Data Science / Machine learning

Научись собирать и анализировать большие объемы данных
Старт обучения
7 занятий
Уточняйте
в администрации
275 $
КОГДА
СКОЛЬКО
ЦЕНА
2-3 раза в неделю
с 19:00 до 22:00
Онлайн обучение
*скидка применяется только для новых заявок при условии полной оплаты

Что нужно, чтобы пройти курс:

Знание основ алгебры и математической статистики

Знание английского языка на уровне Intermediate

Вместе дешевле

Data Science / Machine learning

Научись собирать и анализировать большие объемы данных
Курс

+

=

12700

15000

грн.

Big Data

Научим извлекать пользу из больших массивов данных
Курс

Data Science / Machine learning + Big Data

п
заполняй заявку на несколько курсов и получай скидку 15%!

Как проходит процесс обучения?

Онлайн формат
Смотри вебинары и задавай вопросы преподавателю прямо в чате. Если пропустишь урок — ничего страшного: записи вебинаров хранятся в твоем личном кабинете на сайте.
Домашние задания
Вместе с записями занятий ты получаешь домашнее задание. Выполнить его поможет личный наставник. Обратись к нему, если теоретическая часть или домашнее задание дается тяжело.
Работа над ошибками
Преподаватель проверяет домашние задания, вместе с тобой анализирует ошибки и помогает их исправить. Это нужно, чтобы лучше усвоить материал и с лёгкостью двигаться дальше.

Эффективное и комфортное обучение

Онлайн платформа
Там ты сможешь общаться с преподавателями, делать свои задания и обмениваться информацией с другими участниками группы в формате онлайн.
Актуальные знания
У нас нет устаревших подходов и технологий. Обновлять программы обучения помогают наши партнёры — ведущие IT-компании.
Личный ментор
За каждой группой закреплен личный ментор — который поможет справиться с заданиями и ответит на любой вопрос по поводу обучения.
Комплексное обучение
Эффективные программы обучения по самым востребованным профессиям на рынке, после окончания которых, ты будешь готов к первым шагам в новой карьере.
Сертификат
У тебя будет диплом, подтверждающий твою квалификацию. Лучшие студенты также получат личную рекомендацию от профильного специалиста.
Стажировка
Мы рекомендуем лучших выпускников комплексных программ обучения на стажировку в компании-партнёры.

Твой план обучения «от» и «до»

Введение в Data Science и Machine Learning
  • Базовые понятия Big Data, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence
  • История развития Data Science, современные перспективы
  • Кто такой Data Scientist, навыки. Вопросы на собеседовании
  • Обзор процесса Data Science проекта
  • Сценарии использования и применения ML в современном мире
  • Обзор успешных проектов по Big Data и Machine Learning
Data Science Process and Frameworks
  • Планирование и подготовка работы
  • Исторический обзор методологий ведения Data Science решений
  • Детальный обзор современного Data Science процесса и его этапов
  • Команда и роли специалистов в проектах Data Science
  • Обзор популярных фреймворков и инструментов для Data Science решений
  • Workshop 1: Этап Business Understanding
Предварительная обработка данных
    • Загрузка исходных данных для анализа в систему (ETL)
    • Data cleansing and transformation
    • Data Sampling and Quantization
    • Workshop 2: Подготовка данных для проекта
    • Подходы и методики для визуализации данных
    • Практика: Визуализация данных с помощью Power BI и R
    Прогнозирование и классификация
      • Теоретический обзор проблемы и основных методов
      • Введение в искусственные нейронные сети для решения различных задач
      • Процесс создания реальных программных моделей для прогнозирования и классификации
      • Оценка точности обученных моделей, выбор лучшей
      • Workshop 3: Создание моделей прогнозирования и классификации
      Кластеризация и рекомендационные алгоритмы
      • Теоретический обзор проблемы и основных методов
      • Процесс создания реальных программных моделей для кластеризации, рекомендационных алгоритмов
      • Оценка точности обученных моделей, выбор лучшей
      • Введение в обработку естественного языка
      • Workshop 4: Создание моделей кластеризации и рекомендационных моделей
      Имплементация моделей машинного обучения
      • Временные ряды и прогнозирование событий
      • Имплементация моделей машинного обучения для дальнейшего использования
      • Обсуждение результатов выполнения домашних заданий
      • Примеры архитектур полноценного проекта
      • Workshop 5: Имплементация моделей машинного обучения
      • Подведение итогов курса, презентация проектов
      • Рекомендуемые материалы и шаги для дальнейшего изучения
      Защита курсового проекта

      Кто преподаватели?

      Команда ITEA собрала лучших практиков: руководителей, senior-специалистов и экспертов с многолетним опытом

      Дмитрий Гузенко
      24+ лет в сфере IТ
      Аналитик в компании Luxoft, Преподаватель курса бизнес анализа в ITEA, спикер клуба бизнес аналитиков IT Network, ведущий тренингов и событий в области проектирования продуктов, управления требованиями, коммуникаций с заказчиком и пр.
      Успей забронировать свое место в группе
      Если после первого занятия ты почувствуешь, что этот курс не для тебя (например, не подходит по сложности), то мы вернем деньги.

      Курсы по направлению

      Python Basic

      Изучите основы программирования на языке Python с нуля
      Время обучения
      10 занятий
      Cтарт
      Уточняйте в администрации
      КУРС

      Python/R for Data science

      Научим использовать инструментарий R и Python для работы с большими данными
      Время обучения
      16 занятий
      Cтарт
      Уточняйте в администрации
      КУРС

      Big Data

      Научим извлекать пользу из больших массивов данных
      Время обучения
      12 занятий
      Cтарт
      Уточняйте в администрации
      КУРС

      R for Data Science

      Курс научит использовать R для работы с большими данными
      Время обучения
      12 занятий
      Cтарт
      Уточняйте в администрации
      КУРС

      Отвечаем на самые часто задаваемые вопросы

      Не будет ли в курсе слишком много теории? Я точно получу практические знания?
      Если бы в нашем курсе было слишком много теории, то они были бы просто неинтересными и неэффективными. А разве посещал бы кто-то неинтересные и неэффективные курсы, да еще и платил бы за это деньги?! После изучения теории, ты сам пробуешь кодить, анализировать, пробовать упростить функционал существующей и написать новую программу. Практика будет повсюду следовать за тобой, как в домашних заданиях, так и в конце онлайн-занятий. И конечно же ты это делаешь под тщательным наблюдением ментора, который будет направлять твои действия в правильное русло, помогать с решением задач и с исправлением ошибок. А после прохождения курса тебя еще и ждет собственный дипломный проект, который уж точно невозможно было бы сдать, опираясь только на теорию.
        Будет ли преподаватель помогать мне с решением практических заданий: давать советы, смотреть скриншоты, объяснять то, что я не понял?
        Конечно, наши преподаватели делают так, чтобы даже самая скучная теория пробуждала твой интерес лучше кофе, а самые сложные задачи щелкались, как орешки. И если для этого нужно придумать примеры "из жизни", либо показать на пальцах, то мы это сделаем, пока ты не разберешься как следует в нужном вопросе.
        Если делаю паузу в обучении (например, из-за болезни), то я могу восстановиться? Или время (и деньги) будут потеряны?
        Понятное дело, что с температурой или сломанной рукой разработать и настроить программу будет весьма непросто. А потому у тебя будет возможность поставить прогресс на паузу и после выздоровления продолжить с той же точки, где остановился. Детали ты всегда можешь уточнить у администрации.
        Есть ли возрастные ограничения на прохождение курса?
        Наш курс нацелен на обширную возрастную группу: от 15 до 60 лет. А это значит, что отговорки по типу "я слишком молод/стар для этого" не работают. Также для детей, возрастом младше 15 лет у нас открыта специальная линейка детских курсов.
        Нужно ли иметь предварительную подготовку в рамках вашего обучения?
        Все, что тебе нужно, это базовые навыки работы с ПК и желание обучаться, остальное дело уже за нами.
        Как происходит процесс трудоустройства в ITEA после прохождения курса и получения сертификата?
        Хорошие специалисты - на вес золота. А потому лучшие студенты, набравшие максимальное количество баллов по ходу обучения, получат специальную форму резюме, после заполнения которой они будут рекомендоваться на прохождение практики. Результаты стажировки и станут основой для твоего будущего трудоустройства.
        Какой уровень английского языка необходим для трудоустройства на позицию Junior?
        Для того, чтобы занять позицию Junior, достаточно владения английским языком на уровне Intermediate.
        Поможем в выборе направления прямо сейчас