image

Никаких записей курсов — только живое общение

Курсы

Наши курсы

Программирование

Тестирование

Дизайн

Менеджмент

Бизнес-анализ

HR

image

TeachMeSkills в Ютубе

Здесь мы публикуем годный контент, подробные разборы и практический опыт учителей

Дистанционный курс — 7,5 месяцев

Data Scientist

С нуля до трудоустройства: научим Data Science за 7,5 месяцев.

Phone

Свяжемся в течение рабочего дня

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных

Старт групп

DS09-onl — 28 ноября

Дни и время занятий

ПН, ЧТ, 19:00 — 22:00

Course image

Кем ты станешь?

С развитием технологий и повсеместным использованием гаджетов все легче становится собирать различные данные о том, что происходит в мире — от наших кликов в интернет-пространстве до структуры развития человеческого генома. Для того, чтобы уметь обращаться с этими данными, и существует Data Science. Какую песню предложить тебе для прослушивания? Как определить, где пешеход, а где встречная машина во время движения? Как спрогнозировать изменение цен на криптовалюту в будущем? На этом курсе ты сможешь понять, как работают все вышеперечисленные алгоритмы, а также научишься строить свои предиктивные модели, используя фреймворки TensorFlow и PyTorch.

Чему ты научишься?

  • 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

Зарплата Data Science

Источник данных: HH.ru

600 $ - 2000 $

Junior
Middle
Senior

На рынке не хватает Data Science

456сейчас ищут Data Science

< >

600 $
Junior
Middle
Senior

Программа курса

Программа рассчитана на 240 академических часов

Программа была составлена практикующими IT специалистами с многолетним опытом коммерческой разработки для изучения Data Science исходя из требований IT-компаний.

Введение Machine Learning

Введение

  • Краткий обзор курса и задачи Machine Learning
  • Что такое Машинное обучение, Наука о данных, ИИ
  • Google Colab, Jupyter Notebook, настройка среды

Введение в Python

Python для Data Science

  • Введение в Python
  • Основы работы с Python

Системы контроля версий - Git

  • Git — введение
  • Git поток
  • Git - практика

Основы Python (типы и структуры данных)

  • Операторы, выражения
  • Числа с плавающей точкой (int/float)
  • поплавок 2
  • Базовые коллекции 1 - список (списки)
  • Базовые коллекции: ctroki
  • Базовые коллекции: словари и окружения
  • Базовые коллекции: кортежи

Основы Python (логические выражения и циклы)

  • Условный оператор if, ветвления
  • Условный оператор if: продолжение
  • Цикл пока
  • Для: циклы со счетчиком
  • For: циклы со счетчиком, часть 2. Диапазон функций
  • Цикл для: работа со строками
  • Вложенные циклы

Основы Python (функции)

  • Функции
  • Методы работы со встречей
  • Список включений
  • Функции — Рекурсия

Основы Python (классы)

  • Классы

Базы данных и SQL

Манипуляции с данными. Базы данных и SQL (Часть 1)

  • Изучить основные методы и структуры данных библиотеки Pandas
  • Извлечение данных, визуализация результатов
  • Группировка, подсчет метрик
  • Преобразование данных
  • Базы данных
  • SQLite
  • SQL-запросы
  • ОРМ

Манипуляции с данными. Базы данных и SQL (Часть 2)

  • Изучить основные методы и структуры данных библиотеки Pandas
  • Извлечение данных, визуализация результатов
  • Группировка, подсчет метрик
  • Преобразование данных
  • Базы данных
  • SQLite
  • SQL-запросы
  • ОРМ

PostgreSQL и SQLAlchemy

  • Сложные запросы
  • PostgreSQL
  • SQLAlchemy
  • Функции и триггеры
  • ОРМ

Базовый математический уровень для Data Science

Базовый математический уровень для Data Science и реализация в Python (Часть 1)

  • Линейная алгебра (Основы матричного исчисления), потеря, векторное пространство
  • Вычисления с помощью NumPy
  • Матрицы. Реализация матричных операций на языке Python
  • Основы теории вероятности и математической статистики. Основы мат. анализ
  • Распределения, доверительные интервалы
  • Корреляция
  • Базовый экспериментальный анализ и визуализация данных
  • Работа с данными в Pandas

Базовый математический уровень для Data Science и реализация в Python (Часть 2)

  • Линейная алгебра (Основы матричного исчисления), потеря, векторное пространство
  • Вычисления с помощью NumPy
  • Матрицы. Реализация матричных операций на языке Python
  • Основы теории вероятности и математической статистики. Основы мат. анализ
  • Распределения, доверительные интервалы
  • Корреляция
  • Базовый экспериментальный анализ и визуализация данных
  • Работа с данными в Pandas

Data Visualization

  • Визуализация данных в Matplotlib
  • сюжетно

Классические Machine Learning-алгоритмы (Часть 1)

  • Обучение с учителем/безучителем/с подкреплением
  • Функция ошибок
  • Градиентный спуск
  • Линейная регрессия

Классические Machine Learning-алгоритмы (Часть 2)

  • Обучение с учителем/безучителем/с подкреплением
  • Функция ошибок
  • Градиентный спуск
  • Линейная регрессия

Продолжаем с линейной регрессией (Часть 1)

  • Множественная линейная регрессия
  • Классификация (логистическая регрессия)
  • Переобучение (регуляризация)
  • Недообучение
  • Другие алгоритмы (Метод опорных векторов)

Продолжаем с линейной регрессией (Часть 2)

  • Множественная линейная регрессия
  • Классификация (логистическая регрессия)
  • Переобучение (регуляризация)
  • Недообучение
  • Другие алгоритмы (Метод опорных векторов)

Введение в нейронные сети

Введение в нейронные сети

  • Понятие нейронных сетей. Нейрон. Многослойный персептрон
  • Активация функций
  • Обучение (вперед, обратное распространение)
  • Смещение/разброс (Bias/Variance)
  • Кривые обучения (кривые обучения)
  • Метрики оценки

Ансамблевые методы (Часть 1)

  • чувства решений
  • Ансамблевые методы Boosting/Bagging
  • Градиентный бустинг
  • Случайный лес

Ансамблевые методы (Часть 2)

  • чувства решений
  • Ансамблевые методы Boosting/Bagging
  • Градиентный бустинг
  • Случайный лес

Обучение без учителя (Кластеризация)

  • Метод k-средних
  • Иерархическая кластеризация
  • ДБСКАН
  • Выявление аномалий

Снижение размерности

  • Метод основных компонентов (PCA)
  • Стохастическое вложение соседей с t-распределением (T-SNE)

Рекомендательная система

  • Основанная на пользователях
  • Основанная на контенте
  • Коллаборационный фильтр
  • Модели прогнозирования временных рядов

Работа с большими данными

  • Алгоритм большого масштаба
  • Дозирование
  • Перекрестная проверка
  • Уменьшение карты

Нейронные сети и Deep Learning

Нейронные сети и Deep Learning (Часть 1)

  • Классификация архитектурных нейронных сетей
  • Виды слоёв (и классификация нейронов)
  • Обучение: функции потери, обратное распространение ошибок, оптимизаторы, стохастический градиент
  • Регуляризация
  • Ознакомление с библиотеками для глубокого обучения

Нейронные сети и Deep Learning (Часть 2)

  • Классификация архитектурных нейронных сетей
  • Виды слоёв (и классификация нейронов)
  • Обучение: функции потери, обратное распространение ошибок, оптимизаторы, стохастический градиент
  • Регуляризация
  • Ознакомление с библиотеками для глубокого обучения

Решение проблем с тренировкой глубоких нейросетей (Часть 1)

  • Улучшаем отчет нейросети
  • Оптимизация гиперпараметров, Регуляция и Оптимизация
  • Исчезновение/взрыв градиента

Решение проблем с тренировкой глубоких нейросетей (Часть 2)

  • Улучшаем отчет нейросети
  • Оптимизация гиперпараметров, Регуляция и Оптимизация
  • Исчезновение/взрыв градиента

Решение проблем с тренировкой глубоких нейросетей (Часть 3)

  • Улучшаем отчет нейросети
  • Оптимизация гиперпараметров, Регуляция и Оптимизация
  • Исчезновение/взрыв градиента

Data Science project pipeline (Часть 1)

  • Структурирование проектов машинного обучения
  • Трансферное обучение

Data Science project pipeline (Часть 2)

  • Структурирование проектов машинного обучения
  • Трансферное обучение

Сверточные нейросети (Часть 1)

  • Введение
  • Операция свертки
  • Слои в сверхточных нейросетях
  • Базовая структура сверточной нейросети
  • Классификация объектов

Сверточные нейросети (Часть 2)

  • Введение
  • Операция свертки
  • Слои в сверхточных нейросетях
  • Базовая структура сверточной нейросети
  • Классификация объектов

Сверточные нейросети (Часть 3)

  • Введение
  • Операция свертки
  • Слои в сверхточных нейросетях
  • Базовая структура сверточной нейросети
  • Классификация объектов

Применение сверточных нейросетей (Часть 1)

  • Обнаружение объекта
  • Распознавание лиц
  • Перенос стиля

Применение сверточных нейросетей (Часть 2)

  • Обнаружение объекта
  • Распознавание лиц
  • Перенос стиля

Применение сверточных нейросетей (Часть 3)

  • Обнаружение объекта
  • Распознавание лиц
  • Перенос стиля

Sequence Models. Natural Language Processing

Sequence Models (Часть 1)

  • Рекуррентная нейросеть (RNN)
  • Управляемый рекуррентный блок (ГРУ)
  • Долгая краткосрочная память (LSTM)
  • Двунаправленная RNN/LSTM
  • Механизм внимания

Sequence Models (Часть 2)

  • Рекуррентная нейросеть (RNN)
  • Управляемый рекуррентный блок (ГРУ)
  • Долгая краткосрочная память (LSTM)
  • Двунаправленная RNN/LSTM
  • Механизм внимания

Sequence Models (Часть 3)

  • Рекуррентная нейросеть (RNN)
  • Управляемый рекуррентный блок (ГРУ)
  • Долгая краткосрочная память (LSTM)
  • Двунаправленная RNN/LSTM
  • Механизм внимания

Sequence Models (Часть 4)

  • Рекуррентная нейросеть (RNN)
  • Управляемый рекуррентный блок (ГРУ)
  • Долгая краткосрочная память (LSTM)
  • Двунаправленная RNN/LSTM
  • Механизм внимания

Sequence Models (Часть 5)

  • Рекуррентная нейросеть (RNN)
  • Управляемый рекуррентный блок (ГРУ)
  • Долгая краткосрочная память (LSTM)
  • Двунаправленная RNN/LSTM
  • Механизм внимания

Основы Natural Language Processing (NLP) (Часть 1)

  • Word2Vec, GloVe и Фасттекст
  • БЕРТ

Основы Natural Language Processing (NLP) (Часть 2)

  • Word2Vec, GloVe и Фасттекст
  • БЕРТ

Основы Times Series Prediction. Решение задач СV, NLP, Time Series prediction

Основы Times Series Prediction (Часть 1)

  • Классические подходы применения статистики
  • Предобработка временных рядов
  • Применение Глубокое обучение

Основы Times Series Prediction (Часть 2)

  • Классические подходы применения статистики
  • Предобработка временных рядов
  • Применение Глубокое обучение

Примеры решений задач СV, NLP, Time Series prediction (Часть 1)

  • Сегментация объектов на изображении
  • Анализ эмоционально окрашенности текста
  • Классификации текста

Примеры решений задач СV, NLP, Time Series prediction (Часть 2)

  • Сегментация объектов на изображении
  • Анализ эмоционально окрашенности текста
  • Классификации текста

Примеры решений задач СV, NLP, Time Series prediction (Часть 3)

  • Сегментация объектов на изображении
  • Анализ эмоционально окрашенности текста
  • Классификации текста

Основы Computer Science и web

Основы Computer Science для Data Science (Часть 1)

  • Основы информатики (ООП)
  • Базовые алгоритмы и структуры данных
  • Инкапсуляция, исследование и полиморфизм
  • Перегрузка операции
  • ТОиР
  • Статические методы, методы класса, свойство
  • Метаклассы
  • Классы данных

Основы Computer Science для Data Science (Часть 2)

  • Основы информатики (ООП)
  • Базовые алгоритмы и структуры данных
  • Инкапсуляция, исследование и полиморфизм
  • Перегрузка операции
  • ТОиР
  • Статические методы, методы класса, свойство
  • Метаклассы
  • Классы данных

Основы Computer Science для Data Science (Часть 3)

  • Основы информатики (ООП)
  • Базовые алгоритмы и структуры данных
  • Инкапсуляция, исследование и полиморфизм
  • Перегрузка операции
  • ТОиР
  • Статические методы, методы класса, свойство
  • Метаклассы
  • Классы данных

Основы Web

  • Flask или быстрый API

Основы работы в облачных сервисах

Основы работы в облачных сервисах (Часть 1)

  • Знакомство с AWS
  • Базы данных на AWS -- RedShift
  • AWS SageMaker, S3
  • Текст AWS
  • Облачная платформа Google
  • Google Видение
  • Деплой своего проекта на GCP (App Engine)

Основы работы в облачных сервисах (Часть 2)

  • Знакомство с AWS
  • Базы данных на AWS -- RedShift
  • AWS SageMaker, S3
  • Текст AWS
  • Облачная платформа Google
  • Google Видение
  • Деплой своего проекта на GCP (App Engine)

Закрепление итогового материала и выбор дипломного проекта

Закрепление итогового материала и выбор дипломного проекта (Часть 1)

Заключение материалов и выбор дипломного проекта

Закрепление итогового материала и выбор дипломного проекта (Часть 2)

Заключение материалов и выбор дипломного проекта

Подготовка к техническому собеседованию

Подготовка к техническому собеседованию

Подготовка к техническому собеседованию

Онлайн-тренинг "Трудоустройство в IT"

Онлайн-тренинг "Трудоустройство в IT"

  • Составление резюме (теория + практика)
  • Составление профиля на LinkedIn (теория + практика)
  • Прохождение интервью
  • Навыки межличностного общения, которые важны в рамках интервью
  • Проведение пробного интервью

Защита дипломных проектов

Защита дипломных проектов

  • Защита дипломных проектов

Поможем в выборе!

Если у вас есть вопросы о формате или вы не знаете что выбрать, оставьте свой номер:
мы позвоним, чтобы ответить на все ваши вопросы.

  • Звонок
  • Консультация
  • Курсы
Phone

Свяжемся в течение рабочего дня

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных

Учебный процесс

  • Упор на практику

    Даем структурированные знания, востребованные сегодня на рынке труда. Никакой воды в обучении: только 15% теории и 85% практики.

    GIF

  • Поддержка и забота

    За каждой группой закреплен опытный аккаунт-менеджер, который помогает в решении актуальных задач / вопросов по телефону, онлайн и лично. А преподаватели всегда готовы помочь на занятии и онлайн в Telegram.

    GIF

  • Помощь в поиске работы

    Учим, как готовиться к собеседованиям и их проходить. Сотрудничаем с IT компаниями по трудоустройству.

    GIF

  • Работа на реальных проектах

    Уже в процессе ты разработаешь реальный проект — твой первый проект в профессиональном портфолио.

    GIF

Преподаватели курса

Учись у лучших. Все наши преподаватели - практикующие специалисты в международных IT-компаниях

Все преподаватели
Фото учителя

Андрей

Machine Learning Specialist at JSC Peleng 4+ лет опыта коммерческой разработки
Все преподаватели

Ваше резюме после обучения

Фото студента
Должность
Data Science инженер
Зарплата от:
600 $

Профессиональные навыки:

  • Теоретическая подготовка в области линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей и элементов математической статистики.
  • Изучение как классических ML-моделей, так и state-of-art-решений, с помощью Python и TensorFlow.
  • Понимание тонкостей постановок задач машинного обучения.
  • Опыт обучения, оптимизации и развертывания моделей машинного обучения с помощью Flask.
  • Понимание аспектов цикла современной ML-разработки.
Cертификаты TeachMeSkills
Подтвердит, что вы прошли курс и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.
Certificate image

Помощь в трудоустройстве

Опытные HR-специалисты отвечают на вопросы, готовят к собеседованию и помогают каждому студенту получить работу мечты.

Раз

image

Рекомендации по составлению портфолио и резюме

Два

image

Подготовка к собеседованию в компаниях-партнёрах

Три

image

Персональные консультации по развитию карьеры

Успешные истории наших выпускников

  • Фото выпускника
  • Фото выпускника
  • Фото выпускника
  • Фото выпускника
  • Фото выпускника
  • Фото выпускника
  • Фото выпускника
  • Фото выпускника
Все успешные истории наших выпускников
Все истории

Отзывы выпускников

Дарья
Всем привет! Выпускница курса UXUI Design. Начинала курс без какого-либо бекграунда, т.е. пришла полным нулем. Все было новым, причем каждый раз, каждое занятие. Объем программы обширный, все кейсы были разобраны в полной мере, были получены ответы на все вопросы в процессе обучения. Профессиональное подача материала(отдельное благодарность ментору курса Руслану) и менеджерам школы TeachMeSkills за поддержку и обратную связь.

9 марта 2022

Андрей
Несколько лет работаю в сфере IT и нахожусь в постоянном поиске новых знаний. Курсы UI/UX дизайна выбрал для себя для того, чтобы расширить границы своих профессиональных навыков. В процессе обучения было много практики и теории, материал преподносился в очень доступной форме, поэтому было легко как новичкам, так и тем, кто немного знаком с этим направлением. Что не мало важно, на уроках присутствовала приятная атмосфера и был приятный коллектив. Преподаватель всегда отвечал на любые интересующие вопросы и помогал в решении возникающих трудностей. Полученные знания после окончания данных курсов дают хороший толчок и базу для дальнейшего развития в данном направлении, а так же для применения знаний на практике и при трудоустройстве.

14 марта 2022

Андрей
Всё было круто. Руслан, несмотря на его небольшой возраст, расскажет и объяснит все так, что понял бы даже ребёнок. Отдельно можно выделить атмосферу занятий, которая в нашей группе могла с рабочей на непринуждённую смениться по несколько раз, что помогало не потерять интерес. В общем и целом, курс определенно стоил потраченного на его изучение времени"

9 мая 2022

Наталья
Прошла курс «Автоматизированное тестирование на Java» у преподаватаелей Дениса, который преподавал нам Java с нуля, и Александра Тростянко, который преподавал нам тестирование. Все темы для меня были сложными, так как я ничего не знала о программировании вообще, но благодаря преподавателям и структурированной подачи материала в голове все укладывалось как надо! Я очень довольна своим результатом, так как сразу после курсов я нашла работу 🙂 Большое спасибо, TeachMeSkills 😊

22 февраля 2022

Настя
Это потрясающий опыт и выход из зоны моего комфорта. Классная группа, самый лучший ментор Дмитрий Рак, спасибо тебе за твои Hard skills и энергетику на курсах, умел нас взбодрить после тяжелого трудового дня и настроить на знания, ни капли не пожалела, что отдала своё предпочтение офлайн формату! Спасибо вашей школе за организацию и профессионализм !

27 апреля 2022

Евгения
Благодарю за профессионализм, преподавательский состав, знания, подарочки и очень добрых менеджеров! Работаю уже в двух компаниях год!)

13 апреля 2021

Алеся
Это были офигенные 5 месяцев, спасибо вашей школе и отдельное спасибо за подарочки !!! В феврале начала поиски работы, получила оффер в iTechArt достаточно быстро и планировала выходить.

22 ноября 2021

Виктория
Группа классная, ментор группы Дмитрий Рак просто огонь, с августа работаю в iTeachArt.

26 апреля 2022

Антон
Всё хорошо. Работаю с сентября в компании Fresh lime soft в качестве Front-end developer (React).

24 апреля 2022

Наталья
Все хорошо, уже почти 8 месяцев работаю в айти, знания и навыки, которые получила на курсе просто бесценны!

25 апреля 2022

Анна
Самые крутые курсы в Минске ! Я выбрала направление Python и ничуть не пожалела. Ребята все зачет. Особенно спасибо нашему ментору Николаю. Очень крутой. В первые вижу такую отдачу от человека и помощь. Всем огромное спасибо. Самое классное время. Буду очень скучать))

8 апреля 2021

Аня
Это любоф, два законченных курса. Один ещё в планах, даже на ютубе вашем засвечусь. Что касаемо курса, супер интересно для таких любопытных как я.

16 марта 2021

Все отзывы

Стоимость обучения

Полная разовая оплата

125 000₽

Возможен вариант оплаты по банковской рассрочке от 6 до 18 месяцев. Более подробную информацию по программам рассрочки и кредитования можно узнать у менеджеров.

Оплата в рассрочку

45 000 ₽
до начала занятий
40 000
через 3 недели после начала обучения
40 000
через 6 недель после начала обучения

Запись на обучение

Phone

Свяжемся в течение рабочего дня

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных