Преимущества профессии
Инженер Data Science – ключевая профессия в сфере ИТ. На курсе Data Scientist ты овладеешь навыками анализа данных, создания прогнозов и построения моделей машинного обучения. Ты будешь работать с огромными объемами информации и помогать компаниям принимать обоснованные решения. Инженер Data Science – будущее аналитики и инноваций
$2000+
Средняя зарплата тестировщика в РК
Карьерный рост
Возможность быстро построить успешную карьеру
900+
вакансий
вакансий
Спрос на Data Scientist-ов ежемесячно. И это только по данным hh.kz
Работа на
удаленке
удаленке
В 70% вакансий есть возможность работать удаленно
Интересные задачи
Работа в команде разработчиков над интересными проектами или над бизнес задачами
Лучшие условия труда
В виде: программы обучения, медстраховки, спортзала, отпуска, высоких бонусов
Курс Data Scientist предлагает интенсивное обучение профессии с нуля, практикующие преподаватели и менторы обучат всем необходимым навыкам и инструментам. После курса ты сможешь устроиться Junior Data Science Engineer или другим приближенным к нему профессиям и будешь получать на старте $700+
Чем занимается Data Scientist
Data Scientist занимается анализом данных для извлечения полезной информации. Они исследуют большие объемы данных, используя специальные методы и инструменты. Затем создают модели и прогнозы, которые помогают компаниям принимать важные решения и улучшать бизнес-процессы.
Анализирует и иследует большие объемы данных
Извлекает полезную информацию и создает прогнозы или модели
Использует методы работы с данными, методы машинного обучения и нейронных сетей
Программа курса
3 месяца / 12 недель / 48 часов
Программа курса Data Scientist составлена практикующими IT специалистами на основе требований IT компаний
- Введение в курс Data Science
- Ознакомление со структурой курса
- Установка Python, Jupyter Notebook и др. программного обеспечения на рабочий компьютер студента
- Дисциплины и направления в Data Science
- Виды данных. Основные техники в Data Science
- Переменные и виды данных в Python
- Базовый синтаксис в Python
- Операторы
- Ветвления (if statement)
- Функции
- Структуры данных
- Последовательности (loops)
- Введение в объектно-ориентированное программирование
- Интеграция систем
- Дифференциальные исчисления и линейная алгебра
- Описательная статистика
- Распределения: виды и параметры
- Тестирование гипотез
- Индуктивная статистика (statistical inference)
- Доверительные интервалы, тесты, принятие/отвержение гипотезы
- Библиотеки math, numpy, random
- Работа с табличными данными. Библиотека pandas
- Визуализация данных, графики Matplotlib
- Визуализация табличных данных. Графики в pandas. Библиотеки seaborn, plotly
- Базовая линейная регрессия
- Множественная линейная регрессия, метод наименьших квадратов
- Линейная регрессия в библиотеке scikit-learn
- Некоторые аспекты регрессионного анализа. Проблемы нелинейности, эндогенности, гетероскедатичности, автокорреляции, мультиколлинеарности и др
- Логистическая регрессия
- Задачи машинного обучения
- Деревья решений и случайный лес в библиотеке sklearn. Библиотека graphviz
- Машины опорных векторов (Support Vector Machines) в библиотеке scikit-learn
- Байесовские модели в библиотеке scikit-learn
- Методы ближайших соседей в библиотеке scikit-learn
- Ансамбли: беггинг в библиотеке scikit-learn
- Ансамбли: бустинг в библиотеках scikit-learn, xgboost, catboost
- Ансамбли: стекинг в библиотеке scikit-learn
- Матричные разложения. Метод главных компонент, метод T-SNE и анализ независимых компонент в библиотеке scikit-learn
- Кластеризация. Алгоритм K-средних, Иерархическая кластеризация, Метод DBSCAN в библиотеках scipy и scikit-learn
- Обучение метрических преобразований, метод LMNN в библиотеке scikit-learn
- Подбор гиперпараметров
- Реализация финального проекта.
- Презентация результатов финального проекта
- Введение в курс Data Science
- Ознакомление со структурой курса
- Установка Python, Jupyter Notebook и др. программного обеспечения на рабочий компьютер студента
- Дисциплины и направления в Data Science
- Виды данных. Основные техники в Data Science
- Переменные и виды данных в Python
- Базовый синтаксис в Python
- Операторы
- Ветвления (if statement)
- Функции
- Структуры данных
- Последовательности (loops)
- Введение в объектно-ориентированное программирование
- Интеграция систем
- Дифференциальные исчисления и линейная алгебра
- Описательная статистика
- Распределения: виды и параметры
- Тестирование гипотез
- Индуктивная статистика (statistical inference)
- Доверительные интервалы, тесты, принятие/отвержение гипотезы
- Библиотеки math, numpy, random
- Работа с табличными данными. Библиотека pandas
- Визуализация данных, графики Matplotlib
- Визуализация табличных данных. Графики в pandas. Библиотеки seaborn, plotly
- Базовая линейная регрессия
- Множественная линейная регрессия, метод наименьших квадратов
- Линейная регрессия в библиотеке scikit-learn
- Некоторые аспекты регрессионного анализа. Проблемы нелинейности, эндогенности, гетероскедатичности, автокорреляции, мультиколлинеарности и др
- Логистическая регрессия
- Задачи машинного обучения
- Деревья решений и случайный лес в библиотеке sklearn. Библиотека graphviz
- Машины опорных векторов (Support Vector Machines) в библиотеке scikit-learn
- Байесовские модели в библиотеке scikit-learn
- Методы ближайших соседей в библиотеке scikit-learn
- Ансамбли: беггинг в библиотеке scikit-learn
- Ансамбли: бустинг в библиотеках scikit-learn, xgboost, catboost
- Ансамбли: стекинг в библиотеке scikit-learn
- Матричные разложения. Метод главных компонент, метод T-SNE и анализ независимых компонент в библиотеке scikit-learn
- Кластеризация. Алгоритм K-средних, Иерархическая кластеризация, Метод DBSCAN в библиотеках scipy и scikit-learn
- Обучение метрических преобразований, метод LMNN в библиотеке scikit-learn
- Подбор гиперпараметров
- Реализация финального проекта.
- Презентация результатов финального проекта
Как проходит обучение
Практика
Проекты в портфолио
Домашние задания
Домашние задания
Живые занятия (разборы)
Записи встреч
Обратная связь
Записи встреч
Обратная связь
Теория
Финальный проект
Проект
Финал
30%
70%
Директор Группы управления проектами Всемирного банка, преподаватель, управляющий фондом, консультант.
Газиз Сейлханов
Профессиональный стаж в сфере анализа данных, программирования и прогнозирования – 13 лет.
Более 50+ проектов в США, Сингапуре, Турции, Узбекистане и Казахстане в компаниях частного сектора, международных организациях, а также в госсекторе.
Более 50+ проектов в США, Сингапуре, Турции, Узбекистане и Казахстане в компаниях частного сектора, международных организациях, а также в госсекторе.
Курсу вас обучит практикующий специалист, профессионал своей сферы
Преподаватель курса
Курс Data Scientist будет проводиться профессиональным ментором, который поможет тебе разобраться в теории пр помощи практики, даст советы и вдохновение. Основным преимуществом курса является то, что ты будешь получать обратную связь по выполненным заданиям, что позволит тебе расти быстрее.
Вопросы - ответы
Если все еще остались вопросы, оставь заявку на бесплатную консультацию
1. Оплатить всю сумму на расчетный счет компании;
2. Оплата по системе внутренней рассрочки, оплата делится на 3 месяца, первый платеж перед началом обучения, следующий по окончанию предыдущего месяца обучения (например, оплатили 25 марта — следующий платёж 24 апреля);
3. Программы рассрочки и кредитования с банками-партнерами на срок от 3 до 24 месяцев (уточнить у консультанта).
Мы поможем тебе подобрать оптимальный способ оплаты.
Для этого свяжись с нашим консультантом (есть WhatsApp): +7 (702) 169-96-20.
2. Оплата по системе внутренней рассрочки, оплата делится на 3 месяца, первый платеж перед началом обучения, следующий по окончанию предыдущего месяца обучения (например, оплатили 25 марта — следующий платёж 24 апреля);
3. Программы рассрочки и кредитования с банками-партнерами на срок от 3 до 24 месяцев (уточнить у консультанта).
Мы поможем тебе подобрать оптимальный способ оплаты.
Для этого свяжись с нашим консультантом (есть WhatsApp): +7 (702) 169-96-20.
Если курс по каким либо причинам не понравился или сложились определенные обстоятельства, ты можешь вернуть 100% от оплаченной суммы в течении 14 календарных дней с момента начала обучения. После окончания гарантированного срока возврата, сумма полностью удерживается в пользу школы.
Один - два раза в неделю по вечерам ты будешь смотреть практические вебинары (прямой эфир). А в свободное время – делать домашние задания и общаться с ментором. Ближе к финалу курса студенты выполняют командный проект с преподавателем.
Если пропустишь занятие, его можно будет посмотреть в записи, ссылки записей будем отправлять в общий чат Telegram. По домашкам и другим вопросам в любое время ты сможешь писать ментору.
Чтобы полноценно освоить курс обучения достаточно иметь законченное среднее образование и возможность заниматься не менее 15 часов в неделю, быть готовым быстро осваивать новые знания и инструменты, обладать базовыми навыками живого общения, иметь интенсивный опыт работы с компьютером не менее одного года.
На курсе Data Scientist профессию можно освоить за 3 месяца, так как ты работаешь с преподавателем по готовой программе. Практические задания проверяет преподаватель и дает обратную связь – это самое ценное, если сравнить с самостоятельным изучением.
Обучение Data Science в ONESOFT проходит на прямых эфирах по вечерам и его также совмещают с работой.
- Junior Data Science Engineer – $800+
- Middle Data Science Engineer – $1700+
- Senior Data Science Engineer – $3000+
Важно понимать, что junior-специалист после курса – не равно junior-специалист с опытом работы в компании. Поэтому на старте карьеры в IT доход может составлять и 500 долларов в месяц. Это нормально. Зато со временем эта сумма будет расти гораздо быстрее, чем в других сферах.
В профессии Data Scientista нет четкого потолка по зарплате или сроков перехода с одного уровня на другой. Можно за год-два стать мидлом с окладом больше $1700.
В ONESOFT ты прокачаешь карьерные навыки и при желании сможешь проходить собеседования еще во время обучения.
Дадим профессиональное IT-обучение, с которым ты можешь претендовать на позицию Junior специалиста.
Научим создавать профессиональное резюме и грамотно себя презентовать на собеседовании.
Проведем пробные собеседования, максимально приближенные к реальным, с НR-специалистом из одной из наших компаний-партнеров.
Даем рекомендации на работу в компании-партнеры, познакомим с работодателями, сообщим о новых вакансиях.
Мы не даем пустых обещаний о гарантированном трудоустройстве, все зависит только от ваших целей, усилии и желании.
Дадим профессиональное IT-обучение, с которым ты можешь претендовать на позицию Junior специалиста.
Научим создавать профессиональное резюме и грамотно себя презентовать на собеседовании.
Проведем пробные собеседования, максимально приближенные к реальным, с НR-специалистом из одной из наших компаний-партнеров.
Даем рекомендации на работу в компании-партнеры, познакомим с работодателями, сообщим о новых вакансиях.
Мы не даем пустых обещаний о гарантированном трудоустройстве, все зависит только от ваших целей, усилии и желании.
Если жизненные обстоятельства осложнились или темп учёбы нужно снизить, ты можешь уйти в академический отпуск, обучение продожиться на следующем потоке.
1. Оплатить всю сумму на расчетный счет компании;
2. Оплата по системе внутренней рассрочки, оплата делится на 3 месяца, первый платеж перед началом обучения, следующий по окончанию предыдущего месяца обучения (например, оплатили 25 марта — следующий платёж 24 апреля);
3. Программы рассрочки и кредитования с банками-партнерами на срок от 3 до 24 месяцев (уточнить у консультанта).
Мы поможем тебе подобрать оптимальный способ оплаты.
Для этого свяжись с нашим консультантом (есть WhatsApp): +7 (702) 169-96-20.
2. Оплата по системе внутренней рассрочки, оплата делится на 3 месяца, первый платеж перед началом обучения, следующий по окончанию предыдущего месяца обучения (например, оплатили 25 марта — следующий платёж 24 апреля);
3. Программы рассрочки и кредитования с банками-партнерами на срок от 3 до 24 месяцев (уточнить у консультанта).
Мы поможем тебе подобрать оптимальный способ оплаты.
Для этого свяжись с нашим консультантом (есть WhatsApp): +7 (702) 169-96-20.
Если курс по каким либо причинам не понравился или сложились определенные обстоятельства, ты можешь вернуть 100% от оплаченной суммы в течении 14 календарных дней с момента начала обучения. После окончания гарантированного срока возврата, сумма полностью удерживается в пользу школы.
Один - два раза в неделю по вечерам ты будешь смотреть практические вебинары (прямой эфир). А в свободное время – делать домашние задания и общаться с ментором. Ближе к финалу курса студенты выполняют командный проект с преподавателем.
Если пропустишь занятие, его можно будет посмотреть в записи, ссылки записей будем отправлять в общий чат Telegram. По домашкам и другим вопросам в любое время ты сможешь писать ментору.
Чтобы полноценно освоить курс обучения достаточно иметь законченное среднее образование и возможность заниматься не менее 15 часов в неделю, быть готовым быстро осваивать новые знания и инструменты, обладать базовыми навыками живого общения, иметь интенсивный опыт работы с компьютером не менее одного года.
На курсе Data Scientist профессию можно освоить за 3 месяца, так как ты работаешь с преподавателем по готовой программе. Практические задания проверяет преподаватель и дает обратную связь – это самое ценное, если сравнить с самостоятельным изучением.
Обучение Data Science в ONESOFT проходит на прямых эфирах по вечерам и его также совмещают с работой.
- Junior Data Science Engineer – $800+
- Middle Data Science Engineer – $1700+
- Senior Data Science Engineer – $3000+
Важно понимать, что junior-специалист после курса – не равно junior-специалист с опытом работы в компании. Поэтому на старте карьеры в IT доход может составлять и 500 долларов в месяц. Это нормально. Зато со временем эта сумма будет расти гораздо быстрее, чем в других сферах.
В профессии Data Scientista нет четкого потолка по зарплате или сроков перехода с одного уровня на другой. Можно за год-два стать мидлом с окладом больше $1700.
В ONESOFT ты прокачаешь карьерные навыки и при желании сможешь проходить собеседования еще во время обучения.
Дадим профессиональное IT-обучение, с которым ты можешь претендовать на позицию Junior специалиста.
Научим создавать профессиональное резюме и грамотно себя презентовать на собеседовании.
Проведем пробные собеседования, максимально приближенные к реальным, с НR-специалистом из одной из наших компаний-партнеров.
Даем рекомендации на работу в компании-партнеры, познакомим с работодателями, сообщим о новых вакансиях.
Мы не даем пустых обещаний о гарантированном трудоустройстве, все зависит только от ваших целей, усилии и желании.
Дадим профессиональное IT-обучение, с которым ты можешь претендовать на позицию Junior специалиста.
Научим создавать профессиональное резюме и грамотно себя презентовать на собеседовании.
Проведем пробные собеседования, максимально приближенные к реальным, с НR-специалистом из одной из наших компаний-партнеров.
Даем рекомендации на работу в компании-партнеры, познакомим с работодателями, сообщим о новых вакансиях.
Мы не даем пустых обещаний о гарантированном трудоустройстве, все зависит только от ваших целей, усилии и желании.
Если жизненные обстоятельства осложнились или темп учёбы нужно снизить, ты можешь уйти в академический отпуск, обучение продожиться на следующем потоке.
Получи консультацию
Напиши нам, если есть вопросы по обучению или нужна помощь с выбором профессии.
Мы перезвоним и с радостью поможем
Мы перезвоним и с радостью поможем
ТОО "ONESOFT"
140000, г Павлодар, Проезд 1, д 23
+7 702 169 96 20
info@onesoft.kz
+7 702 169 96 20
info@onesoft.kz
Записаться на курс
Позвоним тебе в ближайшее время, ответим на вопросы и расскажет детали