Онлайн-курсы

Курс Data Science

Старт потока — 9 декабря

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

Курс Data Science
Старт потока — 6 декабря

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

Маленькие группы

Группы 5-10 человек, чтобы каждому было комфортно задавать вопросы, общаться с преподавателем и учиться командной работе

Нет сроков —
нет результатов

Дедлайны и расписание помогают побороть прокрастинацию. 91% наших студентов в этом формате проходят курс до конца

Рабочая атмосфера

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

100 000
Junior
150 000
Middle
270 000
Senior

О курсе

59900
Формат обучения
Занятия в аудитории по расписанию, с дедлайнами и постоянным общением с преподавателем, наставником, другими учениками
Группа 5-10 человек
У вас будет чат в Telegram, чтобы каждому было комфортно задавать вопросы, общаться с преподавателем и друг с другом
Ваши преподаватели
Имеют опыт в сфере от 3х лет. Они помогут довести до ума проекты, подсветят слабые и сильные места, расскажут об удачных решениях. А после — ответят на все вопросы
116
часов проектной работы
84
дополнительных видеоурока
4 991 в месяц
в месяц при оформлении рассрочки на 12 месяцев
30% скидка
при оплате до 6 декабря
Дата
Место
Занятия в Санкт-Петербурге
Центр карьеры

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

проект #1
Анализ данных
Представьте, что вы работаете в компании, которая разрабатывает игры. Ваш основной хит — бесплатный командный онлайн-шутер. В игре есть внутриигровая валюта, которую вы можете выигрывать, побеждая в матчах, а можете покупать за настоящие деньги. На днях в игре прошёл A/B-тест — некоторые игроки могли приобрести премиумную броню по скидке. Ваше руководство хочет узнать, как это повлияло на ARPU (средняя прибыль на игрока), ARPPU (средняя прибыль на платящего игрока) и траты внутриигровой валюты.

Цель — выяснить, стоит ли проводить акцию в дальнейшем.
проект #2
Машинное обучение
Представьте, что вы ML инженер большой компании оператора сотовой связи. Клиентам предлагают два тарифных плана: «Смарт» и «Ультра». На данный момент пользователи выбирают тариф сами исходя из своих предпочтений. Компания растет и хочет развития и большего количества клиентов

Цель — создать рекомендательную систему, которая на основании поведения пользователей определяет наиболее подходящий для них тариф

Чему вы научитесь
на курсе

Чему вы научитесь
на курсе

Data Scientist
Навыки
  • 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 
Кстати, сертификат Бруноям будет отлично смотреться
в вашем резюме!
Собрали классную команду наставников, которые помогут со стартом в профессии
Собрали классную команду наставников, которые помогут со стартом в профессии

С кем пройдете этот путь

Преподаватели, наставники и команда Бруноям
Преподаватель Эмиль Шакиров

Эмиль Шакиров

Опыт работы

Занимаюсь DS уже 3 года. Большую часть времени работал в компании Газпромнефть. Сейчас работаю Data scientist в Сбере.

О себе

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.

Марина, SC341-2452
Опыт работы

Занимаюсь DS уже 3 года. Большую часть времени работал в компании Газпромнефть. Сейчас работаю Data scientist в Сбере.

О себе

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.

Марина, SC341-2452
Читать дальше
Преподаватель Максим Эмбаухов

Максим Эмбаухов

Опыт работы

Специалист по машинному обучению с шестилетним стажем, фрилансер.

О себе

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

Марина, SC341-2452
Опыт работы

Специалист по машинному обучению с шестилетним стажем, фрилансер.

О себе

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

Марина, SC341-2452
Читать дальше

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
16 ак. часов
  • 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
8 ак. часов
  • 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
6 ак. часов
  • 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
12 ак. часов
  • 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
12 ак. часов
  • Задача обучения без учителя
  • Задача кластеризации. Модели k-means, DBSCAN
  • Задача понижения размерности. Метод главных компонент
6 ак. часов
  • Обработка временных рядов, особенности работы
  • Обработка изображений, особенности работы
  • Обработка текстов, особенности работы
8 ак. часов
  • Сверточные нейронные сети
  • Рекурентные нейронные сети и LSTM
  • Генеративные нейронные сети GAN
6 ак. часов
  • Проблема воспроизводимости вычислений
  • Инструменты построения конвейеров данных
  • Как презентовать проведенное исследование
4 ак. часов
Остались вопросы? С радостью ответим на них!
Остались вопросы? С радостью ответим на них!

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.

Остались вопросы? С радостью ответим на них!