соберите свой курс ПО DATA SCIENCE
Приобретайте модули программ, которые нужны именно вам
Чем занимается
дата-сайентист?
¯\_(ツ)_/¯
Анализирует массивы больших данных
С помощью программирования и математики выявляет закономерности и аномалии данных, создает модели для предсказания результатов и тестирования гипотез.

Дата-сайенс решает проблемы бизнеса и компании всё больше нуждаются в дата-сайентистах.
Рейтинг языков программирования международной ассоциации IEEE
  • Python
    Python — лидер в рейтинге языков программирования.

    Это универсальный язык, с помощью которого можно разрабатывать веб-сайты, создавать компьютерные игры, проводить исследования и анализ данных, реализовывать проекты в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
    01
  • SQL
    SQL занимает второе место. Знание SQL необходимо для эффективной работы с данными, он помогает делать запросы для получения нужной информации.

    Этот инструмент полезен в разработке и анализе данных.
    02
Мы используем куки, чтобы улучшить ваш пользовательский опыт. Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с нашей политикой куки.
Принять
выбрать модуль
data science
Модуль по Python включает базовые и продвинутые аспекты языка: типы данных, условия, циклы, структуры данных, функции, ООП. Вы освоите библиотеки Numpy и Pandas, научитесь работать в Jupyter Notebook и PyСharm. Программа также охватывает обработку исключений, итераторы, генераторы, декораторы, обеспечивая полноценное понимание Python и его применение в различных задачах программирования.
data science
Вы освоите навыки выбора данных, создания таблиц, расчетов агрегатных значений, и объединения данных из разных таблиц. В процессе обучения вы изучите SQL запросы, подзапросы, табличные выражения и оптимизацию с оконными функциями.
data science
Программа включает математическую статистику, линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятностей, применяемые в оптимизации и машинном обучении. Вы освоите работу с переменными, графиками, исправление данных, а также методы корреляции и регрессии в Python. Обучение также включает навыки работы с большими датасетами, применение непараметрических методов и использование библиотек для эффективной обработки данных.
data science
Вы освоите базовые математические концепции, научитесь решать уравнения, применять функции и операторы. Овладеете техниками дифференцирования, интегрирования, исследования векторов и матриц. Получите навыки линейной алгебры для анализа данных и решения задач оптимизации. Освоите математическую статистику и теорию вероятностей.
data science
Углубитесь в основы теории вероятностей, изучите методы анализа данных, включая доверительные интервалы, корреляцию и дизайн A/B эксперимента. Курс также затрагивает продвинутые темы, такие как увеличение чувствительности A/B тестов и Causal Inference. Вы сможете выдвигать гипотезы, планировать эксперименты и анализировать их результаты, используя различные статистические методы.
data science
Этот модуль научит вас основам продуктового анализа, включая создание гипотез и управление метриками. Вы освоите выбор, расчет и оценку продуктовых метрик, а также анализ данных для принятия обоснованных решений. Проект по увеличению прибыли с ограниченными ресурсами поможет закрепить знания на практике.
data science
Вы узнаете, как превращать информацию в понятные диаграммы и графики, используя различные инструменты, включая Tableau. Вы сможете легко воспринимать и анализировать большие объемы данных, а также выявлять связи и тренды.
data science
Освоите создание и развитие ML-пайплайнов, включая регрессии, классификацию, алгоритмы ML, кластеризацию, и подготовку данных. Модуль охватывает основные компоненты метрик и задач линейной регрессии, градиентный спуск, обобщающую способность модели через кросс-валидацию, полезные методы обработки данных, линейную классификацию с оценкой вероятности, метрики классификации, ROC и PR-кривые, градиентный бустинг, trade-off между смещением и разбросом, кластеризацию, рекомендательные системы, классические задачи и алгоритмы ML.
data science
Модуль вводит в мир нейронных сетей, охватывая основные концепции, такие как нейроны, функции активации, методы обучения, регуляризация, аугментация данных и другие. Вы изучите глубокое обучение, включая использование библиотек TensorFlow и Keras, а также продвинутые темы в области глубокого обучения, такие как GAN и модели на основе трансформеров. Программа включает практическую работу с созданием и обучением нейронных сетей, а также развертывание и мониторинг моделей глубокого обучения.
data science
На этом модуле вы научитесь работать с системами Apache Kafka&Spark — платформами для хранения и обработки данных. Вы освоите основные компоненты и принципы работы Kafka, познакомитесь с понятиями: брокеры сообщений, топики, партиции, потребители и продюсеры. Изучите интеграцию с потоковой обработкой данных и взаимодействие с другими системами.
КОМУ ПОДХОДЯТ ОТДЕЛЬНЫЕ МОДУЛИ?
  • Практикующим разработчикам
    У вас уже есть опыт, но вы хотите усилить свой стек технологий, изучив новые инструменты, а также повторить выбранную тему под руководством опытного преподавателя
    (๑˘︶˘๑)
  • Junior-специалистам
    Вы хотите прокачать определённые навыки и получить дополнительный проект для своего портфолио
    (o˘◡˘o)
  • Начинающим
    Вы хотите познакомиться с новой сферой без больших вложений и понять, интересна ли вам тема
    (´。• ᵕ •。`)
В ЧЕМ ПРЕИМУЩЕСТВА МОДУЛЕЙ?
Быстро и качественно изучите выбранную тему, не углубляясь в полноценную программу
Обучаетесь именно тем навыкам, которые вам необходимы
Дешевле, чем полноценная программа
Есть возможность выбрать подходящий формат обучения (в записи/вживую)
ПРЕПОДАВАТЕЛИ МОДУЛЕЙ
  • Олег Булыгин

    Machine Learning

    7 лет опыта в управленческих должностях в научно-производственных компаниях космической отрасли.

    6 лет помогает начинающим осваивать IT-дисциплины в качестве спикера и автора образовательных программ.

  • Артем Арефьев

    Deep Learning

    Архитектор и ведущий инженер-программист с опытом работы в IT более 12 лет. Работал в ЦБ РФ, международные компании США при посредничестве EPAM.

  • Георгий Милютин

    EDA, Математика, Статистика

    Ex-глава департамента математики в London Gate Education Group. Автор курсов по теории вероятности и статистики для Data Analyst и Data Scientist.

  • Даниил Джепаров

    SQL

    Аналитик данных, специализирующийся на проектах по разработке хранилищ данных и бизнес-анализе. Работал в Leroy Merlin, RNT Group (ex EPAM).

  • Юлдуз Фаттахова

    Python

    5+ лет в Data Science.

    Руководитель AI-проектов в Cбер

    Автор курсов по Machine Learning.

  • Дарима Мылзенова

    Python

    Инженер-исследователь

    Ведет курсы в Digital Banana, ДПО НИУ ВШЭ, читает лекции в Сколтехе и в ШАДе.

    Ex-Gazprom Neft, Just AI. Искала нефть с помощью алгоритмов компьютерного зрения и разработала модели синтеза речи для aimyvoice.

  • Алексей Киселев

    Алгоритмы и структуры данных

    Ментор в образовательных проектах VK. Более 3-х лет опыта в разработке и преподавании.

    Работал над приложением для радиочастотной идентификацией RFID-меток, занимался стартапом по разработке соц. сети, разрабатывал аптечный маркетплейс, создал суперапп для строительной компании Dars.

  • Эдуард Водяницкий

    Продуктовая аналитика, Визуализация данных

    Более 3 лет аналитики в поддержке банка для предпринимателей «Точка», продакт-менеджер внутреннего инструмента для аналитиков.

    Навыки: SQL, Tableau, PowerBI, проектирование хранилища и метрик, сбор требований, собеседование и наставничество аналитиков.

  • Борис Сухобрус
    API, Django, Django REST
    Senior Python Developer «Комус»
    Ex-senior Python Developer «ПРОФИТРОЛЬ»
Каждый модуль доступен в трёх тарифах
Отзывы студентов и выпускников
Михаил Шоморов
Frontend-разработчик
«СТАНЬ FRONTEND-РАЗРАБОТЧИКОМ ЗА 6 МЕСЯЦЕВ»

Самое ценное, что вынес для себя из обучения - нужно учиться. Это то, что от тебя зависит. Вся программа тебе будет помогать, но без своих усилий ты сам ничего не сделаешь.

Самое яркое, что запомнилось — это последний проект. Когда я его писал - стало легло оперировать этими понятиями, абстракциями. Даже понравилось! Шло уже как-то в лёт!

Самым сложным на курсе показалось синхронность и event loop, потому что никогда не понимаешь, что там происходит параллельно.
Чтобы сказал себе в начале этого пути: тоже, что и сейчас – учись и старайся!

Спасибо Анне за то, что она мне помогала! Сергей, за то, что принимал участие в занятиях, в некоторых решениях! И преподавателем за то, что они мне помогли!
Сергей Михальченко
Frontend-разработчик
«СТАНЬ FRONTEND-РАЗРАБОТЧИКОМ ЗА 6 МЕСЯЦЕВ»

Самым запоминающимся на курсе — был курс React. Манера преподавания и конечно практические задания! Это то, что реально способствует мозговой активности!

Это реально было полезно, по крайней мере для меня, в новой теме и просто даже, например, вспоминая себя 2-х месячной давности, даже то, что сдавалось в рамках промежуточных заданий — предположения не было, как это решать и что это вообще возможно!

В целом позитивное впечатление от учёбы! Даже пересмотрел две лекции, которые были летом и могу сказать, что много понятного на момент, когда был урок и на момент сейчас — чувствуется прогресс!
Анна Новикова
Системный аналитик
«СТАНЬ АНАЛИТИКОМ ДАННЫХ ЗА 8 МЕСЯЦЕВ»

Во время обучения получила и приняла оффер на стажировку системным аналитиком в крупнейшем интеграторе Digital-решений AGIMA

Научится любому ремеслу, легче всего у мастера! Именно это и привело меня в Mathshub. Учителя, которые имеют не только опыт преподавания в престижных ВУЗах России, но и «громкие проекты», заслуги в своей профессии.
Наверное самое ценное — это современность преподаваемых знаний, их легкое внедрение в реальную работу. А так же присутствие свободы индивидуальности в выборе своего проекта с учетом интересов и помощь преподавателей , наставников в его реализации. Если говорить коротко, то есть возможность получить оригинальные проекты в портфолио, а не штамп, который работодатели видели уже по 1000 раз.
Чаяна Чаданма
Аналитик маркетинговых кампаний
«СТАНЬ ДАТА-САЙЕНТИСТОМ ЗА 9 МЕСЯЦЕВ»

После обучения получила оффер аналитиком данных.

— Понравилась учебная программа. Каждая тема изучается с нуля, но в процессе даже специалист с опытом может найти для себя что-то новое.
— Есть карьерные консультации. С начала курса ты уже начинаешь строить план, как найти работу. Карьерный коуч — для меня открытие! Это как психолог, который понимает специфику твоей работы, но в отличие от него может дать работающие советы, которые приблизят получение заветного оффера.

Приятно удивила вовлеченность всей команды в твой результат. Никогда не получала столько слов поддержки как на этом курсе от кураторов и других студентов. Сообщество открытое, всегда готовое прийти на помощь.
Александра Колчина
Стажировка техническим менеджером в Яндекс
«СТАНЬ ДАТА-САЙЕНТИСТОМ ЗА 9 МЕСЯЦЕВ»

Во время обучения устроилась на стажировку техническим менеджером в Яндекс.

Школа привлекла меня внимательностью к студентам. Формат обучения достаточно гибкий, не загоняет тебя в жесткие рамки и дедлайны. Команда преподавателей и кураторов всегда на высоте — поможет, подскажет, пойдет навстречу.
Наталья Журавлева
Студентка Mathshub
«СТАНЬ PYTHON-РАЗРАБОТЧИКОМ ЗА 8 МЕСЯЦЕВ»

Очень долгое время задумывалась о курсах, так как самостоятельно заниматься не хватало мотивации. На глаза попалось объявление о бесплатном интенсиве от Mathshub и решила сначала поучаствовать в нём. Очень понравились лекции, то что выдавали домашние задания и обратную связь, а так же сообщество участников. После этого решила поучаствовать и в платном курсе на питон разработчика, особенно после того как узнала о том что участникам интенсива будет скидка.
В курсе нравится большое количество не только лекций, но и гостевых программ. На семинарах впервые познакомилась с форматом парного программирования, много нового опыта. В конце модулей очень интересные проекты. Темп обучения быстрый, многое нужно изучать ещё самостоятельно, но учитывая количество тем это нормально. Плюс всегда есть поддержка одногруппников и куратора. Рада что выбрала именно этот курс :)
вопросы и ответы

СЛОЖНО ОПРЕДЕЛИТЬСЯ?

МЫ ВАМ ПЕРЕЗВОНИМ