Для поступления на курс достаточно знать математику на школьном уровне.
Знакомство с высшей математикой будет плюсом, но необязательно.

Вы освоите основные разделы математики, необходимые для успешной работы в Data Science: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. После курса вы будете готовы к изучению машинного обучения.

Подробнее о курсе

Подготовительный курс Python

Для успешного обучения на курсе нужно иметь опыт программирования на любом языке.

Вы освоите язык Python для успешной работы в Data Science.
Материалы курса представляют собой предварительно записанные в студии лекции с теоретической частью и наглядной практической работой. После каждой лекции вам будет предложен тест для проверки усвоенного материала

Подробнее о подготовительном курсе

Machine learning

Вы освоите основные методы и концепции машинного обучения, наиболее востребованные в реальной практике Data Science. Научитесь обращаться с полным циклом работы с данными: от сбора и предобработки до построения моделей и настройки пайплайнов. Курс даст как интуитивное понимание работы алгоритмов, так и математическое обоснование вместе с разбором типовых практических задач.

Подробнее о курсе

Стоимость специализации

75 000 ₽

вместо 107000 ₽

В рассрочку

7500 ₽ (до 10 месяцев)

Начало обучения

29 января

Формат обучения

Учитесь из любой точки мира

Удобный формат занятия позволяет учиться в любом месте, где есть доступ в интернет

Совмещайте обучение с работой

Совмещать обучение с работой просто. Вебинары начинаются в 20:00 МСК и длятся два академических часа. Также вы получаете всего одно домашнее задание в неделю.

Общайтесь в Live-режиме с преподавателями

Занятия проводятся в формате онлайн-вебинаров. Ведите живой диалог с преподавателем

Пройти бесплатное тестирование

Это поможет понять, насколько курс подходит именно вам.

Стоимость специализации

75 000 ₽

вместо 107000 ₽

В рассрочку

7500 ₽ (до 10 месяцев)

Начало обучения

29 января

Почему это выгодно

При покупке специализации вы экономите более 20% от стоимости курсов.

Специализация

Специализация Machine Learning (Light)

75 000 ₽

107 000 ₽

Выгодно

В рассрочку

Базовый курс математики

44 000 ₽

Machine learning

50 000 ₽

Подготовительный курс Python

8000 ₽

Сертификаты

Вы получите сертификат для каждого курса, который входит в программу обучения, а также удостоверение о повышении квалификации.

Преподаватели

Дмитрий Музалевский

Lead Data Scientist в Koerber Digital

Более 7 лет опыта в области анализа данных и машинного обучения. Опыт работы и проектов в различных индустриях: телеком, онлайн-ритейл, банковская сфера, финтех и медтех.

В настоящий момент работает в компании Koerber Digital GmbH, Берлин. Занимает позицию Lead Data Scientist и ведет работу команды, занимающейся аналитикой больших объемов данных и машинным обучением для производственных предприятий и B2B компаний.

Образование: бакалавриат МГТУ им.Баумана "Компьютерный анализ и интерпретация данных"; магистратура НИУ МАИ "Математические методы в экономике и маркетинге".

Дмитрий Музалевский

Lead Data Scientist в Koerber Digital

Фарида Рословец

Окончила МГТУ им Баумана по направлению "Приборы и системы ориентации, стабилизации и навигации". Получила степень MBA в бизнес-школе МИРБИС.

Более 7 лет занималась разработкой электронных устройств для навигационных приборов и приборов спутниковой связи в качестве инженера-программиста.

Разрабатывала ПО для КПА на Labview, логику для МК и ПЛИС, моделировала математику в Matlab.

Фарида Рословец

Петр Лукьянченко

Преподаватель ВШЭ по высшей математике

Имеет более десяти лет опыта преподавания математических дисциплин в НИУ ВШЭ. Готовил студентов к международным олимпиадам по математике, участвовал в подготовке команд для соревнований по программированию.

Работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics, принимал участие в формировании отдела бизнес-аналитики и анализа данных. Руководил проектами в госструктурах, отвечал за прогнозирование ключевых бизнес-KPI и структурирование данных большого объема. Управлял проектом по созданию математического комплекса алгоритмов 3D-картографии.

Около 3 лет работал Quantitative Research. Занимался анализом и прогнозированием временных рядов, участвовал в создании модели стохастической волатильности.

Петр Лукьянченко

Преподаватель ВШЭ по высшей математике

Антон Лоскутов

Data Scientist в Mail.Ru Group

Работает на позиции Data Scientist в Mail.Ru Group. Окончил образовательный проект «Техносфера» от Mail.Ru. Сейчас заканчивает обучение в МГУ имени М. В. Ломоносова на механико-математическом факультете.

Проводит лекции по машинному обучению в проекте Open Data Science. Считает, что машинное обучение — это не только fit-predict, но и математическое понимание происходящего.

Антон Лоскутов

Data Scientist в Mail.Ru Group

Александр Горяинов

Кандидат физ.-мат. наук, доцент МАИ.

Кандидат физико-математических наук с 2010 года.
В 2008 году окончил Московский авиационный институт, факультет прикладной математики и физики, специальность «прикладная математика».
С 2011 года – доцент кафедры теории вероятностей в МАИ.

Александр Горяинов

Кандидат физ.-мат. наук, доцент МАИ.

Сергей Жестков

Преподаватель МФТИ

Закончил МФТИ с красным дипломом, работал на очном отделении заочной физтех-школы МФТИ.
Последние 4 года преподает линейную алгебру в МФТИ. Опыт преподавания - более 8 лет.
Вёл математику в проектах "Наука в Регионы" и Phystech.Academy.

Сергей Жестков

Преподаватель МФТИ

Расим Зухба

Преподаватель кафедры высшей математики в МФТИ

Преподаёт на кафедре высшей математики в МФТИ в течении 8 лет.
Ведёт математический анализ, аналитическую геометрию, дифференциальные уравнения, линейную алгебру.

Окончил факультет управления и прикладной математики в МФТИ. На курсе в OTUS будет преподавать математический анализ.

Расим Зухба

Преподаватель кафедры высшей математики в МФТИ