Из аналитика в Data Science
Пройди онлайн-специализацию «Машинное обучение и анализ данных», выполни финальный проект и стань самым востребованным ИТ-специалистом
ОНЛАЙН-КУРС C ОТКРЫТОЙ ДАТОЙ ЗАПИСИ

Навыки анализа данных методами машинного обучения — это новый стандарт компетенций для аналитиков в самых продвинутых банках, рекламных и маркетинговых агентствах, e-comerce, страховых и ИТ-компаниях, в разработчике новых продуктов и игр.

Заработная плата специалистов по данным в Москве 140 - 350 тыс. рублей.
Курс соответсвует требованиям компаний к специалистам по данным. С нами учатся:
Почему вам нужно развиваться в анализе данных
Будьте актуальными и решайте задачи, которые еще никому не удавалось решить
Надоело работать в Excel и анализировать информацию вручную?
Современные объемы собираемых данных дают возможности для построения прогнозов, рекомендательных систем и решений, которые невозможно сделать вручную или сподручными средствами анализа
У вас в Компании уже внедряется проект по анализу данных?
Станьте членом или инициатором инновационных проектов своей компании, увеличивайте прибыль компании и повышайте свою ценность
Застряли в бизнес и системном анализе?
Описание бизнес-процессов и задач для разработки систем - стандарт профессии для аналитиков в 2000х годах, сегодня аналитик в ИТ умеет составлять сложные модели, алгоритмы и реализовывать их самостоятельно
Click to order
Cart
Total: 
Your Name
Your Email
Your Phone
ДЛЯ КОГО ЭТА СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ
Изучите профессию с самых азов, углубитесь в технические инструменты и специализированные библиотеки для анализа данных, наработайте практический опыт или же структурируйте уже имеющиеся знания!
ВОЙДИ В ПРОФЕССИЮ С НУЛЯ
Разберитесь в математическом аппарате и основах программирования на Python. Далее от простого к сложному вы научитесь работать с данными, находить в них структуру и строить выводы - разобраться смогут даже люди, незнакомые с анализом данных. На финальных этапах курса вы наработаете практический опыт применения освоенных навыков.
4200 слушателей курса
РЕЗУЛЬТАТЫ ПОСЛЕ ОБУЧЕНИЯ
По завершению всех
6 курсов программы
Уже по завершению 1го курса программы
ФИНАЛЬНЫЙ ПРОЕКТ
Полноценная часть вашего резюме и подтверждение опыта работы - 5 и 6 курс специализации целиком посвящены прикладным задачам
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОТТОКА КЛИЕНТОВ
Задача заблаговременно найти сегмент пользователей, которые склонны через некоторое время отказаться от использования какой-либо услуги или продукта. Вы научитесь прогнозировать отток, строить и оптимизировать прогнозные модели, оценивать их качество и экономический потенциал.
ИДЕНТИФИКАЦИЯ ИНТЕРНЕТ-ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
Сложная и интересная задача на стыке анализа данных и поведенческой психологии - идентификации пользователя по его поведению в Интернете.
Например, научиться отличать взломщика почтового ящика от его владельца и обезопасить хозяина.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Задача проекта предсказывать количество поездок в ближайшие часы в каждом районе Нью-Йорка.
Похожие задачи возникают, если необходимо спрогнозировать продажи товаров в большом количестве магазинов, объем снятия денег в сети банкоматов, посещаемость разных страниц сайта.
АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ ОТЗЫВОВ
Вам предстоит поучаствовать в соревновании по сентимент-анализу отзывов на товары и сделать интерактивную демонстрацию для своего алгоритма понятную простому обывателю.
Парсинг веб-страниц и самостоятельная сборка выборки для обучения.
ПРОГРАММА ОБУЧЕНИЯ
КУРС 1. «МАТЕМАТИКА И PYTHON ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ»
Анализ данных и машинное обучение опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры и теории вероятностей. Без фундаментальных знаний по этим наукам невозможно понять методы анализа данных.
Первый курс сформирует этот фундамент. Мы без сложных формул и доказательств раскроем смысл математических понятий и объектов.


1 НЕДЕЛЯ | ВВЕДЕНИЕ
2 часа видео · 6 тестов


2 НЕДЕЛЯ | БИБЛИОТЕКИ PYTHON И ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА
1,5 часов видео · 8 тестов · 1 задача по программированию

3 НЕДЕЛЯ | ОПТИМИЗАЦИЯ И МАТРИЧНЫЕ РАЗЛОЖЕНИЯ
1 час видео · 6 тестов· 1 задача по программированию

4 НЕДЕЛЯ | СЛУЧАЙНОСТЬ
1 час видео · 6 тестов· 1 задача на взаимную оценку

КУРС 2. «ОБУЧЕНИЕ НА РАЗМЕЧЕННЫХ ДАННЫХ»
Обучение на размеченных данных или обучение с учителем — это возможность предсказать величину для любого объекта, имея конечное число примеров. Например, уровень пробок на участке дороги, возраст пользователя по его действиям в интернете, цену на подержанную машину. На этом курсе вы научитесь формулировать и решать такие задачи.

1 НЕДЕЛЯ | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ЛИНЕЙНЫЕ МОДЕЛИ
1,5 часа видео · 6 тестов · 1 задача по программированию · 1 задача на взаимную оценку

2 НЕДЕЛЯ | БОРЬБА С ПЕРЕОБУЧЕНИЕМ И ОЦЕНИВАНИЕ КАЧЕСТВА
2 часа видео · 6 тестов · 1 задача по программированию · 1 задача на взаимную оценку

3 НЕДЕЛЯ | ЛИНЕЙНЫЕ МОДЕЛИ: КЛАССИФИКАЦИЯ И ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ
1,5 часа видео · 6 тестов · 1 задача по программированию

4 НЕДЕЛЯ | РЕШАЮЩИЕ ДЕРЕВЬЯ И КОМПОЗИЦИИ АЛГОРИТМОВ
2 часа видео · 6 тестов · 2 задачи по программированию

5 НЕДЕЛЯ | НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И ОБЗОР МЕТОДОВ
2 часа видео · 7 тестов · 2 задачи по программированию

КУРС 3. «ПОИСК СТРУКТУРЫ В ДАННЫХ»
Из курса вы узнаете об алгоритмах кластеризации данных, с помощью которых можно искать группы схожих клиентов мобильного оператора. Вы научитесь строить матричные разложения и решать задачу тематического моделирования, понижать размерность данных, искать аномалии и визуализировать многомерные данные.

1 НЕДЕЛЯ | МЕТОДЫ КЛАСТЕРИЗАЦИИ
2 часа видео · 4 теста · 1 задача по программированию

2 НЕДЕЛЯ | ПОНИЖЕНИЕ РАЗМЕРНОСТИ И МАТРИЧНЫЕ РАЗЛОЖЕНИЯ
2 часа видео · 4 теста · 1 задача по программированию

3 НЕДЕЛЯ | ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ И ПОИСК АНОМАЛИЙ
1 час видео · 4 теста · 1 задача на взаимную оценку

4 НЕДЕЛЯ | ТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
2,5 часа видео · 4 теста · 1 задача по программированию · 1 задача на взаимную оценку

КУРС 4. «ПОСТРОЕНИЕ ВЫВОДОВ ПО ДАННЫМ»
А/Б Влияет ли знание методов анализа данных на уровень заработной платы? Работает ли система оценки кредитоспособности клиентов банка? Действительно ли новый баннер лучше старого? Чтобы ответить на такие вопросы, нужно собрать данные. 99% данных содержат «шум», поэтому выводы на их основе не верны, а только вероятны. На этом курсе вы научитесь строить корректные выводы, оценивать параметры, проверять гипотезы и устанавливать причинно-следственные связи.

1 НЕДЕЛЯ | ОСНОВЫ СТАТИСТИКИ И ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ
1,5 часа видео · 3 теста

2 НЕДЕЛЯ | А/Б-ТЕСТЫ: ОСНОВЫ ПЛАНИРОВАНИЯ, ДИЗАЙН И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ
2 часа видео · 4 теста

3 НЕДЕЛЯ | АНАЛИЗ ЗАВИСИМОСТЕЙ
2,5 часа видео · 6 тестов

4 НЕДЕЛЯ | СКОРИНГ, БИОИНФОРМАТИКА
0,5 часа видео · 2 теста · 1 задача по программированию· 1 задача на взаимную оценку
КУРС 5. «ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ДАННЫХ»
В этом курсе мы разберем прикладные задачи из различных областей анализа данных: анализ текста и информационный поиск, коллаборативная фильтрация и рекомендательные системы, бизнес-аналитика, прогнозирование временных рядов.

Вы научитесь сводить задачу заказчика к формальной постановке задачи машинного обучения и поймёте, как проверять качество построенной модели на исторических данных и в онлайн-эксперименте. На каждой задаче мы изучим плюсы и минусы пройденных алгоритмов машинного обучения.

1 НЕДЕЛЯ | БИЗНЕС-ЗАДАЧИ
2,5 часа видео · 6 тестов · 1 задача на взаимную оценку

2 НЕДЕЛЯ | АНАЛИЗ МЕДИА
2 часа видео · 2 теста · 1 задача по программированию

3 НЕДЕЛЯ | АНАЛИЗ ТЕКСТОВ
1,5 часа видео · 4 теста · 1 задача по программированию

4 НЕДЕЛЯ | РЕКОМЕНДАЦИИ И РАНЖИРОВАНИЕ
1 час видео · 3 теста · 1 задача по программированию
КУРС 6. «АНАЛИЗ ДАННЫХ: ФИНАЛЬНЫЙ ПРОЕКТ»
Финальный проект даст вам возможность проверить свои силы и применить полученные в рамках специализации знания к задаче из реального мира. Вы самостоятельно сможете поработать над актуальным проектом в одной из областей: электронная коммерция, социальные медиа, информационный поиск и бизнес-аналитика.

Темы финальных проектов:
• ИДЕНТИФИКАЦИЯ ИНТЕРНЕТ-ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
• ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОТТОКА КЛИЕНТОВ
• ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА КАРТЕ
• АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ ОТЗЫВОВ

УЧИСЬ У ЛУЧШИХ
Доктор физ.-мат. наук, профессор РАН, зав. отделом Интеллектуальных систем ФИЦ ИУ РАН, преподаватель ШАД.
КОНСТАНТИН
ВОРОНЦОВ
Доктор физ.-мат. наук, доцент МФТИ, ведущий научный сотрудник ФИЦ ИУ РАН.
ВАДИМ
СТРИЖОВ
Research scientist в Facebook. Работал аналитиком в Yandex Data Factory.
Руководит разработкой системы рекомендаций в Яндекс.Дзене.
ЕВГЕНИЙ СОКОЛОВ
Эксперт по машинному обучению, консультант Яндекс.Такси.
ВИКТОР
КАНТОР
Chief Data Scientist в Mechanica AI. Раньше руководила анализом больших данных в Yandex Data Factory.
ЭМИЛИ ДРАЛЬ
ЕВГЕНИЙ
РЯБЕНКО
«За год я изменил жизнь, став из экономиста на гос службе дата саентистом уровня мидл»
Константин прошел программу за 2 месяца и сейчас работает в крупном банке дата-аналитиком. Занимается семантическим анализом, вопросами веб-аналитики и текстовой аналитикой.

Константин получил образование экономиста и пошел на государственную службу. Там он понял, что получаемые знания и навыки не востребованы на рынке и его ценность неуклонно стремилась к 0.
Лина кайфует от работы в Сбербанке, где занимается deep learning, распознаванием текстов и классификацией изображений.

Лина получила техническое образование, работала в HR и организации мероприятий, понимая, что это скучная и монотонная работа не для нее. Лина всегда хотела применять свои знания математики и была восхищена сообществом Data Science.

Через 6 месяцев обучения она начала карьеру своей мечты!
Как рядовой HR стала дата-аналитиком и увеличила прибыль самого крупного банка России
НЕ ОТКЛАДЫВАЙТЕ РЕШЕНИЕ И НАЧНИТЕ ОБУЧЕНИЕ ПРЯМО СЕЙЧАС
Полная стоимость при единовременной покупке программы до 01.07.2019 года
65 000 рублей
Возможна покупка в кредит на 6 или 12 месяцев (от 6728 рублей в месяц)
55 000 рублей