Научитесь писать код на Python и SQL, строить модели для анализа данных, работать с компьютерным зрением и машинным обучением.
Основы Python и анализа данных. Узнаете основные концепции анализа данных и поймёте, чем занимаются аналитики данных и специалисты по Data Science. А после бесплатной части выберете подходящий формат курса: базовый или расширенный.
Базовый Python. Сравните данные пользователей Яндекс Музыки по городам и дням недели.
Предобработка данных. Проанализируете данные о клиентах банка, определите долю кредитоспособных.
Исследовательский анализ данных. Исследуете архив объявлений о продаже объектов недвижимости в Петербурге и Ленобласти.
Статистический анализ данных. Проверите гипотезы сервиса аренды самокатов, чтобы помочь вырастить бизнес.
Первый большой проект. Научитесь предварительному исследованию данных, сформулируете и проверите гипотезы. Найдёте закономерности в данных о продаже игры.
Линейные модели в машинном обучении. Разработаете модель машинного обучения, которая поможет владельцам молочной фермы принимать эффективные решения.
Обучение с учителем: качество модели. Проанализируете покупки клиентов в ретейл-сети. Разработаете модель, которая поможет маркетологам запускать эффективные акции.
Второй большой проект. Разработаете 2 модели машинного обучения и оцените их качество. Упакуете работу в пайплайн. Смоделируете коэффициент удовлетворённости сотрудников, чтобы помочь HR-отделу компании спрогнозировать текучку кадров.
Машинное обучение в бизнесе. Обучите модель и предскажете, в каком месторождении добыча нефти принесёт наибольшую прибыль.
Базовый SQL. Напишете ряд запросов разной сложности к базе данных, в которой хранится информация о венчурных инвесторах, стартапах и инвестициях в них.
Численные методы. Разработаете модель для определения стоимости автомобиля с пробегом.
Временные ряды. Построите модель и спрогнозируете пиковые нагрузки в такси.
Машинное обучение для текстов. Ускорите модерацию комментариев в сообществе, автоматизировав оценку их токсичности.
Компьютерное зрение. Построите модель для определения приблизительного возраста человека по фотографии.
Обучение без учителя. Освоите ещё один способ машинного обучения, при котором система решает задачу без размеченных заранее данных, на основе их особенностей и структуры. Познакомитесь с задачами кластеризации и поиска аномалий.
Итоговый проект. Подтвердите, что освоили новую профессию. Уточните задачу заказчика, пройдёте все стадии анализа данных и машинного обучения. Теперь без уроков и домашних заданий — всё как на реальной работе.
Дополнительные темы базового курса. Практика Python. Теория вероятностей. Практика SQL.
Нейросети для специалистов по Data Science. Описание отсутствует
структурированная подача материала, опытные наставники, команда сопровождения
не увидела
Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора
Проходила обучение "Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора". Это был невероятный опыт, который превзошел все мои ожидания. Материал в тренажере подавался структурировано и доступно, преподаватели в чате отвечали быстро и качественно на все вопросы, а благодаря вебинарам даже самые сложные темы становились понятными. Конструктивная критика ревьюеров и их советы помогли довести проектные и дипломную работы до совершенства. Отдельное спасибо команде сопровождения и кураторам. Они всегда были на связи, оперативно отвечали на все вопросы и помогали решать любые возникающие проблемы. Их поддержка чувствовалась на протяжении всего обучения. Было ощущение, что ты не один, что у тебя есть надежная команда, которая всегда готова прийти на помощь.
местами сложно и исходя из данных учебника бывает сложно сделать задания, особенно с финансами и AB- тестами
Мне достаточно понравилось
Я прошла курс Продуктовый маркетолог, он длился 5 месяцев. Всегда в сопровождении были кураторы и наставники, под присмотром. Мне показалось, что по нагрузке курс не равномерно распределен. Очень помогали воркшопы, где мы более глубоко по теме разбирали задачи и общее представление складывалось о сфере лучше. Я переходила из смежной сферы, из экономики, но все равно иногда было сложно с терминами, метриками, что нормально. Если вы переходите из совсем другой сферы придется точно дополнительно учиться и где-то черпать знания. После курса я пошла в карьерный и трек и сейчас занимаюсь пет-проектом. Классно, что есть такая возможность. Я еще бы взяла курсы практикума. Для меня это очень классный опыт, я рада, что решилась на курс и прошла его с такими помощниками!)
структурированная подача, много практики, поддержка кураторов, крутое комьюнити, проекты, похожие на реальные
интенсивный ритм, занудные опросы в курсах, редко но встречаются баги в тренажёре
Крутой старт для Python-разработчика
Недавно закончил курс "Python-разработчик" в Яндекс Практикуме, и, честно говоря, я в восторге! До этого я пробовал учиться сам видео на YouTube и ChatGPT, но быстро терял мотивацию из-за отсутствия структуры и обратной связи. Практикум стал для меня настоящей находкой. Мне понравилось, чурс выстроен очень логично - от простых основ до реальных проектов, которые можно смело положить в портфолио. Теория подается в удобном формате: короткие тексты, примеры кода и тренажеры, где можно сразу попрактиковаться. Особенно круто, что задания максимально приближены к реальным задачам разработчика - например, задеплоить проект на Django на сервер. Мой куратор всегда был на связи, отвечал на вопросы в Пачке быстро и по делу. Если что-то не получалось, наставники помогали разобраться, а не просто кидали готовое решение. Курс дал мне не только навыки программирования на python / Django, но и уверенность, что я могу работать в IT. Если вы хотите тут учиться, то обязательно закладывайте свободное время на это. И если же вы готовы вкладываться в учёбу и не боитесь дедлайнов, этот курс - отличный старт. Рекомендую!
