что я смогу записать в резюме после прохождения курса?

 

<p><strong>общие знания:</strong></p>n<ul>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">использование data-driven подхода для улучшения бизнеса</span></li>n<li style="font-weight: 400;">опыт применения фреймворков (tensorflow, scikit-learn, pandas)</li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">создание mvp data science-проекта; </span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">оценка моделей (f-score, accuracy); </span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">подбор команды для ds-проекта;</span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">опыт работы с ai-driven проектом; </span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">понимание работы workflow и умение составить правильный timeline для ds-проекта.</span></li>n</ul>n<p><b>супер-навыки для project manager:</b></p>n<ul>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">работа с ds-командой — подбор, цели, задачи, контроль;</span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">выбор методов и фреймворка под заданную задачу, с имеющимися ресурсами;</span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">умение составить workflow работы для всей команды.</span></li>n</ul>n<p><b>супер-навыки для product manager:</b></p>n<ul>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">понимание особенностей roadmap в ds проектах;</span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">оптимизация расчета ltv;</span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">оптимизация работы support-команды продукта;</span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">создание mvp собственного ds-проекта.</span></li>n</ul>n<p><b>супер-навыки для business analyst:</b></p>n<ul>n<li><span style="font-weight: 400;">умение транслировать требования от заказчика к команде;</span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">написание простых sql запросов;</span></li>n<li>навыки визуализации данных;</li>n<li>использование power bi для создания отчетности;</li>n</ul>n

как проходят занятия?

 

<ul>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">занятия проходят в формате полутора часовых онлайн мастер-классов, на которых спикеры делятся опытом, показывают инструменты и отвечают на вопросы.</span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">из теории мы даем именно те знания, которые, в первую очередь, нужны нетехническому специалисту при управлении data science проектом или для проверки собственных гипотез. </span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">мы вывели проработку всех основных навыков в практические занятия на вебинаре, чтобы быть уверенными, что все студенты выйдут с курса с нужными умениями.</span></li>n</ul>n

как устроена практика в рамках курса?

 

<p><span style="font-weight: 400;">чтобы вам не приходилось вникать в сухую теорию, на вебинаре мы проводим разбор кейсов и демонстрации. кроме того, на курсе есть домашние задания и отдельная q&a-сессия.</span></p>n<ul>n<li><span style="font-weight: 400;">вы будете подготавливать  данные для модели, чтобы понимать, какие данные подходят и почему.</span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">после изучения темы вы будете на практике пробовать создавать «модель» для конкретного кейса. </span></li>n<li style="font-weight: 400;">научитесь с<span style="font-weight: 400;">троить визуализацию оценки модели и оценивать ее работу.</span></li>n<li>попробуете писать простые sql запросы для получения данных.</li>n</ul>n

а это я будут прямо код писать? а на каком языке? а если нет навыка?

 

<p><span style="font-weight: 400;">да вы будете писать код,  на одном из самых распространенных языках в data science — python, но не беспокойтесь мы предоставим подробную инструкцию, что надо и куда заполнить. </span></p>n<p><span style="font-weight: 400;">это будут простейшие готовые запросы, которые надо вписывать в удобный интерфейс специальных инструментов (окружение). наша цель не научить вас программировать, а показать, как получать от модели результат и анализировать его. это отличный способ познакомиться со всеми этапами разработки ds проекта и понять, чего требовать от вашей команды.</span></p>n

зачем мне это знать, у меня же будут технические специалисты, которые будут со всем этим разбираться?

 

<p>да, но:</p>n<ul>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">не в каждой команде у вас будет тимлид или другой специалист, способный все подсказать, объяснить и помочь принять решение. скорее вам придется управлять самостоятельно data analyst, ml engineer, data scientists, ставить им задачи и контролировать результат.</span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">технические специалисты не будут ходить с вами на каждый митинг или продумывать каждую гипотезу.</span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">у ds-специалистов огромная куча задач, и у них не всегда будет время объяснять вам каждую мелочь. </span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">чем более технически подкованы ваши специалисты, тем меньше знаний у них в доменной области проекта. в то же время у вас есть полное понимание, какие данные важны и какой результат вы хотите получить.</span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">если ds команда — часть большой команды, то вам как рм-у надо будет связывать их наработки с общей работой, и все вопросы по процессу будут задавать вам.</span></li>n</ul>n

у меня нет сейчас конкретных проектов или задач по data science, зачем мне идти на курс?

 

<ul>n<li><span style="font-weight: 400;">data-driven — это универсальный подход к развитию бизнеса. неважно, большая у вас компания или маленькая, с помощью этого подхода вы можете делать выводы и действовать на основе накопленных данных о ваших пользвателях, как в ежедневных задачах, так и на долгосрочную перспективу. </span></li>n<li><span style="font-weight: 400;"> data science — это тренд, к которому все стремятся.</span> <span style="font-weight: 400;">по версии mckinsey общий доход от ai проектов составит 13- 20 трлн долларов, так что в какой отрасли вы бы не работали, автоматизация и обработка данных сделает процессы более эффетктивными и поможет получить конкурентное преимущество. </span></li>n<li>если кто-то из ваших конкурентов начал использовать data science практики для работы, то в скором времени вашей компании нужно будет тоже внедрить эти практики, чтобы не отстать.</li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">учитывая этот тренд, компании активно нанимают в команду ds-специалистов, но ими кто-то должен управлять. как правило, для таких задач выбирают рм-а с техническим бэкграундом или базовыми знаниями в работе с данными. </span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">если вы не работаете в ds-проекте, то все равно сможете применить навыки, полученные на курсе и составить mvp своего собственного решения, проверить гипотезу, а потом подобрать команду для масштабирования или просто записать в резюме новый навык для повышения своей стоимости на рынке. </span></li>n</ul>n

почему я должен выбрать именно этот курс?

 

<ul>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">доступная цена. если ваша цель — не разрабатывать сложнейшие ai-решения собственными руками, а управлять командами в этой отрасли, то будет вполне достаточно интенсивной программы длиной в один месяц. </span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">в интернете есть много открытой информации по анализу данных, но чаще всего, это или базовые теоретические знания, или статьи и видео для узких специалистов. мы создали курс, дающий навыки, достаточные для практической работы, и объяснили все простым и понятным языком. вы не будете учить то, что никогда не сможете применить в своей работе.</span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">фидбек от спикеров. в рамках курса вы выполняете домашние задания по учебному кейсу или своему собственному проекту. в процессе обучения мы построим модель работы с данными своими руками. </span></li>n<li style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">есть возможность улучшить процессы в вашей компании. знания, полученные на курсе, вы сможете использовать самостоятельно или в команде. кроме того, в течение 3-6 месяцев, в процессе внедрения новых гипотез, вы сможете обращаться за подсказками от спикеров в чат курса и даже лично. </span></li>n</ul>n