• Онлайн-навчання

    Професія Data Scientist

    Зумій працювати з великими даними й проєктувати системи, які можуть навчатися

    Забронювати місце Хочу консультацію
    КОЛИ
    Старт
    Йде набір на курс
    СКІЛЬКИ
    48 занятий / 6 місяців
    2 рази на тиждень с 19:00 до 22:00
    ЦІНА
    72750 UAH
    40100 UAH
    Доступна оплата частинами
    Можливість заморозити навчання
    Доступна оплата частинами
    Можливість заморозити навчання
    Забронювати місце Хочу консультацію
    Чому Професія Data Scientist?
    Перспективний напрямок
    Data Scientist — це фахівець майбутнього, якому не обов'язково володіти навичками програмування, аби гідно заробляти й мати великий попит. Жоден новий стартап не обходиться без застосування технологій Data Science, оскільки вони являють собою інноваційність та великий стрибок уперед.
    Завдання, що кидають виклик
    Data Science застосовується в різних галузях, що гарантує роботу над цікавими завданнями, не схожими одне на одне. Так, Data Science використовується для отримання вигоди з усієї наявної кількості даних, для створення персоналізованого інтерфейсу, для автоматизації процесів. Тобі постійно доведеться шукати нові рішення й формули, аби навчити штучний інтелект.
    Високооплачувана робота
    Хороших Data Scientists можна перерахувати по пальцях, тому представники цієї професії — одні з найбільш високооплачуваних і затребуваних на ринку.

    Перша робота
    Data Scientist?
    З ITEA!

    Про працевлаштування

    Міні-курс з soft skills, пошуку та отримання замовлень на фріланс-біржі Upwork

    Працевлаштування в компаніях-партнерах ITEA на їх запит

    Обліковий запис та супровід від Jungo.dev - біржі з працевлаштування IT-фахівців-початківців

    Доступ до рекомендаційної системи підвищення кваліфікації, яка допоможе адаптувати твої навички під IT-ринок

    Про працевлаштування
    Курси для професії Data Scientist
    Розклад курсів
    01. Крок
    Data Science
    Курс Python для Data Science

    Курс навчить використовувати Python для роботи з великими даними

    Старт
    Йде набір на курс
    Тривалість курсу

    16 занять / 2 місяця
    02. Крок
    Data Science
    Курс Big Data

    Навчимо отримувати користь із великих масивів даних

    Старт
    Йде набір на курс
    Тривалість курсу

    16 занять / 2 місяця
    03. Крок
    Data Science
    Курс Deep Learning

    Курс допоможе втілювати проекти щодо вирішення завдань комп'ютерного зору, обробки природної мови та прогнозування часових рядів

    Старт
    Йде набір на курс
    Тривалість курсу

    16 занять / 2 місяця

    Процес навчання професії Data Scientist

    44 live-занять
    Онлайн-формат нічим не поступається аудиторним заняттям у якості навчання. Ти доєднуєшся до стриму занять, чуєш викладача й одногрупників, ставиш запитання, береш участь у дискусіях. Після кожної трансляції ти отримуватимеш запис заняття. Так ти зможеш ще раз прослухати матеріал для кращого засвоєння або залишатися в одному темпі з групою у випадку пропуску.
    Перевірка знань: тести та домашні завдання
    Домашні завдання імітують твою реальну робочу діяльність. Ти самостійно розбираєшся із задачею та шукаєш розв’язки. Усі напрямки передбачають домашки, виконання яких є обов’язковим. Так ти не лише отримуєш додаткову практику, але й виявляєш нюанси, що могли бути упущені на самих заняттях.
    Індивідуальна робота з ментором
    З’явилися труднощі в навчанні? Просто напиши менторові. Він на зв’язку з групою в навчальний час і навіть після занять. Ментор допомагає викладачеві й опікується тим, аби твоє навчання проходило комфортно та без зайвих проблем. Організаційні моменти, проблеми з домашкою, відсутність ідей для виконання фінального проєкту — ментор допоможе розібратися з усім.
    Курсовий проєкт для портфоліо
    Аби показати, чому курси навчили тебе, ти готуєш фінальний проєкт. Тут тобі доведеться добре постаратися, адже курсовий проєкт можна надалі без докорів сумління показувати працедавцеві. Пам’ятай, що зазвичай думка про фахівця ґрунтується на враженні від робіт у його портфоліо.
    Формула ефективного навчання ITEA:

    Зручний формат онлайн-занять

    Потурбуйся про стабільність інтернет-з’єднання та доєднуйся до трансляції з будь-якого пристрою. Замість поїздок до академії й занять в аудиторіях, ти можеш зануритися до навчання вдома, у коворкінгу або в кафе. Спілкуйся з одногрупниками, став запитання викладачеві, практикуйся виконувати завдання — проходь курси без шкоди якості навчання!

    Актуальні програми навчання

    Ти не будеш слухати перекази чужих лекцій або навчатися застарілих прийомів. Наші викладачі оновлюють програми курсів, надаючи найбільш необхідну інформацію та підкріплюючи її особистим досвідом. Усі отримані знання й навички знадобляться тобі в подальшій кар’єрі.

    Стажування й працевлаштування

    Ми реєструємо всіх випускників курсів на партнерській платформі JunGo. Тут зібрані перевірені роботодавці, готові запропонувати посаду початківцям Data Scientist. Ти будеш шукати роботу разом з іншими джунами, без потреби конкурувати з більш досвідченими спеціалістами. Окрім цього, ти отримаєш наші консультації стосовно складання резюме й допомогу в підготовці до співбесіди.

    Усесторонній розвиток

    Успішні Data Scientists мають володіти не лише технічними навичками, а й певними особистісними якостями. Ми допоможемо тобі розвивати soft skills, навчитися ефективно працювати в команді та дізнатися, що потрібно для стрімкого кар’єрного зростання.

    Твій план навчання професії Data Scientist

    1. Python Basic

    10 занять

    • Навіщо потрібні комп’ютерні програми?
    • Змінні, вирази й інструкції Python
    • Управління потоком виконання
    • Ітерації
    • Функції та модулі
    • Рядки
    • Файли
    • Колекції
    • Елементи функційного програмування
    • Об’єктно-орієнтоване програмування
    2. Python for Data Science

    16 занять

    • Вступ до машинного навчання й Data Science
    • Основи мов програмування Python і R для Data Science
    • Функційне програмування в Python і R
    • Дослідження й підготовка даних до аналізу
    • Візуалізація даних у R та Python
    • Основні поняття статистичного аналізу
    • Типові проблеми в підготовці даних до аналізу
    • Базові регресивні моделі
    • Базові моделі класифікації
    • Базові моделі кластеризації й зниження розмірності
    • Дерева рішень і ансамблі
    • Методи поліпшення якості моделей машинного навчання
    • Вступ до нейронних мереж. Нейронні мережі для класифікації зображень
    • Прогнозування часових рядів
    • Документація Data Science проєктів, Data Science in prod
    • Практикум з поліпшення якості моделей
    3. Data Science / Machine Learning

    7 занять

    • Вступ до Data Science й Machine Learning
    • Data Science Process and Frameworks
    • Попередня обробка даних
    • Прогнозування та класифікація
    • Кластеризація й рекомендаційні алгоритми
    • Імплементація моделей машинного навчання
    • Захист курсового проєкту
    4. Big Data

    12 занять

    • Загальні відомості про інтелектуальний аналізі даних (ІАД) і машинному навчанні
    • Методи і алгоритми класифікації
    • Методи і алгоритми кластеризації
    • Методи і алгоритми побудови асоціативних правил. Секвенційного аналіз
    • Ансамблі моделей ІАД
    • Методи і алгоритми аналізу текстової інформації (text mining)
    5. Deep Learning

    20 занять

    • Навчишся використовувати нейронні мережі для вирішення реальних завдань
      – комп’ютерного зору;
      – обробки природної мови;
      – прогнозування часових рядів.
    • Користуватися бібліотекою Tensorflow і Keras API
    Викладачі напрямку Професія Data Scientist
    Команда ITEA зібрала кращих практиків:
    керівників, Senior-фахівців і експертів з багаторічним досвідом
    Machine Learning Engineer
    Олег Сорокін
    Почав свій шлях в IT з аналітики та менеджменту SQL Server / PostgreSQL баз даних. Надалі отримав диплом Магістра Математики в Georgia Southern University (США). Там же працював асистентом викладача математики (2 роки) і Data Scientist (більше 2 років). В даний момент працює freelance Machine Learning Developer.
    Data Scientist у компанії "Київстар". Быльше 3 років досвіду. Має досвід у процесі реалізації комерційних та наукових проектів, пов'язаних із обробкою веб-даних, NLP та аналізом зображень. 1 рік проведення тренінгів з візуалізації, видобутку та аналізу даних з R.
    Роман Кириченко
    Data Scientist
    Data Scientist, Data Analyst
    Михайло Макуха
    Більше 12 років досвіду. Займається роботою з базами даних, моделюванням та дослідженнями у сфері Data Science. CEO та співзасновник Wide Vision Analytics. Володіє навичками системного аналізу, SAS та Data Analysis.
    Компанії, в яких працюють наші випускники
    Встигни забронювати своє місце в групі
    Якщо після першого заняття ти відчуєш, що цей курс не для тебе (наприклад, не підходить за складністю), то ми повернемо гроші.
    Не знаєш, з чого почати свій шлях в IT?
    Допоможемо у виборі напрямку прямо зараз. Записуйся на безкоштовну консультацію!
    © 2014-2023 IT Education Academy. Всі права захищені ITEA WORLD LLP
    Політика конфіденційності Угода користувача

    В обработке...