Специалист по Data Science: Обзор Программы в Яндекс Практикуме и Отзывы
Обзор онлайн-курса «Специалист по Data Science» от Яндекс Практикума: преимущества программы обучения с трудоустройством + чему вы научитесь с нуля.
На курсе «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме вы освоите навыки анализа данных и машинного обучения — с нуля за 8 месяцев. Начнёте карьеру или смените направление в IT. На курсе есть программа помощи с трудоустройством. Первые 2 недели обучения на курсе — бесплатно!
Преимущества курса «Специалист по Data Science» от Яндекс Практикума
- На курсы Яндекс Практикума нет скидок и промокодов, но зато обучение на курсе можно начать бесплатно, чтобы определиться покупать ли его.
- Актуальная программа обучения.
- Погружение в рабочую среду: 78% курса — практика.
- Соберёте портфолио из 15+ проектов.
- Диплом о профпереподготовке и помощь с трудоустройством.
- Освоите Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, CatBoost, SQL.
- Будете учиться онлайн в любое время, главное — вовремя сдавать проекты.
- Вас поддержат практикующие специалисты.
- Станете частью сообщества.
- Курс можно оплатить в рассрочку от Яндекс Практикума.
- Возврат денег за оставшиеся дни обучения, если передумаете обучаться.
- Можно сделать перерыв в учёбе.
- Можно оформить налоговый вычет, вернув 13% от стоимости курса.
Чему вы научитесь на курсе «Специалист по Data Science» от Яндекс Практикума
- Сбор данных и их преобразование. Перед тем как перейти к построению моделей, будете собирать массивы данных, очищать и преобразовывать их с помощью Python.
- Анализ больших данных. Чтобы формулировать выводы и гипотезы, сможете применять исследовательский и статистический анализ больших данных.
- Машинное обучение. Будете применять машинное обучение, чтобы предсказывать события, прогнозировать значения и искать неочевидные закономерности в данных.
- Визуализация данных. Сможете строить и анализировать гистограммы и другие графики, чтобы увидеть в них закономерности и аномалии.
Технологии и инструменты, которые освоите: Python, Jupyter Notebook, Pandas, SQL, Keras, Catboost, Scikit-learn.
Отзывы о курсе «Специалист по Data Science» от Яндекс Практикума
Образовательная платформа Яндекс Практикум имеет отличную репутацию, к такому выводу можно прийти, если изучить множество положительных отзывов в интернете. Студенты и выпускники Яндекс Практикум в своих отзывах пишут о высокой эффективности обучения и увлекательных курсах. Общий вывод о курсе «Специалист по Data Science» на основе отзывов в интернете:
Один из студентов высоко оценил методику обучения, отметив, что теорию подкрепляют практическими заданиями, что способствует более эффективному усвоению информации. Он также отметил, что наставники доступны для помощи при возникновении трудностей, а вебинары, проводимые еженедельно, дополняют процесс обучения, позволяя студентам задавать вопросы.
Еще один участник курса подчеркнул непростоту прохождения, но выразил благодарность команде Яндекс Практикума за поддержку и помощь в преодолении трудностей. Он отметил, что кураторы всегда были на связи, а тимлиды делились своим опытом, помогая разобраться с ошибками при проверке проектов. В конечном итоге, благодаря поддержке и усердному труду, он почувствовал себя готовым к новым задачам в области Data Science.
Общий совет от обучившихся — быть готовым к трудностям, активно использовать дополнительные материалы и информацию, а также не останавливаться на достигнутом. Важно заметить, что студенты высоко оценили активную поддержку со стороны команды курса и приятные бонусы от компании, что создает позитивный опыт обучения.
Таким образом, курс «Специалист по Data Science» от Яндекс Практикума может быть рекомендован как эффективное средство для тех, кто стремится освоить эту область и получить реальный опыт работы в команде.
Вам также может быть интересно:
В этом обзоре вы узнаете о преимуществах онлайн-обучения на официальном сайте Яндекс Практикума (practicum.yandex.ru) + Все курсы, цены и отзывы в 2024 году.
Если наша статья оказалась для вас полезной, пожалуйста, порадуйте нас своим лайком и подпишитесь на наши обновления, чтобы не пропустить следующую статью.
Эта статья подготовлена на основе информации, представленной на официальном сайте академии. Данный материал носит исключительно обозревательный характер и не является рекламой.