База по Computer Science для работы с данными: работа в консоли, настройка окружения, классы и структуры данных. Научитесь оценивать производительность и сложность алгоритмов. Погружение в анализ данных на Python.

старт обучения: июнь-июль 2024
продолжительность: 10 недель
Проходит онлайн

Курс Python для анализа [больших] данных

Кому подойдет этот курс

  • Разработчики
    Уже программируете или только начинаете свой профессиональный путь, хотите расширить профессиональные возможности и получить практические навыки работы с большими данными.

    Что даст курс: освоите необходимую базу по Computer Science для работы с большими данными, а именно - настройка окружения, работа в консоли, изучите базовые алгоритмы и структуры данных, познакомитесь с анализом данных на Python.


  • Аналитики
    Хотите научиться обрабатывать и анализировать данные на Python, а также подтянуть базу по Computer Science для работы с большими массивами информации. Это в свою очередь позволит решать более сложные и интересные аналитические задачи.

    Что даст курс: освоите необходимую базу по Computer Science для обработки и анализа данных на Python, а именно - анализ данных в Python, работа с регулярными выражениями и SQL, настройка окружения, работа в консоли, базовые алгоритмы и структуры данных, нотация Big-O.

    Для тех, кто хочет перейти в сферу Data Science и освоить машинное обучение, рекомендуем пройти
    "Практический курс Machine Learning".
  • Data Engineers
    Уже работаете в сфере инженерии больших массивов информации. Хотите структурировать, освежить или восполнить пробелы в Computer Science (алгоритмы и структуры данных, нотация Big-O). Также хотите расширить свой кругозор и арсенал практических навыков в сфере анализа данных.


    Что даст курс: познакомитесь с анализом данных на Python, изучите (или вспомните) базовые алгоритмы и структуры данных, нотацию Big-O, научитесь анализировать алгоритмы и более осознанно выбирать подходы к решению практических задач.


  • Data Scientists
    Понимаете, что 90% времени при работе с моделями машинного обучения - это сбор и предобработка данных. Также понимаете, что с развитием MLOps, Data Scientist отвечает за все большую зону ответственности. В связи с этим, хотите научиться эффективно обрабатывать большие и малые данные, настраивать окружение и воспроизводимые вычисления (reproducible research).

    Что даст курс: освоите необходимую базу по Computer Science для эффективного и воспроизводимого анализа данных на Python, изучат работу с регулярными выражениями и SQL, правила настройки окружения, работу в консоли, базовые алгоритмы и структуры данных, анализ сложности алгоритмов и нотацию Big-O.


Кому подойдет этот курс

  • Разработчики
    Уже программируете или только начинаете свой профессиональный путь, хотите расширить профессиональные возможности и получить практические навыки работы с большими данными.

    Что даст курс: освоите необходимую базу по Computer Science для работы с большими данными, а именно - настройка окружения, работа в консоли, изучат базовые алгоритмы и структуры данных, познакомятся с анализом данных на Python.


    .
  • Аналитики
    Хотите научиться обрабатывать и анализировать данные на Python, а также подтянуть базу по Computer Science для работы с большими массивами информации. Это в свою очередь позволит решать более сложные и интересные аналитические задачи.

    Что даст курс: освоите необходимую базу по Computer Science для обработки и анализа данных на Python, а именно - анализ данных в Python, работа с регулярными выражениями и SQL, настройка окружения, работа в консоли, базовые алгоритмы и структуры данных, нотация Big-O.

    Для тех, кто хочет перейти в сферу Data Science и освоить машинное обучение, рекомендуем пройти
    " Практический курс Machine Learning".

  • Data Engineers
    Уже работаете в сфере инженерии больших массивов информации. Хотите структурировать, освежить или восполнить пробелы в Computer Science (алгоритмы и структуры данных, нотация Big-O). Также хотите расширить свой кругозор и арсенал практических навыков в сфере анализа данных.

    Что даст курс: познакомится с анализом данных на Python, изучить (или вспомните) базовые алгоритмы и структуры данных, нотацию Big-O, научитесь анализировать алгоритмы и более осознанно выбирать подходы к решению практических задач.
  • Data Scientists
    Понимаете, что 90% времени при работе с моделями машинного обучения - это сбор и предобработка данных. Также понимаете, что с развитием MLOps, Data Scientist отвечает за все большую зону ответственности. В связи с этим, хотите научиться эффективно обрабатывать большие и малые данные, настраивать окружение и воспроизводимые вычисления (reproducible research).

    Что даст курс: освоите необходимую базу по Computer Science для эффективного и воспроизводимого анализа данных на Python, изучат работу с регулярными выражениями и SQL, правила настройки окружения, работу в консоли, базовые алгоритмы и структуры данных, анализ сложности алгоритмов и нотацию Big-O.

Что входит в программу

10 занятий
Python для работы с большими данными.

10 домашних заданий
Каждую неделю вас ждут домашние задания для отработки новых знаний на практике.

10 занятий
Python для работы с большими данными.


10 домашних заданий
Каждую неделю вас ждут домашние задания для отработки новых знаний на практике.

Чему вы научитесь

10 недель для освоения базы (основы Python, основы настройки окружения, основы анализа данных).
Python для анализа [больших] данных

Наши преподаватели

Вашими преподавателями и наставниками будут практики из Amazon AWS, Яндекса, Rambler, eBay. А еще они авторы совместной с Яндексом специализации Big Data for Data Engineers на Coursera, у которой уже более 100 тысяч слушателей.
  • Алексей Драль
    Основатель и CEO,
    BigData Team

    10 лет в IT (Amazon AWS, Yandex, Rambler). Преподаватель и автор учебных программ по Machine learning, Big data, CDO programs for Chief Data Officers. Руководит международным онлайн-курсом "Big Data for Data Engineers" на Coursera, совместный проект с Яндексом.
  • Илья Бойцов
    Deep learning Lead, Wayfair
    Сфера интересов: NLP и рекомендательные системы (RecSys)
    Преподаватель и один из авторов курса 'Рекомендательные системы" в Школе Анализа Данных (ШАД) Яндекса

  • Александр Климов
    Machine Learning Engineer, eBay
    Сфера интересов: MLOps
    Портфолио: построение с нуля MLOps инфраструктуры для DS команды Альфа-Банка (РФ)



  • Евгений Адищев
    Chief ML Officer @ Next Step Fusion
    Сфера интересов: современные модели и алгоритмы в обучении с подкреплением (RL), а также обработка естественных языков и большие языковые генеративные модели (NLP, LLM)
Как проходит обучение Python для анализа [больших] данных
Курс проходит в онлайн-формате. Будет много практики и общения с наставниками и слушателями.

  • Grader
    Ваши домашние задания будет проверять Grader — наша разработка для получения моментальной обратной связи.
  • Telegram, Slack или Discord
    Общаться с преподавателями, кураторами и между собой можно в мессенджере. В чате курса удобно следить за важной информацией и новостями.
  • Облако
    Все материалы курса: лекции, практические занятия, домашние задания — доступны во время обучения и после.


Grader
Ваши домашние задания будет проверять Grader — наша разработка для получения моментальной обратной связи.
Telegram, Slack или Discord
Общаться с преподавателями, кураторами и между собой можно в мессенджере. В чате курса удобно следить за важной информацией и новостями.
Облако
Все материалы курса: лекции, практические занятия, домашние задания — доступны во время обучения и после.

Что вы получите

  • Максимум знаний и навыков
    Мы адаптируем программу под уровень подготовки слушателей, чтобы вы максимально прокачали знания и навыки в сжатые сроки.
  • Практика, практика, практика
    Вас ждет много часов интенсивной работы: практические задания на каждом занятии, домашние задания, работа на кластере.
  • Поддержка наставников и кураторов
    Наши преподаватели будут вашими наставниками на протяжении всего обучения: ответят на вопросы, дадут обратную связь по заданиям, подскажут, что улучшить. Наши кураторы не оставят без ответа ни одно ваше сообщение.
  • Быстрая обратная связь по домашним заданиям
    Мы знаем, каково это не спать всю ночь, чтобы успеть к дедлайну. Мы уважаем ваше время, поэтому стараемся как можно быстрее дать обратную связь по домашним заданиям.
  • Возможность получить грант на обучение
    В рамках развития человеческого капитала в сфере ИТ, Tech Orda предоставляет гранты на обучение в размере 600,000 тенге (для граждан Казахстана). Этот курс является частью большой грантовой программы (BDE или BDE++). Оставляйте заявки и/или читайте подробности: astanahub.com/l/TechOrda

Что вы получите

  • Максимум знаний и навыков
    Мы адаптируем программу под уровень подготовки слушателей, чтобы вы максимально прокачали знания и навыки в сжатые сроки.
  • Практика, практика, практика
    Вас ждет много часов интенсивной работы: практические задания на каждом занятии, домашние задания, работа на кластере.
  • Поддержка наставников и кураторов
    Наши преподаватели будут вашими наставниками на протяжении всего обучения: ответят на вопросы, дадут обратную связь по заданиям, подскажут, что улучшить. Наши кураторы не оставят без ответа ни одно ваше сообщение.
  • Быстрая обратная связь по домашним заданиям
    Мы знаем, каково это не спать всю ночь, чтобы успеть к дедлайну. Мы уважаем ваше время, поэтому стараемся как можно быстрее дать обратную связь по домашним заданиям.
  • Возможность получить грант на обучение
    В рамках развития человеческого капитала в сфере ИТ, Tech Orda предоставляет гранты на обучение в размере 600,000 тенге (для граждан Казахстана). Этот курс является частью большой грантовой программы (BDMLE или BDE++). Оставляйте заявки и/или читайте подробности: astanahub.com/l/TechOrda
У нас обучаются сотрудники ведущих компаний
и студенты лучших ВУЗов:

У нас обучаются сотрудники ведущих компаний
и студенты лучших ВУЗов:

230 000 тенге

Стоимость и критерии отбора

Стоимость половины курса

Python для анализа [больших] данных
Python для анализа [больших] данных

35 000 рублей

10 модулей
5 модулей

65 000 рублей

455 000 тенге

Стоимость полного курса

Критерии отбора

Прислать резюме и/или мотивационное письмо для разрешения спорных случаев (отбора на курс)

Сдать входное тестирование на умение решать аналитические задачи и знание основ Python

Для прохождения курса Python для работы с большими данными будет полезно владеть базой по работе с Python:
https://www.coursera.org/learn/python
https://www.coursera.org/learn/python-data
иметь опыт работы с Jupyter notebooks
уметь отлаживать программы с помощью "print"
Отбор студентов производится на основе:
Набранных баллов по тестированию (порог >70% правильных ответов за базовую часть)
Решения внутренней комиссии на основе результатов тестирования (набранных баллов), опросника, релевантного профиля работы и/или обучения, мотивации/целей прохождения курса

Пройти дополнительный опросник на знание Unix CLI, алгоритмов и структур данных, Big Data (для лучшего понимания уровня учебной группы)

Общие рекомендации по подготовке

Вы также можете

  • Взять рассрочку
    Вы можете оплатить курс по частям: половину стоимости надо внести до начала курса, половину — в середине. Напишите нам или заполните форму, чтобы оформить рассрочку или обсудить индивидуальные условия платежа.
  • Получить налоговый вычет
    У нас есть образовательная лицензия - это значит, что вы сможете получить налоговый вычет за обучение на курсе. Что такое налоговый вычет и как его получить, читайте в нашей статье.

Вы также можете

Взять рассрочку
Вы можете оплатить курс по частям: половину стоимости надо внести до начала курса, половину — в середине. Напишите нам или заполните форму, чтобы оформить рассрочку или обсудить индивидуальные условия платежа.
Получить налоговый вычет
У нас есть образовательная лицензия - это значит, что вы сможете получить налоговый вычет за обучение на курсе. Что такое налоговый вычет и как его получить, читайте в нашей статье.
Не уверены, что готовы к успешному прохождению курса? Напишите нам, и мы порекомендуем материалы для подготовки.
Наши ученики о нас

Бекарыс Нуртай
Creative director in DD agency
Лекторы просто шикарные, объясняют на пальцах. Готовы ответить на самые тупые вопросы, что намного лучше лекций в университете.
Александр Климов
ML Engineer в Альфа-Банк
Очень понравилось большее количество полезной, актуальной практики. Уже применяю полученный опыт в работе и пропагандирую базовое концепции обработки больших данных среди коллег. Также зачёт за отзывчивость лекторов, которые отвечали на все вопросы и были готовы помочь даже с темой, которая напрямую не касается темы лекции. Удобное время лекций. Вкусные кексики :)
Евгений Мигаев
Data Science Team Lead
Курс - супер. Изначально у меня было лишь поверхностное представление по всем темам из программы. Сейчас есть четкая уверенность, что везде смогу разобраться и сразу начать делать что-то промышленное.

Очень порадовало, что все можно было потрогать руками и порешать реальные задания. Помимо практических навыков и теоретических знаний в дата инженерии в качестве бонуса практикуешь python, bash, regexp и т.д.

Домашки убивают почти все свободное время, но они при этом очень интересные и захватывающие. Подача материала отличная.

Алексею и всей команде большое спасибо!
Юлия Королькова
Аналитик в Prime Source
Все причастные к Big Data, Machine Learning (в общем для тех, кто в тренде 😉).

Кто развивается в этих направлениях и хочет новых знаний и ответов, хочет выучиться на самую актуальную нынче в мире специализацию Data scientist и кому нужны готовенькие специалисты в ML - BigData Team вам в помощь!
Команда - огонь, просто посмотрите их опыт работы и это о многом скажет.

P.S. А как один из слушателей курса хочу отметить преподавательский талант ребят. Тяжело подобрать правильные эпитеты, но они рядом в любое время с ответами на любые вопросы (даже самые глупые), помощью и поддержкой, советами и рекомендациями.

Спасибо вам огромное!
Яна Коваленко
Руководитель программы Центра цифрового развития, Агентство стратегических инициатив (АСИ)
Проходила обучение у Алексея в рамках образовательного интенсива «Остров 10-21» по треку CDO. Случилось очень быстрое глубокое погружение в технологии работы с данными, понимание инструментов работы с данными и вообще, что такое такое ML, AI и Big Data.

Изучали возможности технологий не только на готовых решениях, но и работали со своим проектом. Далее, при поддержке BigData Team уже изучала как анализировать и визуализировать данные и как визуализация Больших данных помогает наглядно понимать где собака зарыта.

Обязательно продолжу изучать технологии с Командой. Так же проходила и онлайн-модули по Big Data. И очень благодарна за то, что кажущиеся на первый взгляд такими сложными технологии так доступно и прикладно объясняются.

И да, после образовательного интенсива сменила место работы и сейчас работаю в области управления, основанного на данных.
Александр Прохоров
Data Analyst в Skyeng
Мне всё понравилось, курс даёт хорошее понимание концептов ML и DL,
с которыми можно двигаться дальше.
Anonymous
Вы подняли мою планку методов преподавания. Отличная организация и доходчивое объяснение. Великолепно спланированная практика. Понравились опросы в Телеграме для оценки понимания и прогресса учеников. Ежедневные куизы помогали выявить дыры, которые мы сами бы не заметили.
Алия Джангабылова
Буду рекомендовать всем, кому не лень! Настоящие профессионалы своего дела и очень классные, отзывчивые ребята😍
Жазира Амиргалиева
Курс очень познавательный. Представляет собой отличный обзор всех важных элементов DS. Но, к сожалению, очень интенсивный. Для совсем начинающих не рекомендуется. Подача материала очень интересная, различные кьюзы, соревнования мотивируют. Выражаю свою благодарность за полученные знания. Дальнейших успехов курсу! Продолжайте в том же духе.
Айгуль Шарип
Курс был очень интересным и полезным. Благодарю за старание! Каждый участник найдет нужный материал для себя. Понравилось, что вы постоянно работаете с обратной связью.
Anonymous
Очень качественное, глубокое обучение и объяснения.
Вдобавок, было очень весело, что делало обучение еще более интересным.
Anonymous
Курс был интересным и плодотворным и мне очень понравилось. Поддержка со стороны преподавателей и ассистентов действительно помогла. Мне было очень приятно видеть, как работники и менеджеры задают вопросы, которые направлены на применение полученных знаний к реальным задачам.
Ермухамет Медетов
Интенсив классный, больше практики больше хардкора!! Спасибо вам большое, много чего узнал!
Денис Славиковский
Курс был очень интересный и насыщенный. Крайне интересно было слушать разных докладчиков по разным темам. Интересно было бы ещё послушать реальные кейсы, какие были цели, как шли к цели, какие препятствия, какие решения.
Назым Шакирхожа
Больше всего понравилась подача материала в целом и тема про консольные приложения. Я много чему научилась. Спасибо за ваш труд.
Наши ученики о нас

Бекарыс Нуртай
Creative director in DD agency
Лекторы просто шикарные, объясняют на пальцах. Готовы ответить на самые тупые вопросы, что намного лучше лекций в университете.
Александр Климов
ML Engineer в Альфа-Банк
Очень понравилось большее количество полезной, актуальной практики. Уже применяю полученный опыт в работе и пропагандирую базовое концепции обработки больших данных среди коллег. Также зачёт за отзывчивость лекторов, которые отвечали на все вопросы и были готовы помочь даже с темой, которая напрямую не касается темы лекции. Удобное время лекций. Вкусные кексики :)
Евгений Мигаев
Data Science Team Lead
Курс - супер. Изначально у меня было лишь поверхностное представление по всем темам из программы. Сейчас есть четкая уверенность, что везде смогу разобраться и сразу начать делать что-то промышленное.

Очень порадовало, что все можно было потрогать руками и порешать реальные задания. Помимо практических навыков и теоретических знаний в дата инженерии в качестве бонуса практикуешь python, bash, regexp и т.д.

Домашки убивают почти все свободное время, но они при этом очень интересные и захватывающие. Подача материала отличная.

Алексею и всей команде большое спасибо!
Юлия Королькова
Аналитик в Prime Source
Все причастные к Big Data, Machine Learning (в общем для тех, кто в тренде 😉).

Кто развивается в этих направлениях и хочет новых знаний и ответов, хочет выучиться на самую актуальную нынче в мире специализацию Data scientist и кому нужны готовенькие специалисты в ML - BigData Team вам в помощь!
Команда - огонь, просто посмотрите их опыт работы и это о многом скажет.

P.S. А как один из слушателей курса хочу отметить преподавательский талант ребят. Тяжело подобрать правильные эпитеты, но они рядом в любое время с ответами на любые вопросы (даже самые глупые), помощью и поддержкой, советами и рекомендациями.

Спасибо вам огромное!
Яна Коваленко
Руководитель программы Центра цифрового развития, Агентство стратегических инициатив (АСИ)
Проходила обучение у Алексея в рамках образовательного интенсива «Остров 10-21» по треку CDO. Случилось очень быстрое глубокое погружение в технологии работы с данными, понимание инструментов работы с данными и вообще, что такое такое ML, AI и Big Data.

Изучали возможности технологий не только на готовых решениях, но и работали со своим проектом. Далее, при поддержке BigData Team уже изучала как анализировать и визуализировать данные и как визуализация Больших данных помогает наглядно понимать где собака зарыта.

Обязательно продолжу изучать технологии с Командой. Так же проходила и онлайн-модули по Big Data. И очень благодарна за то, что кажущиеся на первый взгляд такими сложными технологии так доступно и прикладно объясняются.

И да, после образовательного интенсива сменила место работы и сейчас работаю в области управления, основанного на данных.
Александр Прохоров
Data Analyst в Skyeng
Мне всё понравилось, курс даёт хорошее понимание концептов ML и DL,
с которыми можно двигаться дальше.
Anonymous
Вы подняли мою планку методов преподавания. Отличная организация и доходчивое объяснение. Великолепно спланированная практика. Понравились опросы в Телеграме для оценки понимания и прогресса учеников. Ежедневные куизы помогали выявить дыры, которые мы сами бы не заметили.
Алия Джангабылова
Буду рекомендовать всем, кому не лень! Настоящие профессионалы своего дела и очень классные, отзывчивые ребята😍
Жазира Амиргалиева
Курс очень познавательный. Представляет собой отличный обзор всех важных элементов DS. Но, к сожалению, очень интенсивный. Для совсем начинающих не рекомендуется. Подача материала очень интересная, различные кьюзы, соревнования мотивируют. Выражаю свою благодарность за полученные знания. Дальнейших успехов курсу! Продолжайте в том же духе.
Айгуль Шарип
Курс был очень интересным и полезным. Благодарю за старание! Каждый участник найдет нужный материал для себя. Понравилось, что вы постоянно работаете с обратной связью.
Anonymous
Очень качественное, глубокое обучение и объяснения.
Вдобавок, было очень весело, что делало обучение еще более интересным.
Anonymous
Курс был интересным и плодотворным и мне очень понравилось. Поддержка со стороны преподавателей и ассистентов действительно помогла. Мне было очень приятно видеть, как работники и менеджеры задают вопросы, которые направлены на применение полученных знаний к реальным задачам.
Ермухамет Медетов
Интенсив классный, больше практики больше хардкора!! Спасибо вам большое, много чего узнал!
Денис Славиковский
Курс был очень интересный и насыщенный. Крайне интересно было слушать разных докладчиков по разным темам. Интересно было бы ещё послушать реальные кейсы, какие были цели, как шли к цели, какие препятствия, какие решения.
Назым Шакирхожа
Больше всего понравилась подача материала в целом и тема про консольные приложения. Я много чему научилась. Спасибо за ваш труд.

Образовательная лицензия

У нас есть образовательная лицензия — это значит, что мы предоставляем Удостоверение о повышении квалификации государственного образца тем, кто успешно прошел курс.

А еще это значит, что вы можете получить налоговый вычет за обучение на наших курсах.
У нас есть образовательная лицензия — это значит, что мы предоставляем Удостоверение о повышении квалификации государственного образца тем, кто успешно прошел курс.

А еще это значит, что вы можете получить налоговый вычет за обучение на наших курсах.

j

F.A.Q.

Оставьте заявку на обучение
study@bigdatateam.org

Порекомендуем материалы для подготовки к курсу
Поможем с оформлением рассрочки
Примем заявку на обучение для бизнеса
Поймем ваши цели и запрос
Обучение
Документы
© 2017 - 2023 BigData Team
Подписаться
Illustrations designed by Freepik