Симулятор Data Science == |
> Получите опыт, решая кейсы бизнеса из разных индустрий
> Создайте пет-проект для портфолио
> Продолжайте развиваться в области машинного обучения, анализа данных и AI
01
дней
02
часов
03
минут
04
секунд
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
Симулятор Data Science
— это образовательная подписка по анализу данных, машинному обучению и AI
80+ реальных задач бизнеса
Три уровня сложности
Можно начать с самого простого и постепенно повышать сложность по мере развития навыков
Retail, E-commerce, FinTech, FoodTech, EdTech, Реклама и другие
Разные индустрии
Python, SQL, A/B-тесты, Метрики, LLM, Рекомендательные системы, прогнозирование, деплой и многое другое
Тематические подборки
Уникальные пет-проекты для портфолио
Разрабатываются в команде под руководством экспертов индустрии
ClickHouse, FastAPI, MLFlow, DVC, Spark и еще 10+ инструментов
Большой выбор инструментов
Комьюнити из 500+ человек
Чат с авторами и другими студентами с доступом навсегда
Симулятор — не просто тренажер, а живой продукт
Ежемесячные обновления в задачах и пет-проектах с учетом запросов студентов
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
точка а - До работы с Симулятором
точка В - После работы с Симулятором
Нет опыта работы
Получаю первый оффер
Симулятор Data Science поможет получить реальный опыт, чтобы выделиться на собеседовании.
Не понимаю, куда расти дальше
Берусь за новые амбициозные проекты
Симулятор Data Science поможет набраться нужного опыта и изучить решения Senior-специалистов.
точка а - До работы с Симулятором
точка В - После работы с Симулятором
Нет опыта работы
Получаю первый оффер
Симулятор Data Science поможет получить реальный опыт, чтобы выделиться на собеседовании.
Не понимаю, куда расти дальше
Берусь за новые амбициозные проекты
Симулятор Data Science поможет набраться нужного опыта и изучить решения Senior-специалистов.
Кому подойдет Симулятор Data Science>>
Хотите научиться применять AI в работе и выделяться на рынке труда
Интересующимся AI
Работаете ML-инженером и хотите набраться опыта для решения более интересных задач
ML-инженерам
Работаете аналитиком и хотите развиваться в сфере аналитики или ML
Аналитикам
Освоили базу по аналитике или ML и хотите получить работу
Начинающим карьеру
новогодние комбо!
9 190 ₽ / мес.
при рассрочке на 12 месяцев
97 890 ₽
одним платежем
или
deep learning engineer
+ симулятор data science (3 месяца)
+ симулятор data science (3 месяца)
Станьте экспертом в AI: наш курс Deep Learning + симулятор DS научат решать реальные задачи. От базы до продвинутых техник — ваш путь к успеху!
инженер данных
+ симулятор data science (3 месяца)
+ симулятор data science (3 месяца)
Знания DS помогут инженерам данных эффективнее сотрудничать с дата-сайентистами, понимая их потребности для создания оптимальных пайплайнов и хранилищ под ML-модели.
9 790 ₽ / мес.
при рассрочке на 12 месяцев
103 490 ₽
одним платежем
или
что нужно для начала //
Понимаете, как работать с циклами, списками и классами на базовом уровне
Знаете, как делать fit-predict
Представляете, что такое математическое ожидание
Умеете делать простые селекты и джойны
PYTHON
SQL
СТАТИСТИКА
ML
Для трека по машинному обучению
Не уверены, что вам подходит симулятор?
Оставьте заявку на консультацию — мы расскажем подробнее и поможем подобрать программу под ваши цели и уровень
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
истории наших студентов>>
«У меня были базовые знания в области анализа данных, но хотелось больше практики и отработки теории на реальных задачах»
«На текущей работе столкнулся с новой для себя задачей по машинному обучению — справиться с ней помогли кейсы из Симулятора Data Science»
«Задачи на работе уже не вызывали того энтузиазма, что раньше, начал замечать, что стагнирую в развитии»
«У меня не было опыта работы в IT, хотя за плечами было множество пройденных курсов»
после симулятора data science
> Использую линтеры, документирую весь код в едином стиле, аннотирую типы, тестирую код через Pytest
до симулятора
> Хаотично пишу код на Python, редко пишу документацию, тестирую код в голове и через print
> Владею SQL на базовом уровне, боюсь вложенных запросов
> Не знаю, что такое t-test и p-value
> В ML знаю только fit-predict
> Спокойно пишу большие SQL-запросы с CTE, JOIN и оконными функциями
> Понимаю статистические критерии и знаю, как связать их с моделями машинного обучения
> Умею проводить A/B-тесты
> Могу реализовать кастомные метрики и алгоритмы, построить эмбеддинги
> Могу деплоить модели и сервисы
> Получил хорошие стартовые знания по Docker, FastApi, DVC, PySpark, MLflow
«У меня были базовые знания в области анализа данных, но хотелось больше практики и отработки теории на реальных задачах»
«На текущей работе столкнулся с новой для себя задачей по машинному обучению — справиться с ней помогли кейсы из Симулятора Data Science»
«Задачи на работе уже не вызывали того энтузиазма, что раньше, начал замечать, что стагнирую в развитии»
«У меня не было опыта работы в IT, хотя за плечами было множество пройденных курсов»
до симулятора
> 2 года проходил стажировку и полгода работал ML-инженером
> Знал базу классического ML, работал с CV
> Не знал, как решить рабочую задачу, связанную с рекомендательными системами
после симулятора data science
> Разобрался в основах рекомендательных систем, в частности метриках, запустил на работе персональные рекомендации и рекомендации сопутствующих товаров
> Научился строить эмбеддинги, которые используются для рекомендаций и прогнозирования спроса
> Улучшил навыки использования сложных SQL-запросов
> Устроился на работу в Ozon