Привет, меня зовут Максим Еремеев. Я работаю на рынке EdTech с 2015 года. За это время я реализовал не один десяток проектов в сфере обучения в интернете, в том числе запустил онлайн-направление для Международной Школы Профессий и Академии красоты Эколь.
Сейчас я развиваю агрегатор профессий КУРС МАРКЕТ и буду рассказывать вам о том, как изнутри устроен процесс обучения в различных школах.
Сегодня я расскажу вам о курсе Data Scientist от ProductStar.
Я разберу программу курса и постараюсь простым языком объяснить, кто такой Data Scientist, чем он занимается и где работает.
Профессия Data Scientist
Чтобы объяснить, что же делает Data Scientist, я лучше приведу пример. Представим, что Мария Кошечкина решила расширить свою сеть пончиковых «Глазурь». Она собрала данные по стоимости аренды земли в разных районах города, узнала, сколько прямых конкурентов там находится, и у нее есть информация о распределении потоков пассажиров общественного транспорта. Мария может выбрать место для новой пончиковой, основываясь на своих субъективных ощущениях, а может передать всю имеющуюся информацию специалисту.
Как вы уже догадались этот специалист — Data Scientist. Он составит математическую модель, проанализирует информацию и покажет несколько точек на карте, в которых можно открыться с минимальными затратами и максимальным числом посетителей.
С помощью моделей, которые создает Data Scientist можно, определить, где открыть ресторан, как расположить товары на полках, кому добавить новый трек Нюши в рекомендации и многое другое.
Data Scientist работает с базами данных (БД). А базы данных есть и в многомиллионных корпорациях, и в самых маленьких стартапах. Когда информации или оценочных критериев становится настолько много, что рядовые работники не могут провести анализ и получить достоверные результаты при помощи привычных таблиц, схем и графиков, тогда-то за дело и берется Data Scientist.
В одной из крупнейших российских нефтегазовых компаний над задачей структурирования данных трудится целое подразделение. Каждая группа специалистов занимается анализом и систематизаций данных для одной конкретной сферы: поведение покупателей, работа скважин, логистические пути, ценообразование, эффективность сотрудников.
Data Scientist входит в топ востребованных специалистов на рынке труда, получает оплату выше средней по рынку.
Полученные в Data Science навыки машинного обучения помогают и в частной жизни. Я лично знаком с Data Science-специалистом, который разработал математическую модель, чтобы отбирать проекты для инвестиций и очень неплохо на этом зарабатывает.
Обзор курса «Data Scientist» от ProductStar
Онлайн-школа Productstar проводит обучение свыше 10 лет. Специализируется на образовании в сфере менеджмента, маркетинга, аналитики и программирования с нуля и повышении квалификации действующих специалистов. Productstar гарантирует трудоустройство ученикам, успешно окончившим курс. Доступ к урокам бессрочный, можно обучаться в удобном для себя темпе.
Программа обучения разработана сотрудниками университетов и практиками рынка. Они составили и записали лекции в видеоформате, воркшопы с разбором кейсов, квизы для закрепления знаний и домашние задания. Практика построена на базе проектов для Яндекса, VK, Skyeng, Сбера и др. Срок проверки домашки — 48 часов, но на практике проверяют намного раньше. Школа не выделяет отдельный блок для изучения линейной алгебры, мат. анализа и статистики. Эти уроки распределены между всеми частями курса, по мере необходимости применения этих знаний.
Весь процесс обучения разделен на 6 модулей.
Модуль 1: Получение и подготовка данных: SQL
Обучение начинается со знакомства с базами данных, основной фокус направлен на реляционные БД.
Структурированный язык запросов (SQL) идеально подходит для работы с реляционными БД. Этот язык программирования имеет немного команд и прост для изучения и применения. Практические занятия закрепят навыки создания, обновления и структурирования данных с помощью SQL.
Модуль 2: Python для анализа данных
Python, пожалуй, самый популярный язык программирования во всем мире. В Data Science он тоже используется. Во втором блоке ученики изучат строки, условия, циклы, списки и словари в Python. Несколько уроков посвящено высокоуровневой библиотеке для анализа данных — Pandas. Весь материал структурирован и разбит на короткие видео от 3 до 20 минут с презентацией материала. Практические занятия посвящены отработки навыков написания кода на языке Python и визуализации данных через наглядные графики с помощью Pandas.
Модуль 3: Создания Machine Learning моделей
Люди придумали машинное обучение (ML), чтобы переложить на компьютеры работы по подбору, обработке, анализу данных, а также поиску скрытых и ранее неизвестных закономерностей. Уроки блока посвящены изучению алгоритмов классического машинного обучения: с учителем и без учителя. Подробно разобрана тема А/B тестирования, для практики выдаются доступы на сервисы калькуляторов A/B-тестов. На практике ученики создадут модели для прогнозирования продаж и оценки благонадежности заемщика. С любым вопросом можно обратиться к персональному ментору, который на связи практически 24 часа.
Уже после первых уроков по ML, каждый поймет почему восстания машин не произойдет. Если сам человек этого не захочет.
Модуль 4: Нейронные сети и NLP
Курс продолжает углубляться в тему машинного обучения. Нейросети – разновидность машинного обучения, при котором созданная программа работает по принципу человеческого мозга. Функцию нейронов в таком мозге выполняют созданные человеком модели. На курсе расскажут, какие нейронные сети бывают: сверточные и рекуррентные, нейросети с вниманием, трансформеры и др. Научат пользоваться библиотеками Tensorflow и Keras для создания собственной нейросети. По окончании блока сдается итоговый проект.
Модуль 5: Рекомендательные системы
В интернет-магазинах и онлайн-кинотеатрах мы постоянно сталкиваемся с предложениями «Это будет вам интересно». Это и есть рекомендательная система в действии. В последнем обучающем блоке студентам расскажут, какие рекомендательные системы бывают, их особенности и сферы использования. Разберут алгоритмы и инструментарий для их создания, обучения и развития. Каждый создаст рекомендательную систему с нуля.
Модуль 6: Дипломная работа и гарантия трудоустройства
Сотрудники школы помогут грамотно оформить резюме, подходящее для работодателя. Подготовят к собеседованию, организуют тестовое собеседование с ментором. Кроме того, представители потенциальных работодателей присутствуют на защите дипломов выпускников. Есть реальный шанс получить диплом и оффер в один день.
У школы есть государственная образовательная лицензия, а значит каждый студент может оформить налоговый вычет.
Тестовый период и гарантия возврата оплаты
ProductStar максимально заинтересована в качественном образовании своих учеников и их дальнейшем трудоустройстве. Помимо полной и релевантной программы обучения, школа гарантирует ряд преимуществ.
- Предоставление доступа к тестовому уроку для знакомства с платформой.
- Возможность бесплатного тестового периода на курсах, бесплатные вебинары на канале в YouTube.
- Рассрочку без переплаты на 4, 6, 12 и 24 месяца: можно оплатить обучение после трудоустройства.
- Полный возврат денег, если не получится найти работу в рамках изученной профессии.
- Доступ в чат в Telegram из 7700+ участников. В чате обмениваются опытом, помогают с решением профессиональных вопросов, дают обратную связь по резюме, делятся вакансиями.
Первый шаг в Data Science
Я постарался рассказать вам, кто такой Data Scientist и как им стать. Чтобы начать обучение прямо сейчас, оставьте заявку на сайте школы ProductStar.
И бонус лично от меня — назовите менеджеру промокод KURSMARKET и получите дополнительную скидку 10 000 рублей.