data science обучение в екатеринбурге
Data science обучение в екатеринбурге
*Международно-ориентированная (англоязычная) программа
The head of the educational program
The program focuses on various applications of data science and data analysis. You will learn how to build artificial intelligence systems using state-of-the-art machine learning algorithms.
The program is for software developers and engineers, mathematicians and computer science specialists, who want to move to the data science field. The program is focused on developing artificial intelligence systems and putting them into production.
The program covers three areas:
In addition to theoretical courses, the program includes a project workshop. During the workshop, students are working on real data science projects from companies.
Entrance test program
Demo work
The program is implemented in cooperation with SAP company. You will be able to attend several courses from SAP. In addition, you can participate in the research projects at the SAP Next-Gen Lab at Ural Federal University. The Lab`s area of research is building artificial intelligence systems Industry 4.0 companies.
You can build a portfolio of data science projects for your resume during project workshops.
The students of the Practical Data Analysis program can participate in the UrFU Data Science Competitions Workshop where they participate in the Kaggle (www.kaggle.com) competitions and are able to develop their Kaggle profile. Expert Kaggle profile is considered as an advantage by many companies that hire data scientists.
After graduating from the program, you will be able to work in banks, Internet companies, telecom operators, software development companies, artificial intelligence startups, and many other exciting companies.
Possible job positions
Knowledge and skills:
Can I pay for this program in installments?
Where is the Campus located?
What other funding options do you have for this program?
What documents are required to apply to this program?
All the applicants should submit the following suite of documents to be checked by the Admission board:
Please, consider that the documents in English, French, and German are also accepted for preliminary eligibility check. But at the stage of Admission, all the documents require notarized translations into the Russian Language.
What is the admission process for this program?
All the applicants should submit the suite of required education documents (Bachelor’s Diploma + Transcript of grades for the whole period of study) to be checked by the Admission board (the check takes 2-4 days)
Each applicant should pass one entrance exam in the form of an interview via Zoom with the Program Administrator. The interview is scheduled individually, all the details should be negotiated with the admissions manager.
Executive secretary: Sergeeva, Lyubov`
г. Екатеринбург, ул. Софьи Ковалевской, 5
Аудитория: Т-907
—> Phone number: (343) 312-37-97
E-mail: rtf.priem@urfu.ru, l.v.sergeeva@urfu.ru
Website: priem-rtf.urfu.ru
Vkontakte community: АБИТУРИЕНТ ИРИТ-РТФ
Создано / Изменено: 14 июля 2020 / 2 июля 2021
Курсы обучения Data Science и Data Scientist в Екатеринбурге. Платные и бесплатные 2020-2021. Рейтинг, сравнение, цены.
В этом обзоре ТОП курсов по Data Science. На курсах научат профессии «Data Scientist» с нуля для начинающих – включая трудоустройство, обучат алгоритмам машинного обучения и нейросетям, работать с большим массивом данных (Big Data), использовать SQL, программировать на языках программирования Python и R и визуализировать данные.
1 место. Курс «Профессия Data Scientist» — Skillbox
Вы станете специалистом по анализу данных, алгоритмам машинного обучения и нейросетям, сможете построить карьеру в крупной технологической компании — в России или за рубежом.
Кому подойдёт этот курс
Вы получите базовые навыки по программированию, аналитике, статистике и математике, которые откроют путь к карьере в Data Science и Machine Learning. Сможете использовать свои знания сразу на практике.
Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python и R. Подтянете математику и умение мыслить как аналитик, использовать алгоритмы машинного обучения для решения бизнес-задач — и усилите портфолио мощными проектами.
Вы научитесь ставить гипотезы и делать выводы на основе данных, писать эффективный код на Python и R, превращать сырые данные в полезную информацию для компании, понимать математику на основе статистики, а также обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.
Чему вы научитесь
Освоите самый популярный язык для работы с данными.
Сможете разрабатывать дашборды и интерактивную инфографику.
Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matplotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.
Разберетесь в специфике языка, сможете обрабатывать статические данные и работать с графикой.
Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras. Узнаете, как устроены нейронные сети для задач компьютерного зрения и лингвистики.
Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио.
Помощь в трудоустройстве
Программа
Вас ждут 9 курсов, онлайн-лекции и практические задания, а также 3 дипломных проекта. После обучения вы сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist.
Введение в анализ данных и машинное обучение
Специализация
Бонусные курсы
Диплом Skillbox
Подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.
2 место. Курс «Факультет искусственного интеллекта» — GeekBrains
Онлайн-университет от GeekBrains с гарантированным трудоустройством.
После учебы вы сможете работать по специальностям
Освойте современные технологии и компетенции Data Science за полтора года практического обучения
Опыт выступлений в соревнованиях по Data Mining (Kaggle)
Вы получите диплом о профессиональной переподготовке
Мы проводим обучение на основании государственной лицензии № 040485. Это значит, что у вас будет официальный документ, который подтвердит профессиональную переподготовку. Для работодателя это показатель, что вы разобрались в Data Science и самостоятельно выполнили проекты из вашего портфолио.
3 место. Курс «Data Scientist: с нуля до middle» — Нетология
Data Scientist создаёт и обучает предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей, помогая бизнесу находить скрытые закономерности, прогнозировать развитие событий и оптимизировать ключевые бизнес-процессы.
Новые знания сделают вас востребованным специалистом в Data Science
Вы научитесь не только работать с аналитикой, нейронными сетями, Big Data и помогать компаниям и продуктам расти с помощью технологий, но и освоите ключевые «мягкие навыки»: коммуникацию в команде, целеполагание и эмоциональный интеллект.
Кому будет полезен этот курс
Новичкам в Data Science
С нуля овладете знаниями и навыками, необходимыми для работы Data Scientist, и получите новую востребованную профессию.
Разработчикам
Курс даёт хорошую базу для перехода из программирования в Data Science и анализ больших данных. Вас ждёт много практической работы, разбор кейсов и новые полезные знакомства.
Аналитикам
Вы научитесь извлекать максимум из больших массивов данных для быстрой проверки гипотез и построения прогнозов. Освоите новые инструменты и перейдёте на новый уровень в сфере Data Science.
Чему вы научитесь
Работать с SQL
Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов
Использовать Python и библиотеки
Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, полученные при анализе данных
Проверять данные и определять проблемы
Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения, генерировать новые значимые признаки
Обучать многослойные нейронные сети и строить модели машинного обучения
Быстро строить модели и проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных
Применять математику в алгоритмах
Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
Лидировать Data-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком
Структурировать результаты, формулировать гипотезы, выявлять потребности, находить области применения машинного обучения
Мы поможем с трудоустройством
Вас ждёт бесплатная программа трудоустройства Центра развития карьеры
Оформите резюме и сопроводительное письмо
Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны, чтобы получать больше откликов компаний
Узнаете, как найти работу
Познакомитесь с площадками для поиска работы, получите доступ к бирже проектов Нетологии, стажировкам и вакансиям партнёров
Подготовитесь к собеседованию
Научитесь рассказывать о себе последовательно и без стресса, правильно реагировать на вопросы работодателя и завершать беседу
Создадите портфолио
Научитесь оформлять портфолио так, чтобы работодателю было удобно изучать ваши работы и у него осталось хорошее впечатление
Научитесь работать на себя
Узнаете, где искать первых заказчиков, как выстраивать с ними коммуникацию и защитить свои права.
4 место. Курс «Профессия Data Scientist» — SkillFactory
Освойте самую востребованную профессию 2021 года!
→ длительность 24 месяца
→ уровень: с нуля
Ключевые навыки:
После успешного обучения
Сертификат
Персональный сертификат о прохождении специализации. По запросу предоставляется на английском языке.
Развитие карьеры
— консультации с ментором в течение обучения
— доступ к закрытому клубу выпускников и партнеров
— подборки инженеров, инсайты рынка поставщиков данных
— проекты в ваше портфолио
Сообщество
Сообщество экспертов с бизнес-опытом из разных сфер
5 место. Курс «Профессия: Data Scientist» — ProductStar
Освойте ключевые технологии, научитесь работать с большими данными, расширьте знания в аналитике и перейдите на новый уровень в профессии.
Чему вы научитесь
Работать SQL
Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов
Использовать Python и библиотеки анализа данных
Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных
Строить модели машинного обучения
Подготавливать данные и быстро строить на них ML-модели. Проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных
Использовать сложную математику для Data Science
Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
Курс по Data Science
Программа курса (60 лекций и воркшопов)
Блок 1: “Получение и подготовка данных: SQL”
Блок 2: “Python для анализа данных”
Блок 3: “Построение Machine Learning моделей”
Блок 4: “Нейронные сети и NLP”
Блок 5: “Рекомендательные системы”
Блок 6: Дипломная работа и помощь с трудоустройством
Репетиторы по Data science в Екатеринбурге
Чтобы начать, уточните пожелания к репетитору
Data science — отзывы
Элина оставилa отзыв
Математика, Информатика, ОГЭ по математике, ОГЭ по информатике
Юрий оставил отзыв
Информатика, ОГЭ по информатике
Юлия оставилa отзыв
Информатика, ЕГЭ по информатике
Елена оставилa отзыв
Информатика, ОГЭ по информатике
4,83 · 52 отзыва · Очень хвалят
Мария оставилa отзыв
Информатика, ЕГЭ по информатике
Маргарита оставилa отзыв
Информатика, ОГЭ по информатике
4,90 · 21 отзыв · Очень хвалят
Елена оставилa отзыв
Романова Екатерина оставилa отзыв
Информатика, ОГЭ по информатике
Ксения оставилa отзыв
Информатика, ОГЭ по информатике
Задачи, которые доверили Профи
4,91 · 33 отзыва · Очень хвалят
5,0 · 19 отзывов · Очень хвалят
4,91 · 33 отзыва · Очень хвалят
4,91 · 137 отзывов · Очень хвалят
Заработайте на том,
что делаете лучше всех
Услуги, востребованные клиентами в этом году
Цены: от 300 до 865 ₽ / ч
Цены: от 400 до 1200 ₽ / ч
Цены: от 168 до 1000 ₽ / ч
Цены: от 500 до 2000 ₽ / ч
Цены: от 400 до 1270 ₽ / ч
Репетиторы по Data science
Будни: с 6 до 22
Выходные: с 8 до 22
Информация, опубликованная на данном сайте, предназначена для любой аудитории, если иное не указано дополнительно в отношении отдельных материалов.
Самообучение в Data science, с нуля до Senior за два года
Хочу поделиться методами освоения Data science с нуля человеком из другой ИТ специальности. Цель: дать понять, подходит ли Вам эта специальность в принципе, и рассказать про эффективные подходы к самообучению, которые мне помогли (отдельно планирую потом детальные статьи по отдельным темам).
Отличные материалы уже существуют по большинству конкретных тем, я сам по ним учился.
Думаю, многим будут полезны «мета» материалы о том, как выбирать курсы и статьи, по которым учиться. Например, я пересмотрел десятки статей и книг, пробовал много разных он-лайн курсов, но полезной оказалась лишь малая часть всего доступного. Надеюсь, что смогу серьезно сэкономить вам время и помочь достигнуть большего, показав более эффективный путь самообучения.
И важно сказать сразу: я верю, что любой человек с аналитическими способностями и структурным мышлением может стать специалистом по машинному обучению/data science. Еще 4 года назад я сомневался, потеряв веру в свои математические способности из-за преподавателей университета. Теперь верю: основы машинного обучения и минимально необходимую математику сможет выучить любой сильно замотивированный человек.
Когда я понял, что скоро мне стукнет 30 лет, решил уйти в другую сферу и переехать из РФ. В своей сфере (1С) я был карьерно успешен, но стало ясно, что дальнейший рост очень затруднителен и требует выполнять работу, которая мне неинтересна и почти противна.
Через полгода перебора вариантов решил, что Data science мне интереснее всего.
Ещё через год имел достаточную квалификацию и прошёл собеседование на работу в Чехии (оговорка: у меня еще до этого было неплохое знание английского).
Ещё через год стал Senior Data scientist в Vodafone (мой LinkedIn).
Мне помогло то, что до этого я сформировал привычки к самообразованию, а экономность не позволила мне пойти по самому простому пути: найти онлайн курс с именитыми преподами, заплатить им много денег и довериться, что они всему научат лучше всего. В итоге я перебирал много бесплатно доступных книг и курсов (книги часто были найдены на b-ok.org). Из всех курсов и книг отбирал самые лучшие, забрасывая то, что казалось слишком теоретизированными или плохо структурированным.
На основе этих десятков книг и курсов я и сформировал то мнение, которым хочу поделить. Вероятно, существует еще более эффективный и быстрый способ научится этому всему. То, как учился я, было всего-лишь быстрее большинства платных программ, которые я видел, и заодно бесплатным (на многие лучшие англоязычные курсы всегда можно записаться бесплатно; покупал я только книги русских авторов и пару книг, которые иначе не смог найти).
Сначала надо понять, что такое Data science/машинное обучение и подойдет ли оно вам
Потому что если это просто модное слово и вы хотите получать много денег или работать в Гугл, то легче заработать на позиции маркетолога или веб-аналитика, и это тоже достаточно аналитичная работа.
Если вы человек творческий, возможно, разработка интерфейсов (фронтенд, мобильные приложения) вам подойдёт больше.
Если вы от природы аналитик и любите разбираться в данных, но программирование вас не заинтересует, а на изучение всей математики вам не хватает времени, стоит выбрать тот же самый учебный путь! Просто сделать акцент на мнее математических задачах, и не лезть в программироване сложных систем. Аналитики, знающие основы data science, тоже нужны в компаниях.
Важно, чтобы работа зажигала. Без искреннего интереса «грызть» Data science будет тяжело, потому что надо разобраться в куче нюансов, особенно если у вас нет за плечами хороших знаний в статистике, линейной алгебре и мат.анализе.
Как понять, будет ли вам интересно заниматься именно data science?
Мне кажется, что идеально эту роль выполняет книга Datasmart (выше писал сайт, на котором я нашёл её бесплатно). На русский она тоже переведена: «Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel, Джон Форман». Хотя, если вы хотите работать в data science, знание английского необходимо (технический английский выучить намного легче разговорного, и это будет очень полезно для любой работы в ИТ).
Эта книга показывет многие из технических методов Data science на уровне интуиции и даёт сразу достаточно детальное представление о решаемых задачах и где в бизнесе можно применить данные модели.
Если эта книга не вызовет интерес разобраться во всех указанных алгоритмах детальнее, вероятно, работа в data science не для вас.
Если книга интересн вызовет, но вам также хочется больше программировать, скорее всего, вам интересно будет стать machine learning engineer. Разница между data scientist и machine learning engineer в том, что первый должен общаться с людьми и понимать, какую задачу имеет смысл решать, а второй должен уметь состыковать программы с «искусственным интеллектом» с другими ИТ системами, мобильными телефонами или требованиями обрабатывать огромные объемы данных.
Что учить
Если вы решили, что готовы «грызть гранит науки», то в образовании специалиста data science есть два кита:
Непосредственные методы Data science, которые стоят на трёх математических черепахах: теории вероятностей и статистике, линейной алгебре и основах мат.анализа (только основах, там требуется минимум сверх школьного курса «алегбра и начало анализа»). Кстати, вся эта математика далеко не так сложна. Проблема в том, что её плохо и неинтересно объясняют во многих вузах. Позже поделюсь советами, как её можно легче освоить.
Программирование на Python (+SQL и подобные), которое позволит применить все изученные методы с помощью логичных и простых в своей сути библиотек готовых функций.
Даже примерный учебный план для изучения методов Data science требует отдельного поста. Ниже напишу чуть подробнее про Python и SQL
Английский необходим!
Принципы эффективного обучения
Программирование: что и как учить?
Что такое SQL и зачем его учить?
SQL является стандартом для получения данных в нужном виде из разных баз данных. Это тоже своеобразный язык программирования, который дополнительно к своему основному языку используют многие программисты. Большинство самых разных баз данных использует один и тот же язык с относительно небольшими вариациями.
Как учить SQL:
Наберите в Гугле «sql tutorial» и начните учиться по первой же ссылке. Если она вдруг окажется платной, выберете другую. По SQL полно качественных бесплатных курсов.
На русском языке тоже полно курсов. Выбирайте бесплатные.
На изучение достаточно всего лишь от 10 часов (общее понимание), до 20 часов (уверенное владение большей частью всего необходимого).
Почему именно Python?
У всех других языков программирования какие-либо специализированные библиотеки для машинного обучения есть только в зачаточном состоянии.
Как учить Python
Прочитать основы и пройти все упражнения с этого сайта можно за 5-40 часов, в зависимости от вашего предыдущего опыта.
После этого варианты (все эти книги есть и на русском):
Learning Python, by Mark Lutz (5 издание). Существует и на русском.
Есть много книг, которые сразу обучают использованию языка в практических задачах, но не дают полного представления о детальных возможностях языка.
Эта книга, наоборот, разбирает Python досконально. Поэтому по началу её чтение будет идти медленнее, чем аналоги. Но зато, прочтя её, вы будете способны разобраться во всём.
Я прочёл её почти целиком в поездах в метро за месяц. А потом сразу был готов писать целые программы, потому что самые основы были заложены в pythontutor.ru, а эта книга детально разжевывает всё.
В качестве практики берите, что угодно, когда дочитаете эту книгу до 32 главы, и решайте реальные примеры (кстати, главы 21-31 не надо стараться с первого раза запоминать детально. Просто пробежите глазами, чтобы вы понимали что вообще Python умеет).
Не надо эту книгу (и никакую другую) стараться вызубрить и запомнить все детали сразу. Просто позже держите её под рукой и обращайтесь к ней при необходимости.
Прочитав эту книгу, и придя на первую работу с кучей опытных коллег, я обнаружил, что некоторые вещи знаю лучше них.
Python Crash Course, by Eric Matthes
Automate the Boring Stuff with Python
Книга хороша примерами того, что можно делать с помощью Python. Рекомендую просмотреть их все, т.к. они уже похожи на реальные задачи, с которыми приходится сталкиваться на практике, в том числе специалисту по анализу данных.
Какие трудозатраты?
Путь с нуля до уровня владения Python, на котором я что-то уже мог, занял порядка 100ч. Через 200ч я уже чувствовал себя уверенно и мог работать над проектом вместе с коллегами.