Data Science Academy

Категория обучения:
Data Science Academy
Диплом гос.образца:
Да
Длительность курса:
4 месяца
Формат курса:
Домашние задания, Обратная связь кураторов, Занятия в записи (автовебинары)
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Нет
Поделиться с друзьями:
Особенности курса:
Получите ключевые знания и навыки, необходимые для начала карьеры в Data Science. Научитесь работать с базами данных, программировать на Python и углубитесь в тему вычислительных финансов для решения прикладных задач. С нуля освоите математический аппарат, необходимый для работы с моделями машинного обучения и эффективного бизнес-анализа
Для кого подойдет курс:
  • Новички без опыта
  • Начинающие аналитики
  • Бизнес-аналитики
  • Финансисты
  • Бэкенд-разработчики
  • Руководители
Описание курса:

Ваши навыки после прохождения курса:

  • Изучите структуру и типы данных в БД, популярные функции и операторы, научитесь применять эти знания в аналитике
  • Освоите принципы интеграции cо сторонними сервисами и научитесь работать с https-запросами через модуль request
  • Научитесь работать с библиотеками Pandas и Numpy, визуализировать данные в Mathplotlib, Seaborn и Plotly
  • Получите фундаментальные знания в области линейной алгебры, теории вероятностей, статистики, математического анализа и методов оптимизации
  • Научитесь проводить анализ больших массивов данных, находить взаимосвязи и тренды
  • Сможете выстраивать задачи, выбирать, быстро очищать и нормализовывать данные для Data Science
  • Разберетесь в теме машинного обучения, изучите Support Vector Machines и Random Forests
  • Освоите моделирование акций и портфелей финансовых инструментов, кривых процентных ставок и стоимости облигаций, опционов и фьючерсов для контроля рисков и торговли
  • Научитесь хеджировать торговые позиции с помощью фьючерсов и форвардов, разберетесь с торговлей опционами и оценкой
-65%
84 300 руб.
29 505 руб.
Онлайн-школа
SF Education — онлайн-университет профессий и навыков в области финансов, аналитики, бизнеса и IT.
000
0.0
0.0
0.0
0.0
Нет отзывов. Напишите отзыв первым!
Нет комментариев. Ваш будет первым!
Также рекомендуем посмотреть курсы
Хотите освоить новую профессию? Выберите наиболее подходящие для вас курсы, прочитав реальные отзывы!
Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science
Есть рассрочка платежа:
Нет
Трудоустройство:
Нет
Считается, что аналитика и Data Science — сложные сферы, требующие особого склада ума.
Основы математики для Data Science
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Да
Вы освежите знания по математике, изучите базовые формулы и функции, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science — таких специалистов ищут IT-компании по всему мир
ИТ-специалист в сфере Data Science
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Да
Получите востребованную IT-профессию. Вы узнаете, где и как собирать и обрабатывать данные, чтобы извлечь из них пользу для бизнеса
Введение в Data Science
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Да
Вы попробуете себя в роли дата-инженера, аналитика и специалиста по машинному обучению. Получите фундаментальные знания и навыки, достаточные для начала карьеры в Data Science.
Полный курс по Data Science
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Нет
Обучение профессии Data Scientist с нуля
Data Science: быстрый старт
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Нет
Изучите от основ Python до продвинутых инструментов Hadoop

Data-Scientist – это специалист, разрабатывающий инструменты для решения задач бизнеса с помощью машинного обучения. В своей работе такой эксперт объединяет статистику, программирование и машинное обучение для получения профита и увеличения продаж. Работа Data-Scientist специалиста строится в соответствии со строгой последовательностью: сбор данных, создание модели для улучшения функционала, поддержка актуальности проекта.

Эти три этапа разделяются на более узкие обязанности. Среди них:

  • создание контексто-рекомендательных сервисов;
  • создание предиктивных Data Driven сервисов для клиентов;
  • поиск подозрительных операций и холдингов;
  • выборка необходимых метрик;
  • работа с AutoML решениями;
  • внедрение модели в рабочие процессы;
  • прогноз изменений в процессах.

Конечно, задачи этого специалиста варьируются в зависимости от ступени опыта. Если джуниор выполняет более легкую обработку данных, то синьор может самостоятельно получить и решить задачу полностью, работая со сложными фреймворками и большим количеством данных.

Профессия позволяет работать с передовыми и интересными программами, новыми технологиями, как, например, искусственный интеллект. Работать можно в разных сферах: банковской, торговой, научной, развлекательной. Data Science уже использует TikTok, Netflix, РЖД, ВТБ.

Пользуясь нашим сайтом, вы соглашаетесь с тем, что мы используем cookies