Data Science

Курс рассчитан на начальный уровень и подойдёт тем, кто хочет применять анализ данных в текущих рабочих задачах, планирует освоить профессию дата-сайентиста или работает в ML-команде и хочет лучше понимать коллег. Программа даёт базу, поэтому продвинутым специалистам она, скорее всего, покажется недостаточно глубокой.

Вы научитесь оценивать качество моделей с помощью метрик для регрессии и классификации, работать с пропущенными и разнотипными данными, а также строить графики и визуализации для принятия решений. Плюс освоите обучение и оптимизацию моделей машинного обучения с использованием библиотек и сможете решать бизнес-кейсы по предсказанию.

Обучение проходит в формате вебинаров, что требует самодисциплины для регулярного участия. Сертификат выдаётся по итогам курса, но для этого необходимо изучить 80% материала и выполнить практические задания.

Программа охватывает анализ данных, валидацию моделей и подготовку данных, обучение с учителем (регрессия и классификация), деревья решений и обучение без учителя. Внутри тем разбираются линейная и логистическая регрессия, градиентный спуск, метрики качества, ансамблирование, бустинг и кластеризация.

Да, сервис позволяет оформить рассрочку, а также оплату российской картой. По данным платформы, в 75% случаев обучение оплачивает работодатель, что делает курс удобным для профессионального развития за счёт компании.

Курс делает упор на практику: вы работаете с реальными данными в JupyterLab, строите модели и решаете бизнес-кейсы. Преподаватели имеют суммарный опыт в области DS более 6 лет и работали над ML-проектами в крупных компаниях, что добавляет прикладной ценности программе.

Да, курс готовит к старту в профессии: вы получите необходимые базовые знания и практические навыки для первых шагов. Однако стоит учитывать, что программа ориентирована на новичков, поэтому для углублённого изучения после неё, возможно, понадобятся дополнительные материалы.