онлайн обучение домашние задания наставничество практики стажировка студенческий чат трудоустройство видеолекции
NPS(?): 30

Введение в Data Science

70568 руб 100811 руб
Скидка 30243 руб   -29%
Рассрочка: 5881 руб на 12 месяцев
6 мес
    https://skillbox.ru/course/ds-intro/

Кому подойдет этот курс

Новичкам
С нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, получите необходимый теоретический минимум по математике, теории вероятности и статистике. Знания закрепите на практике — подготовите и защитите дипломую работу, которая станет первым кейсом в вашем будущем портфолио.
Программистам
Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения, будете применять Python для решения задач с данными. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя модели.
Начинающим аналитикам
Вы научитесь выдвигать гипотезы и делать выводы на основе данных. Сможете писать эффективный код на Python, превращать сырые данные в полезную информацию для компании, понимать математику на основе статистики, обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.

Чему вы научитесь

Аналитически мыслить
Профессия Data Scientist — это не слепое применение изученных инструментов. Вы научитесь самостоятельно решать проблемы: разрабатывать планы, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.
Работать с инструментами дата-сайентиста
С нуля научитесь программировать на Python и пользоваться необходимыми библиотеками для работы с данными. Узнаете, как визуализировать данные в Power BI, провести анализ в Jupyter Notebook и построить модель машинного обучения простым перетаскиванием блоков в Azure.
Извлекать данные из источников
Научитесь читать файлы различных форматов при помощи Python и библиотеки Pandas, писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в разных форматах. Познакомитесь с устройством баз данных и освоите язык запросов SQL.
Проводить разведочный анализ данных
Научитесь оценивать собранные данные и удалять непригодные для дальнейшего анализа атрибуты. Узнаете, как с помощью встроенных программных модулей Python, знаний математики и статистики исправлять ошибки в датасетах.
Строить аналитические модели
Например, вы сможете построить воронку продаж для интернет-магазина на основе данных о продажах и расходах. Узнаете, как проводить когортный анализ и предсказывать выручку компании.
Разрабатывать модели машинного обучения
Вы начнёте с простых моделей машинного обучения, которые требуют минимальных знаний программирования. После вводного курса такие термины, как регрессия, кластеризация, векторные и матричные вычисления не будут казаться чем-то страшным.
NickGott
07.06.2022
   10

Мое обучение профессии Data Scientist на Skillbox В 2021 году решил поменять сферу деятельности и освоить какую-нибудь ИТ-профессию. Выбор пал на Data Scientist. Проанализировав множество онлайн-платформ, которые ей обучают, остановился на Skillbox. Оплачивать можно весь курс сразу через кредит СбераБанка или ТинькоффБанка. Никуда ходить не надо - весь процесс проходит онлайн и занимает максимум полдня. Про саму платформу и обучение:Обучение начинается с базовых основ программирования на Питоне. Очень подробно разжёвывают все основные моменты. Если что-то вдруг не понятно, то всегда можно написать своему преподавателю и уточнить. При проверке домашек никто не валит, нет задачи поставить вам плохие оценки - преподаватель всегда стремиться помочь, объяснить, подсказать. Иногда даже может дать кусочки кода, который был бы более оптимальным. Дедлайна по домашкам нет. Рекомендуют делать по одной в неделю, но первое время, пока было все просто, я сдавал по 2-3 за неделю. Потом материала стала больше и он стал сложнее: но и при таком раскладе можно спокойно, не напрягаясь, обучаться и сдавать по 1 работе в неделю.После Питона был курс Введения в Анализ данных. Начальный уровень. Numpy, panda, mathplotlib и немного SQL. Тут уже было сложнее. И потом первая курсовая, состоящая из двух. Одна именно по Анализу данных, вторая - по SQL. Собственно, SQL давался лишь на паре занятий ознакомительно и для курсовой пришлось самостоятельно перелопатить кучу материала в интернете. Далее небольшие курсу по Мат. статистике и теории вероятности - они прошлись быстро и без проблем. И потом очень важный и интересный курс по Введению в машинное обучение. Тут опять было много программирования и технических моментов. Но курс поставлен очень грамотно. И снова курсовая работа в конце. Далее курс по по Аналитике. Средний уровень. Немного языка R, AB-тестирование и plolty. После него большая курсовая, которую надо будет защищать перед комиссией (я так понимаю, это тренировка перед защитой диплома).Это то, что я успел пройти за год обучения. Прогресс показывает - 75% по сданным работам. Впереди еще два больших курса по Машинному обучению: нейронные сети и рекомендательные системы. И потом всё - диплом.Плюсы платформы (основные):- Всё онлайн, что очень хорошо.- Нет дедлайнов. Загрузка на работе, дома или еще что-то - спокойно можно сдать домашку чуть позже. - Общение с преподавателем: всегда старается помочь и подсказать.- Есть телеграмм-канал, где общаются другие студенты такого же уровня подготовки: всегда можно что-то спросить и уточнить.- Есть много дополнительных курсов (не в зачет): английский для IT, как составлять резюме, как составлять презентации, система контроля версий GIT и др. Все очень полезно - стоит их проходить по мере основного обучения в свободное время.- Помощь при установке дополнительных программ. На курсах, где чистое программирование (Питон, Машинное обучение, Git, SQL) - всегда выкладывают подробнейшие инструкции, как что куда жать, какие галочки где ставить. Многие программы очень специализированные и интуитивно догадаться самому - невозможно. А тут у тебя все по полочкам расписано.Минусы. Их не так много, могу выделить только парочку:- Занятия по SQL. Их было всего два, достаточно поверхностно. И потом вдруг курсовая по SQL. Вот тут пришлось попотеть - там сам черт ногу сломит с этими запросами. Считаю, что можно как-то курс чуть расширить и поподробнее разжевать там все, слишком уж сложная тема. - В плюcах написал что в программировании рассказывают подробно как ставить программы. А вот в Аналитике это нет. Как только началась Аналитика - почти никаких инструкций не было. Пришлось мучатся (иногда довольно долго) и ставить все самому. Например, на первом же занятии по Аналитике лектор в записи сказала "У вас уже установлена Анаконда, давайте запустим ее и Юпитер-ноутбук". Что это? О чем это она? Я эти слова слышал первый раз. Пришлось гуглить эти названия на слух, смотреть что это и как с этим работать. То же самое потом про дополнительные библиотеки для этой Анаконды. Лектор: "Если у вас уже установлена библиотека такая-то, то запустите ее. Если нет, то установите". А как их устанавливать не сказал. И опять гугл, два-три часа времени (как всегда все с первого раза не получается) и вау-ля! Заработало! Собственно, думаю этот минус можно легко и быстро исправить, написав пару инструкций.Но это все мелочи, на самом деле, и минусы есть везде. Все эти трудности не критичны и решаются своими силами. Так что, по моему мнению, сама платформа отличная! Рекомендую всем, кто хочет обучаться онлайн!

Плюсы: Все занятия онлайн. Можно задавать вопросы куратору. Хорошая теоретическая база. Дополнительные материалы и мини-курсы по тематике.

Минусы: Не значительные, перечислены в тексте отзыва.

Источник: otzovik.com
alenaGuseinova
04.10.2022
   10

Очень хорошая платформа! Сейчас в процессе обучения, пока все нравится. Уроки удобно разбиты на модули, домашние задания проверяют чуть ли не в тот же день. Кроме того удобно, что есть чат сокурсников, которые также как и я сталкиваются с проблемами, и в этом чате готовы помочь. Ну и конечно, любые вопросы можно задавать наставнику, он всегда помогает:)Ещё хочу отметить, что добавили дополнительные курсы, которые смежные с моим, в будущем только в плюс будет.

Плюсы: Наставничество, помощь в поиске работы, удобная подача материала

Минусы: Не нашла

Источник: otzovik.com