Освойте Data Science с нуля. Вы получите все необходимые навыки в программировании, математике, машинном обучении для быстрого старта в профессии еще во время обучения

курс
«профессия DATA SCIENTIST»

Создатели и спикеры курса - эксперты из Amazon, Yandex и Skyeng
Есть возможность интенсивного обучения
Уровень: с нуля
Выбор специализации
Формат: онлайн
Создатели и спикеры курса - эксперты из Amazon, Yandex и Skyeng
Есть возможность интенсивного обучения
Уровень: с нуля
Выбор специализации
Формат: онлайн

Чему вы научитесь

Использовать Python для анализа данных
Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных
Работать с SQL
Научитесь писать запросы, работать с базами данных, извлекать и обрабатывать информацию
Использовать сложную математику для Data Science
Освоите математические функции для работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
Строить модели машинного обучения
Подготавливать данные и быстро строить на них ML-модели. Проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных
Этот курс для вас, если вы
Наберетесь новых навыков, научитесь применять свой текущий опыт в новой сфере, узнаете тонкости работы с большими данными
IT-специалист из смежной сферы
Освоите Python и SQL, разберетесь в статистике, научитесь строить модели и соберете сильное портфолио
Новичок без опыта в IT
Начинающий аналитик
Everything should be made as simple as possible, but not simpler.
Новичок без опыта в IT
Освоите Python и SQL, разберетесь в статистике, научитесь строить модели и соберете сильное портфолио
Структурируете текущие знания до уровня middle, освоите новые необходимые навыки, усилите свое портфолио
Начинающий аналитик

Как проходит обучение

Сопровождение ментором
Выполнение ДЗ
Ментор следит за вашим успехом, помогает эффективно построить обучение
Изучаете тему с помощью видеоуроков,
которые доступны на обучающей платформе
70% обучения - практика, в рамках которой вы будете выполнять задания на кейсах реальных компаний
Изучение темы
Защита проекта
Защищаете проект и дополняете
им свое портфолио
10+ кейсов в ваше портфолио
01.
Помогаем на реальных кейсах сделать практические задания, чтобы представить результаты на собеседовании
04.
Менторство
Ментор поддерживает в процессе обучения, отвечая на вопросы по курсу помогает эффективно освоить всю программу
03.
Помощь на испытательном сроке
Специалист карьерного центра помогает уже после трудоустройства удержаться на испытательном сроке
Мы полностью вернём деньги, если у вас не получится найти работу, в рамках изучения профессии (условия зафиксированы в оферте)
Честные обещания по трудоустройству
02.
Карьерный центр
PRODUCTSTAR
Мы поможем найти работу, проекты или стажировку и дадим работающие инструменты, которые останутся с вами навсегда
студента нашли работу
172
2,5 мес
среднее время трудоустройства
200+
партнёрств с ведущими IT-компаниями за 10 лет

Трудоустраиваем
более 80% студентов в процессе обучения

Наши эксперты
Специалисты Data Science с опытом
Программа курса
Ступень 1. «База BigData-инструментария»
Практика на кейсах реальных компаний
Ступень 2. «Алгоритмы Machine Learning»
Прокачиваем Hardskills
Ступень 3. «Специализация и погружение в прикладные задачи»
Выбор за вами: изучите одну или все специализации
2 КУРСА В ПОДАРОК
Все студенты получают доступ к бонусным курсам: «Введение в программирование» и «Бизнес английский от AgileFluent»
Примеры проектов по Data Science
Прогнозирование заболеваний с помощью Data Science
Все чаще машинное обучение применяется в медицине: для профилактики заболеваний, фармакологии и повышения общей системы здравохранения
Распознавание эмоций и аффективных состояний из речи
В основе проекта лежит аннотирование звука для определения эмоций человека. В качестве материала исследуют тон, паузы и специфику речи.
Система музыкальных рекомендаций
Машинное обучение активно используется при подборке рекомендаций. Системы анализируют вкусы человека, строят модели и выдают готовую подборку
Ваши про.навыки после курса
Продвинутая математика для ML
Машинное обучение
Линейная алгебра, теория вероятности, теория множеств для работы с машинным обучением
Визуализация данных
С помощью Python и машинного обучения
Построение моделей. Линейные методы, логистическая регрессия и SVM
Декомпозиция метрик
Поиск низкоуровневых метрик для улучшенния бизнес-показателей
Обработка картинок Machine Learning
Поиск по картинкам. Сегментация изображений, детекция объектов
Мат.статистика
Продвинутый уровень мат.статистики для аналитики данных
Презентация данных
Презентация результатов анализа данных для принятия решений
Обработка языка (NLP)
Дистрибутивная семантика (word2vec, GloVe, AdaGram) и машинный перевод
Рекомендательные системы
Навык построения рекомендательных систем для различных отраслей
SQL
Продвинутый уровень SQL: конкатенация строк, оконные функции и ускорение запросов
Python
Аналитика данных с помощью библиотек Python: Pandas, Numpy, SciPy, Seaborn, Matplotlib и др
ProductStar и мировое комьюнити
Организуем конференции Productcamp и Devscamp, курируем крупнейшее в восточной Европе комьюнити product- и project-менеджеров (более 20 000 человек), а также сотрудничаем с Google developers group
ProductStar является частью холдинга РБК
Наши студенты попадают в коммьюнити экспертов, посещают конференции и всесторонне развиваются
Истории наших студентов
Василий Сорохтин
курс "Профессия: Аналитик"
Александр
курс "Профессия: Аналитик"
Артем Чистяков
курс "Продакт менеджер"
Вячеслав Михайлов
курс "Профессия: Продакт менеджер"
Елизавета Шаронова
курс "Профессия: UX/UI дизайнер"
Оксана Безкаравайная
курс "Профессия: UX/UI дизайнер"
Андрей Шелковников
курс "Профессия: Аналитик"
Часто задаваемые вопросы