О курсе

Программа состоит из восьми курсов, онлайн-лекций и практических заданий. Заявлено 94 тематических модуля и два бонусных курса. Обучение начинается с введения в анализ данных и машинное обучение, аналитики начального уровня, статистики и теории вероятностей, основ математики для Data Science и машинного обучения начального уровня. Затем следует специализация: аналитика среднего уровня и машинное обучение среднего уровня. В качестве бонусов предлагаются курсы «Универсальные знания программиста» и «Английский для IT-специалистов».

Что рассматривается в программе

  • программирование на Python для анализа данных и машинного обучения;
  • визуализация данных и создание дашбордов;
  • работа с библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib и базами данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB;
  • программирование на R и обработка статистических данных;
  • применение фреймворков TensorFlow и Keras для обучения нейронных сетей;
  • построение рекомендательных систем;
  • организация и проведение A/B-тестирования.

Кому может быть полезен курс

  • тем, кто интересуется анализом данных и машинным обучением и хочет начать карьеру в Data Science;
  • программистам, которые хотят расширить знания Python и R и познакомиться с алгоритмами машинного обучения;
  • начинающим аналитикам, которым нужно систематизировать работу с данными, статистикой и визуализацией.

Вопросы о программе

Какие курсы входят в программу?

В программу входят восемь курсов: введение в анализ данных и машинное обучение, аналитика начального уровня, статистика и теория вероятностей, основы математики для Data Science, машинное обучение начального уровня, аналитика среднего уровня и машинное обучение среднего уровня. Также предусмотрены два бонусных курса.

Какие проекты нужно выполнить в ходе обучения?

По описанию программы, студенты выполняют два дипломных проекта-соревнования на платформе Kaggle.

Какие инструменты и технологии рассматриваются в программе?

Среди заявленных тем — языки Python и R, библиотеки Pandas, NumPy, Matplotlib, фреймворки TensorFlow и Keras, базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB, а также создание аналитических панелей с помощью Dash и Shiny.

На какую позицию можно претендовать после обучения?

В описании программы указано, что после обучения можно претендовать на позицию Junior Data Scientist.