Профессия Data Scientist: учимся обработке и анализу данных за 3 дня

Вы попробуете себя в роли Data Scientist: с нуля подготовите данные, построите модель и научитесь анализу и визуализации с помощью Python.

Кому подойдёт интенсив

  • Интересующимся новичкам

    Вы узнаете, с чем сталкиваются на работе специалисты по данным. Решите несколько реальных задач и оцените, интересна ли вам эта профессия.

  • Молодым специалистам

    Научитесь применять Python для построения статистических моделей, поработаете с библиотеками Pandas и Matplotlib, разберёте несколько практических заданий и повысите свой уровень.

Data Scientist — специалист, который c помощью статистики и машинного обучения анализирует большие данные и делает прогнозы в бизнесе, науке и промышленности.

    Примеры работ студентов

    Специалисты по Data Science востребованы на рынке. Более ​1200​ вакансий для разных уровней открыто на рынке труда.

    • от 40 000 ₽ Без опыта
    • до 350 000 ₽ 1–3 года опыта
    • до 500 000 ₽ 3–6 лет опыта
    Ищут на Head Hunter

    Вы научитесь

    • Строить модели для прогнозирования данных

      Будете находить аномалии, выявлять ложные зависимости и выделять главные факторы в моделях данных.
    • Использовать Python для Data-аналитики

      Узнаете, как визуализировать и анализировать данные с помощью Python-библиотек.
    • Применять Data Science в бизнесе

      Сможете автоматизировать решение бизнес-задач с помощью искусственного интеллекта и Machine Learning.

    Программа

    • Урок 1

      Анализ данных в Data Science: знакомимся с Python

      • Кто такой Data Scientist.
      • Какие задачи решают с помощью Machine Learning.
      • Лайфхаки для лёгкого входа в профессию.
      • Основы Python: чтение и визуализация данных с помощью библиотек Pandas и Matplotlib.
    • Урок 2

      Анализ данных в Data Science: техники исследования

      • Техники исследования данных.
      • Статистические методы на Python: когда применять и как интерпретировать.
      • Выявление значимых факторов и построение модели.
    • Урок 3

      Анализ данных в Data Science: подводим итоги

      • Разбор домашнего задания: лучшие находки и типичные ошибки.
      • Вручение подарков.

    Работы участников интенсива

    Задание одного из прошлых интенсивов: 1) исследовать данные о производстве электричества в США; 2) построить аналитику на Python по примеру из эфира; 3) сделать выводы на основе полученных данных.

    • Александр Петров

    • Александр Петров

    • Иван Задорожный

    • Иван Задорожный

    • Станислав Кириченко

    • Станислав Кириченко

    • Станислав Кириченко

    Преподаватель

    Фото преподавателя

    Анастасия Борнева

    Руководитель направления по исследованию данных в Сбере
    • Математик-программист по образованию.
    • 8 лет в программировании.
    • Занимается NLP, строит модели классификации текстов.

    Отзывы участников интенсива

    • Артем Катаев

      Сейчас нахожусь в поиске себя, меняю вектор профессиональной деятельности. Понял, что хочу в Data Science, но с выбором конкретной области были проблемы. Сейчас сомнений нет — направление выбрано. Значимую роль в этом сыграли интенсивы от Skillbox. Это мой третий интенсив, и после него я определился, что хочу в Data Analysis. Спикер интенсива Анастасия Борнева простым и понятным языком донесла материал вебинара. С ней особенно комфортно будет начинающим специалистам: во время трансляции она отвечает на все вопросы, а в чате заботливо оставляет развёрнутые пояснения.

    • Дмитрий Комышан

      Я Direct-маркетолог, отвечаю за отправку емейлов, СМС и пуш-уведомлений. Зарегистрировался на интенсив из-за интереса к обработке данных. В целом очень познавательно. Не ожидал, что язык программирования Python окажется настолько доступным для моего понимания. Большое спасибо преподавателю! В первый день было больше теории, но с домашкой для саморазвития. Второй — практика + теория и конкурсная домашка. Третий — разбор домашек. Лектор всё очень доходчиво объяснила, поэтому на практике всё получилось. Интенсив принёс свои плоды — теперь читаю книги по Python :) Мои выводы: если вам по работе или для собственного развития необходимо иметь дело с данными (например, те же таблицы в Excel), то попробуйте этот интенсив. Я для себя открыл совершенно другой, эффективный способ работы с данными.

    Получить доступ к записи бесплатного интенсива

    Заявка не отправлена!

    Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Спасибо!

    Ваша заявка успешно отправлена

    Получайте расписание новых интенсивов каждую неделю

    Раз в неделю мы будем присылать вам расписание грядущих интенсивов на почту. Подпишитесь, чтобы не пропустить вебинары по своим темам.

    Заявка не отправлена!

    Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

    Спасибо за подписку!

    Данные успешно отправлены.

    Прежде чем вы уйдёте… Загляните на распродажу

    Профессии с трудоустройством и топовые курсы. Для вас — со скидками до 50%.

    До конца распродажи:

    Уговорили! Покажите курсы