Подготовка к карьере в сфере Data Science и искусственного интеллекта. 12 месяцев, 20+ проектов в портфолио, 100+ практических работ. Содействие в поиске работы уже через 9 месяцев обучения. По окончанию получаете резюме дата-сайентиста и выход на позиции Data Analyst, ML Engineer или Data Engineer.
Чему научитесь курсе "Data scientist"
Извлекать данные из файлов, API, баз и хранилищ (DWH), очищать и обрабатывать.
Работать с big data, строить дашборды в Power BI.
Проводить разведочный анализ, A/B-тесты, проверять гипотезы.
Анализировать воронки и юнит-экономику.
Строить модели ML для классификации, регрессии и кластеризации.
Внедрять модели в продакшен и настраивать мониторинг.
Решать задачи NLP и CV.
Программа обучения "Data scientist + ИИ"
База: введение в data science, статистика и теория вероятностей, математика.
Machine learning: ML. Junior, проект «Кредитный риск-менеджмент для банка», практика от «Газпромбанка».
Data analyst: Data analyst. Junior, проект «Анализ маркетинговых кампаний», продуктовая, маркетинговая и BI-аналитика.
ML, экспертный уровень: ML. Advanced, Deep learning (LSTM, GRU, TensorFlow, PyTorch).
Дополнительно: SQL, NLP и CV в медицине, статистика Advanced, карьера разработчика, Data Engineer. Junior.
Инструменты: Excel, Python, PyCharm, Jupyter Notebook, Pandas, GitLab, SQL, Power BI, NumPy, FastAPI, Docker, Grafana, Airflow, Kafka, Spark.
Big data: Hadoop, MapReduce, Hive, Oozie, Data Lake и DWH, ETL.
NLP и CV: векторизация текстов, RNN и LSTM, CNN, распознавание объектов, OpenCV.
