DataWorkshop
Онлайн обучение
Твой путь в
Data Science
Поможем Тебе получить практические навыки для развития в сфере Data Science/Machine Learning.
Владимир Алексейченко
10000+
выпускников DataWorkshop
Конкретный план развития
3 уровня
1
Фундамент
SQL
Python
Data Science/Machine Learning
Статистика
Time Series
NLP
Указано в какой очередности проходить.
Эти курсы дают знания, которые требуют работодатели, но главное они дают Тебе твердые навыки для работы на реальных проектах в сфере Data Science.
Как-то нужно показать еще подробности о каждом курсе (у нас есть отдельные страницы для каждого курса) и описать для чего каждый курс и что можно получить после его прохождения.
Какие проекты смогут добавить в гитхаб после прохождения каждого курса.
Python
Data Science/Machine Learning
Статистика
Time Series
NLP
Указано в какой очередности проходить.
Эти курсы дают знания, которые требуют работодатели, но главное они дают Тебе твердые навыки для работы на реальных проектах в сфере Data Science.
Как-то нужно показать еще подробности о каждом курсе (у нас есть отдельные страницы для каждого курса) и описать для чего каждый курс и что можно получить после его прохождения.
Какие проекты смогут добавить в гитхаб после прохождения каждого курса.
Практические онлайн-курсы
2
Опыт/Практика
Чтобы уверенно себя чувствовать на собеседовании и в рабочих проектах, необходимо получить как можно больше опыта при решении реальных задач и на реальных данных.
Мастер классы на реальных данных
3
Симулятор
Чем отличается симулятор команды Data Science в DataWorkshop?
Всем!
Всем!
Симулятор команды Data Science
Ты можешь собрать свой учебный план, как конструктор.
Не нужно переплачивать за то, чем ты уже владеешь.
Не нужно переплачивать за то, чем ты уже владеешь.
Конкретный план развития
3 уровня
1
Фундамент
SQL
Python
Data Science/Machine Learning
Статистика
Time Series
NLP
Python
Data Science/Machine Learning
Статистика
Time Series
NLP
Практические онлайн-курсы
2
Опыт/Практика
Чтобы уверенно себя чувствовать на собеседовании и в рабочих проектах, необходимо получить как можно больше опыта при решении реальных задач и на реальных данных.
Мастер классы на реальных данных
3
Симулятор
Чем отличается симулятор команды Data Science в DataWorkshop?
Всем!
Всем!
Симулятор команды Data Science
Ты можешь собрать свой учебный план, как конструктор.
Не нужно переплачивать за то, чем ты уже владеешь.
Не нужно переплачивать за то, чем ты уже владеешь.
В программе обучения много практики
Над какими проектами и задачами Ты будешь работать во время обучения:
- Оценка размера страхового размещения
- Прогноз спроса на велосипеды
- Прогноз выбросов COЪ
- Прогноз цен на электроэнергию
- Прогноз цен на недвижимость/ на авто
- Прогноз опозданий трамваев в Кракове
- Прогноз - обанкротился ли компания в Тайване
- Использование машинного обучения в e-commerce
- Прогноз - будет ли госпитализирован пациент с диабетом
- Прогнозирование неисправностей в крупнейшей телекоммуникационной сети
- и другие
ML
Сложно выбрать подходящую программу обучения?
Оставь заявку, и мы поможем подобрать программу обучения именно для Тебя:
Но Тебе не хватает опыта и знаний и/или практических навыков. Тебе пока еще сложно решать текущие задачи или Ты хочешь повысить свои компетенции и обогатить знания
Ты уже начал(а) свою карьеру в Data Science
Но хочешь научиться использовать новые инструменты, чтобы повысить свою эффективность и ускорить развитие
Ты уже работаешь с данными, анализируешь их
Обучение подходит для Тебя, если:
Но твердо решил(а), что хочешь двигаться дальше в направлении Data Science, чтобы повышать свою квалификацию
Ты уже работаешь в IT сфере (аналитиком, разработчиком, тестировщиком и тд)
Но не знаешь, как это делать и с чего вообще начать
Ты владелец компании и хочешь принимать решения на основании даных
И хочешь разговаривать с ними на одном языке
Ты по работе сталкиваешься (или руководишь) со специалистами из сферы Data Science
Ты руководитель или специалист, который заинтересован в развитии своих сотрудников
Наше обучение повысит квалификацию сотрудников, которые принесут компании пользу, предлагая решения на основании данных
Почему нас уже выбрали более 10 000 учеников
- Обучаем с 2017 года
- Автор всех образовательных программ - практик с опытом 10+ лет
- Предоставляем готовую среду для обучения - ничего настраивать и устанавливать не нужно
- Обучение на реальных данных с уклоном на практику - еще во время обучения можно сразу внедрять полученные знания в свои рабочие проекты
- Обучаем тому, что сами используем в своих рабочих проектах
- Нам доверяют свое обучение крупные корпоративные компании
Познакомьтесь со своим наставником
Практический опыт в машинном обучении - 10 лет, в программировании - 15 лет;
Умеет объяснять сложные понятия в математике, статистике, программировании простым языком, с помощью примеров из жизни и функционирования бизнеса;
Более 500 внедренных моделей машинного обучения в производство;
Генеральный директор и основатель DataWorkshop, основатель DataWorkshop Foundation (европейский фонд в области искусственного интеллекта);
Консультирует крупные европейские компании по внедрению моделей машинного обучения;
Автор 5 курсов: Python для машинного обучения, практическое машинное обучение, Статистика, NLP, Time Series (более 1000 довольных студентов, которые работают в том числе и в крупных мировых корпорациях и 10 000 участников различных образовательных программ);
Спикер и создатель европейских конференций в области машинного обучения и искусственного интеллекта;
Создатель бесплатных онлайн-тренажеров и интенсивов по машинному обучению: «Корона испытаний», «Матрица», «DWgym» и «DWthon»;
Ведет подкаст Biznes Myśli (> 200 000 прослушиваний).
Умеет объяснять сложные понятия в математике, статистике, программировании простым языком, с помощью примеров из жизни и функционирования бизнеса;
Более 500 внедренных моделей машинного обучения в производство;
Генеральный директор и основатель DataWorkshop, основатель DataWorkshop Foundation (европейский фонд в области искусственного интеллекта);
Консультирует крупные европейские компании по внедрению моделей машинного обучения;
Автор 5 курсов: Python для машинного обучения, практическое машинное обучение, Статистика, NLP, Time Series (более 1000 довольных студентов, которые работают в том числе и в крупных мировых корпорациях и 10 000 участников различных образовательных программ);
Спикер и создатель европейских конференций в области машинного обучения и искусственного интеллекта;
Создатель бесплатных онлайн-тренажеров и интенсивов по машинному обучению: «Корона испытаний», «Матрица», «DWgym» и «DWthon»;
Ведет подкаст Biznes Myśli (> 200 000 прослушиваний).
Владимир Алексейченко
Создатель авторских курсов по машинному обучению / CEO DataWorkshop
Сильные стороны:
Креативный подход,
Критическое мышление,
Способность вдохновить учеников и поверить в свои силы,
Спосбоность направить в нужное русло для решения поставленных задач.
Креативный подход,
Критическое мышление,
Способность вдохновить учеников и поверить в свои силы,
Спосбоность направить в нужное русло для решения поставленных задач.
+1000 выпускников DataWorkshop работают в крупнейших мировых компаниях
Google, IBM, Intel, Microsoft, Orange, Oracle, Cisco, Nokia, Motorola, Adobe, General Electric, Allegro, OLX, Asseco, Comarch, Ryanair, UBS, Revolut, Santander, ING, PKO, RTV EURO AGD, CANAL+, RTB House, Brainly, zooplus, FreshMail, GetResponse...
Хочешь к ним присоединиться?
Приходи на бесплатный вебинар и узнай с чего начать
Приходи на бесплатный вебинар и узнай с чего начать
На какую должность ты сможешь претендовать после обучения
Data Scientist
Доход от 65 000 р/мес
Data Analyst
Доход от 197 000 р/мес
Data Engineer
Доход от 80 000 р/мес
ML Engineer
Доход от 80 000 р/мес
Как будет выглядеть твоё резюме после прохождения 3-х этапов обучения
ИРИНА
ИВАНОВА
ИВАНОВА
Data Scientist
Контакты
+46 (999) 999-99-99
info@gmail.com
Образование
DataWorkshop
Практические онлайн-курсы по Data Science
Рекомендации
Владимир Алексейченко
Создатель авторских курсов по машинному обучению / CEO DataWorkshop
+46 (999) 999-99-99
Какими инструментами владею
Мои практические навыки
1. Программирование:
2. Машинное обучение:
Time Series - работа с временными рядами
3. Статистика:
4. Мои проекты с использованием Machine Learning:
5. Практический опыт в команде Data Science
- Python: использую Python для анализа и очистки данных, для созданий моделей машинногообучения, для работы с feature engineering и тд
- Библиотеки: владею библиотеками для анализа данных и машинного обучения: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scipy, scikit-learn.
- SQL: знаю синтаксис SQL, умеюсоставлять запросы к базам данным, применяю SQL для обработки разных форматов файлов, атакже для интеграции с моделями машинного обучения.
- GitHub: использую Git для версионирования приложений и работы над проектами.
2. Машинное обучение:
- Классическиеалгоритмы: знаюклассические ML-алгоритмыи умею строить ML-моделидля решения задач регрессии, классификации и кластеризации.
- Продвинутыемодели: имею опытприменения продвинутых ML-моделей на основе градиентного бустинга: CatBoost, LightGBM, XGBoost.
- Нейронныесети: знаком(а) снейронными сетями и библиотекой Keras. Умею решать задачи по работе с текстами и изображениями: классификация, детекция объектов, распознавание лиц, генерация текстов.
Time Series - работа с временными рядами
3. Статистика:
- Проведениетестов: умеюпроводить A/B-тесты, t-testы, bootstrapping
- Используюзнания из статистики, чтобы проводить гипотезы на основе данных истатистических методов.
4. Мои проекты с использованием Machine Learning:
- Оценка размера страхового размещения
- Прогноз спроса на велосипеды
- Прогнозирование неисправностей вкрупнейшей телекоммуникационной сети
- Прогноз цен на недвижимость/ на авто
- Прогноз опозданий трамваев в Кракове
- Прогноз выбросов CO
- Прогноз цен на электроэнергию
- Прогноз - обанкротился ли компания вТайване
- Прогноз - будет ли госпитализированпациент с диабетом
- Использование машинного обучения в e-commerce
5. Практический опыт в команде Data Science
Дадим нужные знания и научим тем навыкам, за которые работодатели готовы платить
Твоя точка Б после обучения
занимаемся обучением
по Data Science/Machine Learning
2017
с
года
участников из разных стран мира прошли обучение у нас
10 000+
я умею
мне нравится
мне за это готовы платить
Результаты наших учеников вдохновляют
Читать следующий кейс
“Мне курс по Data Science очень понравился. И подачей материала, и возможностью покопаться в данных. В курсе хорошо продумано движение обучаемого за счет разных дополнительных фишек: сначала главы книги, которые формируют область знаний (спасибо Владимиру - он очень грамотно доносит на смысловом уровне), потом грамотные нотбуки, а далее step_by_step с пошаговыми объяснениями (они полезны на тех местах, когда бывают "затыки") и в конце каждого модуля вебинар, который снимает оставшиеся вопросы.
Чему я научился:
1. До этого у меня уже были определенные знания в ML, но данный курс выстроил четкую схему работы именно с точки зрения бизнеса.
2. Повторил то, что изучал ранее (работа с датафреймами, подготовка данных, построение моделей), записал себе пару новых фишек.
3. Абсолютно новая тема для меня - фича инжиниринг (на предыдущих курсах, где я учился, этому внимания почти не уделяли) - в курсе DataWorkashop - это просто майлстоун, без которого не обойтись. Спасибо Владимиру и Татьяне за такую хорошую организацию курса”.
Чему я научился:
1. До этого у меня уже были определенные знания в ML, но данный курс выстроил четкую схему работы именно с точки зрения бизнеса.
2. Повторил то, что изучал ранее (работа с датафреймами, подготовка данных, построение моделей), записал себе пару новых фишек.
3. Абсолютно новая тема для меня - фича инжиниринг (на предыдущих курсах, где я учился, этому внимания почти не уделяли) - в курсе DataWorkashop - это просто майлстоун, без которого не обойтись. Спасибо Владимиру и Татьяне за такую хорошую организацию курса”.
Евгений Фамилия
Руководитель Контроллинга Атлант-М (Минск)
Хочу также
“Мне курс по Data Science очень понравился. И подачей материала, и возможностью покопаться в данных. В курсе хорошо продумано движение обучаемого за счет разных дополнительных фишек: сначала главы книги, которые формируют область знаний (спасибо Владимиру - он очень грамотно доносит на смысловом уровне), потом грамотные нотбуки, а далее step_by_step с пошаговыми объяснениями (они полезны на тех местах, когда бывают "затыки") и в конце каждого модуля вебинар, который снимает оставшиеся вопросы.
Чему я научился:
1. До этого у меня уже были определенные знания в ML, но данный курс выстроил четкую схему работы именно с точки зрения бизнеса.
2. Повторил то, что изучал ранее (работа с датафреймами, подготовка данных, построение моделей), записал себе пару новых фишек.
3. Абсолютно новая тема для меня - фича инжиниринг (на предыдущих курсах, где я учился, этому внимания почти не уделяли) - в курсе DataWorkashop - это просто майлстоун, без которого не обойтись. Спасибо Владимиру и Татьяне за такую хорошую организацию курса”.
Чему я научился:
1. До этого у меня уже были определенные знания в ML, но данный курс выстроил четкую схему работы именно с точки зрения бизнеса.
2. Повторил то, что изучал ранее (работа с датафреймами, подготовка данных, построение моделей), записал себе пару новых фишек.
3. Абсолютно новая тема для меня - фича инжиниринг (на предыдущих курсах, где я учился, этому внимания почти не уделяли) - в курсе DataWorkashop - это просто майлстоун, без которого не обойтись. Спасибо Владимиру и Татьяне за такую хорошую организацию курса”.
Евгений Фамилия
Руководитель Контроллинга Атлант-М (Минск)
Хочу также
Не верьте нам на слово. Послушайте, что говорят наши ученики
Гарантирую результат или верну деньги
“Я, как автор курса, действительно, вкладываю душу и забочусь о том, чтобы помочь Тебе в науке, но у меня достаточно смирения и осознания того, что я тоже человек :).
Я понимаю, что могу помочь только некоторым людям, которые довольны моим подходом к обучению. Если окажется, что такой подход для Тебя не очень эффективен, я гарантирую, что в такой ситуации верну Тебе деньги. У Тебя есть 7 дней с момента начала курса, чтобы решить, подходит ли данный курс именно Тебе”.
Я понимаю, что могу помочь только некоторым людям, которые довольны моим подходом к обучению. Если окажется, что такой подход для Тебя не очень эффективен, я гарантирую, что в такой ситуации верну Тебе деньги. У Тебя есть 7 дней с момента начала курса, чтобы решить, подходит ли данный курс именно Тебе”.
*возврат денежных можно запросить не позднее, чем через 7 дней после старта курса.
Как выглядит среда для коммуникации
На нашем закрытом канале Slack:
- Ты получаешь ответы на вопросы.
- Отправляешь выполненные домашние задания.
- Делишься мыслями, идеями, получаешь поддержку.
Сложно выбрать подходящую программу обучения?
Оставь заявку, и мы поможем подобрать программу обучения именно для Тебя: