Data Scientist (2024)

Программа обучения ориентирована на системное освоение инструментов и методов машинного обучения (ML). Курс сочетает 30% теоретической базы с 70% практической работы, что позволяет сфокусироваться на написании кода и решении прикладных задач. Обучение подходит разработчикам (Software, Data, DevOps), желающим сменить специализацию или эффективнее взаимодействовать с ML-командами, а также специалистам, владеющим Python и планирующим углубиться в Data Science.

В процессе обучения разбираются классические алгоритмы машинного обучения, подходы к обработке данных и основы глубокого обучения. Участники работают со стеком библиотек для анализа данных и построения моделей, включая Pandas, Numpy, Matplotlib, Scikit-learn, а также библиотеками градиентного бустинга (Xgboost, Lightgbm, Catboost). Отдельное внимание уделяется фреймворку PyTorch для создания нейронных сетей и методам оптимизации ML-пайплайнов. Финальный этап обучения включает разработку и защиту собственного итогового проекта на реальных данных.