительность курса
Разработан практикующими экспертами из ведущих компаний с опытом работы в Data Science около 10 лет. Программа составлена с учетом всех требований работодателей к начинающим специалистам.
КУРС РАЗРАБОТАН В 2023 ГОДУ
Записаться на консультацию
Нажимая на кнопку "Записаться", вы даете согласие на обработку персональных данных.
Почему Data Science?
Востребованная профессия
Количество актуальных вакансий по данным hh.ru – более 1 000
До 500 000 ₽
Заработная плата опытного специалиста
Специалисты по Data Science
необходимы в разных сферах – медицина, творчество, образование, обслуживание
Наглядный результат работы
Решения аналитиков обеспечивают рост компании, увеличение прибыли
По данным hh.ru
Senior-специалист
400 000 ₽
Middle-специалист
200 000 ₽
Junior-специалист
120 000 ₽
Зарплаты Специалиста по Data Science
Кому подойдет этот курс?
Научитесь работать с большими данными. Освойте с нуля Python, даже если у вас нет технической специальности. Получите знания по статистике, математике и теории вероятности и профессионально работайте с техническими системами
Новичку в IT
Начинающему аналитику
Анализируйте данные
и оптимизируйте процессы. Научитесь обучать модели
и прогнозировать результаты
и оптимизируйте процессы. Научитесь обучать модели
и прогнозировать результаты
Программисту
Подтяните свои знания в IT и научитесь выявлять потребности бизнеса
Технологии, которые вы научитесь использовать
Python
Catboost
Scikit-learn
GitHub
Pandas
Jupyter Notebook
Git
Matplotlib
Numpy
Fastapi
Grafana
Кем вы сможете работать после курса Data Science?
Data scientist в банке
Аналитик данных в медицинском центре
Специалист по машинному обучению в IT-компании
Собирайте данные, анализируйте их , формулируйте и проверяйте гипотезы. Используйте данные для определения тенденций и прогнозирования заболеваемости. Визуализируйте результаты и помогайте бизнесу стать лучше.
Работайте с машинным обучением, создавайте модели машинного обучения и участвуйте в разработке рекомендательных систем.
Работайте данными клиентов и помогайте бизнесу расти. Автоматизируйте бизнес-процессы, с которыми ежедневно сталкиваются ваши коллеги, а также помогайте улучшать существующие и создавать новые продукты.
Собирайте и анализируйте данные с датчиков на оборудовании и других информационных систем для создания решений в области оптимизации производственных процессов и улучшения качества продукции.
Full-stack DS-разработчик в промышленности
По итогам курса у вас будет достаточных набор навыков, чтобы понимать и участвовать в разработке продукта на основе ИИ на всем жизненном цикле — от бизнес-анализа до разработки сервиса и выведения моделей в продакшн.
Мы учим применять машинное обучение не ради красивой маркетинговой обложки, а для принесения реальной ценности бизнесу.
Мы учим применять машинное обучение не ради красивой маркетинговой обложки, а для принесения реальной ценности бизнесу.
Как устроено обучение?
Знакомьтесь с основными направлениями Data Science – определяйте проблемы
и формулируйте бизнес-задачи
и формулируйте бизнес-задачи
Теория на понятном языке
Выполняйте задачи специалиста Data Science — работайте с реальными данными, обучайте модели, разворачивайте DS-проекты с нуля до работающего прототипа
Практические задания
Оценим рынок и поможем определиться с местом работы
Вместе создадим идеальную пару - портфолио + сопроводительное письмо
Проконсультируем, как сделать так, чтобы собеседование прошло успешно
Поможем составить резюме, которое выделит вас среди конкурентов
Помощь в поиске первой работы
Помощь в поиске первой работы
Поможем составить резюме, которое выделит вас среди конкурентов
Проконсультируем, как сделать так, чтобы собеседование прошло успешно
Вместе создадим идеальную пару - портфолио + сопроводительное письмо
Оценим рынок и поможем определиться с местом работы
Пройдите все этапы глубокого анализа данных
и закрепите знания
и закрепите знания
Дипломный проект
Сертификат
об окончании курса
об окончании курса
После прохождения курса мы выдаем сертификат
Он подтвердит вашу экспертность и выделит среди конкурентов!
Программа курса Data Science
o Цифровизация vs базовая автоматизация
o СЦТ
o Данные — новый актив. Большие данные. 3V
o Баззворды, термины, понятия. Data Science vs аналитика данных vs бизнес-аналитика
o История развития ИИ. Последние тренды в ИИ, ChatGPT, DeepMind, AlphaGo
o О профессии Data Scientist
o СЦТ
o Данные — новый актив. Большие данные. 3V
o Баззворды, термины, понятия. Data Science vs аналитика данных vs бизнес-аналитика
o История развития ИИ. Последние тренды в ИИ, ChatGPT, DeepMind, AlphaGo
o О профессии Data Scientist
o Актуальность DS и ИИ
o Задача классификации
o Задача регрессии
o Задача кластеризации
o Ранжирование
o Поиск аномалий
o Данные
o Признаки
o Источники данных
o DS метрики в задачах регрессии
o DS метрики в задачах классификации
o Другие DS метрики
o Задача классификации
o Задача регрессии
o Задача кластеризации
o Ранжирование
o Поиск аномалий
o Данные
o Признаки
o Источники данных
o DS метрики в задачах регрессии
o DS метрики в задачах классификации
o Другие DS метрики
o Интерпретаторы, IDE и т. д.
o Типы данных, циклы, условия, функции, классы и т. д.
o Основы Web
o Библиотека FastAPI
o Типы данных, циклы, условия, функции, классы и т. д.
o Основы Web
o Библиотека FastAPI
o Основы контроля версий кода (Git)
o Типовая структура DS-проекта
o Основные библиотеки для работы с данными (Pandas, NumPy, SciPy)
o Основные библиотеки для визуализации данных (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
o Основные методологии ведения DS-проектов (CRISP-DM, TDSP, LeanDS). Основные этапы реализации DS-проектов. Критерии перехода между этапами
o Типовая структура DS-проекта
o Основные библиотеки для работы с данными (Pandas, NumPy, SciPy)
o Основные библиотеки для визуализации данных (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
o Основные методологии ведения DS-проектов (CRISP-DM, TDSP, LeanDS). Основные этапы реализации DS-проектов. Критерии перехода между этапами
o Принципы формирования и заполнения артефактов: User Story Map, AI Canvas, чек-лист по проекту, карточка датасета
o Предпроектная проработка кейса и гипотез: метрики, связи бизнес- и DS-метрик, данные, валидация
o Предпроектная проработка кейса и гипотез: метрики, связи бизнес- и DS-метрик, данные, валидация
o Мотивация проводить EDA, структура, примеры
o Формирование бэклога из дата/метод гипотез. Декомпозиция гипотез
o Обзор инструментов, введение в Kanban на примере Trello, формирование доски
o Формирование бэклога из дата/метод гипотез. Декомпозиция гипотез
o Обзор инструментов, введение в Kanban на примере Trello, формирование доски
o Математика для анализа данных и машинного обучения. Основные алгоритмы машинного обучения (линейная регрессия, логистическая регрессия, дерево решений, ансамблевые методы, нейронные сети)
o Основы процесса моделирования (Feature Extraction, train/test split, cross validation, hyperparameters tuning, AutoML)
o Библиотека sklearn и другие библиотеки с методами и моделями машинного обучения. Базовые (baseline) модели. Оценка моделей
o Основы процесса моделирования (Feature Extraction, train/test split, cross validation, hyperparameters tuning, AutoML)
o Библиотека sklearn и другие библиотеки с методами и моделями машинного обучения. Базовые (baseline) модели. Оценка моделей
o Создание интерфейса для моделей машинного обучения. Web API
o Мониторинг моделей
o Разработка приложений с помощью фреймворка FastAPI на Python
o Мониторинг моделей
o Разработка приложений с помощью фреймворка FastAPI на Python
o Инструменты визуализации и создания дашбордов (Grafana, Tableau)
o Навыки презентации решения
o Презентация решения. Защита эффектов
o Презентация решения. Защита эффектов
Итоговый проект
на выбор:
на выбор:
- Прогноз потребления и стоимости электроэнергии
- Прогноз удовлетворенности пассажиров авиакомпании
- Прогноз спроса в сервисе доставки еды
Наши преподаватели и менторы
Олег Березин
Опыт в профессии: 10 лет
Опыт в профессии: 10 лет
Опыт в Fullstack-разработке, MLOps, DataOps
Юрий Кацер
Опыт в профессии: 5 лет
Опыт в профессии: 5 лет
Опыт в анализе промышленных данных и решении бизнес-проблем с помощью Data Science и Machine Learning
Иван Максимов
Опыт в профессии: 10 лет
Опыт в профессии: 10 лет
Опыт разработки с помощью Data Science и Machine Learning, а также опыт технического лидерства, разработки архитектуры и управления командой
Алексей Кожин
Опыт в профессии: 10 лет
Опыт в профессии: 10 лет
Опыт развития цифровых и IT-компетенций. Внедрение 6+ школ в производственном и банковском секторах. Разработка 100+ образовательных программ, на которых обучилось более 10 000 человек
Александр Ильин
Опыт в профессии: 4 года
Опыт в профессии: 4 года
Преподавание программирования в Институте биоинформатики, Университете Сириус и в KarpovCourses. Аналитика сфер агропромышленного комплекса
Остались вопросы?
Запишитесь на бесплатную консультацию по курсу
руб
109 900
Стоимость курса
Стоимость курса
руб/мес
18 317
с беспроцентной рассрочкой
на 6 месяцев
на 6 месяцев
руб/мес
9 159
с беспроцентной рассрочкой
на 12 месяцев
на 12 месяцев
Стоимость курса
Стоимость курса
Записаться на курс с беспроцентной рассрочкой на 6 месяцев!
Нажимая на кнопку "Записаться", вы даете согласие на обработку персональных данных.
Записаться на курс с беспроцентной рассрочкой на 12 месяцев!
Нажимая на кнопку "Записаться", вы даете согласие на обработку персональных данных.
Записаться на курс
Нажимая на кнопку "Записаться", вы даете согласие на обработку персональных данных.
Выпускники об обучении в МЭО Академии:
Хочу отметить подачу материала — преподаватель объяснял доступным языком. Не без терминологии, конечно. Но это были ключевые понятия. В целом, все наглядно и понятно.
Мне идеально подошел формат обучения. Не всегда получалось присутствовать на вебинарах онлайн, смотрел их в записи. Я больше чем доволен. По пятибалльной шкале ставлю 100 баллов:)
Мне идеально подошел формат обучения. Не всегда получалось присутствовать на вебинарах онлайн, смотрел их в записи. Я больше чем доволен. По пятибалльной шкале ставлю 100 баллов:)
Обучением в МЭО Академии я довольна — все было понятно и доступно.
Хорошие преподаватели, отдельно хотелось бы отметить подачу материала.
После защиты итоговой работы хотелось послушать еще одну лекцию! Возникло ощущение, что чего-то не хватает. Буду скучать по обучению.
Хорошие преподаватели, отдельно хотелось бы отметить подачу материала.
После защиты итоговой работы хотелось послушать еще одну лекцию! Возникло ощущение, что чего-то не хватает. Буду скучать по обучению.
Сравнила программы нескольких площадок, в итоге выбрала МЭО Академию. Ранее с вами не была знакома, только слышала положительные отзывы. Понравилось, что в описании курса я не увидела пустых обещаний. Ознакомилась с конкретной информацией — какие навыки освою в процессе обучения.
Очень понравился преподаватель — как знакомил с материалом, отвечал на вопросы.
Мне идеально подходило время проведения онлайн-лекций, учитывая разницу во времени. Она могла бы стать серьезным препятствием на моем пути к новой профессии.
Также понравилось то, что мы постоянно разбирали работы обучающихся (друг друга). Благодаря этому было легче воспринимать информацию.
Очень понравился преподаватель — как знакомил с материалом, отвечал на вопросы.
Мне идеально подходило время проведения онлайн-лекций, учитывая разницу во времени. Она могла бы стать серьезным препятствием на моем пути к новой профессии.
Также понравилось то, что мы постоянно разбирали работы обучающихся (друг друга). Благодаря этому было легче воспринимать информацию.
Увидела на портале Госуслуги информацию о вашем обучении — заинтересовалась. К сожалению, часто я не успевала на онлайн-занятия по расписанию. Очень удобно, что вебинары можно было посмотреть позднее.
Когда я выполняла домашние задания, вопросы отпадали сами по себе. Преподаватель очень подробно знакомил с новым материалом.
Когда я выполняла домашние задания, вопросы отпадали сами по себе. Преподаватель очень подробно знакомил с новым материалом.
В мае 2022 года я нашел на портале Госуслуги информацию о проекте «Цифровые профессии». Выбирал из нескольких курсов, в итоге остановился на веб-дизайне.
В процессе обучения сложностей не возникало, все было понятно. Хотел бы отметить хорошего преподавателя, наглядные практические занятия. Очень порадовало то, что во время обучения была возможность сделать свой проект.
В процессе обучения сложностей не возникало, все было понятно. Хотел бы отметить хорошего преподавателя, наглядные практические занятия. Очень порадовало то, что во время обучения была возможность сделать свой проект.
Москва, ул. Сущевский Вал, 16с4
ipk@mob-edu.ru
+7 (495) 249-90-11, доб. 171
Оферта
Мы используем файлы cookie для персонализации сервисов и повышения удобства пользования сайтом. Если вы не согласны на их использование, поменяйте настройки браузера.
ООО "МЭО" ОГРН 5147746208913, ИНН 7701410512