Вы научитесь
поток с 13 ноября
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 профессии: вы сможете сделать итоговый проект на реальных данных.
идёт набор
ПРОФЕССИЯ 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
Создать 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. На курсе мы даем специфику разработки ML-моделей, а с этими знаниями общаться с коллегами получается эффективнее и продуктивнее
Курс рассчитан на студентов, уже знакомых с Python. Знания линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики будет плюсом
У вас есть опыт работы на позициях разработ­чика, software engineer, data engineer, devops engineer на уровне middle
Профессия востребована во многих сферах
Электронная коммерция, банковский сектор, промышленный сектор
Спрос на Data Scientist и зарплаты на этом рынке растут
Потому что все больше компаний внедряют машинное обучение в свои производственные процессы
С развитием ML больше нет необходимости детально изучать систему и происходящие в ней процессы, вручную прописывать код поведения систем.
Всю таинственную магию оптимизации ML сделает за вас. Достаточно задать на входе примеры, а на выход — задать желаемое поведение системы для таких примеров.
Data Scientist —
это профессия будущего
На курсе мы разбираем
Основные библиотеки для анализа данных: jupyterlab, 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 знания и практику, с которыми можно перейти на позицию Data scientist уровня junior в крупную технологическую компанию
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 (раз в месяц)
1 финальная встреча
часов в неделю
2-3 часа изучение теории по модулю
3-4 часа на практику
общая продолжительность курса
Программа
Дополнительные модули
Какие инструменты освоите?
KNN
Pandas
Catboost
Linear Regression
Numpy
Hyperopt
Logistic Regression
Matplotlib
Scikit-learn
Clusterization
Xgboost
Lightgbm
Decision Tree
Библиотеки
Gradient Boosting
Алгоритмы
  • 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 объем материала и заданий, что по окончании курса студент сможет претендовать на должность junior data scientist
30% – теория,
70% – 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 именной сертификат, если вы выполните от 80% заданий.
Сертификат
Начать учиться
Идёт набор
Билет на поток Data Scientist
80 000 ₽
Рассрочка для физлиц
Видеоуроки, доступ 2 года
Практические задания
Стенды для практики
Сертификация
Встречи со спикерами
Дарим студентам фирменные толстовки
Вы можете их задать директору курса Наталье Чайковской
Остались вопросы?