Data Scientist с нуля до PRO

О курсе

Если вы хотите освоить профессию Data Scientist с нуля или углубить текущие аналитические навыки, эта программа станет вашим проводником в мир анализа данных, машинного обучения и бизнес-аналитики. Курс предлагает пошаговое развитие от базового уровня до профессионального, с практикой на реальных кейсах и возможностью выбрать индивидуальную специализацию.

Для кого эта программа

• Будущие аналитики: научитесь эффективно собирать, обрабатывать и интерпретировать данные, строить модели прогнозирования и находить решения для прикладных задач бизнеса.
• Начинающие специалисты: курс стартует с самого начала — освоите Python и SQL, получите прочную математическую базу и начнете применять алгоритмы машинного обучения на практике.
• Разработчики: добавите к своему стеку навыки анализа данных, научитесь строить и внедрять модели, а также разовьёте системное мышление, необходимое для решений на стыке разработки и аналитики.

Какие компетенции вы получите

• Программируете на Python, используете структуры данных и алгоритмы для решения задач;
• Получаете данные из открытых источников, API и веб-сервисов;
• Создаёте визуализации и дашборды с помощью Pandas и Matplotlib;
• Разрабатываете ML-модели — от базовых до глубоких нейросетей;
• Оцениваете эффективность моделей и адаптируете подход под разные типы задач;
• Применяете методы статистики, линейной алгебры и теории вероятностей для обработки информации;
• Строите модели, работающие с временными рядами;
• Проектируете рекомендательные системы — от простых до продвинутых алгоритмов;
• Выбираете и осваиваете трек по ML, NLP или CV-инженерии и умеете внедрять решения в Production;
• Понимаете, как адаптировать бизнес-задачу под техническую реализацию и наоборот;
• Осваиваете дополнительные направления — Data Engineering, Reinforcement Learning или продвинутый Python/SQL.

Структура обучения

1. Стартовая база. В начале курса вы освоите основы Python, разберётесь в логике аналитической работы, научитесь загружать и очищать данные, проводить базовый анализ и создавать первые модели.

• Вводный модуль
• Проектное мышление
• Фундаментальные математические принципы
• Импорт и обработка данных
• Статистика и визуализация
• Основы ML

2. Продвинутый уровень. Этот этап посвящён математической подготовке и практическому использованию машинного обучения. Вы узнаете, как математика лежит в основе алгоритмов, поймете бизнес-применение ML и выберете свою специализацию на второй год.

• Линейная алгебра, анализ и дискретная математика
• Машинное обучение. Часть 1 и 2
• ML-применение в реальном бизнесе
• Профориентация и выбор трека

3. Этап PRO и специализация. На заключительном этапе вы погрузитесь в глубокое обучение и пройдёте полноценный профессиональный трек по выбранной теме: машинное обучение, компьютерное зрение или дата-инженерия. Вы научитесь создавать сложные модели и внедрять их в рабочие процессы.

• Специализация по выбору: ML Engineer или CV Engineer
• Изучение глубоких нейросетей
• Введение в Data Engineering
• Практическая реализация индивидуального проекта