Записаться на Data Sprint
Записаться на Data Sprint
Этот сайт использует cookies. Продолжая, вы даёте согласие на их обработку. Политика использования.
Data Sprint:
> Разбор кейсов, востребованные инструменты, карьерные советы
> 5 вебинаров от экспертов крупных компаний: X5 Group, AliExpress, Яндекс
> 3 направления: Аналитика данных, Machine Learning, Data Engineering
ваш старт в Data Science
Кому будет полезно
Попробуете сразу несколько профессий в Data Science и найдете свою
Поймете, как развиваться дальше: вырасти в грейде и зарплате
Специалистам с опытом
Новичкам в индустрии
Как проходит Data Sprint
Заполняете форму на сайте
Получаете анонсы и запись эфиров
Вас ждут бесплатные гайды, чек-листы
Забираете подарки
Подписываетесь на Telegram-бота
Регистрируетесь
ближайшие вебинары
> Как устроены симуляторы karpov.courses
> Как научиться решать реальные задачи без риска для бизнеса
> Как практика на симуляторах ускоряет путь к первой работе в индустрии
> Как научиться решать реальные задачи без риска для бизнеса
> Как практика на симуляторах ускоряет путь к первой работе в индустрии
Младший научный сотрудник в ИВНД РАН
Александр Манаенков
Основатель Vibe AI
Богдан Печёнкин
Спикеры:
Решим 2−3 реальных кейса по SQL и Python. Вы узнаете:
«Data Симуляторы: попробуй профессию на практике»
> Кто такие инженеры данных
> Какие инструменты используют специалисты: Airflow, Spark, Kafka
> Как начать карьеру в Data Engineering
> Какие инструменты используют специалисты: Airflow, Spark, Kafka
> Как начать карьеру в Data Engineering
Chief Data Officer в «Яндекс Фантех»
Дина Сафина
Руководитель Data and ML Platform, Toloka.ai
Евгений Ермаков
Спикеры:
Расскажем, почему ни один крупных аналитический проект не работает без инженеров данных.
Вы узнаете:
Вы узнаете:
«Инженерия данных: профессия за кулисами Data Science»
Программа
Разберем, что такое data-driven подход, какие этапы включает и реально ли к нему прийти. Обсудим, что мешает формировать data-driven культуру в компаниях
«Data-Driven: хайп или реальная необходимость»
Погрузимся в алгоритмы регрессии и классификации. Объясним, как с ними работать, на примере кейсов из бизнеса
«Машинное обучение: первый шаг в работу с нейросетями»
Расскажем, как научиться решать реальные задачи Data Science без риска для бизнеса. Разберем 3 кейса с использованием SQL и Python
«Data Симуляторы: попробуй профессию на практике»
Решим аналитические задачи с помощью ИИ. Разберем, как составлять эффективные промпты и быстро проверять код, сгенерированный нейросетью
Обсудили, кто такие аналитики данных, какие навыки востребованы в индустрии и как компании нанимают специалистов
«Аналитика данных 2025: билет в профессию будущего»
Покажем, какой путь проходят данные от источника до аналитики. Расскажем, на ком держатся DS-команды, вся архитектура данных, пайплайны и хранилища
«AI-аналитик: как заставить нейросеть писать SQL-запросы по вашим данным»
«Инженерия данных: профессия за кулисами Data Science»
вебинар прошёл
Вебинар уже прошёл, вы можете посмотреть его в записи после регистрации
Вебинар уже прошёл, вы можете посмотреть его в записи после регистрации
вебинар прошёл
Вебинар уже прошёл, вы можете посмотреть его в записи после регистрации
Вебинар уже прошёл, вы можете посмотреть его в записи после регистрации
Спикеры
Александр Манаенков
Младший научный сотрудник
в ИВНД РАН
Анатолий Карпов
СЕО karpov.courses, автор онлайн-курсов по Data Science
Дина сафина
Chief Data Officer в Яндекс Фантех
Игорь Зуриев
Руководитель проектов по автоматизации бизнеса, внедрению систем на базе ИИ и нейросетей
Эмиль каюмов
ex Head of ML, ex Experimentation platform lead Яндекс Еда
евгений Ермаков
Руководитель Data and ML Platform, Toloka.ai
Богдан Печёнкин
Основатель Vibe AI
Дмитрий казаков
Директор по Аналитике в Kolesa Group
на программы karpov.courses
для участников вебинаров
Специальные условия
Скидки 20%
Учиться новому в Чёрную пятницу
- познакомиться с Data-driven на практике — на реальных кейсах
- узнать опыт экспертов из топовых компаний и лидеров рынка
- освоить рабочие инструменты и ценные навыки в работе с данными
Вас ждёт месяц концентрированной теории и практики в Data Science