Профессия «Data Scientist» [Mathshub]

О школе Mathshub — международная школа анализа данных и разработки. Команда Mathshub за 3 года обучила уже более 4 тысяч студентов. Наши образовательные программы подходят как новичкам, так и опытным специалистам. Цель наших программ – добиться того, чтобы каждый выпускник получил работу после курса. Каждая программа содержит карьерный блок, где мы научим, как проходить собеседования, чтобы получить оффер в заграничной компании. Наши преподаватели — яркие и амбициозные специалисты из Big Data с опытом преподавания в ШАД, НИУ ВШЭ, МФТИ, Y-Data, Stepik.org. Это практики и предприниматели, построившие карьеру в разработке и управлении продуктов с машинным обучением в FAANG и IT-стартапах. Программирование на Python, введение в машинное обучение и deep learning преподаются признанными в сообществе DS специалистами — Давидом Дале, Игорем Слинько, Татьяной Гайнцевой, Айрой Монгуш и др. Чем занимается Дата-сайентист? Анализирует массивы больших данных, с помощью программирования и математики выявляет закономерности и аномалии данных, создает модели для предсказания результатов и тестирования гипотез. Дата-сайенс решает проблемы бизнеса и компании всё больше нуждаются в дата-сайентистах. SQL аналитики чаще всего работают с базами и хранилищами данных, поэтому важно изучить SQL 8 занятий EDA узнаете, как получить представление о качестве данных, их структуре, распределении и связях 8 занятий АЛГОРИТМЫ И СТРУКТУРЫ ДАННЫХ благодаря знаниям в области алгоритмов можно упростить работу с данными и повысить производительность своего кода 4 занятия МАТЕМАТИКА И СТАТИСТИКА создавайте и анализируйте модели различных систем и методы машинного обучения 14 занятий РАБОТА С БОЛЬШИМИ ДАННЫМИ анализ больших данных позволит выявить потенциальные угрозы и принять необходимые меры 5 занятий ПРОДУКТОВАЯ АНАЛИТИКА аналитика будущего спроса на продукт/услугу 2 занятия МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ML может обрабатывать огромные объемы данных и предоставлять рекомендации в реальном времени 9 занятий ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ DL позволяет создавать модели и учить их на больших наборах данных, что помогает упростить многие задачи 12 занятий Процесс обучения