Курсы Data Science
Практический курс по Data Science: от основ Python,
NumPy, SciPy, pandas до работы с нейронными сетями.
2 месяца офлайн-занятий в мини-группе и 2 месяца проектной работы вместе с личным наставником.
Бессрочный доступ к материалам онлайн-курса.
Всё, чтобы вы освоили профессию Junior Data Scientist.
Практический курс по Data Science: от основ Python,
NumPy, SciPy, pandas до работы с нейронными сетями.
2 месяца офлайн-занятий в мини-группе и 2 месяца проектной работы вместе с личным наставником.
Бессрочный доступ к материалам онлайн-курса.
Всё, чтобы вы освоили профессию Junior Data Scientist.
Максимально эффективное
обучение
Курсы разрабатываются после анализа вакансий и обновляются каждые полгода. Ничего лишнего — учим только тому, что пригодится в работе
Преподаватели — действующие специалисты, которые прошли наше обучение педагогике. Они донесут сложные вещи просто. Все всё поймут
91% наших студентов в офлайн-формате проходят обучение до конца. Ни один онлайн-курс не даёт такого результата
Выполнение проектов приближает студентов к условиям реальной работы. Проекты не стыдно будет показать работодателю
О курсе
- Занятия в Санкт-Петербурге
- Начало обучения 29 апреля 2023
Data Science — это работа с большим объёмом информации, которая требуется почти во всех сферах. По данным HeadHunter количество вакансий Data Scientist выросло в 7 раз за последние 2 года.
Наши преподаватели — действующие специалисты по Data Science / Data Analysis. Они совмещают основную работу и преподавание. В процессе обучения они делятся собственным опытом и только актуальной информацией в сфере Data Science.
Группы 5-10 человек позволяют работать над проектами в команде, а преподавателю — уделять внимание каждому ученику. Если вы захотите освежить информацию — можете бесплатно пройти весь курс или посетить пропущенное занятие в течение года.
Data Science — это работа с большим объёмом информации, которая требуется почти во всех сферах. По данным HeadHunter количество вакансий Data Scientist выросло в 7 раз за последние 2 года.
Наши преподаватели — действующие специалисты по Data Science / Data Analysis. Они совмещают основную работу и преподавание. В процессе обучения они делятся собственным опытом и только актуальной информацией в сфере Data Science.
Группы 5-10 человек позволяют работать над проектами в команде, а преподавателю — уделять внимание каждому ученику. Если вы захотите освежить информацию — можете бесплатно пройти весь курс или посетить пропущенное занятие в течение года.
К очным занятиям добавили этап работы по проектам с личным наставником, которые точь-в-точь повторяют повседневные задачи разработчиков. И доступ ко всем урокам онлайн-курса по Data Science. Всё это на нашей образовательной платформе.
К очным занятиям добавили этап работы по проектам с личным наставником, которые точь-в-точь повторяют повседневные задачи разработчиков. И доступ ко всем урокам онлайн-курса по Data Science. Всё это на нашей образовательной платформе.
Для кого этот курс
С нуля получите все знания и навыки, которые необходимы для работы Junior Data Scientist
ЗаписатьсяНаучитесь извлекать максимум из больших массивов данных для быстрой проверки гипотез и построения прогнозов
Как проходит
обучение
Обучайтесь в аудиториях с новыми ПК и системой дублирующих мониторов
Закрепляйте каждую тему на домашних заданиях и получайте развёрнутую обратную связь
Делитесь успехами в телеграм-чате. Коммьюнити с преподавателем, наставником и группой до 10 человек
Выполняйте проекты во время обучения и после занятий наставник будет на связи
- Обучайтесь в аудиториях с новыми ПК и системой дублирующих мониторов
- Закрепляйте каждую тему на домашних заданиях и получайте развёрнутую обратную связь
- Делитесь успехами в телеграм-чате. Коммьюнити с преподавателем, наставником и группой до 10 человек
- Выполняйте проекты во время обучения и после занятий наставник будет на связи
Благодаря команде Бруноям и твоей практике, конечно
Актуальные знания
в курсе
Актуальные знания
в курсе
- Python — основы программирования
- Машинное обучение — построение моделей
- NumPy — работа с библиотекой
- pandas — работа с библиотекой
- matplotlib — визуализация данных с помощью
- SQL — работа с базами данных
- Математика — использование для обработки данных
- Нейронные сети — теория и практика
- machine learning — Использование в работе
- A/B-тестирования — создание и проведение
в вашем резюме!
Преподаватели курса
Эмиль Шакиров
Занимаюсь DS уже три 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 три 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.
Александр Валькович
Опыт Python разработки, DS, ML более 3 лет. Выпускник НГУ (2009, магистратура), Чикагский университет (2011, MS, Physical Sciences). Ведущий инженер в ННТЦ (г.Новосибирск). Применение ML, DS в нефтегазовом секторе. Решение задач оптимизации и адаптации моделей различных промышленных объектов.
Почему я преподаю? Опыт преподавания чрезвычайно полезен для практикующих специалистов. Умение доходчиво объяснять концепции и алгоритмы очень важно для инженеров и программистов. Моя мотивация здесь многослойная. Потрясающий коллектив Бруноям. Мотивированные студенты. Личный рост как преподавателя. Во время решения задач часто возникают интересные и полезные для всех дискуссии. В современном мире умение работать с данными и писать код можно поставить в один список с такими навыками как читать, писать и считать. «Данные это новая нефть» (С) Полностью согласен с этим утверждением. Всегда рад помочь совершить первые шаги в области Python разработки, машинного обучения и анализа данных.
Да все понравилось, занимался с удовольствием. Особо хочу отметить способность преподавателя доносить сложную информацию простым языком.
Опыт Python разработки, DS, ML более 3 лет. Выпускник НГУ (2009, магистратура), Чикагский университет (2011, MS, Physical Sciences). Ведущий инженер в ННТЦ (г.Новосибирск). Применение ML, DS в нефтегазовом секторе. Решение задач оптимизации и адаптации моделей различных промышленных объектов.
Почему я преподаю? Опыт преподавания чрезвычайно полезен для практикующих специалистов. Умение доходчиво объяснять концепции и алгоритмы очень важно для инженеров и программистов. Моя мотивация здесь многослойная. Потрясающий коллектив Бруноям. Мотивированные студенты. Личный рост как преподавателя. Во время решения задач часто возникают интересные и полезные для всех дискуссии. В современном мире умение работать с данными и писать код можно поставить в один список с такими навыками как читать, писать и считать. «Данные это новая нефть» (С) Полностью согласен с этим утверждением. Всегда рад помочь совершить первые шаги в области Python разработки, машинного обучения и анализа данных.
Да все понравилось, занимался с удовольствием. Особо хочу отметить способность преподавателя доносить сложную информацию простым языком.
Расписание обучения
| Выходные | 29 апреля - 17 июня |
|
14:30 - 18:30 | Записаться |
| Вечер | 12 мая - 26 июня |
|
19:00 - 22:00 | Записаться |
Программа курса
- 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
Быстрое обучение
без потери качества
Менеджеры помогут выбрать курс, который вам действительно нужен
В курсе будет много практики и заданий
с разным уровнем сложности
Обратная связь от преподавателя и наставника поможет выполнить задачу на 100%
Несколько месяцев от начала обучения до решения вашей задачи
Вопросы и ответы
По окончании курса вы получаете электронный сертификат.
Ученики часто используют его при устройстве на работу, но стоит помнить, что самое ценное - это навык, который вы освоите на курсе.
Отдел по работе с клиентами работает по будням с 10.00 до 19.30 и по выходным с 10.00 до 16.30. Все занятия заканчиваются до 22.00
Если вы пропустили какую-то тему или хотите освежить информацию - можете бесплатно пройти весь курс или пропущенное занятие в течение года. А в общем чате вы сможете получить материалы с пропущенного занятия.
После окончания курса действуют накопительные скидки: 10% на второй, 15% на третий и 25% на четвертый курс. Срок действия скидок не ограничен.
На курсе будет информация по подготовке к работе: как пройти собеседование, где искать работу и заказы, как составить резюме и выгодно отличаться от соискателей, как оформить портфолио, с какими заказчиками имеет смысл работать, с чем придётся столкнуться в начале работы.
Ученики уже на курсе размещают информацию о себе и контактируют с заказчиками, а преподаватели и кураторы дают рекомендации, исходя уже из их конкретной ситуаций. А еще у нас есть центр карьеры, где можно посмотреть все действующие стажировки для студентов.
При такой поддержке у вас есть все шансы получить работу в короткие сроки.
Если у вас есть конкретные задачи и проект, вы можете работать над ними на курсе под присмотром преподавателя.
Отсутствие своего проекта - не проблема. На курсе вы получаете профессию, выполняя задания, которые мы подготовили.
Закажите обратный звонок, мы подберём для вас удобное время.
Если вам необходимо дополнительное, официальное подтверждение вашего обучения, мы можем выдать удостоверение о повышении квалификации. Право на выдачу имеют государственные и частные учреждения, имеющие подтверждение качества обучающих программ на соответствие нормам ГОСТа.
Вы можете оформить беспроцентную рассрочку на 3, 6, или 12 месяцев.
Вы можете пройти курс индивидуально.
Стоимость зависит от количества часов и программы курса, которая составляется на основе необходимых для вас тем.
Мы оставляем на сайте только востребованные курсы. Если что-то устаревает или утрачивает свою актуальность - мы их убираем.
Все программы курсов планово обновляются каждые полгода, либо по мере выхода серьёзных изменений.
Результативность, Добро и Юмор! Их нам вполне хватает, чтобы на каждом этапе максимально удовлетворить наших учеников и довести их до результата.