Онлайн-курсы

Курс Data Science

Практический курс по Data Science. 2 месяца офлайн-занятий в мини-группе. 2 месяца работы по двум большим проектам: анализ данных и машинное обучение. Все это вместе с личным наставником

Курс Data Science

Практический курс по Data Science. 2 месяца офлайн-занятий в мини-группе. 2 месяца работы по двум большим проектам: анализ данных и машинное обучение. Все это вместе с личным наставником

Как мы создаем
хорошие курсы

Буткемп-
формат

Для тех, кто не боится интенсивного обучения. В короткие сроки освоите навык или получите профессию

Маленькие группы

Группы 5-10 человек, чтобы каждому было комфортно задавать вопросы, общаться с преподавателем и учиться командной работе

Нет сроков —
нет результатов

Дедлайны и расписание помогают побороть прокрастинацию. 91% наших студентов в этом формате проходят курс до конца

Рабочая атмосфера

У вас будет чат группы. Комьюнити со всеми студентами. Разбор домашних заданий и работа по проектам. Всё это погружает в обучение

О курсе

Формат обучения
Занятия в аудитории по расписанию, с дедлайнами и постоянным общением с преподавателем, наставником, другими учениками
Группа 5-10 человек
У вас будет чат в Telegram, чтобы каждому было комфортно задавать вопросы, общаться с преподавателем и друг с другом
Ваши преподаватели
Имеют опыт в сфере от 3х лет. Они помогут довести до ума проекты, подсветят слабые и сильные места, расскажут об удачных решениях. А после — ответят на все вопросы
116
часов проектной работы
84
дополнительных видеоурока
4 991 в месяц
в месяц при оформлении рассрочки на 12 месяцев
30% скидка
при оплате до 31 марта
Дата
Место
Занятия в Санкт-Петербурге
Мы обновили офлайн-курсы

К очным занятиям добавили этап работы по проектам с личным наставником, которые точь-в-точь повторяют повседневные задачи разработчиков. И доступ ко всем урокам онлайн-курса по Data Science. Всё это на нашей образовательной платформе.

К очным занятиям добавили этап работы по проектам с личным наставником, которые точь-в-точь повторяют повседневные задачи разработчиков. И доступ ко всем урокам онлайн-курса по Data Science. Всё это на нашей образовательной платформе.

Чему вы
научитесь на курсе

Чему вы
научитесь на курсе

Технологии, которые будете изучать
  • Основы программирования Python 
  • Машинное обучение — построение моделей
  • Работа с библиотеками NumPy и pandas 
  • Визуализация данных с помощью matplotlib
  • SQL, работа с базами данных
  • Использование математики для обработки данных
  • Нейронные сети 
  • Использование  в работе machine learning 
  • Создание и проведение A/B-тестирования 
Мы провели аналитику вакансий и будем учить вас только тому, что нужно для трудоустройства
Кстати, сертификат Бруноям будет отлично смотреться
в вашем резюме!
Центр карьеры
Центр карьеры

В Бруноям есть команда поддержки. Они помогают найти работу мечты после обучения. Если студент сделал все проекты и активно занимался на курсе, то он получает индивидуальную поддержку в трудоустройстве

С кем пройдете этот путь

Преподаватели, наставники и команда Бруноям
Преподаватель аналитики
Преподаватель аналитики

Эмиль Шакиров

Опыт работы

Занимаюсь DS уже 3 года. Большую часть времени работал в компании Газпромнефть. Сейчас работаю Data scientist в Сбере.

О себе

Если тебе нравится разбираться в новых, интересных областях знаний. Если тебе нравятся вызовы. Если ты хочешь быть на передовой новых открытий и технологий тебе точно нужно заняться Data Science. Меня привлекает в DS то, что тут не бывает однотипных задач. Вчера ты вместе с бизнес аналитиком собирал требования у заказчика, сегодня строишь красивые графики и генерируешь гипотезы, а завтра ты пишешь скрипты с моделями машинного обучения. DS настолько большая и интересная область, что твой рост в ней не ограничен ничем. Я же помогу тебе сделать первые шаги на этом пути.

Курс интересный. Работа преподавателя на отлично: объяснение материала понятно, при необходимости с разными подходами; всегда был готов развёрнуто ответить на любые вопросы; всегда на связи, понятная и подробная обратная связь по домашним заданиям.

Марина, SC341-2452
Опыт работы

Занимаюсь DS уже 3 года. Большую часть времени работал в компании Газпромнефть. Сейчас работаю Data scientist в Сбере.

О себе

Если тебе нравится разбираться в новых, интересных областях знаний. Если тебе нравятся вызовы. Если ты хочешь быть на передовой новых открытий и технологий тебе точно нужно заняться Data Science. Меня привлекает в DS то, что тут не бывает однотипных задач. Вчера ты вместе с бизнес аналитиком собирал требования у заказчика, сегодня строишь красивые графики и генерируешь гипотезы, а завтра ты пишешь скрипты с моделями машинного обучения. DS настолько большая и интересная область, что твой рост в ней не ограничен ничем. Я же помогу тебе сделать первые шаги на этом пути.

Курс интересный. Работа преподавателя на отлично: объяснение материала понятно, при необходимости с разными подходами; всегда был готов развёрнуто ответить на любые вопросы; всегда на связи, понятная и подробная обратная связь по домашним заданиям.

Марина, SC341-2452
Читать дальше
Преподаватель аналитики
Преподаватель аналитики

Максим Эмбаухов

Опыт работы

Специалист по машинному обучению с шестилетним стажем, фрилансер.

О себе

Data Science — не просто серьезная и востребованная работа, это настоящее волшебство. Владеющему этим тайным знанием легко внести свой вклад в самые разные сферы жизни, от бизнеса до науки. Специалист по DS может решать проблемы, которые не под силу другим, и даже предсказывать будущее — а может и применять свои силы для творчества и развлечения. В DS моя креативность находит свое проявление, а каждый проект может стать увлекательным приключением. Присоединяйтесь! Вас ждут удивительные законы статистики, разгадка тайн с помощью анализа данных и сила машинного обучения.

Курс интересный. Работа преподавателя на отлично: объяснение материала понятно, при необходимости с разными подходами; всегда был готов развёрнуто ответить на любые вопросы; всегда на связи, понятная и подробная обратная связь по домашним заданиям

Марина, SC341-2452
Опыт работы

Специалист по машинному обучению с шестилетним стажем, фрилансер.

О себе

Data Science — не просто серьезная и востребованная работа, это настоящее волшебство. Владеющему этим тайным знанием легко внести свой вклад в самые разные сферы жизни, от бизнеса до науки. Специалист по DS может решать проблемы, которые не под силу другим, и даже предсказывать будущее — а может и применять свои силы для творчества и развлечения. В DS моя креативность находит свое проявление, а каждый проект может стать увлекательным приключением. Присоединяйтесь! Вас ждут удивительные законы статистики, разгадка тайн с помощью анализа данных и сила машинного обучения.

Курс интересный. Работа преподавателя на отлично: объяснение материала понятно, при необходимости с разными подходами; всегда был готов развёрнуто ответить на любые вопросы; всегда на связи, понятная и подробная обратная связь по домашним заданиям

Марина, SC341-2452
Читать дальше

Программа курса

Каждому студенту мы открываем доступ этому курсу, для того, чтобы обучение не прошло впустую. Проблема — люди не получают результат от обучения. Есть три основные причины:

  • Нет четких целей. И даже те, кто понимает важность целей, всё равно этого не делает. Хочу поменять работу и стать крутым сммщиком — не цель, а желание. С такой постановкой результат будет соответствующим.
  • Забрасывание обучения на полпути. Многие находят мотивацию на первую неделю. А вот дойти до конца не получается. Так как мозг не любит учиться регулярно.
  • Отсутствие системности. Достаточно распространённое явление, когда мы хватаемся за любую информацию по выбранной теме, двигаемся бессистемно, и как следствие, безрезультатно.

Почему мы выделили именно эти три причины? Потому что занимаемся обучением уже 11 лет и видим обратную связь от учеников. На курсе рассказываем, как все эти ценные знания применять в жизни.

  • Основы Python. Настройка IDE. Базовый синтаксис
  • Базовые типы данных и циклы
  • Функции и классы
  • Продвинутые типы данных: массивы, множества, словари
  • Python для анализа данных: numpy и scipy
  • Python для анализа данных: pandas
  • Лабораторная работа по Python
  • Основы линейной алгебры и теории множеств и их реализация в Python
  • Методы математической оптимизации и их реализация в Python
  • Основы описательной статистики и их реализация в Python
  • Статистический анализ данных и их реализация в Python
16 ак. часов
  • Библиотека NumPy: методы анализа массивов
  • Библиотека NumPy: способы преобразования массивов
  • Библиотека pandas: индексация и выбор данных
  • Библиотека pandas: применение функций, группировка, сортировка
  • Визуализация данных с помощью matplotlib
8 ак. часов
  • Введение в базы данных: необходимость, принципы работы
  • Основы работы с базами данных на декларативном языке SQL
  • Альтернативные виды баз данных и их различия
  • Современные возможности баз данных
  • Принципы работы с разными конкретными БД
  • Основные библиотеки для подключения к БД из Python
6 ак. часов
  • Математика для Data Science
  • Дискретные и непрерывные случайные величины
  • Центральные предельные теоремы и закон больших чисел
  • Производная. Векторы. Матрицы
  • Случайные события. Условная вероятность. Формула Байеса. Независимые испытания
  • Дискретные случайные величины. Закон распределения вероятностей. Биномиальный закон распределения. Распределение Пуассона
  • Описательная статистика. Качественные и количественные характеристики популяции
  • Графическое представление данных
  • Непрерывные случайные величины. Функция распределения и плотность распределения вероятностей. Равномерное и нормальное распределение. Центральная предельная теорема
  • Проверка статистических гипотез.
  • Доверительные интервалы.
  • Взаимосвязь величин. Параметрические и непараметрические показатели корреляции Корреляционный анализ
  • Многомерный статистический анализ. Линейная регрессия
  • Дисперсионный анализ. Логистическая регрессия
12 ак. часов
  • Задача обучения с учителем. Постановка задачи классификации и регрессии
  • Линейная регрессия для задач классификации и регрессии
  • Оценка качества модели для задач классификации и регрессии
  • Проблема переобучения. Регуляризация. Отбор признаков
  • Другие модели классификации: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, деревья решений
  • Бустинг и стекинг
12 ак. часов
  • Задача обучения без учителя
  • Задача кластеризации. Модели k-means, DBSCAN
  • Задача понижения размерности. Метод главных компонент
6 ак. часов
  • Обработка временных рядов, особенности работы
  • Обработка изображений, особенности работы
  • Обработка текстов, особенности работы
8 ак. часов
  • Сверточные нейронные сети
  • Рекурентные нейронные сети и LSTM
  • Генеративные нейронные сети GAN
6 ак. часов
  • Проблема воспроизводимости вычислений
  • Инструменты построения конвейеров данных
  • Как презентовать проведенное исследование
4 ак. часов
Остались вопросы? С радостью ответим на них!
Остались вопросы? С радостью ответим на них!

О Бруноям

Бруноям — это практический подход к образованию. Мы делаем курсы для тех, кто хочет получить новую профессию, сменить сферу деятельности или решить свою бизнес-задачу. На собеседовании стали спрашивать не наличие диплома, а навыки, которыми человек обладает. Мы в Бруноям как раз и даём те самые навыки и умения, которые позволяют попробовать себя в новой профессии или совершенствоваться. Мы делаем образование для тех, кто хочет и готов пробовать новое, меняться, искать себя и свою работу мечты

Быстрое обучение
без потери качества

Менеджеры помогут выбрать курс, который вам действительно нужен

В курсе будет много практики и заданий
с разным уровнем сложности

Обратная связь от преподавателя и наставника поможет выполнить задачу на 100%

Несколько месяцев от начала обучения до решения вашей задачи

Вопросы и ответы

По окончании курса вы получаете электронный сертификат. Ученики часто используют его при устройстве на работу, но стоит помнить, что самое ценное это навык, который вы освоите.

Отдел по работе с клиентами работает по будням с 10.00 до 19.30 и по выходным с 10.00 до 16.30. Все занятия заканчиваются до 22.00

Если вы пропустили какую-то тему или хотите освежить информацию  можете бесплатно пройти весь курс или пропущенное занятие в течение года. А в общем чате вы сможете получить материалы с пропущенного занятия.

После окончания курса действуют накопительные скидки: 10% на второй, 15% на третий и 25% на четвертый курс. Срок действия скидок не ограничен.

На курсе будет информация по подготовке к работе: как пройти собеседование, где искать работу и заказы, как составить резюме и выгодно отличаться от соискателей, как оформить портфолио, с какими заказчиками имеет смысл работать, с чем придётся столкнуться в начале работы.

Ученики уже на курсе размещают информацию о себе и контактируют с заказчиками, а преподаватели и кураторы дают рекомендации, исходя уже из их конкретной ситуаций. А еще у нас есть центр карьеры, где можно посмотреть все действующие стажировки для студентов.

При такой поддержке у вас есть все шансы получить работу в короткие сроки.

Если у вас есть конкретные задачи и проект, вы можете работать над ними на курсе под присмотром преподавателя.

Отсутствие своего проекта - не проблема. На курсе вы получаете профессию, выполняя задания, которые мы подготовили.

Закажите обратный звонок, мы подберём для вас удобное время.

Если вам необходимо дополнительное, официальное подтверждение вашего обучения, мы можем выдать удостоверение о повышении квалификации. Право на выдачу имеют государственные и частные учреждения, имеющие подтверждение качества обучающих программ на соответствие нормам ГОСТа. 

Вы можете оформить беспроцентную рассрочку на 3, 6, или 12 месяцев. 

Вы можете пройти курс индивидуально.

Стоимость зависит от количества часов и программы курса, которая составляется на основе необходимых для вас тем.

Мы оставляем на сайте только востребованные курсы. Если что-то устаревает или утрачивает свою актуальность  мы их убираем.

Все программы курсов планово обновляются каждые полгода, либо по мере выхода серьёзных изменений.

Остались вопросы? С радостью ответим на них!