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
Учиться
просто
просто
Мы не продаем курсы в записи, только live-общение и практика с ментором
От 2 до 6
проектов
проектов
В портфолио по окончании курса + диплом на английском языке
Высокий
рейтинг
рейтинг
4,9 / 5 средний рейтинг от наших выпускников, довольных обучением
Поиск
работы
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.
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.
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:
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.
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
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
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
IT-специалистом
Оставь заявку в форме ниже и мы проконсультируем тебя в ближайшее время.
Преподаватели курса
- ВиталийData Scientist at FreshLimeSoft
4+ года опыта коммерческой разработки - АндрейMachine 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 программированииПройденные 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
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.
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.
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.
Нет, у нас нет возрастных ограничений для обучающихся. Наши курсы открыты для всех, независимо от возраста.
Основной поток обучающихся - студенты и работающие люди от 17 до 30 лет, также есть категория студентов 30-40 лет. Для более младшего поколения представлена линейка из ряда курсов для возрастов 13-17 лет.
Основной поток обучающихся - студенты и работающие люди от 17 до 30 лет, также есть категория студентов 30-40 лет. Для более младшего поколения представлена линейка из ряда курсов для возрастов 13-17 лет.
Выбор подходящего IT-направления может быть непростым, но с правильным подходом и анализом собственных интересов и навыков, а также с помощью опытного специалиста, вы сможете сделать обоснованное решение. В нашей школе мы предоставляем возможность консультации у наших экспертов по продуктам или специалистов из Центра Карьеры, чтобы помочь вам найти оптимальное направление в мире IT.
Специалисты по Data Science, называемые Data Scientists, занимаются исследованием, анализом и интерпретацией данных, чтобы выявлять тренды, делать прогнозы и принимать обоснованные решения.
Они работают с различными типами данных, используя статистические методы, машинное обучение и аналитические инструменты. Важной частью их работы является представление сложных данных в понятной форме для бизнес-пользователей, что помогает компаниям принимать информированные стратегические решения.
Эта дисциплина играет ключевую роль в эпоху больших данных, предоставляя ценные инсайты и способствуя инновациям.
Мы предлагаем полный курс "Data Science" с нуля.
Они работают с различными типами данных, используя статистические методы, машинное обучение и аналитические инструменты. Важной частью их работы является представление сложных данных в понятной форме для бизнес-пользователей, что помогает компаниям принимать информированные стратегические решения.
Эта дисциплина играет ключевую роль в эпоху больших данных, предоставляя ценные инсайты и способствуя инновациям.
Мы предлагаем полный курс "Data Science" с нуля.
Эта наука находит свое применение практически везде, от бизнеса до медицины. В бизнес-сфере Data Science помогает оптимизировать стратегии продаж, предсказывать потребительские предпочтения и проводить анализ рынка для принятия взвешенных решений.
В медицинской области Data Science поддерживает исследования, помогает в диагностике заболеваний, предсказывает распространение эпидемий и даже способствует персонализированному лечению. В науке Data Science используется для обработки и анализа огромных массивов данных, ускоряя процесс исследований и делая их более продуктивными.
В области финансов Data Science применяется для прогнозирования рыночных трендов, выявления мошенничества и оптимизации управления рисками. Даже в повседневной жизни Data Science внедряется в сферу рекомендаций в социальных сетях, автоматизацию домашних устройств и создание умных городов.
Таким образом, Data Science - это не просто технология, это мощный инструмент, преобразующий различные области нашей жизни и обеспечивающий новые перспективы и возможности.
В медицинской области Data Science поддерживает исследования, помогает в диагностике заболеваний, предсказывает распространение эпидемий и даже способствует персонализированному лечению. В науке Data Science используется для обработки и анализа огромных массивов данных, ускоряя процесс исследований и делая их более продуктивными.
В области финансов Data Science применяется для прогнозирования рыночных трендов, выявления мошенничества и оптимизации управления рисками. Даже в повседневной жизни Data Science внедряется в сферу рекомендаций в социальных сетях, автоматизацию домашних устройств и создание умных городов.
Таким образом, Data Science - это не просто технология, это мощный инструмент, преобразующий различные области нашей жизни и обеспечивающий новые перспективы и возможности.
Наша IT-школа предлагает всем желающим обучение "Data Science" с нуля. Однако, для зачисления на курс необходимо иметь 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++ и тд .
Обучение дата сайенс разработано так, чтобы сделать этот процесс доступным. Вы постепенно освоите основы, такие как обучение моделей и анализ данных, начиная с самых простых шагов.
Обучение дата сайенс разработано так, чтобы сделать этот процесс доступным. Вы постепенно освоите основы, такие как обучение моделей и анализ данных, начиная с самых простых шагов.
Данный курс проводится только в онлайн формате.
- Занятия проходят в режиме реального времени через платформу Zoom, имеется возможность полноценно коммуницировать в ходе занятия с группой и ментором.
- Предусмотрены домашние задания после каждого занятия, промежуточные проекты, дипломный проект.Все материалы, используемые на занятии, высылаются в общий доступ для повторения темы: презентации, учебники, ссылки на различные ресурсы.
- Ведется запись: занятие целиком можно пересмотреть в записи в любой момент до конца обучения, повторить практическую часть и выслать на проверку преподавателю домашнее задание.
- Студенты могут учиться из любого места, где есть доступ к интернету, а также, выбирая онлайн формат вы не тратите время на дорогу.
Курс Data Science разбит на четко структурированные этапы, начиная с основных понятий машинного обучения и Python, а завершаясь глубоким изучением тем, таких как сверточные нейросети, обработка естественного языка и прогнозирование временных рядов. Ты получишь не только технические навыки программирования и математического анализа данных, но и научишься применять их на практике через выполнение реальных проектов.
Курс включает в себя освоение инструментов контроля версий, работу с базами данных, визуализацию данных, обучение различным алгоритмам машинного обучения, что формирует полноценное образование в области Data Science. Также познакомишься с облачными сервисами, подготовишься к техническому собеседованию.
По итогу, к концу обучения выполним с вами дипломный проект на выбор: классификация арабских цифр с помощью сверточных нейросетей, предсказание курса евро/доллар и индекса s&p 500 с помощью рекуррентных нейросетей, предсказание результатов женских теннисных матчей.Практической части на курсе "Data Science" около 85%.
Курс включает в себя освоение инструментов контроля версий, работу с базами данных, визуализацию данных, обучение различным алгоритмам машинного обучения, что формирует полноценное образование в области Data Science. Также познакомишься с облачными сервисами, подготовишься к техническому собеседованию.
По итогу, к концу обучения выполним с вами дипломный проект на выбор: классификация арабских цифр с помощью сверточных нейросетей, предсказание курса евро/доллар и индекса s&p 500 с помощью рекуррентных нейросетей, предсказание результатов женских теннисных матчей.Практической части на курсе "Data Science" около 85%.
После курса у тебя будут не только теоретические знания, но и практические навыки, необходимые для успешной работы в этой области.Ты изучишь программирование на Python, работу с данными с использованием библиотек Pandas и Matplotlib, узнаешь основы машинного обучения и глубокого обучения, получишь навыки работы с базами данных, обработки текстов и изображений, а также опыт в проектировании и развертывании проектов с использованием современных инструментов и облачных платформ. Полученные навыки позволят тебе успешно решать задачи в области анализа данных и машинного обучения, подготовив тебя к практическому применению в индустрии.
И самое крутое — ты разработаешь свой первый проект! Курс "Data Science" не только даст тебе твердое понимание направления, но и обеспечит знаниями по всей современной инфраструктуре аналитики.
И самое крутое — ты разработаешь свой первый проект! Курс "Data Science" не только даст тебе твердое понимание направления, но и обеспечит знаниями по всей современной инфраструктуре аналитики.
При составлении программы мы учитывали пожелания экспертов из отрасли и в целом запросы рынка. В данном вопросе сошлись во мнении, что период в 7,5 месяцев является оптимальным для обучения Data Science с нуля до позиции junior - начинающего специалиста.
В нашей компании есть собственный Карьерный центр, который занимается сопровождением и поддержкой студентов на протяжении всего цикла обучения и после его окончания, помощью в трудоустройстве.
Если вы успешно выполняете все задания, включая домашние и курсовые проекты, успешно защищаете дипломный проект, и ваш общий прогресс достигает 70%, вы получаете возможность воспользоваться нашей помощью в программе трудоустройства.
Программа включает в себя возможность пройти собеседование/стажировку в компаниях-партнерах при наличии вакансий и в последующем получения приглашения на работу.
Если вы успешно выполняете все задания, включая домашние и курсовые проекты, успешно защищаете дипломный проект, и ваш общий прогресс достигает 70%, вы получаете возможность воспользоваться нашей помощью в программе трудоустройства.
Программа включает в себя возможность пройти собеседование/стажировку в компаниях-партнерах при наличии вакансий и в последующем получения приглашения на работу.
По окончании обучения предстоит написание и защита дипломного проекта. Только после успешной защиты дипломной работы выдается наш сертификат на английском языке, который подтверждает, что вы успешно прошли обучение, освоили программу курса и готовы претендовать на позицию Junior-специалиста (начинающего it специалиста) в IT-компаниях.
Данный сертификат содержит следующую информацию:
Сертификат подтверждает ваши навыки и компетенции, а также способствует дальнейшему трудоустройству в it-компании. Имеет особый вес в компаниях-партнерах.
Данный сертификат содержит следующую информацию:
- ваши данные;
- направление;
- количество часов обучения;
- QR код на ваш итоговый проект.
Сертификат подтверждает ваши навыки и компетенции, а также способствует дальнейшему трудоустройству в it-компании. Имеет особый вес в компаниях-партнерах.
Что наши выпускники говорят о нас?
Отзывы выпускников
Стань востребованным
Data Scientist
Data Scientist
Оставь заявку в форме ниже и мы проконсультируем тебя в ближайшее время.