skill cover picture
Data Science

Наука про дані (Data Science) – одна з найтрендовіших технологій на стику математики, програмування та бізнесу. Відеорекомендації на YouTube, автоматичний переклад, медична діагностика, виявлення спаму, розрахунок платіжної спроможності для кредитування, безпілотні автомобілі – це приклади сфер, в яких застосовується наука про дані.

Потенціал Data Science є безмежним, ця галузь значною мірою формує майбутнє, в якому прийняття рішень на основі даних є двигуном прогресу.

Знайти програму

Які задачі у Data Science інженерів? 

Data Science інженери – це дослідники багатогранного світу інформації, що оперують величезними масивами даних для виявлення неочевидних закономірностей, прогнозування трендів та надання бізнесу фактів для ухвалення важливих рішень. Їх задачі включають: 

  • Збір даних із різних джерел та визначення закономірностей і тенденцій, які можуть вплинути на аналітику 
  • Вибір відповідних алгоритмів машинного навчання та моделей
  • Навчання, перевірка та налаштування моделей, використовуючи відповідні методи 
  • Побудова предиктивних моделей для прогнозу трендів і результатів 
  • Застосування аналізу часових рядів для прогнозу часових даних 
  • Створення моделей для класифікації даних за класами чи кластерами 
  • Аналіз та обробка текстових даних, створення чітких та змістовних візуалізацій 
choose-skill

Обирай Data Science, якщо ти: 

  • Сильний у математиці, зокрема основах математичного аналізу, статистиці, лінійній алгебрі та основах теорії ймовірності 
  • Розумієш основні засади мови структурованих запитів (SQL) та мови програмування Python 
  • Впевнено володієш англійською та можеш підтримати розмову на більшість тем, включно з технічними 

Що ти дізнаєшся та чого навчишся? 

Ми допомагаємо мотивованим початківцям отримати необхідні знання та навички для потужного старту в ІТ. Наші випускники отримують теоретичні знання та практичний досвід, які дозволяють їм впевнено почуватися на реальних проєктах. 

Наші навчальні програми за напрямом Data Science фокусуються на основах цього напряму. Ти зануришся у практичне дослідження алгоритмів машинного навчання з використанням бібліотек Python, зокрема Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Gensim, NLTK тощо. Навчишся розгортати та налаштовувати середовище розробки Python та заглибишся в дослідження даних. По мірі засвоєння матеріалу ти перейдеш до класифікації та побудови регресійних моделей разом з вивченням обробки тексту.

На наступних етапах навчання ти засвоїш некотрольовані алгоритми для кластерізації та виявлення викидів, удосконалиш навички у методах регресії та опануєш аналіз часових рядів. 

what-will-you-learn

Корисні матеріали з Data Science 

Читай статті у нашому блозі, щоб більше дізнатися про науку про дані, переваги кар’єри у цьому напрямі та отримати матеріали для самостійної підготовки: 

Хочеш розпочати IT кар’єру в Data Science?
Переходь до переліку доступних програм та реєструйся!
what-will-you-learn
Відкрий нові
можливості