Набір на вересень завершуєтьсяData Analytics • AI • Digital Marketing • HRЗапишись на консультацію, обери свій напрям

Набір на вересень завершуєтьсяData Analytics • AI • Digital Marketing • HRЗапишись на консультацію, обери свій напрям

Набір на вересень завершуєтьсяData Analytics • AI • Digital Marketing • HRЗапишись на консультацію, обери свій напрям

Набір на вересень завершуєтьсяData Analytics • AI • Digital Marketing • HRЗапишись на консультацію, обери свій напрям

calendar
Старт 13 Вересня
clock
вт, чт: 19:00-21:00, нд: 10:00-12:00

Курс Data Science з нуля

Від Python і математики до нейронних мереж і NLP

Повний стек Data Science з нуля до працевлаштування

Реєстрація
86%

випускників знаходять роботу

150

годин — живі заняття

100%

актуальна програма відповідно до вимог роботодавця

Telem

методологія ізраїльських експертів

Якщо порівнюєш нашу програму з іншими, зверни увагу

  • 1

    Наповнення

    Які навички ти опануєш під час навчання, які вправи будеш виконувати, та які скіли зможеш розвинути

  • 2

    Кількість годин

    Якісне навчання відбувається не швидко, якщо години навчання обмежені, то, можливо буде не вистачати практики.

  • 3

    Формат

    Якщо є живі онлайн зустрічі, це дає тобі можливість поставити питання напряму викладачу, та отримати детальну відповідь

Особливе ставлення до навчання

Створено експертами для реального результату

Цей курс з Data Science ми створили разом з українськими та ізраїльськими фахівцями з машинного навчання. Взяли найкраще з досвіду big tech-компаній і перетворили його на максимально практичну програму.

Перевірено реальним досвідом

Вперше ми запустили курс ще у 2020 році — для навчання співробітників Міжнародного банку Азербайджану. Серед випускників — Data Scientists у міжнародних продуктових компаніях.

Глибока програма з актуальними технологіями

Програма будує фундамент: від Python і математики до машинного навчання, нейронних мереж та обробки мови. У 2025 році її оновили актуальними інструментами — TensorFlow 2, spaCy та Google Colab з GPU. Тут не просто лекції, а навички, які потрібні Data Scientist на практиці.

Програма курсу

  • Основи Python

    Python — основна мова Data Science і машинного навчання. Не тому що так прийнято, а тому що під неї написані всі ключові бібліотеки: Pandas, NumPy, TensorFlow, Scikit-learn.

    У цьому модулі ви отримаєте саме ту базу, яка потрібна для роботи з даними: від типів даних до об’єктно-орієнтованого програмування.

    • Python

    • Об'єктно-орієнтоване програмування (ООП)

    • Основи програмування

    • Змінні

    • Функції

    • Модулі

  • Обробка даних в Python

    80% роботи Data Scientist — це підготовка даних. Цей модуль вчить робити це правильно: зчитувати файли, індексувати масиви, очищати дані від помилок і пропусків. Саме тут починається реальна робота з даними — ще до першого алгоритму.

    • Робота з даними

    • Індексування

    • Масиви

    • Списки

    • Обробка файлів

    • CSV

    • Excel

    • Очищення даних

  • Бібліотека Pandas

    Pandas — інструмент, яким Data Scientist користується щодня. Завантажити датасет, очистити його, трансформувати, об’єднати таблиці — все це Pandas. Без впевненої роботи з ним неможливо рухатись далі до ML

    • Pandas

    • DataFrame

    • Табличні дані

    • Попередня обробка даних

    • Очищення даних

  • Matplotlib та Seaborn

    Після обробки даних ми перейдемо до їх візуалізації. Matplotlib — це бібліотека для створення графіків, а Seaborn — її розширення для зручнішої побудови візуалізацій. Перш ніж будувати модель — потрібно побачити дані. Matplotlib і Seaborn дають змогу швидко знайти аномалії, закономірності та залежності, які неможливо помітити в таблиці.

    • Візуалізація даних

    • Matplotlib

    • Seaborn

    • Графіки

    • Діаграми

  • Математика та статистичний аналіз

    Математика і статистика, необхідні для роботи з даними. Ви дізнаєтеся, що таке множення матриць, вектори, середнє значення, медіана, дисперсія і як прогнозувати ймовірність подій. Це важливо, оскільки для побудови ефективних моделей машинного навчання необхідно розуміти ці концепції.

    • Математика

    • Статистика

    • Множення матриць

    • Вектори

    • Середнє значення

    • Медіана

    • Дисперсія

    • Теорія ймовірностей

  • Вступ до машинного навчання

    Ми почнемо з життєвого циклу проєкту – від постановки завдання до тренування моделі. Ви дізнаєтеся, як розділити дані на навчальний і тестовий набори (методи Train-test split, CV), а також як створювати pipeline – конвеєр машинного навчання.

    • Машинне навчання

    • Життєвий цикл проєкту

    • Train-test split

    • Pipelines

    • Крос-валідація

  • Лінійна регресія

    Перший алгоритм, який вивчає кожен Data Scientist. Лінійна регресія — основа прогнозування: ціни, продажі, попит. Простий але потужний інструмент, який використовують навіть у великих компаніях. Лінійна регресія працює на основі припущення, що існує лінійна залежність між змінними (ознаками).

    • Лінійна регресія

    • Регресійний аналіз

    • Прогнозування значень

    • Моделювання даних

    • Алгоритми ML

  • Логістична регресія

    Спам чи не спам? Схвалити кредит чи відмовити? Логістична регресія вирішує задачі класифікації — і це один з найчастіше використовуваних алгоритмів у реальних продуктах. Вона визначає ймовірність того, до якого класу належить об’єкт, і працює за принципом «так» або «ні».

    • Логістична регресія

    • Класифікація

    • Бінарна класифікація

    • Ймовірнісні моделі

  • Дерево рішень (Decision Trees)

    Дерево рішень розбиває дані на основі простих запитань, що дає змогу класифікувати об’єкти.

    Один з найінтуїтивніших алгоритмів ML — його рішення можна пояснити будь-якому менеджеру без технічного бекграунду. Банки використовують дерева рішень для скорингу, медицина — для діагностики. Ви навчитесь будувати їх і налаштовувати для максимальної точності.

    • Дерева рішень

    • Класифікація і регресія

    • Алгоритми розбиття

    • Інтерпретовані моделі

  • K-Nearest Neighbor, KNN

    KNN — алгоритм класифікації даних, заснований на принципі, що схожі об’єкти знаходяться поруч. Щоб визначити, до якого класу належить новий об’єкт, алгоритм аналізує його найближчих сусідів. Алгоритм який буквально працює за принципом “скажи мені, хто твої сусіди”. Netflix рекомендує фільми, Spotify — музику, магазини — схожі товари. KNN — один з перших кроків у розумінні рекомендаційних систем.

    • KNN

    • Алгоритм найближчих сусідів

    • Класифікація

    • Безнавчальні моделі

    • Аналіз схожості

  • Кластеризація даних

    Процес поділу даних на групи, де об’єкти в кожній групі схожі між собою. Ми розглянемо алгоритми K-means і GMM для кластеризації об’єктів.

    Кластеризація — це ML без правильних відповідей. Ви не знаєте заздалегідь скільки груп у даних і які вони — алгоритм знаходить їх сам. Сегментація клієнтів, аналіз поведінки користувачів, виявлення аномалій — все це кластеризація в реальній роботі.

    • Кластеризація

    • Навчання без вчителя

    • Групування даних

    • K-Means

    • Ієрархічна кластеризація

  • Метрики

    Побудувати модель — це половина роботи.

    Друга половина — зрозуміти наскільки вона хороша і де помиляється. Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC-ROC — після цього модуля ви знатимете, яку метрику обрати для кожної задачі і чому “точність 95%” може означати погану модель.

    • Метрики

    • Оцінка моделі

    • Accuracy

    • Precision

    • Recall

    • F1-score

    • AUC-ROC

    • Валідація моделі

    • Криві помилки

  • Бустинг

    Бустинг — метод поліпшення точності моделей.

    XGBoost і LightGBM — алгоритми на основі бустингу — виграють більшість змагань на Kaggle і активно використовуються в продакшені. Ідея проста: об’єднати багато слабких моделей в одну сильну. Результат — значно вища точність, ніж у одиночних алгоритмів.

    • Бустинг

    • Boosting

    • Ансамблеве навчання

    • Підвищення точності

    • Градієнтний бустинг

    • Оптимізація моделі

  • Зниження розмірності та оптимізація гіперпараметрів

    Реальні датасети мають сотні ознак — більшість з яких шум. PCA, UMAP і t-SNE допомагають залишити тільки те, що важливо: прискорюють навчання моделі, покращують точність і дають змогу візуалізувати багатовимірні дані у зрозумілому вигляді.

    • Зменшення розмірності

    • PCA

    • UMAP

    • t-SNE

    • Візуалізація ознак

    • Оптимізація гіперпараметрів

    • Інженерія ознак

    • Ефективність ML

  • Нейронні мережі

    Deep Learning — це те, що стоїть за розпізнаванням облич, голосовими асистентами і медичною діагностикою. У цьому модулі ви побудуєте свої перші нейронні мережі — від простого персептрона до багатошарових архітектур — і зрозумієте, як вони насправді навчаються.

    • Нейронні мережі

    • Глибоке навчання

    • MLP

    • Обробка зображень

    • Штучний інтелект

    • Базові архітектури

  • TensorFlow 2

    TensorFlow від Google — стандарт індустрії для побудови нейронних мереж у продакшені.

    Ви навчитесь створювати, тренувати, оптимізувати і зберігати моделі — саме так, як це роблять в реальних компаніях.

    • TensorFlow

    • ML бібліотеки

    • Навчання моделей

    • Створення нейромереж

    • Збереження моделей

    • Інструменти DL

  • Google Colab

    Тренування нейронних мереж потребує потужного заліза. Google Colab дає безкоштовний доступ до GPU прямо в браузері — без налаштування середовища, без дорогого комп’ютера. Ви одразу працюєте як справжній DS-інженер.

    Ми навчимося працювати з Colab для навчання моделей Deep Learning.

    • Google Colab

    • Хмарні обчислення

    • Навчання моделей

    • Deep Learning

    • Онлайн-середовище

    • GPU

    • Python у хмарі

  • Natural Language Processing (NLP)

    ChatGPT, Google Translate, spam-фільтри — за всім цим стоїть NLP. У фінальному модулі ви навчитесь обробляти текст як дані: токенізація, лематизація, виділення сутностей. Це один з найзатребуваніших напрямків DS на ринку сьогодні.

    • NLP

    • Обробка природної мови

    • Текстові дані

    • Токенізація

    • Лематизація

    • NLTK

    • spaCy

    • Text Mining

    • Аналіз тексту

  • Final project

    Фінальний проєкт — це реальне змагання на платформі Kaggle.

    Кожен студент отримує датасет і задачу — і самостійно вирішує, які алгоритми та підходи застосувати, щоб отримати найкращий результат. Немає єдиної правильної відповіді: є дані, є метрика, є лідерборд.

    Ви побачите свій submission score, своє місце серед інших учасників — і зрозумієте, де ваше рішення працювало добре, а де можна було зробити інакше. Саме це і є реальна робота дата-саєнтиста.

    Після курсу у вас буде не просто сертифікат, а підтверджений результат на Kaggle — платформі, яку знає кожен рекрутер у сфері Data Science.

    • Kaggle competition

    • Leaderboard

    • Submission score

  • English Speaking Club (бонусна програма!)

    Більшість документації, досліджень, технічних статей і курсів у Data Science — англійською. І на співбесідах у міжнародні компанії теж говорять англійською. Speaking Club допомагає з цим: групові розмовні заняття у безпечному середовищі, де можна практикуватися без страху помилитися.

    Оберіть групу за своїм рівнем — і відпрацюйте саме ті ситуації, які трапляються в роботі дата-спеціаліста: презентація результатів аналізу, обговорення технічного рішення з командою, співбесіда з іноземним рекрутером.

    • Research discussion

    • Technical presentation

    • Job interview

    • Team communication

    • Small talk

150 годин навчання
підтримка ментора
3 проєкти на курсі

Що ви будете вміти після курсу

  • Писати Python-код для аналізу даних і побудови ML-моделей — мовою яку розуміє кожен DS-інженер у світі

  • Розуміти як алгоритми ML працюють зсередини — а не просто запускати їх як чорну скриньку

  • Працювати з основними бібліотеками Python: Scikit-learn, NumPy, Seaborn, Pandas, Matplotlib для аналізу та візуалізації даних.

  • Автоматизувати повний цикл ML-проєкту — від сирих даних до готової моделі — в одному pipeline

  • Обирати правильний алгоритм під кожну задачу — регресія, класифікація, кластеризація — і пояснити вибір команді

  • Будувати нейронні мережі з нуля і розуміти архітектури які стоять за сучасним AI

  • Використовувати TensorFlow для побудови та навчання складних моделей.

  • Тренувати важкі моделі на GPU без власного заліза — прямо в браузері

  • Перетворювати неструктурований текст на дані для аналізу — навичка яка відкриває цілий клас DS-задач

Як проходить навчання

  • Живі заняття

    усі заняття на курсі проходять з викладачем у живому форматі, тому у вас буде можливість ставити всі питання одразу і отримувати відповідь

  • Сучасна LMS-система

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

  • Підтримка ментора

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

  • Система оцінки знань

    на відміну від багатьох курсів, наша програма передбачає систему оцінювання знань студентів і рейтинг, який дозволяє оцифровувати досягнення студентів і ставити чіткі навчальні цілі

  • Допомога курс-координатора

    для розв'язання будь-яких організаційних питань під час навчання data аналітики у вас буде підтримка власного курс-координатора

  • Робота над реальними проєктами

    під час навчання data аналітики ви будете максимально практикувати отримані знання виконуючи проєкти в команді з іншими студентами курсу

Зробіть крок до нових можливостей в Data Science!

Записуйтесь на безкоштовну консультацію — менеджер розповість деталі програми, відповість на питання і допоможе зрозуміти, чи підходить курс саме вам

Як стати Data Science: покроковий шлях

Залиште заявку та отримайте доступ до ресурсів ком’юніті!

    Реєструючись, я погоджуюсь з політикою приватності

    Працевлаштування з DAN.IT

    Для нас дуже важлива репутація, тож ми піклуємося про кожного нашого студента та допомагаємо йому досягти найголовнішого, не тільки отримати професію, але й працевлаштуватись в IT компанію

    Двох тижневий модуль карʼєрного супроводу

    • resume

      підготовка резюме

    • cover letter

      написання супровідного листа

    • linkedin

      оформлення профілю в Linkedin

    • interview

      підготовка до проходження співбесіди

    • interview

      пробні співбесіди з HR спеціалістом та технічним експертом

    • job search

      підбір вакансій

    • feedback

      фідбек після проходження співбесід та робота над помилками

    • internship

      варіанти стажування в ІТ компаніях

    • offer

      супровід при узгодженні оффера та фіналізації умов праці

    employment
    7К+

    резюме

    перевірених карʼєрним менеджером
    1К+

    технічних співбесід

    тренувальні співбесіди з HR та викладачами
    alumni

    86%

    працевлаштованих випускників

    Вартість курсу Data Science

    • calendar
      7 місяців
    • class lesson
      150 годин
    • wallet
      від 4800 грн на місяць
    • mentor
      Підтримка ментора
    • certificate
      Сертифікат
    • dan.it
      Розбивка платежу від компанії
    • conversation
      Допомога координатора
    • contract
      Укладення договору
    • monobank
      Покупка частинами від Monobank
    • pause
      Можливість призупинити навчання
    • discount
      Оплата одразу за весь курс зі знижкою
    • privatbank
      Без % розтермінування від ПриватБанк

    Твій шлях у нову кар’єру

    question
    Старт

    Консультація

    Визначаємо ваш напрямок

    teaching
    Навчання

    Практика

    Реальні проєкти з менторами

    portfolio
    Результат

    Портфоліо

    Готові роботи для роботодавця

    target
    Ціль

    Нова кар’єра

    IT, Digital, або AI напрямок

    Важко визначитись?

    Записуйтесь на консультацію, на якій ми розповімо більш детально про умови навчання, відповімо на всі ваші запитання і допоможемо обрати програму і формат, який підходить саме вам. Це вас ні до чого не зобов’язує.

    clock Залишайте свій номер телефону і наш кар’єрний консультант зв’яжеться з вами протягом 15-ти хвилин в робочий час.

      Часті питання

      • Курс Data Science триває 7 місяців, 150 академічних годин. Заняття проходять онлайн у прямому ефірі з українськими та ізраїльськими експертами 2-3 рази на тиждень. Ви отримуєте доступ до записів усіх лекцій, практичних завдань та персональної підтримки менторів на платформі DAN-IT.

      • Так, курс Data Science в DAN-IT розроблений для навчання з нуля. Програма починається з основ Python та математики, поступово переходячи до машинного навчання та нейронних мереж. Навіть якщо ви ніколи не програмували, наші експерти допоможуть вам освоїти всі необхідні навички для старту кар’єри в Data Science.

      • У процесі навчання ви освоїте Python та його бібліотеки (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow), SQL для роботи з базами даних, Jupyter Notebook, Git для контролю версій, а також інструменти візуалізації даних. Програма включає вивчення алгоритмів машинного навчання, нейронних мереж та роботу з великими даними (Big Data).

      • Так, DAN-IT включає двотижневий модуль кар’єрного супроводу: підготовка резюме, оформлення портфоліо, профілю в LinkedIn, пробні співбесіди з HR та технічним експертом, підбір вакансій, варіанти стажування в IT-компаніях та супровід при узгодженні офера. Ми допомагаємо нашим випускникам знайти роботу Data Scientist або Data Analyst.

      • Data Scientist займається глибоким аналізом даних, розробкою моделей машинного навчання та прогнозуванням, використовуючи просунуту математику та програмування. Data Analyst фокусується на бізнес-аналітиці, створенні звітів та візуалізації за допомогою Excel, SQL та Power BI. Курс Data Science в DAN-IT готує фахівців широкого профілю з навичками обох напрямків.

      • Вартість курсу Data Science становить від 4800 грн/місяць. DAN-IT пропонує гнучкі варіанти оплати: розстрочку через Monobank та ПриватБанк без процентів, знижки при повній оплаті, а також можливість призупинити навчання за необхідності. Дізнатися актуальні ціни можна на сайті або у наших консультантів.

      • За час навчання ви створите 5 реальних проєктів для портфоліо: систему рекомендацій товарів, модель прогнозування цін, аналіз клієнтської поведінки, класифікацію зображень за допомогою нейронних мереж, а також дипломний проєкт на обрану тему. Усі проєкти перевіряються експертами та можуть бути представлені потенційним роботодавцям.

      • Для старту на курсі Data Science достатньо шкільних знань математики. До програми включені модулі з необхідної математики: лінійна алгебра, теорія ймовірностей, математична статистика. Усі теми пояснюються доступною мовою з практичними прикладами, тому ви зможете освоїти математичний апарат навіть без технічної освіти.

      • Data Scientist — одна з найбільш затребуваних та високооплачуваних професій в IT. Junior Data Scientist в Україні заробляє від $1000-1500, Middle — від $2500-4000, Senior — від $5000 і вище. Професія затребувана у фінтесі, e-commerce, медицині, телекомі та інших сферах. За прогнозами LinkedIn, до 2026 року в галузі Data Science буде створено понад 11 мільйонів робочих місць.

      • Так, після успішного завершення курсу Data Science та захисту дипломного проєкту ви отримаєте сертифікат DAN-IT Education українською та англійською мовами. Сертифікат підтверджує ваші знання та навички в галузі Data Science, машинного навчання та аналізу даних, і може бути доданий до вашого резюме та профілю LinkedIn.

      Опис курсу

      Data Scientist — це позиція, яка з’являється в багатьох великих і середніх компаніях навіть поза ІТ-сектором, і такі фахівці можуть розраховувати на зарплату програміста і вище!

      То що входить в обов’язки дата сайентиста? Це фахівець, який за допомогою новітніх інструментів займається збором, обробкою, аналізом та інтерпретацією даних для отримання інсайтів для бізнесу та ухвалення зважених рішень.

      Data Science курси допомагають опанувати цю професію з нуля: знайомлять із необхідними для роботи інструментами та забезпечують підготовку для позиції junior data scientist.

      Якщо раніше вас зупиняло, що для початку data science навчання необхідно знати мову програмування Python і математику для Data Science, то наша програма для вас, адже ми навчаємо з 0 і пропонуємо вам підготовчий модуль!

      Крім цього, курс data science містить безліч практичних завдань, змагання, можливість поспілкуватися з кращими фахівцями напряму і зануритися в сферу, яка змінює наше майбутнє.

      Приходьте на курси data science та розпочніть свою кар’єру — разом із нами це буде просто та безболісно!