Онлайн-курс
Профессия Data Scientist

Изучите основы и выберите подходящее направление в data science: машинное обучение, аналитику данных или дата-инженерию

Получить доступ

Вебинары в мини-группах

На онлайн-курсе с вами будут работать эксперты в ИТ

Командный проект

Практический опыт совместной разработки

Ваше будущее портфолио

Junior Data Scientist

Специалист по машинному обучению, инженер данных, аналитик данных

Инструменты:

Excel

Python

PyCharm

Jupyter Notebook

Pandas

GitLab

SQL

PowerBI

NumPy

FastAPI

Docker

Grafana

Airflow

Kafka

Spark

Навыки:

Извлечение данных из файлов, API и баз данных
Работа с big data
Разведывательный анализ данных
Формулирование и проверка гипотез

ML-инженер: построение и внедрение моделей машинного обучения, оценка качества моделей
Data-инженер: разворачивание программной инфраструктуры для сбора, обработки, хранения данных; тестирование кода

В процессе вы разработаете:

Предсказание оттока аудитории в соцсети

Проанализируете бриф от компании, организуете аналитическую базу данных и оцените лояльность аудитории. Аналитики будут работать с дашбордами и метриками, специалисты по машинному обучению научат модель предсказывать отток аудитории

Анализ мобильного приложения

Оцените, как новая функция повлияет на бизнес и пользователей. Подготовите модель, которая будет предсказывать время доставки

Работа с данными сервиса аренды

Будете проверять гипотезы продуктовой команды: поработаете с трафиком и целевыми каналами. Специалисты по машинному обучению построят модель для предсказания целевого действия

Модель кредитного риск-менеджмента

Поможете банку спрогнозировать платежеспособность клиента с помощью модели кредитного риск-менеджмента

Модель для поиска дублирующихся объявлений

Создадите модель, которая будет анализировать объявления в сервисе и находить дубликаты

Бесплатная консультация со специалистом

Поможем за 10 минут разобраться в программе, дадим советы и сразу ответим на вопросы

Комбинируем формат вебинаров и видеозаписей

Теория в записи с бесконечным доступом

Изучайте материалы в удобное время, всегда можете к ним вернуться, чтобы повторить

Вебинары по расписанию

Разберёте сложные задачи с экспертами в прямом эфире, зададите вопросы и сразу получите ответы

Более 80 практических работ для тренировки навыков

Будете работать с реальными данными, разбирать кейсы, выполнять командные проекты и соревноваться на платформе Kaggle

Персональная обратная связь на ваши задания

Подробная обратная связь от кураторов-экспертов в течение 24 часов с момента отправки работы

Спикеры онлайн-курса

Кирилл Шмидт

Product analyst team lead в Citrix (США)  и Wrike

Юлдуз Фаттахова

Team lead в SberData, Сбер

Владимир Ершов

Data solutions manager, Visa. В data science больше 7 лет

Артур Самигуллин

Product intelligence team lead в EQ SberService

Федор Ерин

Data scientist в Yousician

Алексей Железной

Middle+ дата-инженер в Wildberries

Василий Сизов

Team-lead IT-команды в ВТБ

Александр Горяинов

Доцент Московского авиационного института

Екатерина Малиборская

Основательница маркетингового и дизайн агенства EZmarket

Максим Кулаев

Руководитель команды в VK

Анна Николаева

Аналитик в VK

Илья Булгаков

Эксперт операционной поддержки продаж

Евгения Сумина

Программист-исследователь

Записаться на курс или получить бесплатную консультацию

Имя

Телефон

Электронная почта

Отправить

Выбрать все

Соглашаюсь на получение рекламно-информационных сообщений

Соглашаюсь на обработку персональных данных и принимаю условия Публичной оферты

Программа онлайн-курса

Длительность 9 мес.

2 проекта

80 часов теории

450 часов практики

Основные курсы

Business Understanding. С чего начинается работа с данными
Data Understanding. Excel
Введение в Python
Переменные и типы данных
Условия
Циклы
Алгоритмы и структуры данных
Функции
Коллекции в Python
Чтение файлов в Python и командной строке
Библиотека Pandas
Получение данных с помощью API
Базы данных
Язык запросов SQL
Power BI
Data Preparation
Разведочный анализ данных. Data cleaning, data visualization, feature engineering
Modeling
Машинное обучение
Линейные модели и нейронные сети
Метрики в аналитике
Маркетинговая аналитика
Продуктовая аналитика
Modeling. Заключение
Evaluation
Алгоритмы и структуры данных. Часть 2
Deployment
Модель как API
Мониторинг моделей
Airflow

Постановка задачи и терминология machine learning
Выгрузка данных с помощью SQL
Линейная регрессия и регуляризация
Метрическая классификация. Метод ближайших соседей
Библиотека numpy
Линейная классификация: логистическая регрессия, опорные векторы, деревья решений
Очистка данных
Кластеризация: метод k-средних и DBSCAN
Несбалансированные выборки
Нейрон и нейронная сеть
Основы анализа текстов

Доступные источники данных, оценка качества
Визуализация в Excel
Объединение разнородных данных
Требования к качеству данных
Корреляция и факторы
Визуализация в Python
Формулирование гипотез по данным
SQL для витрины данных
Очистка данных
Методы прогнозирования
Программные средства визуализации
A/B-тесты и их планирование
Данные по API и аккумулирование источников
Повышение качества данных
Выявление закономерности в данных
Прикладные программные продукты визуализации
Интерпретация результатов А/В-тестирования
Аналитическая отчетность и сторителлинг

Типы источников. Подключение источников с помощью data ingestion tool
Docker: настройка мониторинга и логирования
Hadoop Stack
Spark: RDD, Dataframe
Hive
Введение в хранилища данных для аналитики
Построение data lake
Управление ETL-процессами с помощью Airflow
Использование ClickHouse
Моделирование и построение DWH
Работа с аналитическими БД
Построение витрин
Тестирование Python-приложений на примере DAGов Airflow
Загрузка данных и контроль качества

Выполните индивидуальный проект по внедрению модели
Попробуете решить задачи дата-инженера, ML-инженера и дата-аналитика, чтобы выбрать специализацию

Дополнительные курсы

Базовые математические объекты и SymPy
Интерполяция и полиномы
Аппроксимация, преобразования функций и производные
Функции нескольких переменных, их свойства и графики
Частные производные функции нескольких переменных
Векторs и матрицы. Градиент
Линейная регрессия и системы линейных уравнений
Задача аппроксимации как матричное уравнение

Случайные величины и события
Принципы и виды распределения
Непрерывные распределения
Статистисечкие тесты
Составление моделей и проверка гипотез
Gentle introduction. Теория вероятностей в Python
Оценивание
Проверка гипотез
Совместные распределения
Исследование зависимостей
Временные ряды

Работаем с Git на своем компьютере
Работаем с удаленным репозиторием
Командная работа в Git
Сравнение версий и отмена изменений
Инструменты и правила работы с Git

Сертификат от Lerna

По завершении вы получите сертификат о прохождении онлайн-курса

Получить полную программу

Детальная программа и консультация по онлайн-курсу

Отзывы о GeekBrains

4,4 из 5

Средняя оценка преподавателей

4,4 из 5

Средняя оценка программы

96%

Пользователей довольны онлайн-курсом

На основе 1 595 477 оценок онлайн-курсов от GeekBrains

5900+

Оценок на независимых площадках

5.0

4.4

Артур

На протяжении последнего года обучаюсь в данной онлайн школе. Очень удобная платформа с грамотной подачей материала, само обучение состоит из нескольких независимых блоков, много нужного материала и информативный контент. Так же лекции и семинары проходят в удобное время и всегда нужный материал можно пересмотреть в записи

5/5

Павел

Учёбой в GeekBrains доволен, получил много новых знаний. Закончил курс по специальности Тестировщик ПО. Пришёл к обучению с нуля, теперь понимаю код C#, получил базовые знания по HTML, CSS. Там не всё страшно. Очень классные преподаватели. Прям спецы своего дела. Были занятия онлайн, домашнее задание, все как положено. Не жалею, что выбрал GB, советую! Дали понимание специфики работы в IT. Есть желание продолжать погружение в IT мир.

5/5

Екатерина

Всегда увлекалась IT, но была проблема с выбором программы на Geekbrains. У платформы просто золотые менеджеры, которые быстро отвечают и помогают определиться с выбором программы. Рассказывают все подробно, приятны в общении, даже если по сто раз задаёшь одни и те же вопросы) Само обучение было комфортным, удалось создать своё коммьюнити с другими студентами) Вообщем, теперь планирую ещё купить какую‑нибудь программу, чтобы более серьёзно углубиться в эту тему.

5/5

Ответы на часто задаваемые вопросы

Онлайн-курсы от Geekbrains адаптированы как для новичков в сфере IT, так и для действующих специалистов:
1. Если вы ничего не знаете об IT, то пройдёте через профориентацию, на основе своих навыков и интересов, подберёте направление, в котором станете сильным профессионалом.
2. Действующие специалисты в IT смогут укрепить фундаментальные знания и получить много новых полезных навыков.

Мы создали целую IT-экосистему для вас. В начале прохождения онлайн-курса за вами будет закреплён ментор — ваш друг и помощник, которому всегда можно задать вопрос по прохождению онлайн-курса, работе на платформе, рассказать о проблемах или просто поболтать.
Вас добавят в группу, которая будет сформирована по вашим навыкам и интересам. Там вы в режиме 24/7 сможете задать насущные вопросы и получить ответ в короткие сроки.
Накопившиеся вопросы по материалу вы будете детально разбирать на практических занятиях со спикером. Менторы — сильные профессионалы в своих областях. Они всегда помогут разобраться в сложных темах и объяснят недочёты в практических работах и проектах.

В среднем пользователи онлайн-курса по дата сайнс посвящают около 10 часов в неделю теории, изучению дополнительных материалов и подготовке практических работ. Мы используем несколько форматов, позволяющих оптимально распределять нагрузку, вы сможете выбрать любой и подстроить график прохождения онлайн-курса под свою загруженность.

Для прохождения онлайн-курса от GeekBrains нужно:
1. ПК, ноутбук или планшет с минимальным набором характеристик для просмотра видео и выполнения практических заданий.
2. Доступ к интернету для просмотра видео и звонков.
3. Электронная почта для регистрации на платформе.
4. 10-16 часов в неделю на просмотр материалов и выполнение практических заданий.
Все что будет нужно на первом этапе - зарегистрироваться на платформе и пройти ознакомительный модуль.
Прямо сейчас вы можете просто оставить заявку на нашем сайте. Вам перезвонит менеджер и поможет понять как в самые короткие сроки начать прохождение онлайн-курса и получить первые результаты.

Если вы не смогли присутствовать на вебинаре, то сможете посмотреть запись занятия. Видеозаписи всегда доступны в соответствующем разделе. Также к вебинарам доступны презентации и методические материалы, с помощью которых можно лучше подготовиться к занятиям и получить дополнительные знания.
Если вы пропустили много занятий, то можете поучаствовать в вебинарах другой группы и выполнить задания вместе с ней. Кроме этого, вы можете приостановить прохождение онлайн-курса в любой удобный момент, а когда решите продолжить мы добавим вас в группу, которая находится на том же моменте при прохождении онлайн-курса на Data Scientist, на котором вы остановились.

Записаться на курс

-40%

5 251 ₽/мес

8 751 ₽/мес

В рассрочку на 24 мес

Кешбэк 30%: 37 803 балла на Lerna

Data Scientist с нуля до Junior

Длительность: 9 мес

Старт курса: после оплаты

Заполните контактные данные

Имя

Телефон

E-mail

У меня есть промокод

Промокод

Я юридическое лицо

Название компании

Отправить заявку