Курс Data Science в Днепре — обучение с нуля онлайн

Станьте data scientist с 0 за 7 месяцев!

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

Программировать на Python для Data Science.

Применять математические и статистические методы для понимания алгоритмов машинного обучения.

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

Создавать конвейеры (pipelines) для автоматизации процессов машинного обучения.

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

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

Использовать TensorFlow для построения и обучения сложных моделей.

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

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

Обладать всеми необходимыми навыками и знаниями для позиции Data Scientist.

Как проходит обучение

Живые занятия

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

ви назавжди отримаєте доступ до усіх матеріалів курсу і відеозаписів занять, тож у будь-який момент зможете повернутись і повторити матеріал
Поддержка ментора

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

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

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

BI Tech Lead в GROWE

Павел Чернега

Lead Machine Learning Engineer

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.

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

подготовка резюме и оформление портфолио
написание сопроводительного письма
оформление профиля в Linkedin
пробные собеседования с HR специалистом и техническим экспертом
подбор вакансий
фидбек после прохождения собеседований и работа над ошибками
варианты стажировки в IТ компаниях
сопровождение при согласовании оффера и финализации условий труда

резюме

проверенных карьерным менеджером

технических собеседований

тренировочные собеседования с HR и преподавателями

86%

трудоустроенных выпускников

Стоимость курса

продолжительность: 20 человек
количество уроков: 52
стоимость от: 6000 грн в месяц

Поддержка ментора
Сертификат
Разбивка платежа от компании
Помощь координатора
Заключение договора
Покупка частями от Monobank
Возможность приостановить обучение
Оплата сразу за весь курс со скидкой
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!

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

Часто задаваемые вопросы

Кому подойдёт курс Data Science в Днепре?

Курс подходит начинающим, аналитикам, студентам и тем, кто хочет освоить востребованную профессию в сфере искусственного интеллекта.

Нужно ли знать программирование заранее?

Нет, обучение начинается с основ Python и математики. Материал подаётся доступно, шаг за шагом.

Какие инструменты я изучу?

Вы научитесь работать с Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow и SQL. Освоите анализ и визуализацию данных.

Есть ли практика?

Да, после каждого модуля выполняются практические задания, а в конце курса вы создадите свой Data Science-проект.

Сколько длится курс?

Обучение длится 7 месяцев и охватывает весь путь от основ до уровня Junior Data Scientist.

Как проходит обучение?

В формате онлайн — с живыми лекциями, обратной связью от преподавателей и поддержкой ментора.

Можно ли работать после курса?

Да, выпускники готовы к позициям Junior Data Scientist или Data Analyst и могут работать удалённо или на фрилансе.

Будет ли сертификат?

Да, по окончании вы получите официальный сертификат DAN.IT, подтверждающий ваши навыки и знания.

Чем отличается этот курс?

Программа разработана израильскими и украинскими экспертами и включает реальные кейсы и подготовку к трудоустройству.

Есть ли поддержка после обучения?

Да, менторы помогают составить резюме, оформить GitHub-портфолио и найти первую работу в сфере Data Science.

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 в Днепре 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!

Записаться на встречу

Регистрируясь, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности

Курс Data Science в Днепре — обучение с нуля онлайн

актуальна програма

Особенное отношение к обучению

Программа курса

Основы Python

Обработка данных в Python

Библиотека Pandas

Matplotlib и Seaborn

Математика и статистический анализ

Введение в машинное обучение

Линейная регрессия

Логистическая регрессия

Дерево решений (Decision Trees)

K-Nearest Neighbor, KNN

Кластеризация данных

Метрики

Бустинг

Снижение размерности и оптимизация гиперпараметров

Нейронные сети

TensorFlow 2

Google Colab

Natural Language Processing (NLP)

Что вы будете уметь после курса

Как проходит обучение

Живые занятия

Современная LMS-система

Поддержка ментора

Работа над реальными проектами

Помощь курс-координатора

Система оценки знаний