Курс Data Science у Дніпрі – навчання з нуля онлайн

Станьте data scientist з 0 за 7 місяців

100%

актуальна програма

відповідно до вимог роботодавців

Особливе ставлення до навчання

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 в максимально практичну програму.

Вперше ми запустили курс ще у 2020 році — для навчання співробітників Міжнародного банку Азербайджану. Багато хто з випускників вже працює на топових позиціях у сфері Data Science.

Що справді відрізняє цю програму — вона повна, глибока й будує фундамент. Стартуємо з Python і математики, далі — машинне навчання, нейронки, обробка мови. Ніяких «просто лекцій» — лише реальні навички, які потрібні на ринку.

Програма курсу

Основи Python

Почнемо з вивчення Python – популярної мови програмування для роботи з даними та машинного навчання. Ми вивчимо базові принципи програмування, такі як змінні (типи даних: числа, рядки, списки тощо), операції з ними (математичні операції, конкатенація тощо). Також навчимося працювати з функціями та модулями (розбиття програми на частини для зручності) і класами (основи об’єктно-орієнтованого програмування).
- Python
- Об'єктно-орієнтоване програмування (ООП)
- Основи програмування
- Змінні
- Функції
- Модулі
Обробка даних в Python

Цей модуль навчить вас працювати з даними, що є основним завданням Data Science. Ви навчитеся індексувати дані (звертатися до окремих елементів у списках або масивах). Також ми розглянемо обробку файлів (наприклад, CSV, Excel), розберемо, як читати дані з файлів і обробляти їх. Після цього ви зможете очищати дані від помилок, пропущених значень або непотрібних елементів.
- Робота з даними
- Індексування
- Масиви
- Списки
- Обробка файлів
- CSV
- Excel
- Очищення даних
Бібліотека Pandas

Одна з найпопулярніших бібліотек для роботи з даними. Вона дає змогу зберігати дані в табличних структурах, які називаються DataFrame. Познайомимося з методами очищення та попередньої обробки даних.
- 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. Візуалізація допомагає краще зрозуміти, що відбувається з даними.
- 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

Лінійна регресія – це основний метод для прогнозування числових значень. Вона працює на основі припущення, що існує лінійна залежність між змінними (ознаками).
- Лінійна регресія
- Регресійний аналіз
- Прогнозування значень
- Моделювання даних
- Алгоритми ML
Логістична регресія

Логістична регресія використовується для завдань класифікації. 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. Ви вивчите, як використовувати дерева рішень для класифікації та регресії, а також як налаштовувати їх для підвищення ефективності.
- 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.
- 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
- Навчання без вчителя
- Групування даних
- K-Means
- Ієрархічна кластеризація
Метрики

Метрики дають змогу оцінити, наскільки добре працюють моделі машинного навчання. Ви вивчите такі метрики, як точність (accuracy), precision (точність), recall (повнота), F1-score (комбінація точності та повноти) і AUC-ROC (криві для порівняння моделей).
- Метрики
- Оцінка моделі
- Accuracy
- Precision
- Recall
- F1-score
- AUC-ROC
- Валідація моделі
- Криві помилок
Бустинг

Бустинг – метод поліпшення точності моделей. Він об’єднує слабкі моделі в одну сильну, що значно підвищує результат.
- Бустинг
- Boosting
- Ансамблеве навчання
- Підвищення точності
- Градієнтний бустинг
- Оптимізація моделі
Зниження розмірності та оптимізація гіперпараметрів

Ефективність моделей машинного навчання підвищується за рахунок методів зменшення розмірності. Ми розглянемо такі методи, як PCA, UMAP, t-SNE.
- Зменшення розмірності
- PCA
- UMAP
- t-SNE
- Візуалізація ознак
- Оптимізація гіперпараметрів
- Інженерія ознак
- Ефективність ML
Нейронні мережі

Цей розділ охоплює основи Deep Learning – глибоких нейронних мереж. Ми навчимося створювати прості багатошарові персептрони (MLP) і розберемо їхнє застосування в реальних завданнях, наприклад, в обробці зображень.
- Нейронні мережі
- Глибоке навчання
- MLP
- Обробка зображень
- Штучний інтелект
- Базові архітектури
TensorFlow 2

TensorFlow – це бібліотека для побудови складних моделей машинного навчання. Вона дає змогу швидко створювати та навчати моделі, оптимізувати їх, а також зберігати та завантажувати готові моделі.
- TensorFlow
- ML бібліотеки
- Навчання моделей
- Створення нейромереж
- Збереження моделей
- Інструменти DL
Google Colab

Google Colab – це хмарне середовище для навчання моделей, яке дозволяє використовувати потужні графічні процесори (GPU). 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)

NLP займається обробкою та аналізом текстових даних. Ми використовуватимемо бібліотеки NLTK і spaCy для обробки тексту: токенізації, лематизації, виділення сутностей і багато чого іншого.
- NLP
- Обробка природної мови
- Текстові дані
- Токенізація
- Лематизація
- NLTK
- spaCy
- Text Mining
- Аналіз тексту

Що ви будете вміти після курсу

Програмувати на Python для Data Science.

Застосовувати математичні та статистичні методи для розуміння алгоритмів машинного навчання.

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

Створювати конвеєри (pipelines) для автоматизації процесів машинного навчання.

Працювати з класичними алгоритмами машинного навчання: дерева рішень, лінійна та логістична регресія, KNN, кластеризація.

Розуміти основи глибокого навчання (Deep Learning) і працювати з нейронними мережами (MLP).

Використовувати TensorFlow для побудови та навчання складних моделей.

Працювати з Google Colab для тренування моделей Deep Learning з використанням GPU.

Застосовувати методи опрацювання текстових даних (NLP) за допомогою бібліотек NLTK і spaCy.

Володіти всіма необхідними навичками та знаннями для позиції Data Scientist.

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

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

Викладачі курсу

Іван Гомонець

BI Tech Lead в GROWE

Павло Чернега

Lead Machine Learning Engineer

Даніель Андерсон

Machine Learning Research Engineer

Розпочни свій шлях вже зараз!

Реєструйся на консультацію та зроби перший крок назустріч новій професії. Наш менеджер допоможе тобі обрати напрямок навчання.

Записуйся на консультацію зараз, та отримай знижку на навчання при повній оплаті!

Реєструючись, ви погоджуєтесь з політикою конфіденційності

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

підготовка резюме та оформлення портфоліо
написання супровідного листа
оформлення профілю в Linkedin
пробні співбесіди з HR спеціалістом та технічним експертом
підбір вакансій
фідбек після проходження співбесід та робота над помилками
варіанти стажування в ІТ компаніях
супровід при узгодженні оффера та фіналізації умов праці

резюме

перевірених карʼєрним менеджером

технічних співбесід

тренувальні співбесіди з HR та викладачами

86%

працевлаштованих випускників

Вартість курсу Data Science

тривалість: 20 чоловік
кількість занять: 52
вартість від: 6000 грн на місяць

Підтримка ментора
Сертифікат
Розбивка платежу від компанії
Допомога координатора
Укладення договору
Покупка частинами від Monobank
Можливість призупинити навчання
Оплата одразу за весь курс зі знижкою
Без % розтермінування від ПриватБанк

Залишились питання?

Замов безоплатну консультацію, на якій ми розповімо тобі більш детально про умови навчання, відповімо на всі твої запитання і допоможемо обрати напрямок в IT, який підходить саме тобі!

Залиш свій номер телефону і наш карʼєрний консультант звʼяжеться з тобою протягом 15-ти хвилин в робочий час.

Часті питання

Для кого підходить курс Data Science у Дніпрі?

Для початківців без досвіду в програмуванні, аналітиків, студентів технічних спеціальностей та всіх, хто хоче освоїти сучасну професію у сфері штучного інтелекту.

Чи потрібні знання програмування для початку?

Ні, курс починається з основ Python і базової математики. Викладачі пояснюють матеріал доступно та зрозуміло навіть для новачків.

Які інструменти я опаную під час курсу?

Ти навчишся працювати з Python, бібліотеками NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn і TensorFlow. Також отримаєш навички SQL та аналізу даних.

Чи є практика під час навчання?

Так, кожен модуль передбачає практичні завдання та фінальний проєкт, який ти зможеш додати до свого портфоліо.

Скільки триває курс?

Програма триває 7 місяців. За цей час ти з нуля опануєш Data Science і зможеш претендувати на позицію Junior Data Scientist.

У якому форматі проходить навчання?

Курс проходить онлайн із викладачами-практиками. Передбачено живі заняття, домашні завдання, тести та консультації з менторами.

Чи можу я працювати після завершення курсу?

Так, після проходження програми ти зможеш розпочати кар’єру Junior Data Scientist або Data Analyst, а також працювати фрілансером.

Чи видається сертифікат після завершення курсу?

Так, випускники отримують сертифікат від DAN.IT Education, який підтверджує набуті знання та практичні навички.

Чим відрізняється курс DAN.IT від інших?

Програма створена спільно з українськими та ізраїльськими експертами, включає реальні кейси, менторство та підтримку до працевлаштування.

Чи є підтримка після завершення курсу?

Так, студенти отримують допомогу в підготовці резюме, створенні GitHub-портфоліо та рекомендації для пошуку першої роботи.

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 в Дніпрі 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!

Сумніваєтесь чи підійде вам сфера ІТ?

Записуйтесь на онлайн-зустріч та отримаєте особистий план розвитку в сфері ІТ

На Вас чекає:

консультація кар'єрного менеджера, щодо вибору напрямку розвитку в сфері ІТ
знайомство з викладачами курсу
зустріч з HR фахівцем
відвідування пробних занять
підбір програми навчання згідно вашого запиту та очікувань
план розвитку в сфері ІТ

З нами ви побудуєте свою успішну кар'єру в ІТ!

Записатись на зустріч

Реєструючись, ви погоджуєтесь з політикою конфіденційності

Курс Data Science у Дніпрі – навчання з нуля онлайн

актуальна програма

Особливе ставлення до навчання

Програма курсу

Основи Python

Обробка даних в Python

Бібліотека Pandas

Matplotlib та Seaborn

Математика та статистичний аналіз

Вступ до машинного навчання

Лінійна регресія

Логістична регресія

Дерево рішень (Decision Trees)

K-Nearest Neighbor, KNN

Кластеризація даних

Метрики

Бустинг

Зниження розмірності та оптимізація гіперпараметрів

Нейронні мережі

TensorFlow 2

Google Colab

Natural Language Processing (NLP)

Що ви будете вміти після курсу

Як проходить навчання

Живі заняття

Сучасна LMS-система

Підтримка ментора

Система оцінки знань

Допомога курс-координатора

Робота над реальними проєктами