Курс “Data Science”
на мові програмування Python за
Запишіться в групу
зробіть перший крок до успішної кар`єри
Напрямок Data Science, на сьогоднішній день, дуже популярний серед роботодавців. На ринку спостерігається гострий брак професіоналів у цій галузі. А це означає, що конкуренція серед претендентів невисока. Від цього шанс швидко знайти високооплачувану, престижну роботу для тих хто володіє Data Science дуже високий. Вивчити Data Science може будь-хто. Для цього достатньо мати середню освіту і знання і з мови програмування Python, на базовому рівні. Машинне навчання та аналіз даних – це новий і захоплюючі напрямок, знайомство з якими точно не залишить вас байдужим.
В рамках вивчення курсу Data Science ви отримаєте необхідну базову підготовку, а також вивчите і удосконалите навички програмування на Python, які потрібні для освоєння Data Science. Навчатися ми почнемо з самих основ, розберемо базові поняття і терміни. Ознайомимося з машинним навчанням, деревами рішень і нейронними мережами. Практична складова курсу Data Science присвячена популярним бібліотеками для аналізу даних – Pandas і Scikit-learn, c використанням мови програмування Python.
Згадка в резюме, що ви є фахівцем у сфері Data Science і маєте сертифікат, що підтверджує вашу кваліфікацію, дозволяє виділитися на тлі інших претендентів. Згідно з даними Linkedin до 2026 року в області Data Science буде створено понад 11 мільйонів робочих місць. Тому після проходження курсу Data Science ви будете мати професією майбутнього.
До слова, навчання на магістра Data Science в звичайному вузі США коштує приблизно від $ 30 тисяч до $ 120 тисяч. Онлайн-курси в США за цією спеціальністю коштують мінімум від $ 9 тисяч. У нас в Main Academy ви зможете пройти найповніший на ринку курс Data Science за оптимальною ціною.
Навчальна програма складена відповідно до вимог провідних IT-компаній і відповідає вимогам сучасного ринку до фахівців рівня Junior Data Science.
Усі тренери академії – успішні практики рівня Middle або Senior, які мають багатий і цікавий досвід. Кожен з них пройшов навчання і сертифікацію Main Academy.
Студенти курсу мають можливість поліпшити свою технічну англійську і відвідувати курси вивчення мови та Speaking Club протягом усього періоду навчання.
Після закінчення курсу всі студенти проходять кар’єрний тренінг: вчаться проходити співбесіду, презентувати себе, свої soft і hard навички, складати конкурентне резюме.
Ви навчитеся
- Застосовувати теоретичні та практичні знання основ статистики для вирішення бізнес-задач.
- Працювати з великими об’ємами даних в Python, маніпулювати даними.
- Візуалізувати дані в Python, Tableau/ Power BI
- Знаходити закономірності у великому масиві даних. Використовувати ці закономірності для прогнозування.
- Використовувати методи машинного навчання для вирішення конкретних задач бізнесу
Програма курсу
Базові навички в Python
Робота з IPython
Арифметичні операції
Базові об’єкти
- Послідовності
- Відображення
- Інші базові об’єкти
Функції в Python
Функціональне програмування
Математика для аналізу даних
Основні поняття математичного аналізу
Вектори і матриці
Операції над векторами та матрицями
Збір даних
Робота з файлами
СSV
Робота з базами даних
Робота з JSON, XML
Використання API
Робота з масивами Numpy
Масиви в Numpy
Агрегація
Операції над масивами
Сортування масивів
Підготовка даних з Pandas
Об’єкти бібліотеки
Індексація
Операції з об’єктом
Агрегація та об’єднання
Зведені таблиці
Часові ряди
Основи візуалізації даних
Класифікації основних графіків та їх застосування
Візуалізація з Matplotlib
Лінійні графіки
Графіки розсіювання
Гістограми
3D – графіки
Відображення географічних даних
Візуалізація за допомогою Tableau/Power BI
Порівняння Tableau та Power BI
Візуальна аналітика
Розробка повноцінного дашборда
Статистичний аналіз та scipy
Основні означення
Нормальний розподіл
Центральна гранична теорема
Розподіл Стьюденса
Статистика в scipy
Перевірка гіпотез
Введення в машинне навчання
Навчання з учителем
Навчання без учителя
Навчання з підкріпленням
Налаштування параметрів
Оцінка результатів
Лінійні моделі
Методологія та застосування моделей
Лінійна регресія
Множинна регресія
Логістична регресія
Метод опорних векторів
Ансамблеві моделі
Методологія та застосування моделей
Дерево прийняття рішень
Random forest
Кластеризація
Методологія та застосування моделей
Метод k-середніх
Агломеративний алгоритм
DBSCAN
Аналіз соціальних мереж
Методологія та застосування алгоритму
Рейтинг PageRank
Асоціативні зв’язки
Основні поняття
Алгоритм Apriory
Основи нейронних мереж
Основні поняття
Навчання нейронної мережі
Архітектура нейронних мереж
Базові поняття
Види нейронних мереж
Бібліотека Tensorflow
Класифікації зображень
Junior Data Scientist - 8 кроків до мети
-
1Записатися на курс
-
3Виконати практичні, лабораторні, домашні
-
5Відпрацювати заняття по HR
-
7Захистити проект і здати тести
-
2Вивчити теорію
-
4Підготувати фінальний проект
-
6Відвідувати IТ-English і Speaking Club
-
8Junior Data Scientist
Форми навчання
- Заняття в аудиторіях
- Індивідуальна і командна робота над вирішенням задач
- Доступ до навчальних матеріалів, завдань, лабораторних і тестів 24/7 протягом усього періоду навчання
- Індивідуальний кар’єрний тренінг з HR фахівцем
- Курс IT-English та Speaking Club
- Навчання в будь-якій точці світу
- Живе спілкування з тренером і перевірка домашніх завдань на кожному уроці
- Запис кожного уроку
- Доступ до навчальних матеріалів, завдань, лабораторних і тестів 24/7 протягом усього періоду навчання
- Кар’єрний тренінг з HR-фахівцем
Форма реєстрації на курс
Назва курсу
Курс: Data Science
Заняття з інструктором
| Ціна | |
|---|---|
З нуля до рівня IT-спеціаліста і нової професії майбутнього
Заняття в аудиторіях або онлайн з кращими інструкторами
3,5 міс, 26 занять, 65 годин теорії та практики з IT-експертами
Лабораторні роботи, індивідуальні та групові проекти
Англійська в подарунок для працевлаштування та роботи
Фінальний іспит, захист проекту і Ви – сертифікований IT-фахівець!
Команда курсу Data Science
Станіслав Логвіненко
Data Scientist
актуарій (математик/статистик страхової справи) - 6 років
PhD зі спеціальності «Статистика» (КНУ ім. Т. Шевченка)
має досвід викладання та розробки курсу в КНУ ім. Т. Шевченка
основні навики: математика, статистика, аналіз даних, машинне навчання, Python, R, Power BI, Excel
Ігор Бетлей
Кар'єрний сервіс
Після закінчення курсу, з отриманими знаннями і навичками, ви зможете претендувати на позицію Junior Data Scientist
Вчимо грамотному позиціюванню на ринку праці. Правильно писати резюме та супровідні листи. Успішно проходити інтерв’ю
Ми постійно отримуємо від наших партнерів запити на роботу в ІТ-компаніях. Кращих студентів рекомендуємо нашим партнерам на роботу і стажування.
Відгуки про навчання в Main Academy
Пробний урок
Development operations engineer
Ще не готові розпочати навчання або лишилися сумніви?
Завітайте на пробне заняття і протестуйте курс безкоштовно!
- Ви познайомитеся з інструктором курсу, технологіями та специфікою роботи в IT
- Дізнаєтеся, як проходить навчання на курсах Main Academy: програма, розклад, створення першого портфоліо та умови сертифікації
- Зрозумієте за 2.5 години чи відповідає вашим потребам даний напрям і як далі розвиватися в IT
