Бесплатный мини-курс по программированию
Вы разберётесь в трёх главных направлениях Data Science, узнаете, чем занимаются такие специалисты и насколько они востребованы. На практике познакомитесь с языками Python и SQL, нейросетями и визуализацией данных. Решите, какая специальность вам ближе.

Data Science с нуля: пробуем профессии на практике за 5 дней

Изображение сделано нейросетью
Старт после регистрации!
Чат-комьюнити для участников в Telegram
Бессрочный
доступ к видео
Живое общение со спикером
Для любого уровня подготовки
6 полезных материалов в подарок
4 задания для отработки знаний на практике
На практике познакомитесь с основными направлениями Data Science. Выполните несколько практических заданий, чтобы решить, какая специальность вам ближе.
Тем, кто интересуется Data Science
Познакомитесь с одним из самых востребованных IT-направлений и узнаете, как начать работать (в том числе удалённо) в Data Science.
Тем, кто хочет влиться в IT
Кому подойдёт мини-курс
Визуализируем данные с помощью Python.
Узнаем, где востребован Data Science, как работают и сколько получают специалисты этой сферы.
Разберёмся в отличиях трёх основных направлений Data Science: машинном обучении, дата-инженерии и дата-аналитике.
Освоим азы главного языка Data Science — Python и напишем несложный код.
Поймём, как работают нейросети, и создадим свою для поиска новостей.
Изучим базовые конструкции языка SQL и научимся с его помощью получать информацию из баз данных.
Что будем делать
Призы и подарки
Год английского бесплатно
Каждый, кто посмотрит первый урок, получит доступ к платформе для изучения английского языка на год.
Персональная карьерная консультация
Определим ваши сильные стороны и поможем выбрать направление в Data Science. Дадим тестовый доступ к понравившейся профессии, чтобы вы оценили, насколько она вам подходит.
6 чек-листов для старта карьеры
Полезные материалы, которые помогут вам эффективно пользоваться нейросетями, узнать больше о направлениях Data Science и разобраться в фриланс-биржах.
Как проходит мини-курс
Смотрите видео в удобное время
1
За 4 занятия изучите видеоматериалы в записи. Мы сделали акцент на практику, поэтому в роликах много подробных примеров работы. Длительность каждого видео — от 30 минут до полутора часов.
3
Закрепляете навыки
Выполните практическую работу после каждого видео. Вы сможете проверить себя самостоятельно или попросить эксперта разобрать работу на вебинаре в конце мини-курса.
4
Посещаете итоговый вебинар
Спикер в прямом эфире поделится профессиональными секретами, разберёт работы участников и ответит на вопросы. Даты встречи со спикером пришлём в Telegram.
2
Получаете полезные материалы
Мы подготовили для вас крутые подарки: чек-листы, гайды, скринкасты и другие бонусы. Эти материалы пригодятся в работе и помогут больше узнать о профессии.
В результате вы примерите на себя роль специалиста по Data Science
Поймёте, подходит ли вам эта профессия, и если да, — то какое из трёх направлений вам ближе.
12 053
Это изображение сделано нейросетью
Программа
Практика
  • Изучаем основы Python
Полезный материал «Что такое Data Science и кто такой Data Scientist?»
  • Что такое Data Science и какие задачи он решает? Отличия между Data Science, Data Analysis, Machine Learning и Data Engineering
Профессии в Data Science и язык Python
  • Как начать карьеру в Data Science
1.
  • Зарплаты специалистов
Практика
  • Пишем нейросеть для подбора релевантных новостных статей
Полезный материал «Что такое Machine Learning и стоит ли его изучать?»
  • Как использовать нейросети в работе, в том числе для автоматизации задач
ML Engineer — пишем нейросеть для подбора новостных статей
  • Как устроены нейросети
2.
Полезный материал «Data Engineer: чем он занимается и как им стать?»
Практика
  • Изучаем основные конструкции SQL на примере базы данных заказов
  • Какие задачи решает Data Engineer?
Data Engineer — знакомимся с языком запросов SQL
  • Какие инструменты использует для обработки больших данных?
3.
  • Визуализация структуры данных с помощью диаграммы
Практика
  • Визуализируем данные индекса счастья
Полезный материал: «Data Analyst: чем он занимается и как им стать?»
  • Виды аналитиков: бизнес-аналитики, системные и аналитики данных
Data Analyst — учимся визуализировать данные
  • Инструменты аналитиков — что ещё, кроме Excel?
4.
  • Как проверить успешность изменений в бизнесе с помощью А/B-тестирования?
  • Визуализация данных на Python
Полезный материал: «Data Analyst: чем он занимается и как им стать?»
  • Разберём практические задания
  • Отвечаем на вопросы
Живой эфир с Анастасией Борневой
5.
Профессии в Data Science и язык Python
1.
+
+
  • Что такое Data Science и какие задачи он решает? Отличия между Data Science, Data Analysis, Machine Learning и Data Engineering
  • Как начать карьеру в Data Science
Полезный материал «Что такое Data Science и кто такой Data Scientist?»
Практика
  • Зарплаты специалистов
  • Изучаем основы Python
ML Engineer — пишем нейросеть для подбора новостных статей
2.
+
+
  • Как использовать нейросети в работе, в том числе для автоматизации задач
  • Как устроены нейросети
Полезный материал «Что такое Machine Learning и стоит ли его изучать?»
Практика
  • Пишем нейросеть для подбора релевантных новостных статей
Data Engineer — знакомимся с языком запросов SQL
3.
+
+
  • Какие задачи решает Data Engineer?
  • Какие инструменты использует для обработки больших данных?
Полезный материал «Data Engineer: чем он занимается и как им стать?»
  • Визуализация структуры данных с помощью диаграммы
Практика
  • Изучаем основные конструкции SQL на примере базы данных заказов
Data Analyst — учимся визуализировать данные
4.
+
+
  • Виды аналитиков: бизнес-аналитики, системные и аналитики данных
  • Инструменты аналитиков — что ещё, кроме Excel?
Полезный материал: «Data Analyst: чем он занимается и как им стать?»
  • Как проверить успешность изменений в бизнесе с помощью А/B-тестирования?
Практика
  • Визуализируем данные индекса счастья
  • Визуализация данных на Python
Живой эфир с Анастасией Борневой
5.
+
+
  • Разберём практические задания
  • Отвечаем на вопросы
Полезный материал: «Data Analyst: чем он занимается и как им стать?»
Анастасия Борнева
Руководитель направления
по исследованию данных в Сбере
Спикер
  • В программировании с 2014 года
  • С 2018 года автоматизирует процессы в Сбере с помощью искусственного интеллекта
Успейте записаться и получить подарок
Зарегистрируйтесь и получите гайд «Как пользоваться ChatGPT и Midjourney + 25 полезных нейросетей».
Бесплатно для первых 200 участников