Разработчик Data Science

Разработчик Data Science

Работа с данными — процесс, в котором каждый участник команды выполняет свою задачу.
Аналитик помогает бизнесу принимать решения, data-инженер организует сбор, очистку и хранение данных в базах, а специалист по машинному обучению, или ML-инженер, создаёт нейросети, которые чего только не умеют — распознают тексты, фотографии или даже пишут стихи.

Независимо от роли все программируют на Python, разбираются в математике, статистике и говорят на языке данных. Поэтому иногда таких специалистов называют просто Data Scientist. 

Кому подойдет этот курс

Новичкам
Освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные. Разберётесь в основах статистики, теории вероятности и математике — даже если вы заядлый «гуманитарий». Решите задачи на основе реальных кейсов и добавите проекты в портфолио. Устроитесь на стажировку по выбранной специальности и начнёте зарабатывать ещё до окончания курса.
Программистам
Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения, будете применять Python для решения задач с данными. Пройдёте процесс от сбора данных до запуска модели.
Начинающим аналитикам
Вы научитесь выдвигать гипотезы и делать выводы на основе данных, писать эффективный код на Python и превращать сырые данные в полезную информацию для компании. Сможете обучать модели и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.

Чему вы научитесь

  • Будете анализировать большие объёмы информации, создавать модели для прогнозирования в бизнесе, медицине, промышленности.
  • Обучать нейросети, создавать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения.
  • Будете разворачивать программную инфраструктуру для организации сбора, обработки и хранения данных. Вам предстоит создавать отказоустойчивые системы для работы с Big Data, писать эффективный код на Python и SQL-запросы, автоматизировать рутину, «общаться» с базами данных, работать с облачными платформами.
  • Будете помогать бизнесу принимать верные решения на основе данных. Собирать информацию и анализировать её, находить аномалии в метриках.
  • Научитесь визуализировать результаты работы в виде графиков и диаграмм.

Профессиональные навыки

  • Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow.

  • Освоение библиотек Numpy, Scipy, Pandas

  • Установка и настройка Git. Правила работы c Git

  • Основы TypeScript. Типы

  • Компоненты в React

  • Hooks и функциональное программирование

  • Работа с API и React Context

  • Сервисная архитектура в Angular и работа с HTTP

  • RxJS. NgRx

Серификат JAS Academy

Подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.

Сыздық Ербол

Лектор по специальности React JS разработчик


© All rights reserved.