Обзор курса «Специалист по Data Science»
Курс «Специалист по Data Science» от Яндекс Практикума начинается с SQL и Python, затем переходит к классическому машинному обучению, проверке гипотез и внедрению моделей. Затем последовательно разбираются линейная и логистическая регрессия, метод опорных векторов, деревья, случайный лес, бустинг и обучение без учителя. В конце базовой программы студент занимается внедрением и мониторингом, A/B-тестами и итоговой бизнес-задачей.
Автор: Александра СыщенкоАвтор об IT и профессиональном обучении · О редакцииСодержание
Стоимость и формат обучения
Цены и условия могут меняться. Перед оплатой проверьте их на официальной странице курса.
Курс «Специалист по Data Science» от Яндекс Практикума начинается с SQL и Python, затем переходит к классическому машинному обучению, проверке гипотез и внедрению моделей. Базовый тариф длится 13 месяцев и включает 17 проектов.
Главное о курсе
- Продолжительность: 13 месяцев.
- Нагрузка: около 15 часов в неделю.
- Практика: 17 проектов, 404 часа практики.
- Стек: Python, SQL, pandas, scikit-learn, LightGBM/XGBoost, Airflow и Git.
- Документ: диплом о профессиональной переподготовке.
От подготовки данных к моделям
Первые месяцы посвящены SQL, витринам, Python, предобработке и исследовательскому анализу. Затем последовательно разбираются линейная и логистическая регрессия, метод опорных векторов, деревья, случайный лес, бустинг и обучение без учителя.
В конце базовой программы студент занимается внедрением и мониторингом, A/B-тестами и итоговой бизнес-задачей. Такой порядок полезен: модель рассматривается вместе с данными, метрикой качества и проверкой результата, а не как отдельный вызов библиотеки.
Эксперт модуля по ИИ — Сергей Бережной
Сергей Бережной указан как эксперт блока по применению генеративных инструментов для Python и SQL. Помощь ИИ уместна для чернового кода и диагностики, но выбор метрики, разбиение данных и интерпретацию модели студент должен уметь объяснить самостоятельно.
Плюсы и минусы
Плюсы
- фундамент по SQL и Python входит в программу с нуля;
- 17 проектов охватывают данные, модели и эксперименты;
- 404 часа практики значительно больше теории;
- есть мониторинг моделей и подготовка к собеседованиям;
- 98 бесплатных уроков дают большую пробную часть.
Минусы
- 13 месяцев — длинный путь с высокой еженедельной нагрузкой;
- глубокое обучение и рекомендации вынесены в расширение;
- математическую основу придётся укреплять дополнительно;
- учебные датасеты обычно чище производственных;
- диплом и проекты не гарантируют первую позицию.
Наш вывод
Базовый курс даёт полноценный маршрут к junior Data Scientist и не перегружает старт нейросетями. Его стоит выбирать, если важны классический ML, A/B-тесты и большой объём проверяемой практики. Тем, кто уже владеет аналитикой и Python, программа может показаться слишком длинной.
Источники
- Официальная страница курса «Специалист по Data Science».
- Образовательная лицензия Яндекс Практикума.