Профессия будущего

Профессия
Data Scientist

Big Data, нейросети и бизнес-аналитика

Записаться на пробный урок

Программа обучения

12 месяцев

Длительность курса

С нуля

Не требуется опыт в IT

Много практики

Курс из 70% практики и 30% теории

Чем занимается
Data Scientist

Data Scientist превращает массивы сырых данных в работающие ML-модели, которые приносят бизнесу деньги и инсайты.

Он способен построить процесс под ключ: собрать и очистить данные, исследовать их в Python, разработать и обучить модели машинного обучения, визуализировать результаты, внедрить решение в продакшен и контролировать качество предсказаний.
Где востребован:
- Продуктовые и IT-компании
- Финтех и банки
- E-commerce и маркетплейсы
- Telecom и медиа-сервисы
- Консалтинг, R&D-центры и AI-стартапы

После курса вы сможете:

Интегрировать нейронные сети в бизнес-процессы

Создавать системы прогнозирования спроса

Создавать системы распознавания лиц и объектов

Выявлять аномалии и отклонения в данных

Разрабатывать рекомендательные системы

Разрабатывать алгоритмы для торговли акциями

Переводить инсайты в бизнес-решения:

сегментация клиентов, прогноз спроса, оптимизация цен

Обучать модели машинного обучения

линейные модели, деревья решений, градиентный бустинг

Собирать и очищать данные

SQL-запросы, Pandas, автоматические ETL-пайплайны

6к+ вакансий

Количество вакансий в Data Science выросло на 433% за 3 года в Южной Корее

Высокий спрос

Ритейл, киберспорт, путешествия, образование, медицина — грамотный Data Scientist нужен практически в любой индустрии

#1 в мире

Работа в Data Science занимает первое место в рейтинге профессий с самым большим спросом на рынке до 2025 года

Специалист в области Data Science

Data Science

Кто такой специалист Data Science

+ Data Analytics

+ Artificial Intelligence

+ Data Engineering

+ Big Data

+ Machine Learning

+ Data Visualization

+ Computer Vision

+ Deep Learning

преобразует большие объемы неструктурированных данных в полезную и упорядоченную информацию, разрабатывает модели машинного обучения и нейросети для решения сложных задач и принятия обоснованных решений на основе данных

Название профессий в области DS: Data Scientist, ML-Engineer, Data Engineer, AI Engineer, Data Analyst и другие.

Автор курса

Владимир Егай

Senior ML-engineer

Магистр в области компьютерных наук и инженерии Сеульского национального университета

Консультант по интеграции ИТ технологий

Ведущий специалист по интеграции нейросетей и облачных систем

Опыт работы с Samsung

Автор статей в Medium

10+ лет опыта

Выпускник SNU и Seoultech

Основатель x2day.io

Создатель образовательной платформы manjeom.com

Кем вы станете

Должность

Специалист по машинному обучению, инженер данных, аналитик данных, ML-engineer, Data Scientist, AI Researcher, AI Engineer

Навыки:

$2200 – 3000

Сможете начать с junior позиции, набраться опыта, браться за более сложные проекты и расти в цене

Освоите основы Python, объектно-ориентированное программирование, работу с библиотеками (Numpy, Pandas, Matplotlib) и виртуальным окружением.

Программирование на Python

Изучите основы линейной алгебры. Научитесь работать с векторами и матрицами, проводить анализ данных с помощью Pandas, готовить данные для тренировки моделей.

Линейная алгебра и обработка данных

Визуализация данных

Научитесь представлять данные визуально для их анализа и представления результатов с помощь популярных библиотек Matplotlib и Seaborn.

Познакомитесь с основными алгоритмами машинного обучения: линейная регрессия, деревья решений, ансамбли. Научитесь строить модели и оценивать их точность.

Машинное обучение

Освоите работу с PyTorch, создадите нейронные сети, включая сверточные и рекуррентные сети, изучите методы регуляризации и оптимизации нейтронных сетей.

Нейронные сети

Изучите трансформеры и механизмы внимания, научитесь работать с BERT и GPT, использовать их для задач классификации, перевода и суммаризации текста

Работа с современными архитектурами

Средние зарплаты

Освоите основные техники NLP, такие как токенизация, создание эмбеддингов, построение и тонкая настройка моделей для анализа текста и создания чат-ботов.

Обработка естественного языка (NLP)

Разработка и развертывание собственных проектов на основе AI. Научитесь использовать Docker, FastAPI для развертывания моделей в веб-приложениях и в облачных платформах (AWS)

Разработка собственных МЛ-проектов

Помощь в трудоустройстве

Вас ждет персональная поддержка HR-специалиста. Вместе вы создадите резюме, подготовите портфолио и разработаете карьерный план, чтобы быстрее найти подходящую работу.

92%

Столько наших выпускников уже нашли работу в более чем 70 корейских компаниях

Поможем оформить резюме и портфолио

Вместе создадим резюме, которое привлечет внимание работодателя и выгодно подчеркнет ваши сильные стороны

Научим проходить интервью с IT-рекрутерами

Вы узнаете, как уверенно проходить интервью и избегать ошибок в поиске работы

Партнерские вакансии

Трудоустроим вас в компании наших партнеров или подберем вакансии в других компаниях еще до окончания курса

Влади Мун

Основатель Habsida

Дженни Ким

PhD, Руководитель
HR подразделения

О нашей школе

Habsida — онлайн‑школа программирования и веб-дизайна, основанная в Южной Корее. У нас учатся студенты из 33+ стран, а офисы открыты в Корее, Казахстане и Узбекистане.

Мы в ТОП-50 лучших EdTech-стартапов мира

Вошли в топ‑50 лучших образовательных стартапов мира по версии Startup Wheel

С нами 200+ человек с нуля освоили IT профессию

Больше 200 человек кардинально изменили свою жизнь вместе с Habsida

Программа профессии

На курсе вы изучите современные методы и технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. За 12 месяцев вы освоите как теоретические знания (30%), так и практические навыки (70%) — от основ программирования на Python до продвинутых техник машинного обучения и вывода проекта в продакшн