Profession Data Scientist PRO - cours gratuit de Skillbox, formation, Date: 29 novembre 2023.
Miscellanea / / December 03, 2023
Que deviendrez-vous après le cours ?
Option 1. Spécialiste de l'apprentissage automatique
Vous analyserez de grandes quantités d'informations et créerez des modèles de prévision dans les domaines des affaires, de la médecine et de l'industrie. Formez des réseaux de neurones, créez des systèmes analytiques et des services de recommandation basés sur des algorithmes d'apprentissage automatique. Poursuivre le développement professionnel en traitement du langage naturel ou en vision par ordinateur.
Option 2. Ingénieur de données
Vous déployerez une infrastructure logicielle pour organiser la collecte, le traitement et le stockage des données. Vous devrez résoudre des problèmes complexes mais intéressants: créer des systèmes tolérants aux pannes pour travailler avec le Big Data, écrire Code Python et requêtes SQL efficaces, automatiser la routine, « communiquer » avec les bases de données, travailler avec le cloud plates-formes.
Option 3. Analyste de données
Vous aiderez les entreprises à prendre les bonnes décisions basées sur les données. Collectez des informations et analysez-les, trouvez des anomalies dans les métriques. Sur la base de vos recherches, vous identifierez des modèles, construirez des hypothèses et testerez leur viabilité à l'aide de la modélisation. Apprenez à visualiser les résultats de votre travail sous forme de graphiques et de diagrammes.
Auteur du cours Machine Learning. Scientifique de données senior, chef d'équipe chez SberData, Sber. 5+ ans d'expérience dans la profession
Auteur du métier Data Analyst, Product analyst Team Lead chez Citrix Corporation (USA), Wrike
Auteur du cours Machine Learning, Data Solutions Manager, VISA. Plus de 7 ans en Data Science
Premier niveau: formation de base
Le délai moyen de réalisation est de 6 mois.
Introduction à la science des données
Familiarisez-vous avec les principaux domaines de la science des données, découvrez quels problèmes résolvent les analystes de données, les ingénieurs de données et les spécialistes de l'apprentissage automatique. Vous passerez par toutes les étapes du travail avec les données. Apprenez à identifier les problèmes, à collecter les exigences métier. Vous téléchargerez des données à partir de diverses sources, effectuerez une analyse exploratoire et préparerez l’ensemble de données pour une utilisation ultérieure. Formez et implémentez un modèle ML prêt à l'emploi, essayez-vous en tant qu'analyste produit et marketing. Apprenez à formuler et à tester des hypothèses. Maîtriser les outils de base pour le travail: Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow.
Fondements de la statistique et de la théorie des probabilités
Vous comprendrez les principes du travail avec des variables et des événements aléatoires. Familiarisez-vous avec certains types de distributions et de tests statistiques utiles pour construire des modèles et tester des hypothèses.
Mathématiques de base pour la science des données
Acquérir des connaissances de base en mathématiques pour travailler avec l'apprentissage automatique. Vous comprendrez ce que sont l'approximation, l'interpolation, les fonctions, les régressions, les matrices et les vecteurs. Apprenez à travailler avec des entités mathématiques dans la bibliothèque SymPy Python.
Opportunité de stage
Des connaissances et des compétences de base suffisent pour obtenir un stage; vous pouvez continuer à étudier dans le cadre du cours et dans l'entreprise en même temps.
Deuxième niveau: spécialisation et emploi
Le délai moyen de réalisation est de 6 mois.
Spécialisation 1: Apprentissage automatique
Apprentissage automatique. Junior. Découvrez les algorithmes d’apprentissage automatique pour résoudre les problèmes de régression, de classification et de clustering. Construisez et entraînez votre premier réseau neuronal. Apprenez à sélectionner les paramètres du modèle, à évaluer la qualité et à l'améliorer, ainsi qu'à afficher le résultat en production.
Spécialisation 2: Data Engineer
Ingénieur de données. Junior. Vous collecterez des ensembles de données complexes, préparerez des data marts, déploierez des projets DS à partir de zéro, testerez le code, créerez des pipelines pour travailler avec des données et travaillerez en équipe.
Spécialisation 3: Analyste de données
Analyste de données. Junior. Familiarisez-vous avec les méthodes d’analyse de base en utilisant l’analyse des ventes comme exemple. Vous passerez par les bases du marketing, de la BI et de l'analyse de produits. Améliorez vos compétences en Excel, Python et Power BI. Vous serez en mesure de formuler et tester des hypothèses et de présenter les résultats au client.
Trouver un emploi à l'aide du Career Center
Un consultant en carrière vous aidera à préparer un entretien dans une entreprise partenaire. Vous comprendrez les questions courantes et apprendrez à moins vous inquiéter lors des entretiens. Rédigez une lettre de motivation et formatez correctement votre CV. Lorsque vous êtes prêt à passer un entretien, un conseiller en carrière organisera une rencontre avec l'employeur. Lors de l'entretien, vous présentez les projets sur lesquels vous avez travaillé pendant le cours, et vos connaissances et compétences seront utiles pour accomplir les tâches de test.
Troisième niveau: formation avancée
Le délai moyen de réalisation est de 1 an.
Spécialisation 1: Machine Learning PRO
Apprentissage automatique. Avancé. Maîtrisez les algorithmes pour créer des systèmes de recommandation et des prévisions de séries chronologiques. Apprenez à appliquer les méthodes d'ensemble, l'empilement, le boosting, ainsi que les meilleures pratiques en matière de validation croisée, de surveillance et de pipeline de développement ML. L'apprentissage en profondeur. Apprenez à travailler avec des réseaux de neurones: vous apprendrez en détail comment ils fonctionnent, vous entraînerez des modèles, construirez et testerez des architectures, transférerez des données vers le réseau de neurones et configurerez des paramètres. Piste 1. PNL. Apprenez à appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique et des réseaux de neurones au traitement du langage naturel. Vous apprendrez à analyser le sentiment des textes, à les classer et à reconnaître la parole. Piste 2. Vision par ordinateur. À l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique et de réseaux de neurones, vous reconnaîtrez des objets, des visages et des émotions, classerez et segmenterez des images. Apprenez à appliquer et à adapter des modèles de CV prêts à l'emploi à vos besoins.
Spécialisation 2: Data Engineer PRO
Ingénieur de données. Avancé. Apprenez à utiliser les outils de surveillance standards et à configurer des alertes. Vous choisirez une architecture de stockage de données et travaillerez avec des types complexes d'architecture de stockage. Créez une infrastructure et des pipelines pour former des modèles ML.
Spécialisation 3: Data Analyst PRO
Piste 1. Analyse des produits. Vous traiterez les données, étudierez l’interaction des utilisateurs avec le produit et interpréterez les informations collectées. Les résultats obtenus aideront à résoudre les problèmes commerciaux. Piste 2. Analyse marketing. Vous apprendrez à configurer des analyses Web et de bout en bout, à créer des entonnoirs de vente et à analyser le comportement des utilisateurs sur le site. Piste 3. BI-Analyse. Apprenez à créer des entrepôts de données, à concevoir des bases de données SQL et à utiliser des tables à un niveau avancé. Vous résoudrez des problèmes commerciaux à l’aide d’analyses, nettoyerez les données, les stockerez correctement et les visualiserez.
Projets finaux
Préparez et présentez 3 projets dans la spécialité choisie - niveaux introduction, Junior et Moyen - et ajoutez-les à votre portfolio.
Introduction à la science des données
Consolidez vos nouvelles connaissances sur un projet individuel - vous passerez du chargement de données à la mise en œuvre d'un modèle. Résolvez les problèmes d'un ingénieur de données, d'un ingénieur ML et d'un analyste de données pour décider de votre spécialisation.
Apprentissage automatique
Projet final au niveau Junior. Concours de Kaggle. Construisez un modèle pour résoudre le problème vous-même. Vous collecterez et analyserez des données exploratoires, sélectionnerez un algorithme de ML et entraînerez votre modèle, évaluerez sa qualité et travaillerez sur des améliorations. Projet d'équipe sur le Deep Learning. Projet sur la vision par ordinateur ou le traitement du langage naturel.
Ingénieur de données
Projet final au niveau Junior. Effectuez une analyse de cohorte et téléchargez les références API. Créez des tableaux de bord basés sur les données reçues. Le projet final de niveau intermédiaire est un hackathon.
Analyste de données
Niveau junior. Analyse produit: analysez les résultats des tests A/B pour un produit et décidez ce qui doit être développé en premier. Niveau junior. Marketing Analytics: préparez les données, calculez les conversions et le LTV. Tirer des conclusions sur l’efficacité des campagnes publicitaires. Niveau junior. BI Analytics: construisez un plan-fait. Créez des tableaux de bord qui vous permettront de comprendre quels départements ont le plus grand impact sur les performances de l'entreprise. Niveau moyen. Projet d'équipe sur la piste sélectionnée.
Cours bonus
Carrière de développeur: emploi et développement
Vous apprendrez à choisir un poste vacant approprié, à préparer un entretien et à négocier avec un employeur. Vous pourrez obtenir rapidement un poste correspondant à vos attentes et à vos compétences.
Système de contrôle de version Git
Apprenez à versionner les modifications du code, à créer et à gérer des référentiels, des branches et à résoudre les conflits de version. Apprenez les règles utiles pour travailler avec Git.
Anglais pour les informaticiens
Acquérez des compétences linguistiques qui vous aideront à réussir un entretien avec une entreprise étrangère et à communiquer confortablement au sein d'équipes mixtes.