Сертифицированная программа национального проекта «Цифровая экономика». Изучение всех направлений современного анализа данных: от основ программирования и дискретной математики до машинного обучения, прикладной статистики, Big Data и не только.
Старт курса
06.11.2023
Продолжительность
18 месяцев
Формат обучения
Очный
Документ
Диплом о профессиональной переподготовке НИУ ВШЭ
Специалист по Data Science — тот, кто разрабатывает алгоритмы для работы с данными. Например, придумывает рекомендательную систему для музыкального сервиса, строит модель ценообразования для сети магазинов или создает бота-помощника.
Наш курс по анализу данных и машинному обучению охватывает все разделы современной науки о данных, в том числе Deep Learning и его применение в технологиях искусственного интеллекта.
Вы начнете с самых основ — изучения программирования и базовых разделов математики — и перейдете к теме Machine Learning, прикладной статистике и практическому использованию фреймворков для проведения распределительных операций неструктурированных данных. Получите опыт решения прикладных задач в области дата-анализа и обработки Big Data, сможете применять навыки дата-сайентиста в работе с изображениями, текстами, сигналами и нейросетями.
По итогам обучения вы получите актуальные знания по Data Science, проекты в портфолио и диплом о профессиональной переподготовке установленного НИУ ВШЭ образца.
Очная программа «Специалист по Data Science» предназначена слушателям, желающим разобраться в анализе данных
Начинающим
Изучите основы программирования, математики, машинного обучения и работы с Big Data
Специалистам не из IT
Освоите новые методы и инструменты для работы с данными в своей области
Программистам
Освежите в памяти алгоритмы и структуры данных и научитесь обучать нейронные сети
За 18 месяцев профессиональной переподготовки в НИУ ВШЭ вы изучите Python и SQL, прикладную математику и статистику, алгоритмы и структуры данных, Machine Learning и другие темы.
Научитесь работать с основными конструкциями и структурами данных в Python.
Познакомитесь с базами данных.
Получите представление о том, как работают стандартные контейнеры, научитесь анализировать алгоритмы и оценивать эффективность их работы.
Изучите основные разделы и методы математического анализа, линейной алгебры, основ статистики и теории вероятностей для понимания работы алгоритмов машинного обучения.
Дискретная математика:
Математический анализ:
Линейная алгебра:
Теория вероятностей:
Познакомитесь с характеристиками распределений, оценкой характеристик распределения методами Монте-Карло, бутстрэп и не только. Освоите проверку гипотез и работу с временными рядами.
Узнаете, как работают классические алгоритмы машинного обучения и научитесь применять их на практике. Изучите основные виды моделей, сможете обрабатывать данные и проводить их первичный анализ.
Сможете управлять файлами и массивами информации в распределительном хранилище компании с помощью фреймворка Apache Spark и запросов SQL.
Познакомитесь с возможностями Deep Learning, научитесь обучать нейронные сети. В том числе вы изучите архитектуру Transformer, которая позволила появиться ChatGPT: огромному шагу к «общему искусственному интеллекту».
Решите практические задачи на построение ML-моделей для обработки изображений, речи, текстов, сигналов.
Продолжительность общая в часах: 714 часов
Условия приема: высшее или среднее профессиональное образование; лица, получающие высшее образование.
Формат обучения: очный
Состав группы: группа до 30 человек
РАЗБЕРЕТЕСЬ В НАПРАВЛЕНИЯХ DATA SCIENCE
Изучите программирование на Python, математику для анализа данных, прикладную статистику, классические модели машинного обучения и нейронные сети, а также основы обработки текстов, звука и изображений
РАЗОВЬЕТЕ HARD SKILLS
Освоите SQL, Python, Jupyter Notebook, Spark, Tensorflow, Pytorch и другие инструменты
ВЫПОЛНИТЕ ТРИ ПРОЕКТА
Напишете чат-бота, программу для машинного обучения и защитите финальный проект. Это хорошая возможность пополнить портфолио, особенно для начинающих
01
В декабре 2019 г. обучающий курс «Специалист по Data Science» стал сертифицированной программой нацпроекта «Цифровая экономика» и победил в номинации «Подготовка профессионалов цифровой индустрии»
02
Наши преподаватели работают в ведущих IT-корпорациях, банках и инновационных стартапах. На каждом занятии они учат применять теорию к реальным задачам, которые решают в индустрии
03
Мы выкладываем видеозаписи и материалы занятий, доступ сохраняется за вами в течение 2 месяцев после завершения
04
Вы можете общаться с другими студентами и преподавателями очно или в закрытом Telegram-канале. Доступ к чатам открыт навсегда — если у вас возникают вопросы, вы можете задать их даже после окончания обучения
Диплом о профессиональной переподготовке при успешном завершении обучения.
У нас есть лицензия на образовательную деятельность.
раз в два месяца при рассрочке без переплат: 8 платежей
Скидки для студентов, выпускников и слушателей основных и дополнительных программ НИУ ВШЭ
01
Оставить заявку на программу. В заявке важно указать актуальные номер и e-mail.
02
Подтвердить обучение. Менеджер свяжется с вами по указанным в заявке контактам, чтобы вы могли подтвердить участие в обучении.
03
Отправить сканкопии документов для зачисления (паспорт, снилс, диплом, справка из вуза, свидетельство о смене фамилии).
04
Заключить договор. Менеджер отправит вам договор на ознакомление и ссылку на оплату, по которой нужно будет оплатить обучение.
05
Начать обучение. За несколько дней до начала обучения менеджер отправит организационное письмо со всей важной информацией о программе и ссылкой на чат в Telegram.
Вы будете учиться в главном корпусе Вышки – на Покровском бульваре, в компьютерных классах.
На время обучения получите пластиковый пропуск с доступом во все корпуса ВШЭ. В любое время вы можете зайти в библиотеку, чтобы поучиться или поработать.
Можете приезжать на занятия в корпус, а можете подключаться по Zoom.
В наших программах в коротком формате упакован опыт бакалаврских и магистерских программ факультета компьютерных наук Вышки. Опираясь на наши знания об отрасли, мы дадим Вам необходимую базу, чтобы войти в профессию или перейти на новый уровень на вашей текущей работе. К тому же, большинство наши программы — очные. Это означает, что вы сможете еженедельно общаться с преподавателями, получать поддержку ассистентов и одногруппников, это поможет сохранять мотивацию. Обучаясь на наших курсах, вы получаете возможность интегрироваться в сообщество Вышки, общаться с нашими преподавателями и участвовать в мероприятиях факультета и университета: например, мы проводили «Ночь анализа данных», у нас регулярно проходят IT-лекторий и научный коллоквиум ФКН. У нас есть лицензия на образовательную деятельность, поэтому по результатам обучения мы выдаем удостоверения о повышении квалификации и дипломы о профессиональной переподготовке установленного в НИУ ВШЭ образца.
Приведем пример. Менеджер интересуется, какие товары пользователи интернет-магазина покупают вместе, с этим вопросом он пойдет к продуктовому аналитику. Аналитик поможет выявить такие категории товаров и предложит идеи для прототипа системы рекомендаций. Для многих интернет-магазинов таких рекомендаций может оказаться достаточно, чтобы повысить средний чек. Но далее может возникнуть потребность автоматизировать рекомендации и построить модель. Этим уже займется специалист по Data Science.
Еще больше об этом рассказал Сергей Юдин в интервью «Аналитик данных и data scientist: в чем отличие?»
Да, но диплом о профессиональной переподготовке можно получить только после окончания вуза при предоставлении диплома.
Да, вы можете приходить со своим ноутбуком. Также можно использовать компьютеры университета — все занятия проходят в компьютерных классах.
Основной адрес
Телефон
Электронная почта