Data Science

Data Science – перспективное ІТ-направление, которое находится на стыке математики, статистики, программирования и доменной экспертизы и помогает выявлять полезные инсайты из данных.

Найти программу

Что делают Data Science инженеры

Data Science инженеры – это исследователи мира информации, оперирующие огромными массивами данных для выявления неочевидных закономерностей, прогнозирования трендов и предоставления бизнесу фактов для принятия решений. Их задачи:

Сбор данных из различных источников, определение закономерностей и тенденций, которые влияют на аналитику
Выбор подходящих алгоритмов машинного обучения и моделей
Обучение, проверка и настройка моделей с использованием соответствующих методов
Построение предиктивных моделей для прогнозирования трендов и результатов
Применение анализа временных рядов для прогнозирования временных данных
Создание моделей для классификации данных по различным классам или кластерам
Анализ и обработка текстовых данных и создание четких и содержательных визуализаций

Выбирай Data Science, если ты:

Владеешь обширными знаниями в математике, в частности основах математического анализа, статистике, линейной алгебре и основах теории вероятности
Понимаешь основы языка структурированных запросов (SQL) и языка программирования Python
Уверенно владеешь английским и можешь поддержать беседу на большинство тем, включая технические

Что ты узнаешь и чему научишься?

Мы помогаем мотивированным новичкам получить все необходимые навыки для успешного старта в IT. Наши выпускники приобретают теоретические знания и практический опыт, что позволяет им уверенно чувствовать себя на проектах.

Наши образовательные программы по направлению Data Science помогут тебе погрузиться в практические исследования алгоритмов машинного обучения с использованием библиотек Python, в частности Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Gensim, NLTK и других. Ты научишься разворачивать и настраивать среду разработки Python и углубишься в исследование данных. По мере освоения материала, ты перейдешь к классификации и построению регрессионных моделей, наряду с изучением обработки текста.

На более продвинутых этапах обучения ты перейдешь к неконтролируемым алгоритмам для таких задач, как кластеризация и обнаружение выбросов, усовершенствуешь свои навыки в методах регрессии и исследуешь анализ временных рядов.

Полезные Data Science материалы

Читай статьи нашего блога, чтобы узнать больше про науку о данных, ознакомиться с преимуществами карьеры в этой области и получить материалы для самостоятельной подготовки :

Хочешь начать свою IT-карьеру в Data Science?

Переходи на список с нашими доступными программами и подавай заявку!

Открой новые

возможности