Курс «Симулятор Data Science» от Karpov.Courses представляет собой уникальную программу обучения, ориентированную на практическое освоение навыков в области анализа данных и машинного обучения. Студенты курса решают реальные бизнес-задачи, что позволяет получить опыт, необходимый для успешной карьеры в Data Science. Подробнее о курсе можно узнать на странице Симулятор Data Science от Karpov.Courses.
Актуальные промокоды на Сегодня:
- Все курсы школы со скидкой 7% по промокоду Промокод: MAY24 действует по ссылке
- Скидка 5% дополнительно по промокоду Промокод: promokodinet действует по ссылке
- Скидка 10% при онлайн-покупке любых курсов в дни Черной пятницы! действует по ссылке
- Возврат половины затраченных средств после прохождения курса! действует по ссылке
- Программы обучения с выгодой до 20% при полной оплате!
Симулятор Data Science
Все курсы школы со скидкой 7% по промокоду — MAY24.
Активировать Промокод
Курс «Симулятор Data Science» от Karpov.Courses — это уникальная возможность погрузиться в практическую работу с данными и решением реальных бизнес-задач. Участники работают с кейсами из разных отраслей, что помогает не только улучшить теоретические знания, но и получить опыт, который пригодится в реальных проектах.
Особенность программы — фокус на машинном обучении, анализе данных и искусственном интеллекте. Это позволяет ученикам освоить не только базовые методы, но и углубиться в современные технологии, которые востребованы в бизнесе.
Одним из значимых преимуществ является возможность создания пет-проекта для портфолио. Это ценный опыт, который поможет повысить конкурентоспособность на рынке труда и стать отличным стартом для карьеры в Data Science.
Если вы хотите развиваться в этой области, обратите внимание: регистрация заканчивается через 17 дней.
Кому подойдет курс
Симулятор Data Science идеально подходит для тех, кто хочет развивать навыки в искусственном интеллекте и машинном обучении. Это отличная возможность для тех, кто интересуется AI, получить опыт в решении реальных задач и сделать свои знания востребованными в индустрии.
Курс полезен ML-инженерам, стремящимся решать более сложные и интересные задачи. Реальные кейсы программы помогают углубить понимание работы с данными и научиться применять технологии машинного обучения в бизнесе.
Аналитикам, желающим сделать шаг в сторону ML и AI, симулятор поможет углубить знания и освоить продвинутые подходы. Курс также подходит для начинающих специалистов, уже знакомых с базовыми концепциями аналитики и ML, которым нужен практический опыт для поиска первой работы.
Как работать
Скидка 5% дополнительно по промокоду — promokodinet.
Активировать Промокод
Работа с Симулятором Data Science начинается с выбора проекта. Вы можете выбрать предложенную задачу или предложить свою идею. Это дает возможность работать с интересной для вас темой или попробовать что-то новое. Задания разного уровня сложности позволяют работать как новичкам, так и опытным специалистам.
Проектная работа проходит в формате командного взаимодействия, что помогает обмениваться идеями и опытом с коллегами. Для выполнения задач требуется ознакомиться с теорией через платформу и дополнительные материалы, что создает основу для глубокого понимания каждого этапа работы.
Проекты выполняются под руководством экспертов индустрии, а задачи решаются с использованием актуальных инструментов и технологий, что обеспечивает практический опыт работы с данными. Готовые проекты можно добавить в портфолио, а система предоставляет обратную связь для улучшения результата. Также участники могут воспользоваться помощью AI-помощников и обсудить задачи с экспертами и другими студентами.
Для лучшего понимания решений студентов можно сравнивать свои ответы с эталонными, что позволяет выявить ключевые отличия и повысить качество работы.
Что нужно для начала курса
Чтобы начать обучение, важно иметь базовые знания в нескольких областях. Нужно понимать основы работы с циклами, списками и классами в Python, что является необходимым минимумом для работы с данными. Также важно знать, как реализовать процесс fit-predict — основу работы с моделями машинного обучения.
Полезно знать основы математического ожидания и иметь представление о работе с SQL, особенно о селектах и джойнах — это значительно упростит работу с базами данных.
Для трека по машинному обучению требуется уверенное знание Python, SQL, статистики и основ машинного обучения. Если эти навыки освоены на базовом уровне, курс станет отличной возможностью их углубить и развить навыки, которые пригодятся в реальной практике.
Примеры задач
Скидка 10% при онлайн-покупке любых курсов в дни Черной пятницы!.
Активировать Скидку
На курсе Симулятор Data Science от Karpov.Courses студенты работают с реальными кейсами, которые позволяют не только развить навыки в машинном обучении и искусственном интеллекте, но и применять теоретические знания на практике.
Одной из задач является «BOOSTING UNCERTAINTY» — прогнозирование объемов продаж для миллионов товаров на маркетплейсе с использованием градиентного бустинга. Стейкхолдерам важно понять степень уверенности в предсказаниях модели. Для этого необходимо оценить надежность прогнозов на данных будущих периодов. Задача использует Tree-Based Models, SQL и Time-Series, что помогает развить навыки работы с временными рядами и алгоритмами бустинга.
Задача «VIDEO SUMMARY» предполагает генерацию краткого содержания YouTube-роликов. Для её решения используется API OpenAI и создание веб-приложений через Streamlit. Студенты осваивают работу с LLM-сервисами и учатся создавать собственные приложения для обработки текста и видео.
Также интересной является задача «RETENTION RATE», посвященная анализу удержания пользователей. Требуется работать с SQL и метриками для оценки, будет ли сервис продолжать удовлетворять потребности пользователей через определённое время. Это отличный способ освоить методы анализа данных для понимания поведения аудитории и прогнозирования её реакций.
Эти задачи помогают развить не только технические, но и аналитические навыки, что важно для специалистов в Data Science и AI.
Примеры пет-проектов
В рамках курса участники могут не только изучать теорию и решать реальные бизнес-задачи, но и разрабатывать свои проекты для портфолио. Эти пет-проекты дают возможность продемонстрировать свои навыки и креативность.
Примером такого проекта является CVIEWER — Телеграм-бот для автоматической проверки резюме. Пользователи отправляют свои резюме, и бот анализирует их, предоставляя рекомендации по улучшению. Проект требует знаний в машинном обучении и обработке текстов, что делает его полезным для желающих углубиться в NLP.
Другой пример — SPAMKILLER, Телеграм-бот, который обнаруживает спам-сообщения и блокирует их авторов. Задача связана с обработкой больших данных и применением алгоритмов для классификации текстов, что подходит для изучения методов фильтрации и защиты от спама.
Работа в командах на курсе даёт возможность объединить усилия для реализации масштабных проектов. Это помогает не только улучшить технические навыки, но и развить умение работать в команде, что важно в профессиональной сфере.
Авторы Симулятора
Все курсы школы со скидкой 7% по промокоду — MAY24.
Активировать Промокод
Курс разработан экспертами с глубокими знаниями и опытом в аналитике и искусственном интеллекте. Среди авторов курса — Валерий Бабушкин, Senior Principal в BP, имеющий многолетний опыт работы в аналитике и управлении проектами на международном уровне. Его понимание практических аспектов работы с данными и применения технологий делает курс особенно полезным для студентов, стремящихся изучить реальные бизнес-задачи.
Также в числе авторов — Богдан Печёнкин, основатель AI-стартапа Vibe, активно применяющий искусственный интеллект в реальных продуктах. Его опыт работы с передовыми AI-решениями даёт студентам возможность учиться у специалистов, которые находятся на передовой технологического развития.
Команда авторов сочетает теоретические знания и практический опыт, что делает курс ориентированным на реальные кейсы и востребованные навыки.
Стоимость курса
Курс Симулятор Data Science предлагает несколько вариантов оплаты, что делает обучение доступным для разных категорий студентов. Полная стоимость курса — 20 700 ₽, включающая доступ ко всем материалам и задачам на платформе.
Для тех, кто предпочитает гибкость, есть разные варианты рассрочки. При рассрочке на 6 месяцев — 6 150 ₽ в месяц. При рассрочке через партнера — 8 400 ₽ в месяц. Также доступна подписка на 180 дней за 36 900 ₽, что позволяет платить за курс полгода.
Курс включает более 80 реальных задач по Data Science с уровнями сложности Easy, Medium и Hard. Задачи отражают реальные бизнес-проблемы и требуют применения навыков машинного обучения и анализа данных. К каждому решению прилагаются эталонные ответы авторов, что помогает улучшить понимание правильных подходов к решению.
Также участники получают доступ к pet-проектам, инструментам для работы и комьюнити с авторами симулятора навсегда, что позволяет обмениваться опытом и получать консультации. Предусмотрена возможность заморозки курса на 15, 30 или 45 дней для тех, у кого могут возникнуть временные трудности в учебе.
Таким образом, курс предлагает гибкость в оплате и доступ к обширным материалам, что делает его подходящим для студентов с разным уровнем подготовки и финансовыми возможностями.
Промокоды и Акции для покупки курса со скидкой
Если вы хотите приобрести курс Симулятор Data Science от Karpov.courses с выгодой, обратите внимание на несколько актуальных акций и промокодов. Все курсы школы можно купить со скидкой 7% по промокоду MAY24. Это отличный способ сэкономить, особенно если вы планируете обучаться по нескольким программам.
Для дополнительных скидок можно использовать промокод promokodinet, который даёт ещё 5%. В дни Черной пятницы курс можно приобрести с 10% скидкой при онлайн-покупке, что делает предложение особенно привлекательным.
Для тех, кто решит оплатить курс полностью, предусмотрены программы с выгодой до 20%. Также можно получить возврат половины средств после прохождения курса, что дополнительно снижает стоимость обучения.
Также доступны другие акции: скидка 12 000 рублей на курс «Инженер данных» или 13% на курс «Аналитик данных». Есть также беспроцентная рассрочка до 24 месяцев и скидки на избранные курсы. Не забывайте про дополнительные промокоды, такие как 5SEPTEMBER или promokodus5, которые также предоставляют скидки на обучение.
Истории наших студентов
Скидка 5% дополнительно по промокоду — promokodinet.
Активировать Промокод
Студенты, прошедшие курс Симулятор Data Science от Karpov.Courses, отмечают значительные изменения в своих подходах к решению задач и развитии навыков. Многие из них начинали с базовых знаний, но по мере прохождения курса смогли существенно улучшить свои умения и уверенность в себе.
До курса многие студенты испытывали трудности при написании больших SQL-запросов, использовали CTE, JOIN и оконные функции, но сталкивались с проблемами в сложных структурах. После курса они научились использовать линтеры для проверки кода, документировать его в едином стиле, аннотировать типы и тестировать код с помощью Pytest. Это значительно повысило качество их работы.
Также студенты, не имеющие чёткого представления о статистике и машинном обучении, теперь уверенно применяют статистические критерии, такие как t-test и p-value, в своих проектах. Они научились проводить A/B-тесты, создавать кастомные метрики и работать с эмбеддингами для рекомендаций и прогнозирования спроса.
Многие студенты, уже имеющие базовые знания в анализе данных, теперь применяют их на практике, решая реальные задачи. Они освоили инструменты, такие как Docker, FastApi, DVC, PySpark и MLflow, а также научились деплоить модели и сервисы. Это открыло новые профессиональные горизонты и позволило успешно применять знания на рабочем месте.
Истории успешных студентов включают реальные карьерные достижения: многие устроились на работу в крупные компании, такие как Ozon, или нашли новые возможности благодаря курсу. Сообщество курса активно помогает в поиске работы, а некоторые студенты даже начали проводить собеседования, что также подтверждает их рост и развитие благодаря Симулятору.
Курс Симулятор Data Science помогает не только развивать технические навыки, но и обрести уверенность в себе, что открывает новые карьерные возможности.
Не уверены, что вам подходит Симулятор Data Science?
Если вы не уверены, что Симулятор Data Science подходит именно вам, можно записаться на консультацию. Это отличная возможность получить подробную информацию о курсе и узнать, как он может помочь в достижении профессиональных целей. На консультации обсудят ваши текущие знания и уровень подготовки, а также подберут программу, соответствующую вашим запросам.
После оставления заявки вам расскажут об особенностях обучения, пояснят, какие задачи и проекты вас ждут, и ответят на все вопросы. Это поможет принять взвешенное решение и понять, насколько курс соответствует вашим потребностям в области Data Science.
Записаться на курс или задать вопрос
Если вы решили записаться на курс Симулятор Data Science, есть несколько удобных вариантов оплаты. Во-первых, можно оформить налоговый вычет и вернуть до 13% от стоимости обучения, что делает курс доступнее. Для международных студентов доступна оплата в иностранной валюте — достаточно оставить заявку, и команда свяжется для уточнений.
Если после начала обучения курс не оправдает ожиданий, в течение двух недель можно вернуть деньги. Также ваш работодатель может оплатить курс, что является отличной возможностью для карьерного роста.
Если возникли вопросы, всегда можно задать их через консультацию с командой. Это поможет принять взвешенное решение и начать обучение с уверенностью.
Образовательная подписка по анализу данных
Образовательная подписка по анализу данных, машинному обучению и AI от Karpov.Courses — это обширная программа для специалистов, стремящихся углубить свои знания и навыки. Подписка включает более 80 реальных задач, охватывающих различные бизнес-области, такие как Retail, E-commerce, FinTech, FoodTech, EdTech и реклама. Задачи разделены на три уровня сложности, что позволяет начать с простых и постепенно переходить к более сложным, оттачивая навыки на практике.
Программа охватывает такие темы, как Python, SQL, A/B-тестирование, метрики, LLM, рекомендательные системы, прогнозирование, деплой и многое другое. Участники могут работать над уникальными пет-проектами для портфолио, разрабатывая их в команде под руководством экспертов.
Использование инструментов, таких как ClickHouse, FastAPI, MLFlow, DVC и Spark, помогает освоить современные технологии, востребованные на рынке труда. Также доступен постоянный доступ к сообществу более чем из 500 человек, где можно обмениваться опытом и получать поддержку от авторов и других студентов.
Программа регулярно обновляется с учётом запросов студентов, что делает обучение актуальным и динамичным.
FAQ
Что такое Симулятор Data Science от Karpov.Courses?
Симулятор Data Science от Karpov.Courses — это онлайн-курс, предлагающий студентам решить более 80 реальных задач в области анализа данных, машинного обучения и AI. Программа охватывает такие темы, как Python, SQL, A/B-тесты, метрики, LLM, рекомендательные системы и многое другое. Задачи имеют разный уровень сложности, что позволяет студентам развиваться постепенно.
Какие задачи можно решать на курсе Симулятор Data Science?
На курсе предлагаются задачи из разных индустрий: Retail, E-commerce, FinTech, FoodTech, EdTech и реклама. Задачи разделены на три уровня сложности: Easy, Medium и Hard, что позволяет начать с простых задач и постепенно усложнять их по мере накопления опыта.
Что включает образовательная подписка на Симулятор Data Science?
Образовательная подписка включает более 80 реальных задач, доступ к сообществу, чаты с авторами и студентами, а также уникальные пет-проекты для портфолио. Программа охватывает Python, SQL, машинное обучение, метрики, рекомендательные системы и другие темы, с использованием инструментов, таких как FastAPI, Spark и MLFlow.
Как работает система оценки на курсе Симулятор Data Science?
Задачи на курсе проверяются автоматически с помощью системы оценки. Студенты получают обратную связь по решению, что помогает улучшать их навыки и точность в решении задач.
Какую карьерную выгоду дает курс Симулятор Data Science?
Пройдя курс, студенты получают реальный опыт, который помогает им выделяться на собеседованиях и получать первые офферы. Курс развивает практические навыки, необходимые для решения реальных рабочих задач, что способствует карьерному росту и смене работы.
Какие инструменты используются в курсе Симулятор Data Science?
В программе используется более 10 инструментов, включая ClickHouse, FastAPI, MLFlow, DVC и Spark. Эти инструменты востребованы в индустрии и помогают студентам освоить современные подходы в машинном обучении и анализе данных.
Можно ли получить налоговый вычет за курс Симулятор Data Science?
Да, при оплате курса можно оформить налоговый вычет и вернуть до 13% от стоимости обучения. Для этого нужно предоставить необходимые документы и следовать процедуре оформления налогового вычета.
Что делать, если курс Симулятор Data Science не подошел?
Если курс вам не подошёл, в течение двух недель можно вернуть деньги. Также предусмотрены опции заморозки курса на 15, 30 или 45 дней, что даёт гибкость для планирования обучения.
Заключение
Курс «Симулятор Data Science» от Karpov.Courses предлагает уникальную возможность для студентов и специалистов в области анализа данных и машинного обучения приобрести практические навыки. Благодаря более чем 80 задачам, охватывающим различные индустрии, вы сможете улучшить свои технические знания и научиться решать задачи, с которыми сталкиваются профессионалы.
Особенность курса — его ориентированность на практику. Задачи, созданные с учётом актуальных трендов и технологий, таких как рекомендательные системы, машинное обучение, A/B-тесты и работа с Python и SQL, дают уверенность и помогают уверенно двигаться в сторону карьеры в Data Science. Также участие в курсе даёт доступ к сообществу, чату с авторами и коллегами, что способствует обмену опытом и быстрому развитию.
Процесс обучения гибкий и адаптируется под любой уровень подготовки: от новичков до опытных специалистов. Система оценки и регулярные обновления задач делают курс живым и актуальным.
Если ваша цель — не просто изучить теорию, а приобрести навыки для решения реальных задач и выделяться на собеседованиях, курс «Симулятор Data Science» от Karpov.Courses станет отличным выбором. Вы сможете не только улучшить свои знания, но и набраться опыта, необходимого для успешной карьеры в одной из самых востребованных профессий 2024 года.
