Вы научитесь
Поток 2: 29 марта
анализировать и визуализировать большие объемы данных
80 000 ₽
сводить бизнес-задачу в задачу машинного обучения
работать с данными разных типов
30% теории. 70% практики.
3,5 месяца
Это курс об автоматизации. Вы узнаете, как научить компьютеры «думать» самостоятельно. Мы поможем уверенно стартовать в карьере в ML: вы сможете сделать итоговый проект на реальных данных.
идёт набор

DATA SCIENTIST

Какими проектами может заниматься специалист по машинному обучению

Получит информацию из данных компании и сможет предложить на их основе рабочую гипотезу для увеличения прибыли компании
Придумает умного бота для общения с клиентами — «Алису 2.0» или голосового помощника «Игоря»
Разработает алгоритм для персонифици-рованной рекламы в социальных сетях: чтобы клиенты точно нажали на рекламный баннер, который на 100% попадает в их сердечко
Создаст умный поиск, который поймет пользователя с полуслова и точно найдет то, что просит человек

Кому рекомендуем курс

Разработчикам, работающим в кросс-функциональных командах вместе с Data Scientist’ами

Уже знакомы с Python и хотите освоить новое рабочее направление

Software Engineer, Data Engineer, DevOps Engineer на уровне Middle

На курсе мы даем специфику разработки ML-моделей, а с этими знаниями общаться с коллегами получается эффективнее и продуктивнее. Вы сможете внедрять новые решения и быть уверенными в том, что принесете прибыль проекту.
Data Scientist используют в своей работе библиотеки Python. Так что ваши умения пригодятся вам при переходе в новое направление. Знания линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики будет плюсом.
Вы сможете перейти в смежную профессиональную область и начать выполнять другие рабочие задачи. Ваш бэкграунд в дата-направлении поможет быстро перейти от уровня Junior Data Scientist до статуса продвинутого специалиста.
Начни учиться бесплатно
Познакомьтесь с материалами и спикерами курса. Демо-курс доступен 7 дней

На курсе мы разбираем

Основные библиотеки для анализа данных: numpy, scipy, pandas, matplotlib
Применение машинного обучения в бизнес-задачах
Базовые подходы для построения нейронных сетей, фреймворк PyTorch для написаний нейронных сетей
Основные алгоритмы и понятия классического машинного обучения
Даем актуальные знания и мощную практику!
Владимир Бугаевский
Иван Аникин
Team Lead СберМаркет
Team Lead Yandex.Edadeal
  • Опыт в индустрии: 6+ лет
  • Суммарный опыт в области DS более 6 лет
Спикеры
  • Отвечал за разработку и запуск ML-проектов в Yandex, Sber, SberDevices, Лента
  • Консультировал стартапы и крупные компании по разработке и использованию ML-based-сервисов
  • До этого разрабатывал рекомендательную систему VK Пульс
  • Сейчас руководит командой Поиска в СберМаркете
  • Преподаватель курсов по ML и Python в МГУ, ВШЭ, VK Образование, OzonMasters, AI Masters
96
часов
5
онлайн-встреч
1 установочная
5-7
3 AMA-сессии
1 финальная встреча
часов в неделю
2-3 часа изучение теории по модулю
3-4 часа на практику
общая продолжительность курса
2 недели на сдачу домашней работы
Программа
Дополнительные модули
Какие инструменты освоите?
Pandas
Catboost
Numpy
Hyperopt
Matplotlib
Scikit-learn
Xgboost
Lightgbm
Библиотеки
KNN
Linear Regression
Logistic Regression
Clusterization
Decision Tree
Gradient Boosting
Алгоритмы
Скачайте подробную презентацию курса, чтобы убедиться, что курс вам подходит
  • Кто такой Data Scientist?
  • Кто такой ML-инженер?
Кто такой Data Scientist и чем он занимается?
Data Scientist — это специалист в области ML, который умеет создавать модели машинного обучения. Публикуем записи с вебинара Слёрм, где даем подробное разъяснение по направлению.

Почему наш курс?

Глубоко разбираем, как работают алгоритмы машинного обучения и нюансы их применения на практике.
Копаем глубже: мы даем практику и домашние задания, которые позволяют самостоятельно разобраться в теме и наработать опыт ещё до завершения занятий.
Даем такой сильный материал и задания, что после курса студент сможет претендовать на должность junior data scientist в крупной IT компании.
30 ч. – теория,
66 ч. – практика.
Есть и промежуточные задания, и финальный проект. По заданиям и проектам даем глубокую обратную связь-ревью.
Поддержка от спикеров в чате студентов, AMA-сессии по итогам модулей.
Вся работа проверяется и валидируется специалистами Слёрм. По итогам дадим свидетельство о прохождении курса, а если выполните 80% заданий и защитите проект, то дополнительно получите номерной сертификат.

Сертификат

Рассрочка
только для физических лиц
Условия рассрочки:
Процесс оформления:
Начать учиться
Идёт набор
Билет на поток Data Scientist
20 000 ₽/мес
при рассрочке от 4 месяцев
или 80 000 ₽ единовременно
Видеоуроки, доступ 2 года
Практические задания
Стенды для практики
Сертификат
5 встреч со спикерами, в том числе 3 AMA-сессии