Онлайн-курс «Специалист по Data Science» от Яндекс Практикума — это профессиональная образовательная программа для тех, кто хочет овладеть современной профессией в сфере анализа и обработки данных.
Показать полностью →
Всего за 8 месяцев вы научитесь использовать Python и SQL, обрабатывать большие объёмы информации, визуализировать данные, строить модели машинного обучения и принимать решения на основе статистического анализа. Курс полностью подходит для новичков — всё объясняется пошагово и доступным языком, без необходимости иметь техническое образование.
Обучение организовано по принципу: теория — практика — проект. Вы будете применять знания сразу после изучения материала, решать реальные бизнес-задачи и собирать собственное портфолио из 15+ проектов. Это позволит вам не просто освоить инструменты Data Science, но и научиться мыслить как аналитик: формулировать гипотезы, проверять их с помощью статистики и машинного обучения, интерпретировать результаты и превращать данные в понятные бизнесу решения.
В рамках курса вы освоите Python (включая библиотеки Pandas, Seaborn, Scikit-learn), SQL и PySpark, научитесь работать с временными рядами, текстами, изображениями и оценивать эффективность A/B-тестов. Также в программе — обучение построению моделей классификации и регрессии, кластеризация, обработка пропусков и выбросов, кросс-валидация и работа с современными ML-фреймворками. Отдельное внимание уделяется бизнес-контексту: как интерпретировать результаты моделей, оформлять презентации и делать рекомендации, полезные для продукта.
Каждый модуль сопровождается практическим проектом и обратной связью от опытных наставников. Вы будете решать задачи, приближённые к реальным кейсам: предсказывать отток клиентов, анализировать эффективность маркетинговых кампаний, выбирать стратегию для нефтяной компании или обучать нейросеть для определения возраста по фото. Финалом обучения станет защита итогового проекта, созданного на основе настоящих данных.
После окончания курса вы получите диплом о профессиональной переподготовке (при наличии среднего профессионального или высшего образования), а также поддержку в трудоустройстве: карьерный трек, разбор резюме, помощь с портфолио и подготовкой к собеседованиям. Также предусмотрена акселерационная программа — до 6 месяцев поддержки от HR-команды Яндекс Практикума.
Кому подойдёт курс:
• новичкам, которые хотят освоить востребованную профессию с нуля;
• начинающим аналитикам и разработчикам, желающим перейти в Data Science;
• студентам и выпускникам технических и гуманитарных направлений, интересующимся данными.
Программа онлайн-курса
1. Основы Python и анализа данных
Проект: анализ поведения пользователей
— Введение в профессию и инструменты аналитика
— Синтаксис Python, работа с Pandas и Seaborn
— Построение графиков и тепловых карт
— Первичная сегментация пользователей и визуализация данных
2. Базовый Python и работа с таблицами
Проект: исследование поведения в Яндекс Музыке
— Основы синтаксиса: переменные, функции, списки, словари
— Jupyter Notebook и основы Pandas
— Предобработка данных и базовые аналитические задачи
3. Предобработка и чистка данных
Проект: кредитный скоринг для банка
— Работа с пропусками и аномалиями
— Объединение таблиц, преобразование типов
— Подготовка данных для построения моделей
4. Исследовательский анализ (EDA)
Проект: анализ цен на недвижимость
- Срезы данных и первичный анализ
- Построение графиков, анализ связей и корреляций
- Визуализация распределений и взаимосвязей
5. Статистика и проверка гипотез
Проект: A/B-тестирование маркетинговой гипотезы
- Распределения, доверительные интервалы
- Проверка гипотез (t-test, z-test)
- P-value, ошибки 1 и 2 рода
6. Первый проект: анализ и отчёт
Проект: анализ продаж видеоигры
- Сбор, анализ и визуализация данных
- Написание отчёта с бизнес-рекомендациями
7. Линейные модели машинного обучения
Проект: предсказание надоев на ферме
- Линейная и логистическая регрессии
- Подбор признаков и оценка точности
- Метрики качества моделей
8. Повышение качества моделей
Проект: анализ покупательского поведения
- Методы: kNN, деревья, ансамбли, бустинг
- Переобучение и кросс-валидация
- Гиперпараметры и GridSearch
9. Второй проект: упаковка модели
Проект: прогноз оттока сотрудников
- Итоговая ML-модель и её оценка
- Подготовка данных к продакшену
10. Машинное обучение в бизнесе
Проект: выбор перспективного месторождения
- Применение ML в реальных кейсах
- Bootstrap, доверительные интервалы
- A/B-тесты с ML
11. SQL и работа с базами данных
Проект: анализ инвестиционной базы
- SELECT, JOIN, оконные функции
- Работа с PySpark
- Создание аналитических запросов
12. Численные методы в ML
Проект: оценка стоимости авто
- Градиентный спуск и функции потерь
- CatBoost, LightGBM
13. Временные ряды
Проект: прогноз пиковых нагрузок в такси
- Тренды, сезонность
- Построение прогноза
14. Работа с текстами (NLP)
Проект: определение токсичности комментариев
- TF-IDF, Word2Vec, эмбеддинги
- Обработка текстов и классификация
15. Компьютерное зрение (CV)
Проект: определение возраста по фото
- Полносвязные и сверточные нейросети
- Архитектуры LeNet, ResNet, фреймворк Keras
16. Обучение без учителя
Мини-проект: сегментация клиентов
- Кластеризация, PCA, DBSCAN
- Поиск аномалий
17. Финальный проект и защита
Презентация проекта перед наставниками
- Обработка бизнес-кейса с применением всего изученного
- Написание итогового отчёта
Отзывы об онлайн-курсе
Отзывов ещё нет. Оставьте первый отзыв.