Профессия Data Scientist

Онлайн-курс «Профессия Data Scientist» от Skillfactory подойдет для начинающих специалистов и позволит за 2 года пройти путь с нуля сначала до джуниор уровня, а по итогам обучения претендовать на мидл позицию со средней заработной платой 170 000 рублей по Москве. 

Data Scientist — это эксперт по аналитическим данным, который обладает техническими навыками для решения сложных задач, и работает на стыке математики, компьютерных наук и трендспоттинга.

Количество вакансий на сайтах по поиску работ выросло на 433% за 3 года и продолжает расти. Подкованные специалисты по Data Science нужны во многих отраслях, от финтеха и до ритейла. Сотрудники Карьерного центра Skillfactory помогут выйти на рынок труда и составить резюме, а также подготовят к собеседованию. 

Для полноценного погружения в профессию в рамках курса вам потребуется не более 6 часов в неделю (для изучения уроков и выполнения заданий). По выполненным урокам команда кураторов даст обратную связь и поможет с выполнением, поддержка работает по графику 24/7. Общение с коллегами в закрытом чате позволит найти интересное решение сложных задач, там студенты часто делятся кодом и бизнес-решениями. С самого первого дня студента поддерживает и мотивирует персональный тьютор, он поможет вам определить ключевые цели и не уйти с половины курса. 

В учебную программу курса по Data Science входят все важные области знаний: 

• Базы данных и SQL, Python, Основы Linux, математическая статистика; 
• Python для анализа данных и machine learning;
• Разработка AI
• Deep Learning и нейронные сети
• ML разработка
• Data Engineering

По итогам обучения выпускники курса получат не только увесистое портфолио проектов и кейсов, но и конкретные навыки, которые не стыдно внести в резюме: 

• Навыки программирования на Python
• Использование библиотеки pandas, numpy, matplotlib, plotly, skleam
• Написание сложных SQL-запросов
• Работа в фреймворках Hadoop и Spark
• Навыки работы с любой СКВ (GitHub, BitBucket etc)
• Создание чат-ботов и нейронные сетей
• Понимание принципов построения инфраструктуры данных
• Навыки работы с big data и облачных хранилищах данных
• Знание математической статистики, теории вероятности и основных ML алгоритмы
• Вывод модели в production
• Написание роботов для трейдинга с применением AI