Курсы Data Science

Преимущества:Научитесь разрабатывать, обучать и оптимизировать модели машинного обучения для решения конкретных задач

Преимущества:Научитесь анализировать данные с использованием статистических методов и алгоритмов машинного обучения

Преимущества:#N/A

Преимущества:Вы последовательно освоите современные инструменты анализа данных и сможете на профессиональном уровне создавать модели машинного обучения. Для закрепления навыков с каждым алгоритмом вы будете проводить полный pipeline работ от подготовки датасета до анализа результатов и подготовки к продакшену. Практики и знаний, которые вы получите, будет достаточно, чтобы самостоятельно решать задачи классического ML и претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist.

Преимущества:После обучения вы сможете: Претендовать на должности, где требуются junior-компетенции; Решать реальные бизнес-задачи при помощи методов машинного обучения; Работать с Python-библиотеками для Machine Learning; Справляться с нестандартными ситуациями за счет глубокого теоретического понимания работы алгоритмов и моделей. Ориентироваться в различных направлениях Data Science и подбирать подходящие под задачу инструменты.

Преимущества:Научитесь работать SQL. Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов. Использовать Python и библиотеки анализа данных. Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных. Строить модели машинного обучения. Подготавливать данные и быстро строить на них ML-модели. Проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных. Использовать сложную математику для Data Science. Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями.

Преимущества:Введение в математику, алгоритмы и структуры данных на Python. Библиотеки Python для Data Science: NumPy, Matplotlib. Машинное обучение: регрессии, ансамбли, классификаторы. Нейронные сети. Прототипирование и интеграция. Бизнес-процесс машинного обучения.

Преимущества:Анализировать большие объёмы данных. Применять машинное обучение, чтобы предсказывать события, прогнозировать значения и искать неочевидные закономерности в данных. Помогать создавать и улучшать продукты в бизнесе, промышленности и науке.

Преимущества:Всё то же, что в базовом курсе, а ещё продвинутые запросы SQL и инструменты PyShark, работа с СУБД PostgreSQL и библиотека PyTorch.

Преимущества:Практический онлайн-курс, на котором вы с нуля освоите все ключевые навыки специалиста по Data Science. Научитесь анализировать большие данные, программировать на Python и применять модели машинного обучения для решения бизнес-задач.

Уровень:Новичкам в Machine Learning, разработчикам с опытом, бизнес-аналитикам

Преимущества:Введение в математику, алгоритмы и структуры данных на Python. Библиотеки Python для Data Science: NumPy, Matplotlib. Машинное обучение: регрессии, ансамбли, классификаторы. Нейронные сети. Прототипирование и интеграция. Бизнес-процесс машинного обучения.

Преимущества:Освойте самую востребованную профессию в анализе данных

Преимущества:За год подготовитесь к работе ML-инженером: получите необходимую математическую подготовку, освоите Python, научитесь работать с данными и создадите свои первые модели машинного обучения.

Преимущества:Бесплатный курс для тех, кто хочет попробовать себя в аналитике. Познакомитесь с востребованными профессиями в сфере аналитики, пройдёте тест на профориентацию и определите, какое направление подходит вам больше всего.

Уровень:Курс для людей со знанием высшей математики и знакомых с Python

Преимущества:Team Lead

Уровень:С нуля

Преимущества:None

Уровень:Новичкам и продолжающим

Преимущества:Научитесь создавать модели ML и обучать нейронные сети. Освоите анализ данных и в конце курса выберете одну из специализаций: обработку естественного языка или Computer Vision. Через 9 месяцев сможете устроиться ML-инженером, параллельно продолжите проходить курс и дорастёте до уровня Middle.

Преимущества:Освойте Data Science с нуля. Вы попробуете силы в аналитике данных, машинном обучении и подробно изучите направление, которое нравится вам больше. Отточите навыки на реальных проектах и станете востребованным специалистом.

Преимущества:Вы попробуете себя в роли дата-инженера, аналитика и специалиста по машинному обучению. Получите фундаментальные знания и навыки, достаточные для начала карьеры в Data Science.

Уровень:С нуля

Преимущества:Анализировать большие объёмы данных. Применять машинное обучение, чтобы предсказывать события, прогнозировать значения и искать неочевидные закономерности в данных. Помогать создавать и улучшать продукты в бизнесе, промышленности и науке.

Уровень:Для начинающих

Преимущества:Обучение онлайн на платформе Нетология - курсы IT и образовательные программы с трудоустройством. Получи профессию с нашими онлайн курсами!

Уровень:Всем, кто хочет начать карьеру в Data Science

Преимущества:Научитесь работать SQL. Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов. Использовать Python и библиотеки анализа данных. Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных. Строить модели машинного обучения. Подготавливать данные и быстро строить на них ML-модели. Проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных. Использовать сложную математику для Data Science. Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями.

Преимущества:Разберётесь, почему работа с данными настолько актуальна. Какие направления и профессии есть в сфере аналитики и Data Science, чем они отличаются и как определить направление для себя.

Уровень:Новичкам, программистам и начинающим аналитикам

Преимущества:Вы научитесь работать с разными типами волос, делать популярные укладки и подчёркивать красоту клиентов с помощью причёски. Соберёте портфолио и сделаете первый шаг к beauty-карьере.

Преимущества:Обучение основам программирования на языке Python, анализ данных в Pandas и NumPy, работа с файлами, html-страницами и API. Основы математического анализа и линейной алгебры. Введение в машинное обучение (Machine Learning), алгоритмы и модели машинного обучения. Изучение Deep learning и нейронных сетей, познакомитесь с фреймворком TensorFlow, библиотекой Keras. Data Engineering - Hadoop, Spark, ETL и BI, облачные технологии AWS и Azure. Научитесь использовать Data Science в production.

Преимущества:Изучите линейную алгебру и основы матанализа. Разберетесь в основах теории вероятности и статистики. Научитесь прогнозировать бюджет с помощью временных рядов. Изучите типы данных и осовите feature engineering. Освоите линейную и логистическую регрессию. Познакомитесь с анализом временных рядов в ML, освоите линейные модели и XGBoost, изучите принципы кросс-валидации и подбора параметров. А также изучите методы построения рекомендательных систем, освоите SVD-алгоритм.

Преимущества:Изучите линейную алгебру и основы матанализа. Погрузитесь в основы теории вероятности и статистики. Также познакомитесь с анализом временных рядов и осовите более сложные типы регрессий. Попробуете себя в прогнозировании бюджета с помощью временных рядов.

Уровень:Новичкам, разработчикам и аналитикам

Преимущества:Научитесь работать с SQL. Изучите Python. Научитесь проверять данные и определять проблемы. Также сможете лидировать Data-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком.

Преимущества:Научитесь работать с SQL. Изучите Python. Научитесь проверять данные и определять проблемы. Также сможете лидировать Data-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком.

Преимущества:Вы научитесь объяснять структуру и архитектуру базы данных, создавать процессы обработки данных. Сможете работать с интсрументвми обработки больших данных. Также разовьете навык Data literacy и научитесь строить работающий пайплайн в облачной среде.

Уровень:Новичкам, программистам, начинающим аналитикам.

Преимущества:Вы с нуля научитесь строить инфраструктуру для сбора, обработки, хранения и анализа больших данных. Отточите навыки на реальных кейсах от VK и Сбера и уже через 9 месяцев сможете устроиться на позицию junior. Курс подходит новичкам в IT – вам по силам освоить профессию без технического образования и специальных знаний.

Уровень:Начинающим аналитикам

Преимущества:Разберётесь, почему работа с данными настолько актуальна. Какие направления и профессии есть в сфере аналитики и Data Science, чем они отличаются и как определить направление для себя.