Поможем построить карьеру в Data Science с нуля. Вы научитесь решать задачи в области медицины: обрабатывать данные по сердечно-сосудистым заболеваниям, онкологии, сигналам ЭЭГ, рентгеновским изображениям. Всё это с помощью нейросетей и машинного обучения.
18 месяцев +
6 месяцев медицинская специализация
16 проектов в портфолио
Трудоустройство после обучения
Онлайн-вебинары,
2-4 раза в неделю
Готовим специалистов по Data Science с нуля: после обучения вы сможете работать как в медицине, так и в других сферах бизнеса. Вас ждёт много практики и интересных кейсов.
Поможем прокачаться в Data Science, ускорить карьерный рост и больше зарабатывать. Вы систематизируете знания: сможете эффективнее извлекать пользу из данных и строить гипотезы.
Вы сможете окончить факультет по Data Science без технического образования или опыта работы.
Специализация позволяет глубже погрузиться в медицинские задачи: вы познакомитесь с рынком труда, поработаете с медицинскими данными и проанализируете исследования лекарств. Начать работать можно до прохождения специализации.
Вы пообщаетесь с экспертами из Mail.ru Group, NVIDIA, X5 Retail Group и других компаний. Они следят за трендами в Data Science и ежегодно обновляют программу обучения.
Поможем проанализировать ваши компетенции и пути карьерного развития.
Чтобы вы выгодно выделялись на фоне конкурентов, наши HR-специалисты помогут составить резюме.
Менеджер по трудоустройству отправляет подборки вакансий, а вы откликаетесь на самые интересные.
Дадим советы, как пройти собеседование, и поздравим с оффером :-)
Многие из наших выпускников раньше не работали в IT, но после обучения открыли свой бизнес или устроились в крупные компании.
Директор компании «Внедренец», партнёр 1С.
Чтобы учиться и управлять бизнесом, я вставал в 5 утра: голова свежая и никто не беспокоит. В неделю на обучение хватает восьми часов, вебинары смотрю на удвоенной скорости.
Полученные знания сразу внедряю в бизнес. Например, мы начали использовать машинное обучение, чтобы обрабатывать обращения пользователей.
ИИ проникнет во все сферы бизнеса, и это здорово. Роботы заменят людей, напротив — спрос на человеческие ресурсы вырастет.
%202.png)
Студент факультета аналитики Big Data
В 33 года сложно осваивать новую специальность, особенно с двумя маленькими детьми. С первого месяца обучения я научился экономить время на работе: написал парсер госзакупок, обрабатывал огромные эксельки при помощи pandas и визуализировал их в Matplotlib.
Моя цель — переквалифицироваться в аналитика, и я рад, что ребята из GeekBrains поддерживают меня на этом пути.
Выпускник факультета искусственного интеллекта
Из-за разницы во времени я смотрел занятия в записи, но это не повлияло на качество обучения. В GeekBrains одинаково хорошо объясняют азы и нюансы.
После обучения научился использовать методы машинного обучения в работе, например, чтобы прогнозировать спрос на продукцию. Теперь, когда появляется новый бизнес-процесс, в первую очередь думаю, как его реализовать без человека.
Старайтесь сложные задачи решать утром — это самое продуктивное время. Если задача не решается, отложите до завтра — решение обязательно придёт.
Расскажем, как спланировать обучение, чтобы сохранить интерес, получить максимум пользы и всё успеть.
Вы узнаете, сколько времени уделять обучению, как эффективно выполнять практические задания, отслеживать прогресс и добиваться целей. Расскажем, как сохранять мотивацию во время обучения и справляться с чувством переизбытка информации и неуверенности.
Познакомим с основными понятиями: репозиторий, коммит, тег, ветки, создание и клонирование репозитория, слияние веток, запрос истории изменений.
Поможем освоить Python и решать на нём задачи.
У вас будут задачи из линейной алгебры, аналитической геометрии, математического анализа и теории вероятностей.
Освоите основные понятия: множество, интеграл, предел и производная функции.
Покажем, как проверять статистические гипотезы и проводить A/B-тестирование. Расскажем, как работать с корреляционным, дисперсионным и регрессионным анализом.
Расскажем о линейном пространстве, линейных преобразованиях и системах уравнений. Познакомитесь с матрицами, сингулярным разложением и матричными операциями.
Познакомитесь с машинным обучением и его видами, а также с алгоритмами классификации, регрессии, кластеризации и уменьшения размерности.
Освоите инструменты дата-сайентиста. Узнаете, как работают библиотеки для построения моделей машинного обучения, визуализации и работы с данными.
Потренируетесь решать задачи с помощью фундаментальных алгоритмов и структур данных.
Узнаете, как устроены алгоритмы на самом низком уровне — математики.
Введение в задачу классификации, постановку задачи и подготовку данных. Вы научитесь анализировать данные и проверять статистические гипотезы, потренируетесь строить и интерпретировать модели классификации. В конце выполните курсовой проект.
Изучите основы компьютерных сетей и веба: открытые данные, HTTP, HTML, CSS, JavaScript, RESTful и SOAP.
Потренируетесь писать регулярные выражения и скрипты в bash. Узнаете, как работать с процессами и управлять файлами, сервисами, загрузкой и пользователями.
Изучите проектирование баз данных и системы управления MySQL, MongoDB, Redis, ElasticSearch и ClickHouse.
Расскажем о непрерывности, гладкости и сходимости цифровых фильтров. Вы узнаете о дискретных фильтрах, методах однокритериальной оптимизации и градиентном спуске.
Расскажем, как работают библиотеки машинного обучение Keras и Tensorflow, свёрточные и рекуррентные нейронные сети.
Узнаете о семантической сегментации и детектировании объектов, изучите Metric learning, способы обработки видео и синтеза изображений.
Продолжите изучать нейронные сети и получите практику работы в PyTorch
Познакомитесь с прикладными задачами машинного обучения. Научитесь формулировать гипотезы, показывать результаты и проводить A/B-тестирования ML-моделей. Сможете разработать Rest API сервис, с которым можно взаимодействовать и получать прогнозы для новых данных.
Расскажем о предобработке текста, создании признакового пространства, разметке Part-of-Speech. Изучите языковые модели Transformer и BERT.
Узнаете, как писать эффективный код, формулировать гипотезы на основе данных и превращать их в полезную информацию.
Узнаете, какие профессии есть в сфере анализа медицинских данных, что представляют собой эти данные и для каких задач используются.
Расскажем, какие существуют статистические методы для анализа медицинских данных и как их применять. Вы сделаете итоговой проект, на котором научитесь определять эффективность лекарства.
Научитесь применять методы машинного обучения на примере реального набора данных по сердечно-сосудистым заболеваниям, онкологии, сигналам ЭЭГ. В конце — курсовая работа в виде соревнования.
Перейдете к более сложным задачам: сегментации и классификации изображений по КТ и МРТ. В конце — курсовая работа в виде соревнования.
В завершающей части познакомитесь с типовыми задачами обработки естественного языка: классификацией и поиском именованных сущностей. В конце — снова соревнование.
HR-специалисты Mail.ru Group расскажут, как составить резюме и пройти собеседование; как начать работать на фрилансе и общаться с заказчиками.
Познакомитесь с платформой для анализа и визуализации данных. Узнаете, как преобразовывать данные, чтобы решать бизнес-задачи компании.
Узнаете, что такое спортивный анализ данных, Exploration Data Analysis, Feature Engineering и Feature Selection. Выполните курсовой проект — соревнование на площадке kaggle.
.png)
Начинал с задач по классификации товаров на основе чеков в «Платформе ОФД». Занимался прогнозом спроса для «Пятёрочки» и помогал разрабатывать инструмент для оценки эффективности промоакций.
.png)
Занимается анализом данных в Parexel — одном из мировых лидеров в области клинических исследований. Основная часть работы — статистический анализ, визуализация и построение моделей. В исследованиях использует Python, R, MySQL, SAS.В 2015 году окончила факультет биоинженерии и биоинформатики МГУ, 4 года училась в аспирантуре по биоинформатике и изучению геномов бактерий и людей. Опубликовала более 10 научных работ в международных журналах.
.png)
Эксперт в области нейронных сетей и машинного обучения, спикер на образовательных и научно-популярных мероприятиях, опыт в Deep Learning с 2012 года. Закончил ВМиК МГУ, ранее работал в исследовательском центре Samsung.
.png)
Разработчик на Python, создаёт IT-решения для Министерства обороны России: автоматизирует учёт наличия и движения людей и технических средств. Работает в IT 20 лет, имеет опыт работы с 30 языками программирования.
.png)
Занимается построением дашбордов для планирования ассортимента, создаёт пайплайн по обработке данных, исследует данные для запуска моделей.
Программа обучения на 70% состоит из вебинаров: вы задаёте вопросы и получаете обратную связь по своим проектам.
Помогает составить резюме и подготовиться к собеседованию.
Помогает записаться на обучение и освоиться в личном кабинете, передаёт ваши пожелания.
Помогут, если возникнут сложности с личным кабинетом или загрузкой занятий.
Мы проводим обучение на основании государственной лицензии № 040485. Вы получите диплом о профессиональной переподготовке и электронный сертификат, которые можно добавить в портфолио и показать работодателю.
Вы можете вернуть до 13% стоимости обучения в виде налогового вычета. Подробности расскажет наш консультант после отправки заявки.
.png)
.png)
.png)
.png)
.png)
.png)
.png)
