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

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.

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!

Відкрий нові

можливості