Курс Data Science в Запорожье — обучение Python и анализу данных 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

Подойдёт ли курс Data Science тем, у кого нет технического опыта?

Да, программа разработана для новичков. Обучение начинается с основ Python и постепенно переходит к анализу данных и машинному обучению. Материал объясняется простым языком и закрепляется практическими заданиями. Даже без подготовки вы сможете уверенно двигаться вперёд.

Чему я научусь после завершения курса?

Вы освоите Python, работу с данными, статистику и базовые алгоритмы машинного обучения. Научитесь очищать, анализировать и визуализировать данные, а также строить модели. Курс формирует полноценные навыки для старта на позиции Junior Data Scientist или Data Analyst. Практика позволит создать первое портфолио.

Насколько важна математика для Data Science?

Достаточно базовых школьных знаний. Более сложные концепции разбираются на примерах и становятся понятными в процессе практики. Вам не нужна глубокая теоретическая база. Главное — желание учиться и способность логически мыслить.

В каком формате проходит обучение?

Занятия проходят онлайн в прямом эфире с преподавателем. Вы можете задавать вопросы и сразу получать обратную связь. Все уроки записываются, поэтому можно пересматривать материал в удобное время. Формат подходит студентам из Запорожья и других городов.

Будет ли работа с реальными наборами данных?

Да, практики в курсе много. Вы будете анализировать настоящие данные и решать задачи, которые встречаются в реальной работе Data Scientist. Финальный проект станет первым серьёзным кейсом в вашем портфолио. Он продемонстрирует ваши навыки работодателю.

Можно ли совмещать курс с работой?

Да, программа подходит для занятых людей. Записи занятий дают возможность изучать материал в собственном темпе. Практические задания можно выполнять в удобное время. Учебный формат максимально гибкий.

Насколько сложно учить Python с нуля?

Python считается самым простым языком для начинающих. Вы освоите синтаксис постепенно и сразу начнёте использовать его на практике. Благодаря пошаговому подходу материал будет усложняться постепенно. Уже через несколько недель вы сможете писать собственный код.

Какие инструменты я изучу?

Курс включает Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, Jupyter Notebook и другие популярные инструменты анализа данных. Вы научитесь обрабатывать данные, строить модели и оценивать их точность. Эти навыки востребованы в IT-компаниях. После курса вы сможете уверенно их применять.

Поможет ли курс найти первую работу в Data Science?

Да, программа ориентирована на подготовку к трудоустройству. Вы создадите портфолио, освоите необходимые инструменты и получите советы по прохождению интервью. Карьерные консультанты помогут улучшить резюме и подготовиться к собеседованиям. Это существенно повышает шансы на успешный старт.

Подойдёт ли курс взрослым, которые хотят сменить профессию?

Да, курс часто выбирают люди, которые переходят из других сфер. Материал подается понятно и последовательно, а практика делает обучение эффективным. Вы получите навыки, которые можно использовать в современных компаниях. Курс подходит для полного карьерного перехода в IT.

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 Запорожье 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 Запорожье — обучение Python и анализу данных 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