Robot
Складчик
- #1
[Skillbox] Профессия Data Scientist [Валентин Пановский, Михаил Овчинников]
- Ссылка на картинку
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.
Профессия Data Scientist будет актуальна и через 15 лет
Программа
Вас ждут 8 курсов, онлайн-лекции и практические задания, а также 2 дипломных проекта-соревнования на Kaggle. После обучения вы сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist.
94 тематических модуля
2 бонусных курса
Введение в анализ данных и машинное обучение
Аналитика. Начальный уровень
Статистика и теория вероятностей
Основы математики для Data Science
Машинное обучение. Начальный уровень
Специализация
Аналитика. Средний уровень
Машинное обучение. Средний уровень
Бонусные курсы
Универсальные знания программиста
Английский для IT-специалистов
Ваше резюме после обучения
Специалист по Data Science
Зарплата от: 100 000 ₽
Профессиональные навыки:
Владение Python для анализа данных и машинного обучения
Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS
Знание языка программирования R и основных библиотек
Создание аналитических панелей (фреймворки Dash и Shiny
Применение алгоритмов машинного обучения
Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL
Организация и проведение А/B-тестирования
Написание рекомендательных систем
Работа с нейронными сетями
Вы станете специалистом по анализу данных, алгоритмам машинного обучения и нейросетям, сможете построить карьеру в крупной технологической компании — в России или за рубежом.
Профессия Data Scientist будет актуальна и через 15 лет
- 500 компаний включая Сбербанк, «Яндекс» и «Тинькофф», ищут специалистов по Data Science
- 100 000 рублей зарплата начинающего специалиста
- Программировать на Python
Освоите самый популярный язык для работы с данными. - Визуализировать данные
Сможете разрабатывать дашборды и интерактивную инфографику. - Работать с библиотеками и базами данных
Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matplotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB. - Программировать на R
Разберетесь в специфике языка, сможете обрабатывать статические данные и работать с графикой. - 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. - Создавать рекомендательные системы
Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио.
- 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.
Программа
Вас ждут 8 курсов, онлайн-лекции и практические задания, а также 2 дипломных проекта-соревнования на Kaggle. После обучения вы сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist.
94 тематических модуля
2 бонусных курса
Введение в анализ данных и машинное обучение
Аналитика. Начальный уровень
Статистика и теория вероятностей
Основы математики для Data Science
Машинное обучение. Начальный уровень
Специализация
Аналитика. Средний уровень
Машинное обучение. Средний уровень
Бонусные курсы
Универсальные знания программиста
Английский для IT-специалистов
Ваше резюме после обучения
Специалист по Data Science
Зарплата от: 100 000 ₽
Профессиональные навыки:
Владение Python для анализа данных и машинного обучения
Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS
Знание языка программирования R и основных библиотек
Создание аналитических панелей (фреймворки Dash и Shiny
Применение алгоритмов машинного обучения
Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL
Организация и проведение А/B-тестирования
Написание рекомендательных систем
Работа с нейронными сетями
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть скрытый авторский контент.