灵活的在线学习时间安排

通过完成100个实践作业和10个大型项目，确保知识的实际应用。

课程内容

培训计划分为几个主要部分：

1.编程和数据分析基础：

Python
1. 灵活的在线学习时间安排
用于数据分析
数学和统计学
使用数据库和 SQL

2.机器学习：

经典机器学习算法
深度学习和神经网络
自然语言
1. 灵活的在线学习时间安排
处理（NLP）

3.大数据和云技术：

使用大数据
云平台（AWS、Google Cloud）

4.应用任务：

计算机视觉
推荐系统
时间序列分析

获得的技能

Python 编程
使用 Pandas、NumPy、Scikit-learn 库进行数据分析
建立和训练机器学习模型
使用 TensorFlow
1. 灵活的在线学习时间安排
和 PyTorch 开发神经网络
使用大数据和云技术
数据可视化（Matplotlib、Seaborn）
使用 SQL 和 NoSQL 数据库
自然语言处理和计算机视觉方法的应用

培训的好处

工作保障或退款
由领先 IT 公司实践专家进行培训
整个培训期间的个人导师
灵活的在线学习时间安排
访问 SkillFactory 学生和校友社区
协助撰写简历和准备面试
获得专业再培训文凭的可能性
免费获得软技能和英语课程

3. Skillbox 的《从零到初级的数据科学家》

网址：https ://skillbox.ru/course/paket-data-scientist-0-junior/

Skillbox 的“从零到初级的数据

灵活的在线学习时间安排

科学家”课程是一个为期 9 个月的综合培训计划，旨在培养从零到初级的数据科学领域专家。该课程涵盖广泛的主题：从 Python 编程和数据分析数学的基础知识到创建机器学习模型和处理大数据。该课程是与 Sber、Visa、Wildberries、VTB、EPAM、VK、MAI 和 Avito 等领先公司的专家合作开发的。

学生将完成80多个基于真实数据的实践作业，参加Kaggle平台上的竞赛和团队项目。该课程提供两种专业选择：机器学习和数据分析师，让学生专注于他们最感兴趣的领域。

课程内容

培训计划主要分为两个层次：

1.基础训练（5个月）：

数据科学简介
统计学和概率论基础
数据科学的基础数学
Python 编程
使用数据库和 SQL

2.专业化（4个月）：

机器学习：机器学习算法、神经网络、大数据处理
数据分析师：产品和营销分析、BI 分析、A/B 测试

获得的技能

Python 数据分析编程
使用 pandas、NumPy、Scikit-learn 库
建立和训练机器学习模型
使用 Power BI 可视化数据
使用大数据和云技术
进行 A/B 测试并分析其结果
- 构建分析 RCS数据仪表板
使用 Git 进行版本控制

培训的好处

实践重点：80 余篇基于真实数据的实践著作
选择专业：机器学习或数据分析师
拥有 5 年经验的专业策展人的支持
培训期间可访问 Yandex Cloud 基础设施
职业中心提供的就业援助
有机会参它是用来做什么的？加Kaggle平台的比赛
灵活的在线学习时间安排
课程结业证书
免费参加一年英语课程

4. Skillbox 的《从零到初级的数据科学家》