Курс Data Science
Практический курс по Data Science. 2 месяца офлайн-занятий в мини-группе. 2 месяца работы по двум большим проектам: анализ данных и машинное обучение. Все это вместе с личным наставником
Практический курс по Data Science. 2 месяца офлайн-занятий в мини-группе. 2 месяца работы по двум большим проектам: анализ данных и машинное обучение. Все это вместе с личным наставником
Как мы создаем
хорошие курсы
Группы 5-10 человек, чтобы каждому было комфортно задавать вопросы, общаться с преподавателем и учиться командной работе
нет результатов
Дедлайны и расписание помогают побороть прокрастинацию. 91% наших студентов в этом формате проходят курс до конца
У вас будет чат группы. Комьюнити со всеми студентами. Разбор домашних заданий и работа по проектам. Всё это погружает в обучение
Зарплата специалиста по Data Science
По данным Хабр Карьера, средняя зарплата в Data Science — 170 000 рублей. Доход зависит от этапа карьеры и компании. Junior-специалист может зарабатывать — от 100 000 до 150 000 рублей
О курсе
59900 ₽Компании готовы брать на работу джуниоров и вкладываться в их развитие. Для этого нужно освоить профессию базово и попрактиковаться на курсе, а после мы поможем с трудоустройством
Компании готовы брать на работу джуниоров и вкладываться в их развитие. Для этого нужно освоить профессию базово и попрактиковаться на курсе, а после мы поможем с трудоустройством
Практика на
больших проектах
Чему вы научитесь
на курсе
Чему вы научитесь
на курсе
- Основы программирования Python
- Машинное обучение
- Работа с библиотеками NumPy и pandas
- Визуализация данных с помощью matplotlib
- SQL
- Работа с базами данных
- Использование математики для обработки данных
- Нейронные сети
- Использование в работе machine learning
- Создание и проведение A/B-тестирования
в вашем резюме!
С кем пройдете этот путь
Эмиль Шакиров
Занимаюсь DS уже 3 года. Большую часть времени работал в компании Газпромнефть. Сейчас работаю Data scientist в Сбере.
Если тебе нравится разбираться в новых, интересных областях знаний. Если тебе нравятся вызовы. Если ты хочешь быть на передовой новых открытий и технологий тебе точно нужно заняться Data Science. Меня привлекает в DS то, что тут не бывает однотипных задач. Вчера ты вместе с бизнес аналитиком собирал требования у заказчика, сегодня строишь красивые графики и генерируешь гипотезы, а завтра ты пишешь скрипты с моделями машинного обучения. DS настолько большая и интересная область, что твой рост в ней не ограничен ничем. Я же помогу тебе сделать первые шаги на этом пути.
Курс интересный. Работа преподавателя на отлично: объяснение материала понятно, при необходимости с разными подходами; всегда был готов развёрнуто ответить на любые вопросы; всегда на связи, понятная и подробная обратная связь по домашним заданиям.
Занимаюсь DS уже 3 года. Большую часть времени работал в компании Газпромнефть. Сейчас работаю Data scientist в Сбере.
Если тебе нравится разбираться в новых, интересных областях знаний. Если тебе нравятся вызовы. Если ты хочешь быть на передовой новых открытий и технологий тебе точно нужно заняться Data Science. Меня привлекает в DS то, что тут не бывает однотипных задач. Вчера ты вместе с бизнес аналитиком собирал требования у заказчика, сегодня строишь красивые графики и генерируешь гипотезы, а завтра ты пишешь скрипты с моделями машинного обучения. DS настолько большая и интересная область, что твой рост в ней не ограничен ничем. Я же помогу тебе сделать первые шаги на этом пути.
Курс интересный. Работа преподавателя на отлично: объяснение материала понятно, при необходимости с разными подходами; всегда был готов развёрнуто ответить на любые вопросы; всегда на связи, понятная и подробная обратная связь по домашним заданиям.
Максим Эмбаухов
Специалист по машинному обучению с шестилетним стажем, фрилансер.
Data Science — не просто серьезная и востребованная работа, это настоящее волшебство. Владеющему этим тайным знанием легко внести свой вклад в самые разные сферы жизни, от бизнеса до науки. Специалист по DS может решать проблемы, которые не под силу другим, и даже предсказывать будущее — а может и применять свои силы для творчества и развлечения. В DS моя креативность находит свое проявление, а каждый проект может стать увлекательным приключением. Присоединяйтесь! Вас ждут удивительные законы статистики, разгадка тайн с помощью анализа данных и сила машинного обучения.
Курс интересный. Работа преподавателя на отлично: объяснение материала понятно, при необходимости с разными подходами; всегда был готов развёрнуто ответить на любые вопросы; всегда на связи, понятная и подробная обратная связь по домашним заданиям
Специалист по машинному обучению с шестилетним стажем, фрилансер.
Data Science — не просто серьезная и востребованная работа, это настоящее волшебство. Владеющему этим тайным знанием легко внести свой вклад в самые разные сферы жизни, от бизнеса до науки. Специалист по DS может решать проблемы, которые не под силу другим, и даже предсказывать будущее — а может и применять свои силы для творчества и развлечения. В DS моя креативность находит свое проявление, а каждый проект может стать увлекательным приключением. Присоединяйтесь! Вас ждут удивительные законы статистики, разгадка тайн с помощью анализа данных и сила машинного обучения.
Курс интересный. Работа преподавателя на отлично: объяснение материала понятно, при необходимости с разными подходами; всегда был готов развёрнуто ответить на любые вопросы; всегда на связи, понятная и подробная обратная связь по домашним заданиям
Программа курса
Каждому студенту мы открываем доступ этому курсу, для того, чтобы обучение не прошло впустую. Проблема — люди не получают результат от обучения. Есть три основные причины:
- Нет четких целей. И даже те, кто понимает важность целей, всё равно этого не делает. Хочу поменять работу и стать крутым сммщиком — не цель, а желание. С такой постановкой результат будет соответствующим.
- Забрасывание обучения на полпути. Многие находят мотивацию на первую неделю. А вот дойти до конца не получается. Так как мозг не любит учиться регулярно.
- Отсутствие системности. Достаточно распространённое явление, когда мы хватаемся за любую информацию по выбранной теме, двигаемся бессистемно, и как следствие, безрезультатно.
Почему мы выделили именно эти три причины? Потому что занимаемся обучением уже 11 лет и видим обратную связь от учеников. На курсе рассказываем, как все эти ценные знания применять в жизни.
- Основы Python. Настройка IDE. Базовый синтаксис
- Базовые типы данных и циклы
- Функции и классы
- Продвинутые типы данных: массивы, множества, словари
- Python для анализа данных: numpy и scipy
- Python для анализа данных: pandas
- Лабораторная работа по Python
- Основы линейной алгебры и теории множеств и их реализация в Python
- Методы математической оптимизации и их реализация в Python
- Основы описательной статистики и их реализация в Python
- Статистический анализ данных и их реализация в Python
- Библиотека NumPy: методы анализа массивов
- Библиотека NumPy: способы преобразования массивов
- Библиотека pandas: индексация и выбор данных
- Библиотека pandas: применение функций, группировка, сортировка
- Визуализация данных с помощью matplotlib
- Введение в базы данных: необходимость, принципы работы
- Основы работы с базами данных на декларативном языке SQL
- Альтернативные виды баз данных и их различия
- Современные возможности баз данных
- Принципы работы с разными конкретными БД
- Основные библиотеки для подключения к БД из Python
- Математика для Data Science
- Дискретные и непрерывные случайные величины
- Центральные предельные теоремы и закон больших чисел
- Производная. Векторы. Матрицы
- Случайные события. Условная вероятность. Формула Байеса. Независимые испытания
- Дискретные случайные величины. Закон распределения вероятностей. Биномиальный закон распределения. Распределение Пуассона
- Описательная статистика. Качественные и количественные характеристики популяции
- Графическое представление данных
- Непрерывные случайные величины. Функция распределения и плотность распределения вероятностей. Равномерное и нормальное распределение. Центральная предельная теорема
- Проверка статистических гипотез.
- Доверительные интервалы.
- Взаимосвязь величин. Параметрические и непараметрические показатели корреляции Корреляционный анализ
- Многомерный статистический анализ. Линейная регрессия
- Дисперсионный анализ. Логистическая регрессия
- Задача обучения с учителем. Постановка задачи классификации и регрессии
- Линейная регрессия для задач классификации и регрессии
- Оценка качества модели для задач классификации и регрессии
- Проблема переобучения. Регуляризация. Отбор признаков
- Другие модели классификации: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, деревья решений
- Бустинг и стекинг
- Задача обучения без учителя
- Задача кластеризации. Модели k-means, DBSCAN
- Задача понижения размерности. Метод главных компонент
- Обработка временных рядов, особенности работы
- Обработка изображений, особенности работы
- Обработка текстов, особенности работы
- Сверточные нейронные сети
- Рекурентные нейронные сети и LSTM
- Генеративные нейронные сети GAN
- Проблема воспроизводимости вычислений
- Инструменты построения конвейеров данных
- Как презентовать проведенное исследование
О Бруноям
Бруноям — это практический подход к образованию. Мы делаем курсы для тех, кто хочет получить новую профессию, сменить сферу деятельности или решить свою бизнес-задачу. На собеседовании стали спрашивать не наличие диплома, а навыки, которыми человек обладает. Мы в Бруноям как раз и даём те самые навыки и умения, которые позволяют попробовать себя в новой профессии или совершенствоваться. Мы делаем образование для тех, кто хочет и готов пробовать новое, меняться, искать себя и свою работу мечты
Вопросы и ответы
Мы помогаем сделать хорошее резюме, оформить портфолио, подготовиться к собеседованиям. Каждый студент может обратиться за помощью к экспертам из карьерного центра Бруноям.
Образовательная деятельность в Школе Бруноям ведется на основании государственной лицензии.
Вы можете оформить налоговый вычет, если вы работаете по трудовому договору и являетесь налоговым резидентом РФ.
Чтобы получить налоговый вычет за обучение, нужно собрать документы, включая договор с учебным заведением и чеки об оплате, и подать декларацию 3-НДФЛ в налоговую инспекцию. Вычет можно оформить за себя или близких родственников. Для получения вычета через работодателя подайте заявление и справку об оплате в налоговую через личный кабинет на сайте ФНС. Возврат составит 13% от суммы расходов на обучение.
Вы всегда можете спросить про налоговый вычет у наших менеджеров — они помогут разобраться в процессе.
Подробнее о налоговом вычете читайте в нашей статье.
Вы можете спланировать свой бюджет и оплатить курс разными способами:
- У нас есть беспроцентная рассрочка от Т-банк и Сбербанк. Проценты Школа берёт на себя.
- Принимаем оплаты иностранными картами.
- Доступна оплата частями через сервис Яндекс Сплит. Можно разделить оплату на 2, 4, 6 месяцев.
- Обучение может оплатить ваш работодатель: заключаем договор с юрлицом, выставляем счёт на оплату, после открываем доступ к курсу.
Рядом с вами будут эксперты в профессии — преподаватели и наставники. Они помогут систематизировать знания, расскажут об инструментах и возможностях, доведут ваши проекты до ума, чтобы у вас было хорошее портфолио.
English
РусскийРезультативность, Добро и Юмор! Их нам вполне хватает, чтобы на каждом этапе максимально удовлетворить наших учеников и довести их до результата.