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 ₸.
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!
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 120 отзывов,
а средняя оценка пользователей — 4.5
