Специалисты Data Science нужны во всех сферах бизнеса: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений. Только за последнюю неделю на rabota.by открылось более 500 вакансий, при этом инструменты нужны и для многих других позиций.
Mногие компании ищут специалистов по аналитике. Ритейл, киберспорт, путешествия, образование, медицина — грамотный анализ данных нужен вне зависимости от индустрии.
04
03
02
01
7 из 10 работодателей нанимают людей с опытом
Вы получите реальный опыт
Это формат, где студенты решают реальные задачи бизнеса. У вас будет опыт, которого так не хватает выпускникам онлайн-школ. Вместе с ментором вы решите кейс для компании-партнера — и получите фидбэк от потенциального работодателя.
Реальный опыт даст студентам:
Реальные проекты в портфолио
Участие в стажировках и хакатонах
Шанс получить оффер от компании-заказчика
Опыт работы над проектом в команде
Поэтому мы придумали Фэктори
Модель распознавания жестов
Разработаете систему принятия решений, которая в режиме реального времени сможет реконструировать положение согнутых пальцев руки здорового пользователя. Преуспевшие студенты продолжат сотрудничество с компанией.
Python
Sklearn
Pandas
EDA
Keras
Анализ и сортировка данных
Вам предоставят изображения транспортных средств различных типов и с разных ракурсов. С помощью дескрипторов вы разобьете картинки на кластеры и интерпретируете каждый из них. В результате получите кейс в портфолио и обратную связь от эксперта из компании.
Pandas
ML
Numpy
Intellivision
4,6
432 отзыва
4,8
4,6
78
%
298 отзывов
172 оценки
235 отзывов
Пользователи рекомендуют нас
Гибкий формат обучения для тех, кто работает
Наши курсы ориентированы на то, чтобы вы занимались без отрыва от работыи выделяли необходимое для учебы время в соответствии с вашим графиком
Чтобы обучение проходило максимально эффективно, мы чередуем форматы обучения: тренажеры, тесты, видеоуроки, онлайн-митапы, хакатоны и сквозные проекты.
Программы курсов создают эксперты с опытом от 5 лет. Студентам помогают опытные менторы-практики из IT-индустрии: дают подробную обратную связь, отвечают на вопросы.
С курсом для новичков справляются все студенты вне зависимости от возраста и предыдущего опыта — главное следовать программе обучения.
Для кого специализация
Новичок
Вы хотите освоить профессию Data Scientist с нуля. Для этого вам не потребуется специальных знаний, выходящих за рамки школьной программы. На специализации вы получите достаточную математическую подготовку и опыт программирования на Python, чтобы решать задачи машинного обучения.
Программист
Всего за год вы пополните портфолио рекомендательной системой, нейронными сетями, выполняющими разные задачи, примете участие в соревнованиях на Kaggle, хакатонах. Опыт программирования позволит вам быстро включиться в процесс обучения и освоить профессию Junior Data Scientist.
Аналитик
Вы уже работаете с данными, SQL, хотите расширить набор приемов, научиться работать с облачными хранилищами, попрактиковаться с Hadoop и Spark или полностью сменить профессию. За год вы освоите новую область, прокачаетесь в Big Data и сможете смело двигаться в направлении Data Science.
Вы изучите
Введение в Machine Learning
Python
SQL
Инженерия данных (Data Engineering)
Math & Machine Learning
ML в бизнесе
Deep Learning (Глубокое обучение)
Краткая программа специализации
0
Введение в профессию
Введение в онлайн обучение Обзор профессии Data Scientist
INTRO
2 модуля, 1 неделя
1
Основы программирования на Python
Введение в программирование на Python Основные типы данных в Python Условные операторы Циклы Функции — базовое и продвинутое использование Стандарты оформления кода в Python
Python
8 модулей, 7 недель
2
Python для анализа данных
Инструменты для Data Science Анализ данных на основе библиотек NumPy и Pandas Визуализация данных с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly Очистка данных и Feature Engineering Объектно-ориентированное программирование и отладка кода в Python Проект. Анализ резюме с платформы HeadHunter
Python
9 модулей, 7 недель
3
Подгрузка данных
Выгрузка данных из разных источников с помощью Python Парсинг HTML-страниц из Интернета и API Основы языка SQL для работы с базами данных Выгрузка информации из баз данных с помощью SQL и Python Проект. Анализ вакансий из базы данных HeadHunter
Python, SQL
9 модулей, 7 недель
4
Разведывательный анализ данных
Введение в разведывательный анализ данных на Python Основы математической статистики и проверка статистических гипотез Основы A/B-тестирования Проектирование признаков (Feature Engineering) Проектирование и управление экспериментами Знакомство с платформой Kaggle Проект. Выявление накрутки рейтинга отелей на Booking. Соревнование на Kaggle
EDA, KAGGLE
8 модулей, 7 недель
5
Введение в машинное обучение
Теория машинного обучения Обучение с учителем: классификация и регрессия Обучение без учителя: кластеризации и понижения размерности Валидация данных и оценка качества моделей Отбор и селекция признаков Оптимизация гиперпараметров и улучшение качества модели Продвинутые методы машинного обучения Проект. Повышение эффективности маркетинговой кампании банка
ML
9 модулей, 9 недель
6
Математика в машинном обучении. Часть I
Линейная алгебра в контексте линейных методов Математический анализ и методы оптимизации в контексте задачи оптимизации Проект. Прогнозирование длительности поездки в такси
MATH&ML
7 модулей, 5 недель
7
Математика в машинном обучении. Часть II
Теория вероятности в контексте методов машинного обучения Математика в контексте алгоритма деревьев решений Математика в контексте ансамблевых методов Математика в контексте обучения без учителя: кластеризация и техники понижения размерности Проект. Сегментация клиентов онлайн-магазина подарков
MATH&ML
6 модулей, 5 недель
8
ML в бизнесе
Прогнозирование временных рядов Построение рекомендательных систем Подготовка модели к production и deploy Оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах Воспроизводимость и контейнеризация приложений Сервисная архитектура и оркестрация приложений
MATH&ML, DS-PROD
7 модулей, 7 недель
9
Финальный проект
По итогам вашего обучения вам предстоит самостоятельно выполнить дипломный проект на выбранную тематику, показав все, чему вы научились в процессе обучения. В конце дипломного проекта вам предстоит подготовить свое решение и презентацию, а также защитить проект перед дипломной комиссией, состоящей из экспертов в области Data Science. Эксперты оценят результаты вашей работы, проведут Code Review и дадут развивающую обратную связь!
10
Введение в Deep Learning (бонусный раздел)
Введение в нейронные сети Фреймворки для глубокого обучения Математика для нейронных сетей Введение в CV. Сверточные нейронные сети Fine-tuning & Transfer Learning Введение в NLP. Рекуррентные нейронные сети
DL
6 модулей
11
Введение в Deep Learning (бонусный раздел)
Современные хранилища данных Экосистема Hadoop
DE
2 модуля
Получить консультацию
И план обучения на специализации Data Science
После освоения материалов вы получите
Сертификат о прохождении онлайн-курса
Он позволит чувствовать себя увереннее при трудоустройстве — работодатели отметят подтверждение квалификации официальным документом
Сертификат может быть дублирован на английском языке
Перейти к курсу "с 0 до Middle"
Перейти к курсу "с 0 до Middle"
Перейти к курсу "Data Science Offline"
Перейти к курсу "Data Science Offline"
Перейти к Онлайн буткемпу Data Science
Перейти к Онлайн буткемпу Data Science
Что ждет вас во время курса?
Смена профессии — очень сложный процесс. Недостаточно просто выучить новые технологии — требуется освоить новые подходы и новые способы мышления. В одиночку с этим справиться сложно. Мы станем вашим партнером в обучении, который не просто дает учебные материалы, но и мотивирует их изучать и применять на практике.
Эксперты & поддержка
Команда наставников проверяет и комментирует ваши работы, помогает разобраться в сложностях и обучает собственным профессиональным приёмам.
Сообщество студентов
Вы будете учиться в группе таких же новичков, как и вы, давать друг другу обратную связь на ваши проекты, обмениваться кодом, помогать искать ошибки и делиться бизнес-задачами.
Помощь координатора
Начиная с первых недель обучения координатор поможет вам определить карьерные цели, а в течение программы — не сойти с намеченного пути.
Взаимодействие с участниками разных направлений, которое способствует развитию soft skills.
• Включаем в курсы задачи и вопросы из реальных собеседований • Проводим онлайн-тренировки технических собеседований • Помогаем составить резюме
Во время обучения студенты решают настоящие практические задачи и тренируются на настоящих кейсах.
Определенные направления подготовки дают возможность получить реальный стаж и опыт
Студенты отрабатывают навыки на практике и могут пообщаться с потенциальными работодателями.
Что вы будете уметь после освоения материалов курса
Junior Data Scientist
Я уверенно могу:
Использовать основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов
Получать данные из веб-источников или по API
Визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib
Создавать модели с помощью классического машинного обучения для решения задач Data Science (линейные модели, деревья решений, ансамблевые модели)
Оценивать качество модели вне зависимости от задачи
Применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных
Строить математические и ML модели с использованием временных рядов
Применять алгоритмы для рекомендательных систем
Интегрировать решение в продакшн и в бизнес в целом
Всем привет. Я Саша. Я прохожу курс «Профессия Data Science». Всего за несколько месяцев обучения я обрела такие навыки, как разработка на языке Python, обращение к базам данных с помощью SQL и статистический анализ. Мой последний проект был об анализе рынка труда. Преподаватели помогали своевременно решить любой вопрос. Наиболее интересным на курсе для меня оказался сам Python. Его простота и в то же время эффективность. Я не ощутила особой тяжести обучения, но мне уже есть о чем написать в своем резюме.
Всем привет, меня зовут Екатерина. Мне 29 лет. И я живу в городе Санкт-Петербурге. Я работаю в авиакомпании Россия инженером по планированию рейсов летных экипажей. И месяц назад я приняла для себя очень важное решение — пойти учиться в сферу ИТ, а именно на аналитика данных. Я выбрала это направление, потому что это связано с моим первым образованием, связано с моей работой. И в принципе, это мне интересно. Я долго выбирала, пойти в какую школу, и остановилась на Skillfactory, потому что мне очень нравится, как построен здесь процесс обучения, как подается материал, то что на каждом этапе абсолютно есть поддержка менторов, куратора и так далее. Для тех кто думает: решиться или нет, я скажу однозначно да, потому что я считаю, что если чего-то хочется, то нужно это брать и делать. Тем более, ИТ — это сфера, в которой действительно очень много есть для развития. Это хорошие зарплаты, это возможность жить в любой точке мира. Ну, и в принципе, я считаю, что за ИТ будущее, поэтому всем желаю удачи. Пока-пока.
Всех приветствую. Меня зовут Александр. Я живу в городе Минске. Больше 20 лет я работаю врачом. И решил, что пришло время, чтобы сменить специальность, узнать что-то новое. Поэтому вот уже 8 месяцев я учусь в Skillfactory. Специализация data science. У меня нет опыта работы в ИТ. Но мне всегда было интересно всё, что связано с компьютерами. Я люблю учиться. И я люблю изучать всегда что-то новое. Почему я выбрал data science? Говоря по-простому, data science — это работа с данными, с информацией. Машинное обучение, нейросети, искусственный интеллект. И в основе всего этого лежит математика. Профессия перспективная, интересная, высокооплачиваемая, творческая, что немаловажно. Кроме того, data science сейчас приходит во многие сферы, во многие профессии, поэтому, на мой взгляд, знания в этой области — это полезно, это нужно. Что я могу сказать по поводу обучения в Skillfactory? Прежде всего могу сказать, что материал, который излагается в процессе обучения, он хорошо структурирован, хорошо изложен, он понятен. Не всегда всё идеально, но в любом случае, если мне что-то непонятно, я могу проконсультироваться с менторами. Это наши учителя-методисты. Кроме того, имеются координаторы, они же наставники, которые помогают с решением каких-то организационных вопросов. Кроме того, есть студенты, мои коллеги, которые учатся вместе со мной, и с которыми я тоже общаюсь, и мы решаем какие-то вопросы и помогаем друг другу в решении каких-то задач и заданий. Что мне еще очень нравится — это то, что нет четкого, жесткого расписания. То есть я учусь тогда, когда я свободен, когда у меня есть время. И это для меня очень удобно. Даже вот учебные вебинары, какие-то записи, они доступны. То если вы не посмотрели в прямом эфире, вы всегда можете найти их в записи и посмотреть тогда, когда вам будет удобно. Я не буду говорить, что всё будет очень просто и легко. Нет, любая учеба — это труд. И нужно быть готовым к тому, что трудиться придется много. Но взамен вы получите серьезную востребованную интересную высокооплачиваемую специальность. И вы получите шанс изменить жизнь к лучшему, а это уже неплохо. Всем удачи.
Здравствуйте. Я Марина. Живу в Москве. Работаю главным бухгалтером. Мне нравится работать с цифрами, анализировать данные. Мне нравится получать новые знания и применять их в своей работе. Поинтересовалась аналитикой, так как спрос на специалистов в этой области постоянно растет. Решила, что с такими знаниями я стану востребованным специалистом, более востребованным, и более высокооплачиваемым. А кроме того, я смогу работать удаленно. И вот я в Skillfactory на курсе аналитик данных. И мне очень нравится здесь учиться. Обучение организовано удобно. Сначала небольшая теория, небольшой блок теории. Это текстовые данные и короткое видео. И сразу практика. И благодаря этому знания усваиваются очень легко. А если что-то не получается — такое всегда бывает при обучении, нужно обязательно обращаться к координаторам и менторам. Они всегда помогут, они на связи. Решают разные вопросы. Указывают на ошибки. И всё это в дружелюбной атмосфере, оперативно и тактично. У меня достаточно обширный опыт обучения на различных курсах. И хочу сказать, что нигде мне не было так легко учиться, как в Skillfactory.
Всем привет. Я Дмитрий из города Саратова. Уже 25 лет директор турагентства. Никакого отношения к ИТ-специальностям никогда не имел, но мне всегда было это интересно. Я всегда следил за новостями, за технологиями, хотелось идти всегда в ногу со временем. И вот однажды, когда мне исполнилось 53 года, я решился — я поступил в школу Skillfactory. И уже полгода изучаю профессию data scientist. Что хочу сказать? Непросто, сложно. Программа очень насыщенная. Приходится раз в неделю сдавать тесты, курсовые, аттестации. Менторы очень требовательные, внимательные. Программа написана таким образом, что совершенно не складывается такое впечатление, что это для галочки. Очень много всего нового и интересного. Мозг работает теперь совершенно по-другому, я вас уверяю. Это полезно в первую очередь. Желаю всем, кто хочет немножко смотреть на мир по-другому, понять простые вещи с другой стороны, обращаться к нам в нашу школу. Удачи.
Добрый день. Меня зовут Валентин. Я из города Челябинска. На Skillfactory я обучаюсь уже полгода по специальности бэкенд-разработчик Python. Хочу отметить работу HR специалиста из центра карьеры Skillfactory. С их помощью я сделал очень хорошее резюме, которое на данный момент мне уже помогло получить два предложения о работе. И теперь я уже выбираю, где я хочу работать и на каких условиях.
Добрый день, меня зовут Виктория. В настоящий момент я проживаю в городе Каменск-Уральский. По образованию я лингвист. Работаю преподавателем английского языка. Год назад я решила сменить сферу своей деятельности, и мой выбор пал на ИТ-сферу, а именно на обучающие курсы в школе Skillfactory. Почему я это решила сделать — потому что я очень люблю путешествовать и хотела бы совместить хорошую заработную плату, путешествия и английский язык. За период обучения у меня было очень много различных эмоций. Были довольно-таки трудные задания. Но, несмотря на это, в школе очень сильный педагогический состав, который помог мне разобраться со всем. Ребята из Skillаactory записывают очень крутые и познавательные вебинары, где раскладывают любые ваши вопросы по полочкам. Поэтому если вы думаете записываться на курсы или нет, я бы все-таки советовала это сделать, потому что благодаря школе Skillfactory я приблизилась на шаг к своей мечте. Спасибо.
Всем привет. Меня зовут Валентин. Живу и работаю в Москве. В настоящее время я являюсь действующим разработчиком, работаю в достаточно крупной организации, занимаюсь мобильной разработкой, а также знаком с .Net core и React. А не так давно я решил, что нужно расширять свой кругозор. И погрузиться в веб-разработку гораздо больше, чем оно у меня есть сейчас. И немножко отойти от мобильной разработки. У меня не так много свободного времени, чтобы пойти в интернет, найти какую-то информацию, какие-то статьи, какие-то полезные ссылки. Поэтому я решил найти какой-то ресурс, который предоставит мне подробный план обучения, как говорится, от, А до Я или под ключ. Я пришел в Skillfactory, выбрал курс full-stack разработчик на PHP и JavaScript. С фронтендом я уже знаком, но мой бэкграунд достаточно сильно устарел. Нужно освежить свои знания как в верстке, так и в JavaScript. В принципе, Skillfactory с данной задачей справляется. За 1,5 месяца обучения уже есть какие-то результаты. Мои знания освежились. Также на данном курсе я планирую познакомиться с PHP. Как бы давно с ним хотел познакомиться, также познакомиться с новым фреймворком Laravel. В Skillfactory мне нравится системный подход подачи информации. Я могу заниматься в удобное для себя время. Есть большое количество самостоятельной работы, дедлайны, которые держат тебя в тонусе и не дают скучать. Также в Skillfactory имеется отличное community, обратная связь, как от менторов, кураторов, так и от технической поддержки, если это требуется. Крайне желаю обратить свое внимание на Skillfactory. Здесь круто.
Всем привет. Меня зовут Антон. Живу в Калининграде. Работаю комплектовщиком. С детства мечтал работать в сфере ИТ. Привлекала удаленная работа из дома, зарплата и огромные возможности. Но вышло так, что пошел учиться по совершенно другой специальности. Теперь понимаю, что совершил ошибку и пора ее исправлять. Поэтому я записался на курс. Skillfactory мне нравится подачей материала, возможностью заниматься в любое время, а также поддержка координаторов и менторов — помогут с любым вопросом в кратчайшие сроки. Рекомендую всем, кто собирается сменить профессию, но боялся, что уже не успеют.
Всем привет. Меня зовут Николай, и я являюсь студентом Skillfactory по программе фронтенд-разработчик. Меня всегда привлекала сфера ИТ. По основной профессии я интернет-маркетолог, и поэтому наши профессии соприкасались, но я не знал, с чего начать. Долгое время решался, долгое время не мог как-то правильно подойти к специальности. В какой-то момент узнал про программу фронтенд-разработчик с нуля на Skillfactory. Посмотрел программу. Посмотрел поддержку, то что есть всегда поддержка менторов, есть чат с одногруппники, не только со всеми студентами. И решился. Поэтому всем рекомендую, всем советую.
Привет. Меня зовут Алексей Журавлев. Я генеральный директор агентства Универсальный менеджмент. Живу и работаю в Москве. Примерно год назад мне стало интересно, возможно ли применить современные ИТ-технологии в работе музыкального и шоу-бизнеса. Я записался на курс data science в Skillfactory и ничуть не жалею. В Skillfactory мне понравилось, что можно обучаться в собственном темпе, можно изучать достаточно сложные вещи с нуля. Понравилось общение с координаторами, с менторами. Понравилось до такой степени, что в итоге, закончив курс data science, я уже прошел курс SQL pro, и сейчас изучаю программирование для iOS. Всем, кто сомневается в себе и думает, что ИТ — это очень сложно и невозможно освоить, порекомендую — сделайте шаг, попробуйте в Skillfactory.
Добрый день. Меня зовут Татьяна Мирко. Я маркетолог. Учусь в Skillfactory по специальности фронтенд-разработчик. В Skillfactory я пошла учиться по рекомендации. Сразу понравилась сама структура программы. В нее входят все базовые понятия, все необходимые для меня знания. Это JAva, SCC, HTML верстка. Подача материалов достаточно простая и для человека, который даже имеет небольшой опыт в этом и плохо знает какие-то языки программирования. Куратор курса всегда на любые вопросы отвечает, помогает. Я абсолютно не жалею, то что я выбрала это направление. Для базовых знаний, которые мне пригодятся, я думаю, 100% в моей работе… я уже, кстати, многое использую, то что прошла, а я прошла совсем немного. Я не жалею, что я сюда пришла. Что мои коллеги разработчики, программисты порекомендовали мне учебную программу в Skillfactory. И спасибо вам, ребята. Спасибо куратору курса, менторам замечательным. Всем, кто дает консультации в процессе общения. Спикерам на вебинарах — вы просто молодцы и отвечаете на все вопросы, очень терпеливые и внимательные. Большое и огромное спасибо.
Привет, меня зовут Ника. Живу я в Москве, а работаю руководителем производства. Я уже давно задумывался о смене работы, так как не хочу быть привязанным к одному месту работы, и у меня есть мечта путешествовать. Рассмотрев множество вакансий, я пришел к выводу, что ИТ-сфера является динамично развивающейся. И она очень востребована. Проанализировав много предложений на рынках обучения, я пришел к выводу, что Skillfactory является одним из приоритетных на данный момент, так как они помимо того, что предоставляют очень качественный контент, и в любой точке мира. Ты можешь обучаться не только дома. Ты можешь обучаться, путешествовать и так далее. И по ходу дела еще и обучаться. Очень много видеоматериалов. Очень много текстового материала, в котором очень тщательно, конкретно и подробно объясняется. Там дают еще и практические задания, которые выполняя, ты закрепляешь данный материал. Помимо этого очень много вебинаров, и онлайн которые происходят, и те, которые уже в записи, которые можно просмотреть, и опять-таки закрепить тот материал, который ты уже выучил. Плюс ко всему Skillfactory предоставляет мало того, что они тебя обучают, они тебе предоставляют возможность найти работу. Они тебе помогают составить грамотное резюме. Предоставляют тебе вакансии, какие существуют. Ты не просто учишься, но ты еще и получаешь возможность найти работу при помощи опытных менторов. Я доволен Skillfactory, и рекомендую всем учиться там. И учеба возможна всегда в любом возрасте. Мне, допустим, 49 лет. Спасибо.
Всем привет. Меня зовут Андрей. Живу в Риге. Работаю специалистом по кибербезопасности. Пару месяцев назад решил повысить свои навыки, так как в этой сфере необходимо постоянно повышать свою квалификацию.
Skillfactory мне нравится подачей материалов, возможностью заниматься в любое время. Еще здесь классная поддержка от координаторов и менторов. Всегда помогут и отвечают на вопросы. Рекомендую всем, кто давно думает повысить свои навыки или сменить профессию.
Привет. Меня зовут Ольга. Живу в Харькове. Работаю на госслужбе. Решила поменять свой вид деятельности, и увлекла очень сильно сфера ИТ. Изначально пыталась самостоятельно обучиться, но видимо, из-за нехватки времени, или уверенности, или еще чего-то, у меня, в общем, это не очень получилось. Я поняла, что мне нужны курсы. Просмотрев кучу различных курсов, меня где-то что-то постоянно смущало. Я, если честно, в этом плане очень сильно дотошная. Ведь нужно знать, куда ты и за что отдаешь денежку. Я наткнулась на курсы от Skillfactory фронтенд-разработчик, и сразу же отписала. Наверное, на следующий день я его сразу и приобрела. На сегодняшний день я обучаюсь уже более 3 месяцев. И с уверенностью могу вам его рекомендовать. Я лично получила больше, чем ожидала. Первое — это время. Для меня это очень важно. Вас никто не ограничивает во времени. Вы учитесь в то время и в том темпе, как вам комфортно. Второе — это подача материала. Материал подается в текстовом, в видеоформате, всякие игры, программы, тесты, задания, практика, тренажеры, куча всего, чтобы материал вам максимально усвоился. И третье — это обратная связь. Она меня здесь, если честно, очень сильно приятно удивила. Все настолько добрые, отзывчивые, вам помогают. Кстати, есть общий чат со студентами, куда вы можете отписать, и вам помогут студенты. Лично мне иногда проще написать студенту, чем куратору. В общем, Skillfactory я рекомендую.
Привет. Меня зовут Аркадий. Я бариста. С программированием я познакомился еще в школе, но вот только сейчас почти 20 лет спустя я решил им заняться. Сейчас я учусь на курсе разработчик Python. Мне нравится, что курс хорошо структурирован. Это позволяет мне лучше усваивать информацию. И карьерный центр позволит мне в будущем не совершить самых глупых ошибок новичка при трудоустройстве. Мне очень важно, что мои первые шаги в новой профессии будут сделаны под контролем более опытных товарищей.
Привет. Меня зовут Александра. До начала обучения в Skillfactory я работала в сфере коммуникаций и клиентского сервиса. Я решила стать тестировщицей ПО. Мне очень нравится процесс поиска багов, очень нравится предлагать улучшения и делать сервисы лучше и удобнее для пользователей. В Skillfactory мне нравится возможность посещать крутые вебинары с интереснейшими спикерами, которые делятся рабочими лайфхаками, что очень полезно. Кроме того, сама платформа очень удобна для отслеживания своего прогресса. Всегда можно написать менторам, которые помогут справиться с трудной задачей. Сейчас я работаю над волонтерскими проектами по тестированию. Помогаю некоммерческим организациям улучшать их мобильные приложения. Желаю всем успехов в освоении новых профессий.
Привет. Меня зовут Сергей. Я учусь в Skillfactory на курсе full-stack разработчик на JavaScript вот уже 2 месяца. Когда я выбирал школу для обучения, я рассматривал несколько вариантов. И могу сказать, что когда со мной связался менеджер Skillfactory, мне понравилось, как скрупулезно мы с ним обсуждали мои ожидания от учебы и то, что школа может мне дать. Мои перспективы. Принципы обучения в Skillfactory на уровне лучших онлайн-площадок в мире. Я имею опыт параллельного обучения на Coursera, и могу сказать, что принципы и подходы у ребят очень похожи. Например, в начале обучения ты должен очень четко сформулировать для себя, зачем ты учишься, каких целей ты хочешь добиться. И четко сформулировав эти цели, можешь более планомерно и уверенно к ним идти. Что мне еще нравится? Очень много ссылок на дополнительные материалы в курсе. Я уже прочитал какое-то невероятное количество статей на разных ресурсах, которые либо очень информативные, либо очень глубоко разбирают какие-то вопросы, либо просто дают необычные какие-то интересные точки зрения на те вопросы, которые мы разбираем в течение учебного курса. Курс построен очень последовательно. Тебя не торопят окунать сразу непосредственно в программирование, в кодинг. Первые пару месяцев ты вообще, в принципе, изучаешь что такое ИТ, какие есть сферы, какие существуют языки программирования. Мне такой подход тоже нравится — более широкий взгляд. Не ограничиваешься только непосредственно предметом, который ты изучаешь. Практические задания тоже очень разнообразные. Я уже успел сделать небольшое мобильное приложение, сделать свой дизайн для него. Сделать свой небольшой простой сайт. И уже HTML и CSS, и разместил этот сайт на веб-ресурсе с помощью простых, но тем не менее, команд Python. Поддержка отвечает очень оперативно на все вопросы. Ребята очень лояльны и всегда готовы прийти к тебе на помощь. В общем, я на текущий момент очень доволен обучением в школе Skillfactory. И приглашаю тебя присоединиться.
Добрый день. Меня зовут Артем Белоконский. Я из Украины, из Киева. Прохожу онлайн-обучение в школе Skillfactory. Курс Python разработчик. Для меня это первые онлайн-курсы. Местами, конечно, сложновато. Информации очень много. И помимо того, что есть в курсе, надо читать дополнительно много. Быстро всё не приходит. Информация поделена на модули. Модули занимают по-разному, как идет. Порой приходится, конечно, перечитывать и проходить еще раз, для того чтобы закрепить. Но в целом материал дается достаточно системно. В принципе, пока я доволен. И двигаюсь к поставленным целям, чего и вам желаю.
Часто задаваемые вопросы
С помощью обучающих алгоритмов машинного обучения можно научить программы делать что угодно:
1. Предлагать дополнительные товары, которые пользователь купит с наибольшей вероятностью, на основе его поведения на сайте и покупок. Таким образом увеличивать продажи и прибыль бизнеса.
2. Предсказывать события в клиентской базе. Таким образом можно заранее предпринять меры, которые сократят расходы или увеличат прибыль. Возьмем к примеру страховую компанию, которая предоставляет услуги ДМС. Если она научит программу предсказывать, кто из клиентов в ближайшее время обратится за дорогостоящей медицинской услугой, то сможет предпринять меры, чтобы сократить расходы по ДМС. Например, позвонить клиенту и предложить ему проконсультироваться с хорошим врачом, чтобы не допустить развитие болезни.
3. Формировать заказы на поставку для магазинов сети с учетом динамики продаж, сезона, прогноза погоды и других параметров. Таким образом не допускать, чтобы в торговых точках было затоваривание или нехватка товара.
4. Сегментировать клиентов, чтобы делать им подходящие предложения. Возьмем к примеру банк, который создал новый вид кредита. С помощью машинного обучения он может выявить в базе клиентов тех, кто вероятнее всего воспользуется таким кредитом.
5. По факту, области применения машинного обучения и Python практически безграничны: от контроля качества товаров до диагностики оборудования на производстве, от продаж до аналитики, от повышения персонализации до аудита. Вы сможете использовать возможности алгоритмов практически в любой сфере.
Ноутбук с установленным Python (мы дадим инструкцию и поможем с установкой). Около 6-8 часов в неделю и желание получить новые знания.
Путь Data Scientist — долгий и требует знаний математики, статистики, программирования и значительной практики. Вы пройдете от точки «я ничего не знаю» до точки «я решаю задачи в области Data Science и знаю, где это применить в работе и как развиваться дальше».
Основной ответ такой — наша специализация не является заменой бесплатным онлайн-курсам. Напротив, онлайн-курсы — это очень хорошо и полезно. Но у наших курсов есть неоспоримые преимущества: фокус на практике, помощь преподавателя и поддержка группы.
Вы будете учиться по принципу одно занятие = одна задача. Вместе с дата-сайентистом с опытом работы в топовых отечественных и зарубежных компаниях вы пройдете все этапы проекта по машинному обучению: загрузка и очистка данных, выбор модели, разделение на основную и контрольную выборку, кросс-валидация, «тюнинг» модели и многое другое.
Каждое занятие будет проводиться в специальном Jupyter notebook, который останется у вас после курса и поможет вам реализовывать проекты после окончания курса (вплоть до того, что можно брать готовые куски кода, которые работают).
Если вы столкнетесь с проблемой при выполнения задания, вам всегда будет к кому обратиться: вы сможете получить совет от одногруппников и помощь преподавателя в закрытом сообществе в Slack.
Можно учиться самостоятельно, просматривая бесплатные материалы в интернете. Но обычно это занимает много времени. Есть риск начать изучать что-то раньше, чем нужно, и это окажется слишком сложным. Без опытного наставника могут остаться пробелы в знаниях, что скажется на дальнейшей работе.
Лучше получить образование в вузе или на специальных курсах — например, на полном курсе по Data Science от Skillfactory. Здесь вы обучитесь профессии с нуля:
Использовать основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов
Получать данные из веб-источников или по API
Визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib
Создавать модели с помощью классического машинного обучения для решения задач Data Science (линейные модели, деревья решений, ансамблевые модели)
Оценивать качество модели вне зависимости от задачи
Применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных
Строить математические и ML модели с использованием временных рядов
Применять алгоритмы для рекомендательных систем
Интегрировать решение в продакшн и бизнес в целом
Работать с Github и Kaggle
Обучение может длиться от двух месяцев до двух лет — зависит от образовательного учреждения и полноты курса. Полный курс по Data Science от Skillfactory рассчитан на 13,5 месяцев (без учета каникул и праздников). За это время вы получите навыки уровня junior. Выйдете на рынок подготовленным специалистом, а с помощью Центра карьеры сможете найти работу быстрее.
Вы должны уметь:
Использовать основные алгоритмические конструкции и структуры данных
Python для проектирования алгоритмов
Получать данные из веб-источников или по API
Визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib
Создавать модели с помощью классического машинного обучения для решения задач Data Science (линейные модели, деревья решений, ансамблевые модели)
Оценивать качество модели вне зависимости от задачи
Применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных
Строить математические и ML модели с использованием временных рядов
Применять алгоритмы для рекомендательных систем
Интегрировать решение в продакшн и бизнес в целом
Работать с Github и Kaggle
Специалист по Data Science может найти работу в любой сфере: в розничной торговле, маркетинге, разработке продуктов, финансах и даже астрофизике. Он нужен в киберспорте, образовании и медицине. Потому что именно дата-сайентист применяет методы науки о данных (Data Science) для больших объемов информации, строит и тестирует математические модели поведения.
Data Scientist работают в крупнейших компаниях, таких как Яндекс, Сбербанк, Ростелеком и РЖД.
Специалисты могут работать дата-аналитиками, BI-аналитиками, дата-сайентистами, дата-инженерами или ML-инженерами.
Оплата производится в белорусских рублях по банковским картам.
Правила оплаты и возврата денежных средств описаны в приложении 1 к договору оферты.