Яндекс Практикум - курсы «Data Science» в Казахстане
4 курса онлайн Data Science от школы Яндекс Практикум - сравните цену, продолжительность и дату начала обучения. Информация обновляется каждую неделю. Стоимость курсов от 300000 до 1030000 ₸.
профессиональные преподаватели, подача материала, актуальность и сама платформа
нет
Практикум зажег мое сердечко
Когда я начала обучение в Яндекс Практикуме зимой прошлого года, я даже не думала, насколько сильно этот курс изменит мое представление о дизайне и моей профессии в целом. Я давно мечтала заниматься веб-дизайном — ещё со школы, с девятого класса, когда впервые открыла для себя, что можно не просто рисовать, а создавать что-то, чем люди пользуются каждый день. Я всегда была творческим человеком, и для меня дизайн — это способ выражать себя и одновременно приносить пользу другим. Обучение оказалось насыщенным, местами сложным, но именно тем, что мне было нужно. На курсе я научилась мыслить как дизайнер, видеть не просто красивую картинку, а смысл в каждой кнопке, каждом отступе и каждом цвете. Я освоила Figma, научилась делать прототипы и целые интерфейсы, проводить исследования, продумывать пользовательский путь, работать в команде. Самое главное — я научилась не бояться начинать с нуля и искать решения, когда кажется, что всё уже перепробовано. Особенно ценно было общение с наставниками и кураторами — они помогали, поддерживали, давали реальные советы из практики. Это не просто онлайн-курс, а целый путь: от первого модуля до защиты диплома, когда ты уже уверенно называешь себя дизайнером. Теперь, после защиты диплома, я официально выпускница! И слова Я – дизайнер звучат для меня по-новому. Я чувствую, что выбрала правильную профессию — ту, в которой могу творить, расти, вдохновляться и вдохновлять других. Я горю дизайном, и теперь хочу развиваться дальше, набираться опыта, работать над настоящими проектами и делать продукты, которыми будут пользоваться люди. Спасибо Практикуму за то, что показал, что мечта может быть реальностью, если каждый день делать шаг вперед.
хорошо структурированная информация, помощь наставников, гибкие
опечатки и тех ошибки, хотелось бы более подробного ревью проектов
Курс: Аналитик SOC
Курс на SOC понравился, много структурированной информации как я и хотел + хорошие проекты, база знаний у меня была лишь университетская, ещё не работал по направлению и схожим с ним и чувствовал себя вполне комфортно при изучении. Бывали опечатки и ошибки в тексте и тестовых заданиях, также отлетела в какой то момент одна из виртуальных машин и работать с ней надо было через костыли. Также иногда информация необходимая для выполнения задания, была лишь в следующем уроке.
структурированная программа, много практики и проектов, хорошая подача материала, тренажёр и полезные ревью
высокая нагрузка и жёсткие дедлайны, местами устаревшая теория и долгие проверки проектов
Было здорово)
Проходил курс Инженер по тестированию в Яндекс Практикуме, выбирал его осознанно именно как полноценную переподготовку под QA. Программа построена спринтами: в каждом блоке теория в тренажёре, практические задания и проект, который максимально приближен к задачам на реальной работе. Очень понравился формат подачи материала - много интерактива, ролевые сценарии, где выступаешь стажёром в продуктовой команде, плюс тренажёр, в котором постоянно повторяется и закрепляется пройденное. По ходу обучения разбирали реальные или максимально похожие на реальные продукты Яндекса, работали с требованиями, багтрекингом, SQL, API, Charles, Postman и другими инструментами, что сильно помогает почувствовать рабочий процесс, а не просто выучить теорию. Нагрузка ощутимая: чтобы стабильно успевать сдавать проекты в дедлайны, приходилось уделять учебе несколько часов в будни и больше времени на выходных. Без самоорганизации и готовности самостоятельно гуглить и разбираться в проблемах пройти курс будет тяжело - это точно не формат, где тебя всё время ведут за руку. Ревью проектов в целом полезные и по делу, помогают подтянуть качество работ, но иногда проверки затягиваются, а правки нужно внести в жёсткие сроки, что добавляет стресса. В учебных материалах изредка встречаются неточности или устаревшие моменты, а инструкции по настройке софта не всегда учитывают все возможные ошибки - иногда приходится искать решения самостоятельно. По итогам курса сформировалось цельное понимание процесса тестирования: от анализа требований и составления тестовой документации до заведения багов и работы с API. Дипломный проект ощущается как почти реальная задача из рабочего проекта и отлично подходит в портфолио для собеседований на младшего тестировщика. Сильной стороной Практикума считаю структуру программы, практическую направленность и то, что после окончания остаётся понятный фундамент, на который можно дальше наращивать автоматизацию и другие навыки. При этом важно понимать, что курс не гарантирует трудоустройство: он даёт базу и проекты, а поиск работы, подготовка к собеседованиям и прокачка доп. скиллов ложатся уже на самого выпускника. В моём случае курс окупился именно знаниями и практикой - к концу обучения стало гораздо проще читать вакансии и решать типовые задачи на собеседованиях на позицию джуна в тестировании.»
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
Всё то же, что в базовом курсе, а ещё продвинутые запросы SQL и инструменты PyShark, работа с СУБД PostgreSQL и библиотека PyTorch.
Основы Python и анализа данных. Узнаете основные концепции анализа данных и поймёте, чем занимаются аналитики данных и специалисты по Data Science.
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.
Первый большой проект. Проведёте сложный исследовательский анализ датасета с информацией о фильмах: показами в кинотеатрах, сборами, государственной поддержкой. Будете сами принимать решения об обработке данных и выборе способов визуализации данных. В конце проведёте исследование о фильмах с господдержкой и найдёте интересные закономерности.
Статистический анализ данных. Проверите гипотезы сервиса аренды самокатов, чтобы помочь вырастить бизнес.
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.
Командная строка и Git. Разместите проекты в своём аккаунте на сервисе GitHub с помощью командной строки и системы контроля версий Git.
Мастерская. В этом спринте сможете выбрать: поработать над проектом от реального заказчика или поучаствовать в соревнованиях на Kaggle. И тот, и другой кейс сможете положить в портфолио.
Системы обработки больших данных. Спрогнозируете стоимость квартир для сервиса по продаже недвижимости.
Численные методы. Разработаете модель для определения стоимости автомобиля с пробегом.
Мастерская. В этом спринте сможете выбрать: поработать над проектом от реального заказчика или поучаствовать в соревнованиях на Kaggle. И тот, и другой кейс сможете положить в портфолио.
Продвинутый SQL. С помощью Python и SQL подключитесь к базе данных, посчитаете и визуализируете ключевые метрики сервис-системы вопросов и ответов о программировании.
Модели и алгоритмы в машинном обучении. Научитесь строить и обучать полносвязные нейросети с помощью фреймворка PyTorch, управлять их обучением с использованием гиперпараметров
Третий большой проект. Потренируетесь составлять запросы для получения данных. Самостоятельно составите датасет и обучите на нём модель. Оцените потенциальную опасность поездок для сервиса каршеринга и его клиентов.
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.
Четвёртый большой проект. Погрузитесь в вопросы этичной работы с данными. Попрактикуетесь комбинировать текстовые данные и изображения для создания модели машинного обучения. Обработаете оценки соответствия текстовых данных и изображений от экспертов. Создадите систему поиска фотографий по описанию для фотохостинга.
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.
Дополнительный курс: практика Python. Потренируетесь составлять запросы для получения данных. Самостоятельно составите датасет и обучите на нём модель. Оцените потенциальную опасность поездок для сервиса каршеринга и его клиентов.
Дополнительный курс: теория вероятностей. Вспомните или узнаете базовые термины в теории вероятностей: независимые, противоположные, несовместные события и т. д. На простых примерах и забавных задачах потренируетесь работать с числами и выстраивать логику решения. Поработаете с практическими заданиями, которые используются на собеседованиях.
Дополнительный курс: практика SQL. Решите несколько десятков дополнительных задач на отработку навыка работы с SQL. Пройдёте практические задания по составлению SQL-запросов, поработаете с новыми базами данных.
Нейросети для специалистов по Data Science. Описание отсутствует
Нейросетевые решения на практике. Научитесь использовать предобученные модели для анализа текста и изображений и интерпретировать результаты их работы.
Современные модели: обучение и ключевые механизмы. Решите задачу NER, выявив все сущности, и предскажете, сколько их в тексте, через регрессию по CLS.
Большие языковые модели. Настроите генерацию с distil‑deepseek в vLLM: решите генеративную задачу, адаптируете шаблоны промптов.
Практические аспекты Seq2Seq-моделей в NLP . Проработаете пайплайн и архитектуру, проанализируете результаты для доменной адаптация в машинном переводе.
RAG и мультимодальные модели. Построите RAG‑модель для внутренней документации.
А Вы знали что у школы Яндекс Практикум самый дорогой
курс Data Science стоит
1030000 рублей.
Школа имеет 126 отзывов,
а средняя оценка пользователей — 4.5
