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

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
Не понимаю, куда расти дальше
Берусь за новые амбициозные проекты
Симулятор Data Science поможет получить реальный опыт, чтобы выделиться на собеседовании.
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
Не понимаю, куда расти дальше
Берусь за новые амбициозные проекты
Симулятор Data Science поможет получить реальный опыт, чтобы выделиться на собеседовании.
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

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
«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

> 1,5 года работал на позиции Middle ML Engineer в аутсорс-компании
> Устал от однообразных задач на работе и хотел сменить работу

после симулятора data science

> Расширил кругозор в ML-задачах
> Нашел новую работу благодаря сообществу, спустя время сам собеседовал студентов симулятора
«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

> Не имел опыта работы в IT
> Прошел курсы по ML

после симулятора data science

> Погрузился в работу ML-инженера
> Понял, как и зачем применять конкретные технологии на практике
> Хотел закрепить знания на практике и поработать с задачами, приближенными к реальным, чтобы найти работу
> Обрел уверенность в своих силах и прошел собеседование

после симулятора data science

> Использую линтеры, документирую весь код в едином стиле, аннотирую типы, тестирую код через Pytest

до симулятора

> Спокойно пишу большие SQL-запросы с CTE, JOIN и оконными функциями
> 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
> Понимаю статистические критерии и знаю, как связать их с моделями машинного обучения
> В ML знаю только fit-predict
«У меня были базовые знания в области анализа данных, но хотелось больше практики и отработки теории на реальных задачах»
> 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
Никита
Илья
Ильдар
Даниил

после симулятора data science

> Разобрался в основах рекомендательных систем, в частности метриках, запустил на работе персональные рекомендации и рекомендации сопутствующих товаров

до симулятора

> Научился строить эмбеддинги, которые используются для рекомендаций и прогнозирования спроса
> 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
> Улучшил навыки использования сложных SQL-запросов
«На текущей работе столкнулся с новой для себя задачей по машинному обучению — справиться с ней помогли кейсы из Симулятора Data Science»
> Устроился на работу в Ozon
Никита
Илья
Ильдар
Даниил

после симулятора data science

> Расширил кругозор в ML-задачах

до симулятора

> Нашел новую работу благодаря сообществу, спустя время сам собеседовал студентов симулятора
> 1,5 года работал на позиции Middle ML Engineer в аутсорс-компании
> Устал от однообразных задач на работе и хотел сменить работу
«Задачи на работе уже не вызывали того энтузиазма, что раньше, начал замечать, что стагнирую в развитии»
Никита
Илья
Ильдар
Даниил

после симулятора data science

> Погрузился в работу ML-инженера

до симулятора

> Понял, как и зачем применять конкретные технологии на практике
> Не имел опыта работы в IT
> Прошел курсы по ML
> Хотел закрепить знания на практике и поработать с задачами, приближенными к реальным, чтобы найти работу
> Обрел уверенность в своих силах и прошел собеседование
«У меня не было опыта работы в IT, хотя за плечами было множество пройденных курсов»
Никита
Илья
Ильдар
Даниил

примеры задач на курсе //

BOOSTING UNCERTAINTY

Уровень: Hard
Мы прогнозируем объемы продаж маркетплейса для миллионов товаров с помощью градиентного бустинга. Стейкхолдеры хотят узнать, насколько мы уверены в предсказаниях модели. Ваша задача — оценить надежность ее предсказаний для данных в будущем.
Tree-Based Models / SQL / Time-Series
NLP / Transformers / OpenAI
Цель — научиться генерировать краткое содержание любого ролика на YouTube. Вы освоите API OpenAI и преобразуете наш LLM-сервис в веб-приложение с помощью Streamlit.
Уровень: Medium

VIDEO SUMMARY

Разработчики AI-продукта несколько недель назад запустили свое приложение. Удержание пользователей — ключевой фактор для определения того, удовлетворяет ли продукт потребности аудитории. Но как понять, будет ли сервис давать ценность спустя неделю, месяц, полгода? В этой задаче вы узнаете эффективный способ.
SQL / Metrics
Уровень: Medium

RETENTION RATE