Семестр #1. Foundation

 

— Основы Python, SQL, Linux, алгоритмов и статистики  

  

+ 3 кейса в портфолио (1 игра и 2 программы по теме «разведывательный анализ данных»)

Семестр #2. Python для анализа данных и Machine Learning

 

— Изучение библиотек Pandas, Numpy, Matplotlib и Plotly  

  

— Основы математики для Data Science  

  

— Tree-based алгоритмы  

  

— Нейронные сети  

  

— Рекомендательные алгоритмы  

  

+ 5 кейсов в портфолио

Семестр #3-4. Специализация по выбору

 

1) Специализация AI-разработчик  

  

2) Специализация ML-разработчик  

  

3) Специализация Big Data Engineer  

  

+ 5 кейсов в портфолио (один по компьютерному зрению и четыре в зависимости от выбранной специализации)

Блок #1. Чем занимается наука о данных

 

— Погрузишься в историю развития Data Science  

  

— Узнаешь, какие профессии существуют в данной сфере  

  

— Научишься составлять резюме специалиста

Блок #2. 6 базовых инструментов для работы в аналитике

 

— Научишься писать простой код на языке Python и базовые команды на SQL  

  

— Научишься работать в Excel на уровне профи и использовать data-driven подход в работе  

  

— Поймёшь, как создавать интерактивные дашборды в Google Data Studio и отчёты по логистике в PBI

#1. Введение в анализ данных и машинное обучение

 

— Основы Python  

  

— Библиотека NumPy  

  

— Библиотека Pandas  

  

— Визуализация данных с помощью Matplotlib  

  

— Введение в SQL

#2. Статистика и теория вероятностей

 

— Основы статистики и теории вероятностей

#3. Машинное обучение. Начальный уровень

 

— Основные концепции Machine Learning (ML)  

  

— Регрессия  

  

— Кластеризация  

  

— Знакомство с Kaggle

#4. Основы математики для Data Science

 

— Базовые математические объекты и SymPy  

  

— Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции  

  

— Аппроксимация и преобразования функций: сдвиги, растяжения, сжатия  

  

— Векторы и матрицы  

  

— Линейная регрессия и системы линейных уравнений

#5. Аналитика. Средний уровень

 

— Язык программирования R  

  

— A/B-тестирование  

  

— Интерактивная визуализация данных с помощью Plotly  

  

— Spark: управление потоками данных

#6. Машинное обучение. Средний уровень

 

— Обучение нейронных сетей  

  

— Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений  

  

— Семантическая сегментация  

  

— Введение в NLP  

  

— Обучение с подкреплением

#7. Дипломный проект

 

— Рекомендательная система для онлайн-гипермаркета

🎁 Универсальные знания программиста

 

— Как искать заказы  

  

— Личный бренд  

  

— Личная эффективность  

  

— Саморазвитие

#1. Бесплатный вводный курс из 94 уроков «Основы Python и анализа данных»

 

— Познакомишься с языком программирования Python  

  

— Освоишь программную библиотеку для анализа данных Pandas  

  

— Научишься работать в редакторе кода Jupyter Notebook  

  

— Создашь свой первый проект. Проанализируешь вкусы пользователей сервиса «Яндекс.Музыка»  

  

— Узнаешь, какие профессии существуют в сфере Data Science

#2. Введение в профессию

 

— Краткий обзор профессии Data Scientist  

  

— Организационные моменты обучения

#3. Предобработка данных

 

— Научишься очищать и преобразовывать данные перед тем, как приступать к аналитике  

  

— Сделаешь проектную работу, в ходе которой проверишь гипотезу о влиянии email-рассылки на динамику повторных покупок

#4. Исследовательский анализ данных

 

— Научишься визуализировать данные при помощи гистограмм  

  

— Изучать срезы данных  

  

— Находить взаимосвязи разных параметров в данных  

  

— Сделаешь проектную работу, в ходе которой определишь самые популярные заправки для развития приложения «Яндекс.Навигатор»

#5. Статистический анализ данных

 

— Познакомишься с основами статистики  

  

— Проанализируешь поведение пользователей каршеринга

#6. Введение в машинное обучение

 

— Познакомишься с основными понятиями Machine Learning  

  

— Сделаешь проектную работу, в ходе которой постараешься предсказать продажи товара по его цене и другим характеристикам 

#7. Обучение с учителем (классификация и регрессия)

 

— Углубишь свои познания в машинном обучении  

  

— Смоделируешь скоринговую систему для определения вероятности погашения кредита по состоянию кредитной истории клиента банка

#8. Машинное обучение в бизнесе

 

— Познакомишься с основными бизнес-метриками  

  

— Узнаешь, что такое KPI и A/B-тестирование  

  

— Создашь 2 проектных работы

#9. Линейная алгебра

 

— Освоишь главные концепции линейной алгебры

#10. Численные методы и алгоритмы

 

— Разберёшь приближённые вычисления, оценку сложности алгоритмов, градиентные спуски

#11. Тексты, временные ряды и feature engineering

 

— Научишься анализировать тексты  

  

— Создашь алгоритм, который будет автоматически модерировать комментарии и определять степень их токсичности

#12. Извлечение данных

 

— Освоишь язык запросов SQL

#13. Компьютерное зрение

 

— Познакомишься с основами [Deep Learning и нейросетями](https://topthinkblog.ru/kursy-po-neyronnyim-setyam/)

#14. Рекомендации и обучение без учителя

 

— Построишь свою рекомендательную систему (почти как в [«Яндекс.Дзен»](https://topthinkblog.ru/obuchenie-yandex-zen-kursy-zarabotok/) 😉)

Блок #1. SQL и получение данных

 

— 10 часов теории + 25 часов практики

Блок #2. Python, статистика и математика для анализа данных

 

— 20 часов теории + 30 часов практики

Блок #3. Feature engineering и предобработка данных

 

— 15 часов теории + 22 часа практики

Блок #4. Построение модели

 

— 40 часов теории + 21 час практики

Блок #5. Менеджмент data-проектов

 

— 2 часа теории + 6 часов практики

Блок #6. Рекомендательные системы

 

— 12 часов теории + 8 часов практики

Блок #7. Распознавание изображений, машинное зрение

 

— 20 часов теории + 12 часов практики

Блок #8. Обработка естественного языка (NLP)

 

— 18 часов теории + 10 часов практики

Блок #9. Итоговый хакатон

 

— Работа в мини-группах в другими студентами курса  

  

— 8 часов практики

Блок #10. Дипломная работа

 

— Индивидуальный проект  

  

— 60 часов практики

Блок #1. Оцифровка бизнеса

 

— 3 недели  

  

— 10+ бизнес-кейсов  

  

— Оценка текущей ситуации в бизнесе, продумывание инфраструктуры данных в компании

Блок #2. Инструменты сбора, анализа и визуализации данных на практике

 

— 4 недели  

  

— 15 бизнес-кейсов  

  

— Создание системы KPI, постановка целей

Блок #3. Поиск точек роста и оптимизации бизнеса

 

— 6 недель  

  

— 17 бизнес-кейсов  

  

— Основы юнит-экономики, оценка рынка, составление маркетинговой стратегии, HADI-циклы

Блок #4. Внедрение data-driven подхода в бизнес

 

— Практика на реальном проекте

#1. Теория вероятностей и математическая статистика

 

По окончании раздела ты сделаешь курсовой проект по теме «разведочный анализ данных»

#2. Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn

 

По окончании раздела ты сделаешь предсказание цен на недвижимость на основе проведённого анализа данных, а также решишь несколько практических задач по регрессии

#3. Алгоритмы анализа данных

 

По окончании раздела ты создашь собственную систему кредитного скоринга по аналогии с теми, что используются в [банках](https://topthinkblog.ru/luchshie-banki-dlya-kredita-nalichnymi/) и [МФО](https://topthinkblog.ru/mini-zajmy-onlajn/)

#4. Системы машинного обучения в Production

 

По окончании раздела ты построишь модель оттока клиентов в игровых проектах и подготовишь код для Production в PyCharm