Vollständiger Kurs über Data Science – Kurs 143.640 Rubel. von SkillFactory, Ausbildung 13 Monate, Datum 13. August 2023.

Vorteile: Muss geübt werden! Nachteile: Man muss lernen! Ich arbeite schon sehr lange und auf unterschiedliche Weise in der IT. Derzeit entwickle, integriere und warte ich Webdienste mit hohen/kontinuierlichen Zugriffszyklen. Es haben sich viele verstreute Informationen und Fertigkeiten angesammelt, Präferenzen wurden endlich ermittelt und daher besteht die Notwendigkeit, einige dieser Fertigkeiten zu erlernen ...

Vielen Dank an die Jungs von Skillfactory für den coolen Expertenkurs zum Thema DataSign! Einen Monat nach Abschluss des Kurses bestand ich ein Vorstellungsgespräch bei einem renommierten IT-Unternehmen. Ich bezeichne es als großes PLUS - Die Autoren des Kurses sind hervorragend darin, das Material zu präsentieren, sie erklären es klar - Variabilität der Art der Materialien Ja Videos bis zu 15 Minuten, Präsentationen, praktische Aufgaben und vor allem Hausaufgaben, sie sind interessant und sehr freundlich. N...

Ich wollte meinen Beruf wechseln und belegte ein Data-Science-Studium. Das Training schien zunächst sehr einfach, doch dann wurde es schwieriger. Sie können berufsbegleitend lernen, durchschnittlich verbringen Sie 8 Stunden pro Woche mit einem Thema. Die Informationsvermittlung ist sehr anschaulich (Video, Theorieteil und Praxis). Es ist interessant zu studieren, ich empfehle es jedem, der seinen Beruf und sein Leben verändern möchte!!!

Hallo zusammen! Ich studiere bei Skillfactory mit einem Abschluss in Data Science. Meiner Meinung nach reichen die Informationen zum Kurs aus, um sich neues Wissen anzueignen, es gibt viele weiterführende Links, Literatur etc. Ich war beeindruckt von den Webinaren, die in verfügbar sind Jederzeit verfügbar und mit dessen Hilfe Sie die Informationen nach Abschluss der Schulungsmodule gründlich festigen können. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, ein Webinar mit einem Referenten durchzuführen. WHO...

Vorteile: Preisklarheit, Zeitrahmen. Nachteile: Fehlen einer Großvater-Linie. Fehlen eines konstanten Schulungsprogramms. Ich habe einen Kurs über Datenwissenschaft erworben. Was mich als äußerst detailliertes und übersichtliches Schulungsprogramm beeindruckt hat, mit klaren Modulen und benutzerfreundlich System. Eine praktische Gruppe in Slack, in der Sie die Fragen anderer Leute beobachten und selbst stellen können; Mentoren beantworten alles.

Beherrschen Sie die Programmiersprache Kotlin – lernen Sie, die integrierte Entwicklungsumgebung zu nutzen und objektorientierte Anwendungen zu erstellen.

Master Data Science von Grund auf. Probieren Sie Datenanalyse, maschinelles Lernen und Datentechnik aus und entscheiden Sie, welche Richtung Ihnen am besten gefällt. In einem Jahr können Sie als Junior-Spezialist arbeiten und in zwei Jahren werden Sie zum Middle-Level-Professional. Die Arbeit mit Daten ist ein Prozess, bei dem jedes Teammitglied seine eigene Aufgabe ausführt. Ein Analyst hilft bei Geschäftsentscheidungen, ein ML-Ingenieur trainiert Modelle und ein Dateningenieur sorgt dafür, dass alles funktioniert. Unabhängig von der Rolle programmiert jeder in Python, versteht Mathematik, Statistik und spricht die Sprache der Daten. Daher werden solche Spezialisten manchmal einfach Data Scientists genannt.

Ziel dieses Kurses ist es, den Studierenden in einem interaktiven Format die Theorie und Praxis des Deep Learning und neuronaler Netze näherzubringen. Während des Kurses werden Ihnen mehrere praktische Aufgaben angeboten. Die letzte Aufgabe ist das abschließende Praxisprojekt. Basierend auf den Ergebnissen des Kurses wird ein Abschlusszertifikat ausgestellt, das Vorteile für die Zulassung zu Bachelor- und Masterstudiengängen an der Fakultät für Physik und Technologie des Moskauer Instituts für Physik und Technologie bietet.