Специалист по Data Science

В течение пяти рабочих дней с момента подачи заявки вам на почту придет письмо, в котором расскажем основные условия программы и особенности обучения в Яндекс Практикуме. Обратите внимание, что письмо может попасть в спам.

Описание профессии

Специалист по Data Science структурирует и анализирует большие объёмы данных, применяет машинное обучение для предсказания событий и обнаружения неочевидных закономерностей. Помогает создавать и улучшать продукты в бизнесе, промышленности и науке. Мы хотим научить вас основным инструментам этой профессии: Python и его библиотекам, в том числе Scikit-Learn и XGBoost; Jupyter Notebook, SQL.

Зарплата специалиста по Data Science:
Junior — 60 000 рублей
Middle — 120 000 рублей
Senior — от 210 000 рублей
Источник данных: Хабр Карьера

 

Чему вы научитесь на курсе:

• писать ясный, гибкий, эффективный и работающий код программ на Python, оптимизировать его, находить и исправлять в нем ошибки; 
• писать и выполнять SQL-запросы;
• формулировать и проверять статистические гипотезы;
• работать с данными в различных форматах, с данными, содержащими категориальные переменные, пропущенные значения, с неструктурированными данными;
• применять методы анализа данных в решении прикладных задач;
• применять основные алгоритмы оптимизации, в том числе стохастической;
• применять различные методы машинного обучения, выбирать модели оптимальной сложности и обучать их, оценивать их качество в оффлайн и в онлайн-режиме;
• узнаете такие парадигмы машинного обучения, как: обучение с учителем, обучение без учителя;
• получите представление об основных моделях машинного обучения (линейные модели, деревья, нейронные сети, ансамбли), об их преимуществах и недостатках, о стратегиях обучения;

За 8 месяцев обучения по 12 часов в неделю вы освоите востребованные навыки специалиста по Data Science, соберёте портфолио из 16 проектов и начнёте свой путь в профессию. Вот некоторые из проектов, которые вы будете делать:

• Проанализируете данные о клиентах банка и определите долю кредитоспособных
• Найдёте закономерности в данных о продаже игры
• Разработаете модель для определения стоимости автомобиля с пробегом
• Построите модель и спрогнозируете пиковые нагрузки в такси
• Ускорите модерацию комментариев в сообществе, автоматизировав оценку их токсичности
• Построите модель для определения приблизительного возраста человека по фотографии
• Построите модель, прогнозирующую отток клиентов в телекоммуникационной компании

 

О компании

Яндекс Практикум — это сервис онлайн-образования, в котором ваш процесс обучения основан на реальных ситуациях. Вы учитесь программированию и с первого урока пишете код; на занятиях по дизайну — работаете с реальными макетами, а на уроках английского сразу начнёте разговаривать. 

 

Почему Яндекс Практикум

Мы изначально спроектировали образовательную среду для онлайн-обучения — вам понадобится компьютер и спокойное место, где вас не будут отвлекать. 

Технологии помогают сделать так, чтобы вам было удобно учиться. Все части курса собраны на одном сайте. Не нужно переключаться
и отвлекаться на что-то ещё. Курсы адаптируются под ваш уровень знаний.

Самостоятельная работа сочетается с регулярным общением с наставниками и возможностью поговорить с поддержкой. Любую проблему можно решить немедленно.

Почему мы верим, что у вас получится:

• Понятная теория
  Термины и правила подкреплены примерами из жизни. Сложность и длина курса рассчитаны так, чтобы каждую следующую главу вы понимали всё лучше.

• Онлайн-тренажер
  С первого дня вы учитесь анализу данных на практике. Мы даём знания небольшими частями, которые нужно сразу применить, написав собственный код в онлайн-тренажёре. Пишите код, ошибайтесь, быстро получайте обратную связь и исправляйте ошибки.
   
• Самостоятельная работа
  Тренажёр — это только часть обучения. Основные навыки вы приобретете по мере решения задач инструментами профессиональных аналитиков, а код-ревьюер даст вам обратную связь. Вас ждут типичные для аналитика задачи из разных сфер бизнеса. Вы решите их и сможете добавить в своё портфолио
   
• Поддержка
  Команда наставников проверяет и комментирует ваши работы, помогает разобраться в сложностях и обучает собственным профессиональным приёмам аналитики. Техническая поддержка в чате доступна 24/7.

 

78% выпускников Практикума находят работу

 

В этом им помогает особый этап курса — карьерный трек. На нём со студентами работают наши HR-специалисты. Студенты учатся планировать процесс поиска работы, правильно составлять резюме, уверенно держаться на собеседованиях и проходить тестовые задания. Мы разработали эту программу, чтобы каждый выпускник нашёл работу по душе.

78% выпускников находят работу, большинство из них за 4 месяца. Институт образования НИУ ВШЭ подтвердил данные через исследование трудоустройства выпускников.

Цель: получение слушателями профессиональных компетенций в области анализа данных и машинного обучения, подготовка специалистов в области анализа данных и машинного обучения.

В XXI веке бизнесу и государству особенно важно уметь прогнозировать и предсказывать различные сценарии развития событий, которые повлияют на них. В экономике и других сферах одновременно взаимодействуют множество факторов — от точности прогнозов зависит благосостояние и выживание организаций и стран. Ключевой элемент точных прогнозов — грамотная работа с данными, источники и объём которых значительно увеличиваются ежедневно.
Для это необходимы профессионалы, которые умеют исследовать проблему, формулировать и проверять с помощью инструментов анализа данных гипотезы.
Целью Программы является получение слушателями следующих профессиональных компетенций в области анализа данных:
• способность подготовить данные для анализа
• способность применять анализ данных для решения бизнес-задач
• способность коммуницировать с заказчиком и иными стейкхолдерами проекта для достижения нужного результата
• способность применять для решения задач языки программирования и баз данных, операционные системы, цифровые библиотеки и пакеты программ;
• способность программировать работающие программы на языке Python;
Основная задача программы — подготовить к работе в коммерческих и государственных компаниях специалиста, который владеет теоретическими подходами и концепциями, а также технологическими навыками реализации анализа данных.
Новизна программы состоит в продуманном сочетании теоретической и практической подготовки с постоянной автоматизированной и ручной обратной связью на платформе и от профессионалов-наставников.
Слушатели овладеют инструментами полного цикла прогнозирования развития явлений и значений переменных: от получения и прояснения задачи до очистки и анализа данных, а также решение задачи анализа данных.
Актуальность программы обуславливается растущим спросом на специалистов в области обработки и анализа больших данных.

После подачи заявки вам на почту придет письмо, в котором расскажем основные условия программы и особенности обучения в Яндекс Практикуме.

Дипломный проект

Профессиональные

---

Нет

• Высшее образование
• Среднее профессиональное образование