Data Science Pro. Специалист по большим данным

Аналитика и Data Science
Машинное обучение и ИИ

Data Scientist - это многопрофильный специалист, который разбирается в математике и статистике, обучает нейронные сети, программирует на Python, говорит на языке данных и делает прогнозы для принятия эффективных решений практически во всех областях современных науки и бизнеса.

Программа профессиональной переподготовки «Data Science Pro» разработана для знакомства с основными технологиями и подходами анализа данных и предназначена для тех, кто хочет освоить новую востребованную цифровую профессию специалиста по большим данным, начиная с базового уровня.

Программа включает много практической работы, а также лекции, вебинары и учебные консультации. Обучение проходит под руководством высококлассных преподавателей-разработчиков и практиков, кандидатов технических наук, доцентов МГТУ им. Н.Э. Баумана, с интересными домашними заданиями, персонализированной обратной связью и дополнительными учебными материалами.

В ходе обучения и подготовки выпускной работы слушатель выполняет проекты по реальным кейсам в портфолио для дальнейшего трудоустройства и будущей профессиональной деятельности. После сдачи итоговой аттестационной работы выдается диплом о профессиональной переподготовке МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Преимущества программы:

  • Обучение в онлайн-формате в режиме 24х7 из любой удобной локации
  • Глубокие фундаментальные знания, актуальная необходимая теория и много прикладной практики
  • Интенсивное прохождение программы за 5 месяцев для быстрого старта в профессии
  • Занятия с ведущими преподавателями-практиками МГТУ им. Н.Э. Баумана и экспертами НОЦ «Технологии искусственного интеллекта»
  • Доступ к пройденным материалам в течение 4 месяцев после окончания курса
  • Помощь в трудоустройстве (рекомендуем резюме лучших выпускников индустриальным партнерам)
  • Диплом о новой профессии установленного образца МГТУ им. Н.Э. Баумана

Записаться на курс

Ближайший старт групп

24 января

Длительность курса

262 ак. часа

Стоимость курса

120 000 руб.

Форматы обучения

очно и онлайн

Курс подойдет

IT- специалистам

желающим сменить или расширить свою квалификацию

Всем

кто хочет получить новую цифровую профессию специалиста Data Science

Выпускникам

средних профессиональных и высших учебных заведений

Чему вы научитесь

Делать описательный анализ Big Data и визуализацию данных

Создавать комплексные приложения с обработкой входных данных, передачей в модель и получением наилучшего результата

Создавать микросервисы, готовые к интеграции в текущую инфраструктуру

Разрабатывать компьютерные программы на основе языка программирования Python

Использовать функционал PgAdmin для решения проектных задач

Работать в Google Colaboratory

Ставить и решать задачи машинного обучения

Работать с типовыми решениями и библиотеками программирования: pandas, numpy, scipy, sklearn, matplotlib, seaborn, tensorflow, pytorch

Подбирать и тренировать модель машинного обучения или архитектуру нейронной сети

Программа курса
В этом курсе вас ожидает
17 тематических
модулей
262 академических
часа
В этом курсе вас ожидает
17 тематических
модулей
262 академических
часа
Базы данных, их типы и моделирование. Взаимодействие пользователей с данными.
    • Видеолекции и практические занятия в виде вебинаров
Основной pipeline машинного обучения и dataflow. Облачные платформы
    • Видеолекции и практические занятия в виде вебинаров
Парсинг данных, подготовка выборки, препроцессинг и балансировка данных
    • Видеолекции и практические занятия в виде вебинаров
Обучение без учителя. Работа с размерностью и структурой данных.
    • Видеолекции и практические занятия в виде вебинаров
Теория вероятности и вероятностные классификаторы
    • Видеолекции и практические занятия в виде вебинаров
Классификация. Оценка качества алгоритма.
    • Видеолекции и занятия по в виде вебинаров
Ансамбли и повышение точности алгоритмов.
    • Видеолекции и практические занятия в виде вебинаров
Регрессия
    • Видеолекции и практические занятия в виде вебинаров
Нейронные сети
    • Видеолекции и практические занятия в виде вебинаров
Промежуточная аттестация №1
    • Ответы на вопросы тестирования и выполнение практического задания
Рекомендательные системы.
    • Видеолекции и практические занятия в виде вебинаров
Создание приложений, интеграция в ИТ ландшафт
    • Видеолекции и практические занятия в виде вебинаров
Промежуточная аттестация №2
    • Ответы на вопросы тестирования и выполнение практического задания
Итоговая аттестация
    • Защита выпускной квалификационной работы

Требования к подготовке

Необходимы базовые знания линейной алгебры и статистики, базовые знания программирования на Python.

Связанные курсы

Расписание

Даты проведения
Время проведения курса
Дни недели
Формат обучения
24 янв
11 июн
00:00 - 00:00
очно и онлайн

Задать свой вопрос
+7 495 182-83-85
director@bmstu.ru Мы работаем ежедневно с 9:00 до 21:00
+7 495 182-83-85
director@bmstu.ru Мы работаем ежедневно с 9:00 до 21:00