{{
 

Data Science &
Machine Learning

Научись собирать и анализировать большие объемы данных
изучив основы науки о данных и машинного обучения
Старт обучения
7 занятий
28.10.2020
$ 390
$ 315
КОГДА
СКОЛЬКО
ЦЕНА
2-3 раза в неделю
с 19:00 до 22:00
Онлайн обучение

Что нужно, чтобы пройти курс?

Знание основ алгебры и математической статистики

Знание английского языка на уровне Intermediate
Data Science / Machine learning + Big Data
заполняй заявку на несколько курсов и получай скидку 15%!

Как проходит процесс обучения?

Вебинар
Мы ведем стрим аудиторного занятия, к которому ты подключаешься. Офлайн и онлайн группы учатся в одном ритме, что открывает возможности для нетворкинга.
Домашние задания
Ты получаешь домашнее задание по пройденной теме. Оно поможет тебе закрепить материал и получить практический опыт.
Работа с ментором
Ментор консультирует студентов по поводу выполнения домашних заданий, а также сопровождает группу во время занятий и в неурочное время.

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 самым востребованным профессиям на рынке, после окончания которых - ты будешь готов к первым шагам в новой карьере.
Сертификат
У тебя будет диплом, подтверждающий квалификацию. Лучшие студенты также получат личную рекомендацию от профильного специалиста.
Стажировка
Мы рекомендуем лучших выпускников комплексных программ обучения на стажировку компаниям-партнёрам.

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 Science-специалист и какими он обладает навыками? Вопросы на собеседовании
  • Обзор процесса создания 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
    • Методики и подходы к 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 у администрации
      СКИДКА -35%
      -35%
      Курс

      Python/R for Data Science

      Курс научит использовать Python для работы с большими данными
      Время обучения
      14 занятий
      Cтарт
      Уточняйте у администрации
      СКИДКА -20%
      -20%
      Курс

      Big Data

      Научим извлекать пользу из больших массивов данных
      Время обучения
      12 занятий
      Cтарт
      Уточняйте у администрации
      СКИДКА -20%
      Курс
      -20%

      Отвечаем на самые часто задаваемые вопросы

      Не будет в курсе много теории? Я получу практические знания?
      Информация без практического закрепления долго не держится в памяти. Поэтому после получения новых знаний, наши студенты сразу применяют их на практике. Преподаватель помогает им справиться с задачами и отвечает на вопросы, которые могут возникнуть. Поэтому тебя ожидает практика на занятиях, в домашних заданиях, а также при работе с собственным проектом в конце курса.
      Если я делаю паузу в обучении (например, по болезни), могу ли я восстановиться? Или время и деньги будут потеряны?
      Если ты был вынужден временно прекратить обучение — не нужно снова возвращаться к самому началу. Ты всегда можешь продолжить с того же места, где остановился. Детали восстановления расскажет наш менеджер.
      Как происходит процесс трудоустройства в ITEA после прохождения курса и получения сертификата?
      Студенты, которые набрали максимальное количество баллов в ходе обучения и прошли программу Roadmap, получают специальную форму резюме, по которой мы сотрудничаем с нашими партнерами. Мы также проводим проверку резюме, сопроводительных писем и даем консультации, если возникают вопросы. Наш карьерный центр мотивирует и поддерживает каждого кандидата до тех пор, пока он не выберет для себя лучшее предложение.
      Будет ли преподаватель помогать мне с решением практических задач: давать советы, смотреть скриншоты, объяснять то, что я не понял?
      Да. Преподаватель всегда на связи, чтобы направить студента и при необходимости исправить его. Он основывает свое обучение на собственном опыте и приводит примеры из собственной практики. Преподаватель не движется дальше по программе, пока студенты не усвоят материал на нужном уровне.
      Есть ли возрастные ограничения на прохождение курса?
      Курсы нацелены на аудиторию в возрасте от 18 лет.
      Нужно иметь предварительную подготовку в рамках вашего обучения?
      Минимальные требования указаны на странице каждого курса. Чаще всего базовые курсы программирования не требуют специальной подготовки. Для продвинутого обучения достаточно материала предыдущего курса.
      Какой уровень английского нужен для трудоустройства на позицию Junior?
      Уровень английского напрямую зависит от вакансии. Для многих Junior-специалистов английский уровня Intermediate будет преимуществом, однако для некоторых вакансий достаточно уровня Elementary.

      Поможем в выборе направления прямо сейчас