+380675018212 Звонки бесплатные
Программы Курс Data Science с нуля

Курс Data Science с нуля

Станьте data scientist с 0 за 7 месяцев!

Calendar
Старт 02 апреля
Clock
вт, чт: 19:00-21:00, нд: 10:00-12:00
Записаться на курс
Курс Data Science с нуля
Certificate
100%

актуальна програма

відповідно до вимог роботодавців

Особенное отношение к обучению

Курс Data Science мы создали вместе с украинскими и израильскими экспертами в машинном обучении. Взяли лучшие практики из мира big tech и собрали в одну мощную, прикладную программу.

Первый запуск был ещё в 2020 году — мы обучали сотрудников Международного банка Азербайджана. Сейчас многие из них уже на топовых позициях в сфере Data Science.

Что делает этот курс особенным? Он реально глубокий и цельный: начинаем с Python и математики, а потом шаг за шагом погружаемся в машинное обучение, нейросети и NLP. Никакой теории ради теории — только то, что реально пригодится в работе.

Программа курса

  • Основы Python

    Начнем с изучения Python – популярного языка программирования для работы с данными и машинного обучения. Мы изучим базовые принципы программирования, такие как переменные (типы данных: числа, строки, списки и т. д.), операции с ними (математические операции, конкатенация и т. д.). Также научимся работать с функциями и модулями (разбиение программы на части для удобства) и классами (основы объектно-ориентированного программирования).

    • Python

    • Программирование для начинающих

    • Работа с данными

    • Переменные в Python

    • Типы данных

    • Строки

    • Списки

    • Функции в Python

    • Объектно-ориентированное программирование (ООП)

  • Обработка данных в Python

    Этот модуль научит вас работать с данными, что является основной задачей Data Science. Вы научитесь индексировать данные (обращаться к отдельным элементам в списках или массивах). Также мы рассмотрим обработку файлов (например, CSV, Excel), разберём, как читать данные из файлов и обрабатывать их. После этого вы сможете очищать данные от ошибок, пропущенных значений или ненужных элементов.

    • Индексация данных

    • Списки и массивы

    • Обработка данных

    • Чтение файлов

    • Очистка данных

    • Пропущенные значения

    • Удаление ошибок

    • Предобработка данных

  • Библиотека Pandas

    Одна из самых популярных библиотек для работы с данными. Она позволяет хранить данные в табличных структурах, называемых DataFrame. Познакомимся с методами очистки и предварительной обработки данных.

    • Pandas

    • Библиотеки Python

    • DataFrame

    • Data Science инструменты

    • Предобработка данных

    • Очистка данных

  • Matplotlib и Seaborn

    После обработки данных мы перейдём к их визуализации. Matplotlib – это библиотека для создания графиков, а Seaborn – её расширение для более удобного построения визуализаций. Визуализация помогает лучше понять, что происходит с данными.

    • Визуализация данных

    • Matplotlib

    • Seaborn

    • Графики в Python

    • Data Visualization

    • Python для визуализации

  • Математика и статистический анализ

    Математика и статистика, необходимые для работы с данными. Вы узнаете, что такое умножение матриц, векторы, среднее значение, медиана, дисперсия и как прогнозировать вероятность событий. Это важно, так как для построения эффективных моделей машинного обучения необходимо понимать эти концепции.

    • Математика для Data Science

    • Статистика

    • Векторы

    • Матрицы

    • Теория вероятностей

    • Медиана

    • Среднее значение

    • Дисперсия

  • Введение в машинное обучение

    Мы начнем с жизненного цикла проекта – от постановки задачи до тренировки модели. Вы узнаете, как разделить данные на обучающий и тестовый наборы (методы Train-test split, CV), а также как создавать pipeline – конвейер машинного обучения.



    • Жизненный цикл проекта

    • Постановка задачи

    • Train-test split

    • Кросс-валидация (CV)

    • Обучающая выборка

    • Тестовая выборка

    • Конвейер машинного обучения

  • Линейная регрессия

    Линейная регрессия – это основной метод для прогнозирования числовых значений. Она работает на основе предположения, что существует линейная зависимость между переменными (признаками).

    • Линейная регрессия​

    • Прогнозирование​

    • Линейная зависимость​

  • Логистическая регрессия

    Логистическая регрессия используется для задач классификации. Она определяет вероятность того, к какому классу относится объект, и работает по принципу “да” или “нет”.

    • Логистическая регрессия​

    • Классификация​

    • Вероятность​

  • Дерево решений (Decision Trees)

    Дерево решений разбивает данные на основе простых вопросов, что позволяет классифицировать объекты. Вы изучите, как использовать деревья решений для классификации и регрессии, а также как настраивать их для повышения эффективности.

    • Деревья решений​

    • Классификация​

    • Регрессия​

    • Моделирование​

  • K-Nearest Neighbor, KNN

    KNN – алгоритм классификации данных, основанный на принципе, что похожие объекты находятся рядом. Чтобы определить, к какому классу относится новый объект, алгоритм анализирует его ближайших соседей.

    • K-Nearest Neighbors​

    • KNN​

    • Классификация​

    • Алгоритмы​

  • Кластеризация данных

    Процесс разделения данных на группы, где объекты в каждой группе схожи между собой. Мы рассмотрим алгоритмы K-means и GMM для кластеризации объектов.

    • Кластеризация

    • Без учителя

    • Группировка данных

    • K-Means

    • Иерархическая кластеризация

  • Метрики

    Метрики позволяют оценить, насколько хорошо работают модели машинного обучения. Вы изучите такие метрики, как точность (accuracy), precision (точность), recall (полнота), F1-score (комбинация точности и полноты) и AUC-ROC (кривые для сравнения моделей).

    • Метрики

    • Оценка модели

    • Accuracy

    • Precision

    • Recall

    • F1-score

    • AUC-ROC

    • Классификация

    • Кривые ошибок

    • Модельная валидация

  • Бустинг

    Бустинг – метод улучшения точности моделей. Он объединяет слабые модели в одну сильную, что значительно повышает результат.

    • Boosting

    • Ensemble learning

    • Сильные модели

    • Улучшение точности

    • Градиентный бустинг

    • Модельная оптимизация

    • Повышение производительности моделей

  • Снижение размерности и оптимизация гиперпараметров

    Эффективность моделей машинного обучения повышается за счёт методов уменьшения размерности. Мы рассмотрим такие методы, как PCA, UMAP, t-SNE. 

    • Снижение размерности

    • PCA

    • UMAP

    • t-SNE

    • Визуализация признаков

    • Оптимизация гиперпараметров

  • Нейронные сети

    Этот раздел охватывает основы Deep Learning – глубоких нейронных сетей. Мы научимся создавать простые многослойные персептроны (MLP) и разберём их применение в реальных задачах, например, в обработке изображений.

    • Нейронные сети

    • Deep Learning

    • MLP

    • Глубинное обучение

    • Многослойный перцептрон

  • TensorFlow 2

    TensorFlow – это библиотека для построения сложных моделей машинного обучения. Она позволяет быстро создавать и обучать модели, оптимизировать их, а также сохранять и загружать готовые модели.

    • TensorFlow

    • Библиотеки для ML

    • Обучение моделей

    • Создание нейросетей

    • Сохранение моделей

    • Загрузка моделей

  • Google Colab

    Google Colab – это облачная среда для обучения моделей, которая позволяет использовать мощные графические процессоры (GPU). Мы научимся работать с Colab для обучения моделей Deep Learning.

    • Google Colab

    • Облачные вычисления

    • Обучение моделей

    • Среда для ML

  • Natural Language Processing (NLP)

    NLP занимается обработкой и анализом текстовых данных. Мы будем использовать библиотеки NLTK и spaCy для обработки текста: токенизации, лемматизации, выделения сущностей и многого другого.

    • NLP

    • Natural Language Processing

    • Обработка текста

    • Токенизация

    • Лемматизация

    • NLTK

    • spaCy

Что вы будете уметь после курса

Skill Icon

Программировать на Python для Data Science.

Skill Icon

Применять математические и статистические методы для понимания алгоритмов машинного обучения.

Skill Icon

Работать с основными библиотеками Python: Scikit-learn, NumPy, Seaborn, Pandas, Matplotlib для анализа и визуализации данных.

Skill Icon

Создавать конвейеры (pipelines) для автоматизации процессов машинного обучения.

Skill Icon

Работать с классическими алгоритмами машинного обучения: деревья решений, линейная и логистическая регрессия, KNN, кластеризация.

Skill Icon

Понимать основы глубокого обучения (Deep Learning) и работать с нейронными сетями (MLP).

Skill Icon

Использовать TensorFlow для построения и обучения сложных моделей.

Skill Icon

Работать с Google Colab для тренировки моделей Deep Learning с использованием GPU.

Skill Icon

Применять методы обработки текстовых данных (NLP) с помощью библиотек NLTK и spaCy.

Skill Icon

Обладать всеми необходимыми навыками и знаниями для позиции Data Scientist.

Как проходит обучение

  • Educational Process

    Живые занятия

    все занятия проходят с преподавателем в живом формате, поэтому у вас будет возможность задавать все вопросы сразу и получать ответ

  • Educational Process

    Современная LMS-система

    вы навсегда получите доступ ко всем материалам курса и видеозаписи занятий, так что в любой момент сможете вернуться и повторить материал

  • Educational Process

    Поддержка ментора

    постоянный доступ к ментору, который поможет вам разобраться во всех вопросах, возникших при выполнении домашнего задания или в работе над проектом

  • Educational Process

    Работа над реальными проектами

    во время обучения вы будете максимально практиковать полученные знания, выполняя проекты в команде с другими студентами

  • Educational Process

    Помощь курс-координатора

    для решения любых организационных вопросов во время обучения у вас будет поддержка собственного курс-координатора

  • Educational Process

    Система оценки знаний

    в отличие от многих курсов, наша программа предусматривает систему оценивания знаний студентов и рейтинг, позволяющий оцифровывать достижения студентов и ставить четкие учебные цели

Преподаватели курса

Иван Гомонец

Иван Гомонец

BI Tech Lead в GROWE
Павел Чернега

Павел Чернега

Lead Machine Learning Engineer
Даниэль Андерсон

Даниэль Андерсон

Machine Learning Research Engineer

Начни свой путь уже сейчас!

Регистрируйся на консультацию и сделай первый шаг навстречу новой профессии. Наш менеджер поможет тебе выбрать направление обучения.

Регистрируйся на консультацию и сделай первый шаг навстречу новой профессии. Наш менеджер поможет тебе выбрать направление обучения.

Записывайся на консультацию сейчас, и получи скидку на обучение при полной оплате!

    Регистрируясь, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности

    Трудоустройство с DAN.IT

    Для нас очень важна репутация, поэтому мы заботимся о каждом нашем студенте и помогаем ему достичь самого главного, не только получить профессию, но и трудоустроиться в IT компанию

    Двухнедельный модуль карьерного сопровождения

    • Employment Icon

      подготовка резюме и оформление портфолио

    • Employment Icon

      написание сопроводительного письма

    • Employment Icon

      оформление профиля в Linkedin

    • Employment Icon

      пробные собеседования с HR специалистом и техническим экспертом

    • Employment Icon

      подбор вакансий

    • Employment Icon

      фидбек после прохождения собеседований и работа над ошибками

    • Employment Icon

      варианты стажировки в IТ компаниях

    • Employment Icon

      сопровождение при согласовании оффера и финализации условий труда

    Employment
    Alumni

    резюме

    проверенных карьерным менеджером
    Alumni

    технических собеседований

    тренировочные собеседования с HR и преподавателями
    Alumni

    86%

    трудоустроенных выпускников

    Стоимость курса

    • Calendar
      продолжительность: 7 месяцев
    • Lesson
      количество уроков: 60
    • Wallet
      стоимость от: 4800 грн в месяц
    • Benefit Icon

      Поддержка ментора

    • Benefit Icon

      Сертификат

    • Benefit Icon

      Разбивка платежа от компании

    • Benefit Icon

      Помощь координатора

    • Benefit Icon

      Заключение договора

    • Benefit Icon

      Покупка частями от Monobank

    • Benefit Icon

      Возможность приостановить обучение

    • Benefit Icon

      Оплата сразу за весь курс со скидкой

    • Benefit Icon

      Без % рассрочка от ПриватБанк

    Остались вопросы?

    Закажи бесплатную консультацию, на которой мы расскажем тебе более подробно об условиях обучения, ответим на все твои вопросы и поможем выбрать направление в IT, которое подходит именно тебе!

    Clock

    Оставь свой номер телефона и наш карьерный консультант свяжется с тобой в течение 15-ти минут в рабочее время.

      Часто задаваемые вопросы

      Сколько длится курс Data Science и какой формат обучения?

      Курс Data Science длится 7 месяцев, 150 академических часов. Занятия проходят онлайн в прямом эфире с украинскими и израильскими экспертами 2-3 раза в неделю. Вы получаете доступ к записям всех лекций, практическим заданиям и персональной поддержке менторов на платформе DAN-IT.

      Можно ли пройти курс Data Science с нуля без опыта программирования?

      Да, курс Data Science в DAN-IT разработан для обучения с нуля. Программа начинается с основ Python и математики, постепенно переходя к машинному обучению и нейронным сетям. Даже если вы никогда не программировали, наши эксперты помогут вам освоить все необходимые навыки для старта карьеры в Data Science.

      Какие инструменты и технологии я освою на курсе Data Science?

      В процессе обучения вы освоите Python и его библиотеки (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow), SQL для работы с базами данных, Jupyter Notebook, Git для контроля версий, а также инструменты визуализации данных. Программа включает изучение алгоритмов машинного обучения, нейронных сетей и работу с большими данными (Big Data).

      Предоставляет ли DAN-IT помощь с трудоустройством после курса Data Science?

      Да, DAN-IT включает двухнедельный модуль карьерного сопровождения: подготовка резюме, оформление портфолио, профиля в LinkedIn, пробные собеседования с HR и техническим экспертом, подбор вакансий, варианты стажировки в IT-компаниях и сопровождение при согласовании оффера. Мы помогаем нашим выпускникам найти работу Data Scientist или Data Analyst.

      Чем отличается Data Science от Data Analyst?

      Data Scientist занимается глубоким анализом данных, разработкой моделей машинного обучения и прогнозированием, используя продвинутую математику и программирование. Data Analyst фокусируется на бизнес-аналитике, создании отчётов и визуализации с помощью Excel, SQL и Power BI. Курс Data Science в DAN-IT готовит специалистов широкого профиля с навыками обеих областей.

      Сколько стоит курс Data Science онлайн и есть ли рассрочка?

      Стоимость курса Data Science составляет от 4800 грн/месяц. DAN-IT предлагает гибкие варианты оплаты: рассрочку через Monobank и ПриватБанк без процентов, скидки при полной оплате, а также возможность приостановить обучение при необходимости. Узнать актуальные цены можно на сайте или у наших консультантов.

      Какие проекты входят в портфолио после обучения на курсе Data Science?

      За время обучения вы создадите несколько реальных проектов для портфолио: систему рекомендаций товаров, модель прогнозирования цен, анализ клиентского поведения, классификацию изображений с помощью нейронных сетей, а также дипломный проект на выбранную тему. Все проекты проверяются экспертами и могут быть представлены потенциальным работодателям.

      Какой уровень математики нужен для курса Data Science?

      Для старта на курсе Data Science достаточно школьных знаний математики. В программу включены модули по необходимой математике: линейная алгебра, теория вероятностей, математическая статистика. Все темы объясняются доступным языком с практическими примерами, поэтому вы сможете освоить математический аппарат даже без технического образования.

      Какие перспективы карьеры и зарплаты у Data Scientist в Украине?

      Data Scientist — одна из самых востребованных и высокооплачиваемых профессий в IT. Junior Data Scientist в Украине зарабатывает от $1000-1500, Middle — от $2500-4000, Senior — от $5000 и выше. Профессия востребована в финтехе, e-commerce, медицине, телекоме и других сферах. По прогнозам LinkedIn, к 2026 году в области Data Science будет создано более 11 миллионов рабочих мест.

      Получу ли я сертификат после завершения курса Data Science?

      Да, после успешного завершения курса Data Science и защиты дипломного проекта вы получите сертификат DAN-IT Education на украинском и английском языках. Сертификат подтверждает ваши знания и навыки в области Data Science, машинного обучения и анализа данных, и может быть добавлен в ваше резюме и профиль LinkedIn.

      Описание курса

      Data Scientist — это позиция, которая появляется во многих крупных и средних компаниях даже вне IТ-сектора, и такие специалисты могут рассчитывать на зарплату программиста и выше!

      Так что входит в обязанности дата сайентист? Это специалист, который с помощью новейших инструментов занимается сбором, обработкой, анализом и интерпретацией данных для получения инсайтов для бизнеса и принятия взвешенных решений.

      Data Science курсы помогают освоить эту профессию с нуля: знакомят с необходимыми для работы инструментами и обеспечивают подготовку для позиции junior data scientist.

      Если раньше вас останавливало, что для начала data science обучения необходимо знать язык программирования Python и математику для Data Science, то наша программа для вас, ведь мы обучаем с 0 и предлагаем вам подготовительный модуль!

      Кроме этого, курс data science содержит множество практических задач, соревнования, возможность пообщаться с лучшими специалистами направления и окунуться в сферу, которая меняет наше будущее. 

      Приходите на курсы data science и начните свою карьеру — вместе с нами это будет просто и безболезненно!

      Сомневаетесь подойдет ли Вам сфера IT?

      Записывайтесь на онлайн-встречу и получите личный план развития в сфере ІТ

      Вас ждет:
      • консультация карьерного менеджера, по выбору направления развития в сфере ІТ
      • знакомство с преподавателями курса
      • встреча с HR специалистом
      • посещение пробных занятий
      • подбор программы согласно вашего запроса и ожиданий
      • план развития в сфере ІТ

      С нами вы построите свою успешную карьеру в ІТ!

      manager

      Записаться на встречу

        Регистрируясь, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности