• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

«Специалист по Data Science» — это программа по анализу данных и машинному обучению, которая охватывает все разделы современного анализа данных, в том числе глубинное обучение и его применения.

Программа начинается с самых основ — изучения программирования и базовых разделов математики — и переходит к разделам по машинному обучению, прикладной статистике и обработке данных, работе с большими данными, глубинному обучению, его применениям к изображениям, текстам и сигналам. При разработке программы мы сделали акцент на практическую работу и проектную деятельность.

По итогам программы вы получите самые актуальные знания в одной из самых востребованных областей 21 века, проекты в портфолио и диплом о профессиональной переподготовке установленного НИУ ВШЭ образца.

В декабре 2019 г. программа «Специалист по Data Science» стала сертифицированной программой нацпроекта «Цифровая экономика» и победила в номинации «Подготовка профессионалов цифровой индустрии».

Поступление

Документы для приема

Оригинал и копия паспорта или документа, заменяющего его

Оригинал и копия документа об образовании и квалификации или справка об обучении для лиц, получающих высшее образование

Оригинал и копия документа об изменении фамилии, имени, отчества (при необходимости)

Содержание программы

Python для автоматизации и анализа данных (18 занятий)

Алгоритмы и структуры данных (10 занятий)

Математика для анализа данных (19 занятий)

Машинное обучение (16 занятий)

Работа с большими данными (8 занятий)

Прикладная статистика для машинного обучения (9 занятий)

Глубинное обучение (16 занятий)

Прикладные задачи анализа данных (10 занятий)

Подать заявку

Вас могут заинтересовать

  • Очно-заочная форма
  • 44 академических часа
  • Очно-заочная форма
  • 2 зач. ед., 76 академических часов, в том числе 40 часов лекций и семинаров.
  • Очная форма
  • 15 з.е., 570 академических часов, в том числе 340 часов лекций и семинаров
  • Очная форма
  • 2 зач.ед., 76 академических часов, в том числе 72 аудиторных часа