Никаких записей курсов — только живое общение
Курсы
Наши курсы
Программирование
Тестирование
Анализ данных
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.
Свяжемся в течение рабочего дня
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных
Идет набор групп
За 8 лет наша школа выпустила более 11500 айтишников, успешно начавших свою карьеру в международных IT компаниях.
Кем ты станешь?
Хотите стать специалистом в одной из самых востребованных областей? Обучение Data Science с нуля — это ваш шанс попасть в мир анализа данных и машинного обучения. Наши курсы Data Science для начинающих помогут вам освоить основы статистики, анализа данных и программирования, а также научат использовать инструменты для работы с большими данными и моделями машинного обучения. Вы изучите Python, библиотеки для анализа данных (Pandas, NumPy), а также методы предсказания и обработки данных. Мы предоставляем практические задания и проекты, которые помогут вам закрепить полученные знания и стать уверенным специалистом. Программа обучения Data Science онлайн позволяет учиться в удобное время и темпе. После завершения курса вы будете готовы к трудоустройству в сфере аналитики и Data Science. Начните обучение и станьте экспертом в одной из самых перспективных и высокооплачиваемых профессий!
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 $
На рынке не хватает Data Science
456сейчас ищут Data Science
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-занятие «Поиск работы в IT»
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
Защита дипломных проектов
Защита дипломных проектов
- Защита дипломных проектов
Учебный процесс
Преподаватели курса
Учись у лучших. Все наши преподаватели - практикующие специалисты в международных IT-компаниях
Андрей
Ваше резюме после обучения
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.
Помощь в трудоустройстве
Опытные HR-специалисты отвечают на вопросы, готовят к собеседованию и помогают каждому студенту получить работу мечты.
Раз
Рекомендации по составлению портфолио и резюме
Два
Подготовка к собеседованию в компаниях-партнёрах
Три
Персональные консультации по развитию карьеры
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
Запись на обучение
Свяжемся в течение рабочего дня
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных