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. Узнаете, как устроены нейросети, и сможете использовать их для решения своих задач.

Data Scientist (дата-сайентист) — это специалист по изучению данных.
Он анализирует данные и строит модели машинного обучения, которые помогают принимать решения
в бизнесе, науке и даже в обычной жизни. Например, дата-сайентисты обучили нейросеть ChatGPT отвечать почти на любые вопросы.
Эта нейросеть пишет стихи, курсовые, умеет программировать и ещё много чего.

    Примеры работ студентов

    Дата-сайентисты востребованы на рынке труда. Более 1 000 компаний ищут специалистов разных уровней.

    • от 40 000 ₽ без опыта
    • до 350 000 ₽ 1–3 года опыта
    • до 500 000 ₽ 3–6 лет опыта
    Сейчас ищут на Head Hunter

    Кому подойдёт интенсив

    • Интересующимся новичкам

      Вы узнаете, какие задачи решают специалисты по данным. Познакомитесь с нейросетями
      и научитесь использовать искусственный интеллект ChatGPT для решения своих задач. Оцените, интересна вам профессия
      Data Scientist.

    • Молодым специалистам

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

    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.
    • Работать с нейросетями

      Познакомитесь с нейросетью ChatGPT
      и узнаете, как использовать её для решения повседневных задач.

    Программа

    • Урок 1

      Анализ данных в Data Science: знакомимся с Python

      • Кто такой Data Scientist.
      • Какие задачи решают с помощью Machine Learning.
      • Какие бывают модели машинного обучения.
      • 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

      • Какие модели машинного обучения бывают.
      • Для чего нужны нейросети. Как применять их в жизни уже сегодня.
      • Какие повседневные задачи можно решать с помощью ChatGPT. Как начать работать с ним.
      • 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.
      • Подводим итоги.

    Преподаватель

    Фото преподавателя

    Анастасия Борнева

    Руководитель направления по исследованию данных в Сбере
    • Математик-программист по образованию, 7 лет
      в программировании.
    • С 2018 года на Python автоматизирует процессы в Сбере
      с помощью искусственного интеллекта.

    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

    Отзывы участников интенсива

    • Артём 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 и нейросетям.
      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.

    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

    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