Научим Data Science с нуля за 7,5 месяцев.

Курс
Data Scientist

ДИСТАНЦИОННЫЙ КУРС — 7,5 МЕСЯЦЕВ
Старт групп
DS07-onl — 28 нояб.
Дни занятий
Вт, Пт, 19:00 — 22:00
Записаться на курс
Учиться
просто
Мы не продаем курсы в записи, только live-общение и практика с ментором
От 2 до 6
проектов
В портфолио по окончании курса + диплом на английском языке
Высокий
рейтинг
4,9 / 5 средний рейтинг от наших выпускников, довольных обучением
Поиск
работы
Активная помощь в поиске первой работы как в СНГ, так и в ЕС
Учиться просто
Мы не продаем курсы в записи, только live-общение и практика с ментором
От 2 до 6 проектов
В портфолио по окончании курса + диплом на английском языке
Высокий рейтинг
4,9 / 5 средний рейтинг от наших выпускников, довольных обучением
Поиск работы
Активная помощь в поиске первой работы как в СНГ, так и в ЕС
Кем ты станешь
Илон Маск сказал, что искусственный интеллект — это фундаментальная угроза для всего человечества.

Мы с создателем Tesla и SpaceX не согласны, ведь на курсах Data Science в школе TMS учатся студенты, превращающие алгоритмы AI в помощников и полезные инструменты.
Узнать больше
Нейросети тебя уже окружили — они показывают персонализированную рекламу, составляют плейлисты, рекомендуют к просмотру видео и пишут сценарии для любимых сериалов. Если в них разобраться, можно получить профессию мечты, с хорошей зарплатой и отсутствием рутины. Обучение Data Science с нуля — это шанс попасть в айти, выбив дверь ногой и обеспечив себя работой на 15-20 лет вперед.

Дата-сайнс (от англ. Data Science — «наука о данных») — это большая и отнюдь не простая дисциплина, посвященная информации в любых проявлениях. Как поставить верный диагноз по определенным симптомам? Каким образом обработать финансовые котировки так, чтобы предсказать рост или падение? На курсах обучения для дата-сайентистов все эти вопросы разбираются подробно.

Data Science — хороший выбор для людей с техническим образованием и желанием заниматься чем-то инновационным, чтобы каждая задача превращалась в прорыв и мини-исследование. В школе TeachMeSkills изучают:

  • Алгоритмы машинного обучения.
  • Тренировку глубоких нейросетей.
  • Способы оценки качества моделей.
  • Фреймворки PyTorch и TensorFlow.
  • Стратегии E2E и многому другому.

После обучения ты сможешь пойти в медицину или финансы, принять участие в разработке автопилота для машины или написать уникальный алгоритм демонстрации персонализированной рекламы. Такая работа круто оплачивается — бизнесу проще купить нейросетку один раз и за большие деньги, чем переводить зарплату сотрудникам с аналогичным функционалом на протяжении многих лет.
Карьерный трек
Согласно данным dev.by
После обучения
от
2000$
Через 3-5 лет
от
3500$
Через 1-3 года
от
3000$
Твой результат в
конце курса
Выучишь основные алгоритмы машинного обучения и натренируешь свои модели
Построишь и обучишь глубокие нейронные сети, определишь архитектурные параметры
Используешь лучшие методики для оценки качества моделей и их оптимизации
Научишься стратегиям end-to-end, транcфера и многозадачного машинного обучения
Построишь сверточные и рекурентные нейронные сети, используя фреймворки PyTorch и TensorFlow
Станешь востребованным специалистом в сфере Data Science
В ходе курса реализуем следующие проекты:
Классификация арабских цифр с помощью нейросетей
Предсказание курса евро/доллар и индекса s&p 500 с помощью рекуррентных нейросетей
Предсказание результатов женских теннисных матчей
Поможем получить
первую работу в IT
Профиль в LinkedIn
Расскажем, как заполнить профессиональный профиль в LinkedIn, чтобы его начали замечать рекрутеры
Идеальное резюме
Мы подскажем, как создать конкурентоспособное резюме и релевантное сопроводительное письмо, чтобы выделиться среди других кандидатов
Твоя работа в IT
Отправим подготовленное резюме нашим партнёрам международным IT-компаниям и дождемся вместе с тобой твой первый оффер на работу мечты
Подготовка к собеседованию
Расскажем, из каких этапов состоит собеседование, а также научим презентовать себя и свои сильные стороны для его успешного прохождения
93%
Трудоустроенных выпускников после консультации в карьерном центре.
170+
Компаний партнеров
14000+
Компаний ищут специалистов в ИТ сфере на рынке СНГ
Компании партнеры
Стань востребованным
IT-специалистом
Оставь заявку в форме ниже и мы проконсультируем тебя в ближайшее время.
Преподаватели курса
  • Виталий
    Data Scientist at FreshLimeSoft
    4+ года опыта коммерческой разработки
  • Андрей
    Machine Learning Specialist at JSC Peleng
    4+ года опыта коммерческой разработки
Смотри интервью с DataScience инженерами на нашем YouTube канале
Условия для зачисления на курс "Data Scientist"
  • Опыт в программировании
    Пройденные курсы по программированию в TeachMeSkills или других учебных центрах, или владение на начальном уровне любыми языками программирования, плюсом будет знание таких языков, как Python, Pascal, Java, MatLab, C/C++ .
  • Системные требования для обучения:
    ОС: Windows 10+ / MacOS Sierra+ / Linux
    Оперативная память: от 4-8 Гб
    Видеокарта: от 1 Гб
Программа курса
240 академических часов
Программу всех занятий по Data Science в нашей школе программирования разрабатывают и ведут практикующие IT специалисты.
1. Введение
  • Краткий обзор курса и задач Machine Learning
  • Что такое Machine Learning, Data Science, AI
  • Google Colab, Jupyter Notebook, настройка среды
2. Python для Data Science
  • Введение в Python
  • Основы работы с Python
3. Системы контроля версий - Git
  • Git - введение
  • Git Flow
  • Git - практика
4. Основы Python (типы и структуры данных)
  • Операторы, выражения
  • Числа с плавающей точкой (int/float)
  • float 2
  • Базовые коллекции 1 - list (списки)
  • Базовые коллекции: cтроки
  • Базовые коллекции: словари и множества
  • Базовые коллекции: кортежи
5. Основы Python (логические выражения и циклы)
  • Условный оператор if, ветвления
  • Условный оператор if: продолжение
  • Цикл while
  • For: циклы со счетчиком
  • For: циклы со счетчиком, часть 2. Функция range
  • Цикл for: работа со строками
  • Вложенные циклы
6. Основы Python (функции)
  • Функции
  • Методы для работы со списком
  • List comprehensions
  • Функции — Рекурсия
7. Основы Python (классы)
  • Классы
8 - 9. Манипуляции с данными. Базы данных и SQL
  • Изучить основные методы и структуры данных библиотеки Pandas
  • Извлечение данных, визуализация результатов
  • Группировка, подсчет метрик
  • Преобразование данных
  • Базы данных
  • SQLite
  • SQL запросы
  • ORM
10. PostgreSQL и SQLAlchemy
  • Сложные запросы
  • PostgreSQL
  • SQLAlchemy
  • Функции и триггеры
  • ORM
11 - 12. Базовый математический уровень для Data Science и реализация в Python
  • Линейная алгебра (Основы матричного исчисления), векторы, векторное пространство
  • Вычисления с помощью NumPy
  • Матрицы. Реализация матричных операций на языке Python
  • Основы теории вероятности и математической статистики. Основы мат. анализа
  • Распределения, доверительные интервалы
  • Корреляция
  • Базовый эксплоративный анализ и визуализация данных
  • Работа с данными в Pandas
13. Data Visualization
  • Визуализация данных в Matplotlib
  • Plotly
    14 -15 . Классические Machine Learning-алгоритмы
    • Обучение с учителем/без учителя/с подкреплением
    • Функция ошибок
    • Градиентный спуск
    • Линейная регрессия
    16 - 17. Продолжаем с линейной регрессией
    • Множественная линейная регрессия
    • Классификация (логистическая регрессия)
    • Переобучение (регуляризация)
    • Недообучение
    • Другие алгоритмы (Метод опорных векторов)
    18. Введение в нейронные сети
    • Понятие нейронных сетей. Нейрон. Многослойный персептрон
    • Функции активации
    • Learning (Forward, Backpropagation)
    • Смещение/разброс (Bias/Variance)
    • Кривые обучения (Learning curves)
    • Метрики оценки
    19 - 20. Ансамблевые методы
    • Деревья решений
    • Ансамблевые методы Boosting/Bagging
    • Градиентный бустинг
    • Random Forest
    21. Обучение без учителя (Кластеризация)
    • Метод k-средних
    • Иерархическая кластеризация
    • DBSCAN
    • Выявление аномалий
    22. Снижение размерности
    • Метод главных компонент (PCA)
    • Стохастическое вложение соседей с t-распределением (T-SNE)
    23. Рекомендательная система
    • Основанная на пользователях
    • Основанная на контенте
    • Коллаборационный фильтр
    • Модели прогнозирования временных рядов
    24. Работа с большими данными
    • Large scale algo
    • Batching
    • Cross-Validation
    • Map reduce
    25 - 26. Нейронные сети и Deep Learning
    • Классификация архитектур нейронных сетей
    • Виды слоёв (и классификация нейронов)
    • Обучение: функция потерь, обратное распространение ошибки, оптимизаторы, стохастический градиент
    • Регуляризация
    • Ознакомление с библиотеками для Deep Learning
    27 - 29. Решение проблем с тренировкой глубоких нейросетей
    • Улучшаем глубокие нейросети
    • Оптимизация гиперпараметров, Регуляризция и Оптимизация
    • Gradient vanishing/explosion
    30 - 31. Data Science project pipeline
    • Structuring Machine Learning Projects
    • Transfer Learning
    32 - 34. Сверточные нейросети
    • Введение
    • Операция свертки
    • Слои в сверточных нейросетях
    • Базовая структура сверточной нейросети
    • Классификация объектов
    35 - 37. Применение сверточных нейросетей
    • Object detection
    • Распознавание лиц
    • Перенос стилей
    38 - 42. Sequence Models
    • Рекуррентная нейросеть (RNN)
    • Управляемый рекуррентный блок (GRU)
    • Долгая краткосрочная память (LSTM)
    • Двунаправленная RNN/LSTM
    • Механизм внимания
    43 - 44. Основы Natural Language Processing (NLP)
    • Word2Vec, GloVe и Fastext
    • BERT
    45 - 46. Основы Times Series Prediction
    • Классические подходы применения статистики
    • Предобработка временных рядов
    • Применение Deep Learning
    47 - 49. Примеры решений задач СV, NLP, Time Series prediction
    • Сегментация объектов на изображении
    • Анализ эмоциональной окрашенности текста
    • Классификации текста
    50 - 52. Основы Computer Science для Data Science
    • Основы Computer Science (OOП)
    • Базовые алгоритмы и структуры данных
    • Инкапсуляция, наследование и полиморфизм
    • Перегрузка операторов
    • MRO
    • Статические методы, методы класса, property
    • Метаклассы
    • Классы данных
    53. Основы Web
    • Flask or Fast API
    54 - 55. Основы работы в облачных сервисах
    • Знакомство с AWS
    • Базы данных на AWS -- RedShift
    • AWS SageMaker, S3
    • AWS Textract
    • Google Cloud Platform
    • Google Vision
    • Деплой своего проекта на GCP (App Engine)
    56 - 57. Закрепление итогового материала и выбор дипломного проекта
    58. Подготовка к техническому собеседованию
    59. Онлайн-занятие «Поиск работы в IT»
      • Составление резюме и сервисы для создания резюме;
      • Создание и правильное оформление профиля в LinkedIn;
      • Составление мотивационного письма;
      • Работа с поиском вакансий на различных джоб-бордах;
      • Личные рекомендации Карьерного центра по поиску первой работы в IT
      60. Защита дипломных проектов
      Показать больше
      от 212 BYN в месяц
      Стоимость курса
      Или сразу, но дешевле - 3 420 BYN / 1 220$ за весь курс.

      Приведи друга – учитесь со скидкой 100 BYN каждый.

      Стоимость в месяц указана при рассрочке на 18 месяцев. Подробную информацию по программам рассрочки и кредитования можно узнать у менеджеров.
      Ответы на важные вопросы
      Наша IT-школа предлагает всем желающим обучение с нуля практически всем направлениям. Обучение с нуля именно профильным IT-дисциплинам. Как установить какой-либо софт, сменить операционную систему, - все эти базовые навыки в курс обучения не входят. В общем, вы должны быть уверенным пользователем ПК.

      Если имеется небольшая база в сфере IT, то будет проще влиться в обучение с первых занятий. Но, если базы нет, то нужно быть готовым к весьма большому объему новой информации и регулярным домашним заданиям.
      Что наши выпускники говорят о нас?
      Что наши выпускники говорят о нас
      Стань востребованным
      Data Scientist
      Оставь заявку в форме ниже и мы проконсультируем тебя в ближайшее время.
      Лучшее предложение на IT-курс!
      00:00:00:00
      Черная пятница! Скидка 750 BYN на весь курс до 30.11
      Our Website is Almost Ready
      Launch a targeted campaign.
      Scale your infrastructure with our simple service.
      Days
      Hours
      Minutes
      Seconds
      Learn more