
Фахівці роботи з великими даними – найбільш популярні та високооплачувані сьогодні на ринку праці. Data Scientist поєднує в собі як науковця зі знаннями математики, алгоритмів та методів, так і програміста, який володіє навичками по обробці та аналізу даних.
Даний курс зосереджений на аналізі даних за допомогою мови Python та практичному застосуванні: студенти разом із інструктором вирішують бізнес-задачі для закріплення набутих знань.
Курс підходить для економістів, аналітиків, власників бізнесу та будь-кого, хто успішно пройшов навчання на «Основи розробки ПЗ».
Вступ на курс передбачає попереднє тестування, а отримання сертифікату та набуті знання дозволять вам претендувати на позицію Junior Data Scientist з початковою заробітною платою 700-1000$.
Увага: при броні місця на курс “Data Science Foundation” – ви отримаєте в подарунок курс «Основи програмування».

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 обробки 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 улюбленої роботи

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

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