Онлайн обучение

Профессия Data Scientist

Стать Data Scientist? С ITEA!

Пройди комплексную программу обучения, чтобы научиться работать с большими данными и начать перспективную карьеру.

КОГДА
Старт
Идет набор на курс
СКОЛЬКО
65 занятий
2-3 раза в неделю
с 19:00 до 22:00
ЦЕНА
2069 USD
1225 USD
Доступна оплата частями
Почему Профессия Data Scientist?
Перспективное направление
Data Scientist — это специалист будущего, которому не обязательно владеть навыками программирования, чтобы достойно зарабатывать и пользоваться большим спросом. Ни один новый стартап не обходится без применения технологий Data Science, т.к. они являют собой инновационность и большой скачок вперед.
Задачи, которые бросают вызов
Data Science применяется в различных отраслях, что гарантирует работу над интересными задачами, которые не похожи друг на друга. Так, Data Science используется для извлечения пользы из всего существующего количества данных, создания персонализированного интерфейса, автоматизации процессов. Тебе постоянно придется искать новые решения и формулы, чтобы обучить искусственный интеллект.
Высокооплачиваемая работа
Хороших Data Scientists всегда не хватает, поэтому представители этой профессии — одни из самых высокооплачиваемых и востребованных на рынке. И если в начале карьеры твоя максимальная зарплата будет около 40 000 рублей, то со временем ты будешь получать от 100 000 рублей.
Первая работа Data Scientist? С ITEA!
О трудоустройстве

Полный план развития, который мы разрабатываем с учетом твоих особенностей

Помощь в составлении резюме и портфолио

Поддержка ментора и лайфхаки по прохождению собеседований

Помощь с трудоустройством после завершения курсов комплексной программы

Курсы для Профессия Data Scientist
Расписание курсов
Процесс обучения

Вебинар
Онлайн-формат ничем не уступает аудиторным занятиям в качестве обучения. Ты подключаешься к стриму занятий, слышишь преподавателя и одногруппников, задаешь вопросы, участвуешь в дискуссиях. После каждой трансляции ты будешь получать запись занятия. Записи занятий помогут тебе закрепить полученные знания или изучить материал в случае пропуска урока.
Домашние задания
Домашние задания имитируют твою реальную рабочую деятельность. Ты самостоятельно разбираешься с задачей и ищешь решения. Все курсы направления предусматривают обязательные домашние задания. Так ты не только получаешь дополнительную практику, но и выявляешь важные моменты, которые могли быть упущены на самих занятиях.
Работа с ментором
Появились трудности в обучении? Просто напиши ментору. Он на связи с группой в учебное время и даже после занятий. Ментор помогает преподавателю и заботится о том, чтобы твое обучение проходило комфортно и без лишних проблем. Организационные моменты, проблемы с домашним заданием, отсутствие идей для выполнения финального проекта — ментор поможет разобраться со всем.
Курсовой проект
Чтобы показать, чему курсы научили тебя, ты готовишь финальный проект. Тебе придётся постараться, но зато его можно будет продемонстрировать работодателю. Помни, что зачастую мнение о специалисте основывается на впечатлении от его портфолио.
Формула эффективного обучения ITEA:

Удобный формат онлайн-занятий

Позаботься о стабильности интернет-соединения и подключайся к трансляции с любого устройства. Вместо поездок в академию и занятий в аудиториях ты можешь погрузиться в обучение дома, в коворкинге или кафе. Общайся с одногруппниками, задавай вопросы преподавателю, практикуйся выполнять задачи — проходи курсы без ущерба качеству обучения!

Актуальные программы обучения

Ты не будешь слушать пересказы чужих лекций или обучаться устаревшим приемам. Наши преподаватели обновляют программы курсов, предоставляя самую необходимую информацию и подкрепляя ее личным опытом. Все полученные знания и навыки пригодятся тебе в дальнейшей карьере в качестве Data Scientist.

Стажировка и трудоустройство

Мы регистрируем всех выпускников курсов на партнерской платформе JunGo. Здесь собраны проверенные работодатели, которые готовы предложить должность начинающим Data Science-специалистам. Ты будешь искать работу вместе с другими джуниорами — таким образом, тебе не нужно будет конкурировать с более опытными специалистами. Кроме того, ты получишь от нас помощь в составлении резюме и подготовке к собеседованиям.

Всестороннее развитие

Успешные Data Scientists должны обладать не только техническими навыками, но и определенными личностными качествами. Мы поможем тебе развить soft skills, научиться эффективно работать в команде и узнать, что нужно для стремительного карьерного роста.

Твой план обучения профессии
1. Python Basic

10 занятий

    • Зачем нужны компьютерные программы?
    • Переменные, выражения и инструкции Python
    • Управление потоком выполнения
    • Итерации
    • Функции и модули
    • Строки
    • Файлы
    • Коллекции
    • Элементы функционального программирования
    • Объектно-ориентированное программирование
2. Python/R for Data Science

16 занятий

    • Введение в машинное обучение и Data Science
    • Основы языков программирования Python и R для Data Science
    • Функциональное программирование в Python и R
    • Исследование и подготовка данных к анализу
    • Визуализация данных в R и Python
    • Основные понятия статистического анализа
    • Типичные проблемы в подготовке данных к анализу
    • Базовые регрессионные модели
    • Базовые модели классификации
    • Базовые модели кластеризации и снижения размерности
    • Деревья решений и ансамбли
    • Методы улучшения качества моделей машинного обучения
    • Введение в нейронные сети. Нейронные сети для классификации изображений
    • Прогнозирование временных рядов
    • Документация Data Science проектов, Data Science в производственной среде
    • Практикум по улучшению качества моделей
3. Data Science / Machine Learning

7 занятий

    • Введение в Data Science и Machine Learning
    • Data Science Process and Frameworks
    • Предварительная обработка данных
    • Прогнозирование и классификация
    • Кластеризация и рекомендательные алгоритмы
    • Имплементация моделей машинного обучения
    • Защита курсового проекта
4. Big Data

12 занятий

    • Общие сведения об интеллектуальном анализе данных (ИАД) и машинном обучении
    • Методы и алгоритмы классификации
    • Методы и алгоритмы кластеризации
    • Методы и алгоритмы построения ассоциативных правил. Секвенциальный анализ
    • Ансамбли моделей ИАД
    • Методы и алгоритмы анализа текстовой информации (text mining)
5. Deep Learning
  • Научишься использовать нейронные сети для решения реальных задач в областях:
    — компьютерного зрения;
    — обработки естественного языка;
    — прогнозирования временных рядов.
  • Изучишь библиотеки Tensorflow и Keras API.
Преподаватели направления Профессия Data Scientist
Команда ITEA собрала лучших практиков: руководителей, senior-специалистов и экспертов с многолетним опытом
Три года профессионального коммерческого опыта. Принимал участие в разработке социального робота Triol. Занимается разработкой программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта. Руководит собственным проектом TEASIER TRIOL.
Алексей Шиян
Python и С/С++ Developer
Business Analyst, Data Scientist
Дмитрий Гузенко
Более 24 лет опыта в сфере ИТ. Опыт работы на позициях: Data Scientist, бизнес-аналитик, бизнес-архитектор, системный архитектор, PM, разработчик. Имеет сертификат Microsoft Certified Professional.
Data Scientist
Михаил Макуха
Более 12 лет опыта. Обладает продвинутыми навыками работы с базами данных, моделирования и исследования в области Data Science. SEO-специалист и сооснователь агентства Wide Vision Analytics. Имеет глубокие знания системного анализа, SAS и Data Analysis.
Machine Learning Engineer
Олег Сорокин
Начал свой путь в IT с аналитики и менеджмента SQL Server / PostgreSQL баз данных. В дальнейшем получил диплом Магистра Математики в Georgia Southern University (США). Там же работал ассистентом преподавателя математики (2 года) и Data Scientist (более 2 лет). В данный момент работает freelance Machine Learning Developer.
Data Scientist
Роман Кириченко
Data Scientist в Киевстар. Более 3 лет опыта в науке о данных. Имеет опыт в реализации коммерческих и научных проектов, связанных с обработкой веб-данных, NLP и анализом изображений. Сферы интересов: пространственный анализ, NLP, методы анализа номинальных переменных, инфографика.
Data Scientist
Денис Ширман
Более 4 лет опыта. Имеет бэкграунд в большинстве современных алгоритмов машинного обучения, высокие навыки программирования и глубокое понимание реляционных баз данных (SQL). Есть опыт глубокого обучения с инстансами Amazon. Работает с искусственным интеллектом для мобильных устройств.
Компании, в которых работают наши выпускники

Успей забронировать свое место в группе

Введите номер телефона в формате +7-916-.., если ваш номер 8-916-.