Чем занимается
Data Scientist
Data Scientist
- Data Scientist превращает массивы сырых данных в работающие ML-модели, которые приносят бизнесу деньги и инсайты.Он способен построить процесс под ключ: собрать и очистить данные, исследовать их в Python, разработать и обучить модели машинного обучения, визуализировать результаты, внедрить решение в продакшен и контролировать качество предсказаний.
- Где востребован:
- Продуктовые и IT-компании
- Финтех и банки
- E-commerce и маркетплейсы
- Telecom и медиа-сервисы
- Консалтинг, R&D-центры и AI-стартапы
После курса вы сможете:
6к+ вакансий
Количество вакансий в Data Science выросло на 433% за 3 года в Южной Корее
Высокий спрос
Ритейл, киберспорт, путешествия, образование, медицина — грамотный Data Scientist нужен практически в любой индустрии
#1 в мире
Работа в Data Science занимает первое место в рейтинге профессий с самым большим спросом на рынке до 2025 года
Специалист в области Data Science
Data Science
Кто такой специалист Data Science
преобразует большие объемы неструктурированных данных в полезную и упорядоченную информацию, разрабатывает модели машинного обучения и нейросети для решения сложных задач и принятия обоснованных решений на основе данных
Название профессий в области DS: Data Scientist, ML-Engineer, Data Engineer, AI Engineer, Data Analyst и другие.
Автор курса
Владимир Егай
- Senior ML-engineer
- Магистр в области компьютерных наук и инженерии Сеульского национального университета
- Консультант по интеграции ИТ технологий
- Ведущий специалист по интеграции нейросетей и облачных систем
Опыт работы с Samsung
Автор статей в Medium
10+ лет опыта
Выпускник SNU и Seoultech
Основатель x2day.io
Создатель образовательной платформы manjeom.com
Кем вы станете
Должность
Специалист по машинному обучению, инженер данных, аналитик данных, ML-engineer, Data Scientist, AI Researcher, AI Engineer
Навыки:
$2200 – 3000
Сможете начать с junior позиции, набраться опыта, браться за более сложные проекты и расти в цене
Освоите основы Python, объектно-ориентированное программирование, работу с библиотеками (Numpy, Pandas, Matplotlib) и виртуальным окружением.
Программирование на Python
Изучите основы линейной алгебры. Научитесь работать с векторами и матрицами, проводить анализ данных с помощью Pandas, готовить данные для тренировки моделей.
Линейная алгебра и обработка данных
Визуализация данных
Научитесь представлять данные визуально для их анализа и представления результатов с помощь популярных библиотек Matplotlib и Seaborn.
Познакомитесь с основными алгоритмами машинного обучения: линейная регрессия, деревья решений, ансамбли. Научитесь строить модели и оценивать их точность.
Машинное обучение
Освоите работу с PyTorch, создадите нейронные сети, включая сверточные и рекуррентные сети, изучите методы регуляризации и оптимизации нейтронных сетей.
Нейронные сети
Изучите трансформеры и механизмы внимания, научитесь работать с BERT и GPT, использовать их для задач классификации, перевода и суммаризации текста
Работа с современными архитектурами
Средние зарплаты
Освоите основные техники NLP, такие как токенизация, создание эмбеддингов, построение и тонкая настройка моделей для анализа текста и создания чат-ботов.
Обработка естественного языка (NLP)
Разработка и развертывание собственных проектов на основе AI. Научитесь использовать Docker, FastAPI для развертывания моделей в веб-приложениях и в облачных платформах (AWS)
Разработка собственных МЛ-проектов
Помощь в трудоустройстве
Вас ждет персональная поддержка HR-специалиста. Вместе вы создадите резюме, подготовите портфолио и разработаете карьерный план, чтобы быстрее найти подходящую работу.
92%
Столько наших выпускников уже нашли работу в более чем 70 корейских компаниях
Поможем оформить резюме и портфолио
Вместе создадим резюме, которое привлечет внимание работодателя и выгодно подчеркнет ваши сильные стороны
Научим проходить интервью с IT-рекрутерами
Вы узнаете, как уверенно проходить интервью и избегать ошибок в поиске работы
Партнерские вакансии
Трудоустроим вас в компании наших партнеров или подберем вакансии в других компаниях еще до окончания курса
Влади Мун
Основатель Habsida
Дженни Ким
PhD, Руководитель
HR подразделения
HR подразделения
О нашей школе
Habsida — онлайн‑школа программирования и веб-дизайна, основанная в Южной Корее. У нас учатся студенты из 33+ стран, а офисы открыты в Корее, Казахстане и Узбекистане.
Мы в ТОП-50 лучших EdTech-стартапов мира
Вошли в топ‑50 лучших образовательных стартапов мира по версии Startup Wheel
С нами 200+ человек с нуля освоили IT профессию
Больше 200 человек кардинально изменили свою жизнь вместе с Habsida
Программа профессии
На курсе вы изучите современные методы и технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. За 12 месяцев вы освоите как теоретические знания (30%), так и практические навыки (70%) — от основ программирования на Python до продвинутых техник машинного обучения и вывода проекта в продакшн
Цель: Освоение основ программирования на Python для дальнейшей работы с данными и моделями ИИ.
Содержание:
Содержание:
- Основы Python: переменные, типы данных, операторы.
- Условные операторы и циклы
- Срезы, списки, модули и обработка исключений.
- Основы объектно-ориентированного программирования (ООП)
- Работа с виртуальными окружениями (conda, venv)
Цель: Изучение линейной алгебры.
Содержание:
Содержание:
- Основы векторов, матриц и операций над ними.
- Понимание и применение определителей, обратных матриц.
- Использование библиотеки Pandas для манипуляций с данными.
Цель: Изучение методов работы с данными для анализа и предобработкиНаучиться представлять данные визуально для анализа и представления результатов.
Содержание:
Содержание:
- Основы создания графиков с помощью Matplotlib и Seaborn.
- Продвинутые техники визуализации данных.
- Интеграция Pandas и Matplotlib для анализа временных рядов и других типов данных.
Цель: Понимание основных концепций машинного обучения и освоение базовых алгоритмов.
Содержание:
Содержание:
- Теория машинного обучения: обучение с учителем и без.
- Работа с Scikit-Learn и другими инструментами для создания первых моделей.
- Предварительная обработка данных и оценка качества моделей.
Цель: Освоение продвинутых алгоритмов и техник машинного обучения.
Содержание:
Содержание:
- Ансамблевые методы, включая случайные леса и бустинг.
- Методы снижения размерности и кластеризации.
- Обнаружение аномалий и мониторинг экспериментов с TensorBoard.
Цель: Изучение основ и принципов работы глубоких нейронных сетей.
Содержание:
Содержание:
- Перцептрон, многослойные перцептроны (MLP), функции активации.
- Оптимизаторы и функции потерь, базовые модели на PyTorch.
- Техники регуляризации и обратное распространение ошибки.
Цель: Освоение сверточных нейронных сетей для задач компьютерного зрения.
Содержание:
Содержание:
- Архитектура и работа CNN, практическое применение для классификации изображений.
- Продвинутые архитектуры, такие как ResNet и VGG, и техники тонкой настройки.
- Практические проекты по обработке изображений и их аугментации.
Цель: Понимание и применение техник NLP для анализа текстовых данных.
Содержание:
Содержание:
- Основы NLP, работа с NLTK и SpaCy.
- Модели для классификации текста и анализа тональности.
- Практическое применение word2vec и других моделей для встраивания слов.
Цель: Изучение RNN для работы с последовательными данными, такими как тексты или временные ряды.
Содержание:
Содержание:
- Архитектура и принципы работы RNN, LSTM, GRU.
- Практические проекты по прогнозированию и анализу тональности.
- Применение механизмов внимания
Цель: Освоение трансформеров и механизмов внимания для продвинутого NLP и других задач.
Содержание:
Содержание:
- Теория и практика работы с трансформерами.
- Применение моделей для машинного перевода и обработки текста.
- Продвинутые архитектуры, включая BERT, GPT, Llama.
Цель: Интеграция и применение накопленных знаний и навыков в комплексных проектах.
Содержание:
Содержание:
- Планирование и реализация проектов.
- Сбор данных, выбор моделей, тестирование и версионирование данных и моделей.
- Взаимодействие в команде и управление проектами для достижения целей.
Цель: Научиться развертывание моделей машинного обучения в продакшн для реального использования в бизнесе.
Содержание:
Содержание:
- Техники развертывания моделей, использование FastAPI для создания API веб-приложения.
- Управление обновлениями моделей и версионирование данных с помощью DVC.
- Развертывание на облачной платформе (AWS)
- Перспективы и продвинутые темы для дальнейшего обучения.
Итог программы
Работа мечты в IT
Прокачанный GitHub или Behance
Крутые проекты в портфолио
Резюме Junior специалиста
Новая жизнь с девизом: work–life balance
Уверенность защитить любой технический собес
Диплом государственного образца
У нас диплом государственного образца – мы аккредитованная школа в Южной Корее
Посмотрите, как получали свои дипломы наши студенты с других потоков
Что вы получите после окончания обучения
Диплом Habsida с аккредитацией
Диплом от корейской школы, официально аккредитованной в Южной Корее
Высокооплачиваемая профессия
Освойте востребованный стек и выходите на доход от $1 500–2 500
Доступ к международным офферам
Вакансии зарубежных компаний с зарплатой в валюте, страховкой и гибким графиком
Преподаватели курса доступно объяснят даже самые сложные темы
Стоимость обучения и форматы оплаты
Рассрочка без переплат
Разбейте сумму до 9 месяцев без процентов и скрытых комиссий.
Скидка при полной оплате
Платите сразу и экономьте пятую часть стоимости курса.
Гарантия возврата
Курс не подошёл? Вернём деньги за неиспользованные месяцы.
Пробный урок
Пройдите вводное занятие, чтобы убедиться, что формат вам подходит.
Рассрочка без процентов
От банков-партнёров
На 9 месяцев
2 233 000
сум / в мес
Популярный
Профессия UX/UI дизайнер
Индивидуальный наставник
Групповые разборы и поддержка
Подготовка к собеседованию
Гарантия трудоустройства
Реальные проекты
Полная оплата со скидкой -10%
за весь курс
-2 010 000 сум
20 100 000
сум за весь курс
Осталось 6 мест
Профессия UX/UI дизайнер
Индивидуальный наставник
Групповые разборы и поддержка
Подготовка к собеседованию
Гарантия трудоустройства
Реальные проекты
Ответим на вопросы
или запишем на вводный урок
или запишем на вводный урок
- 12 месяцев, онлайн формат
- Помощь в трудоустройстве
- Диплом гос. образца
- Высокооплачиваемая профессия
Часто встречающиеся вопросы
Не нашли своего вопроса? Напишите нам
Да. Наши курсы разработаны специально для людей, которые не имеют предварительных знаний в программировании или дизайне. Главное — уделять достаточно времени изучению материалов: регулярно смотреть уроки, выполнять домашние задания и прислушиваться к рекомендациям ментора.
Обучение в среднем длится от 7 до 12 месяцев при нагрузке 20 часов в неделю в зависимости от выбранного курса. Это примерно по 2,5 часа в будние дни и один день в выходные.
Для работы программистом в Корее необходимо знание английского или корейского языка на разговорном уровне.
Знание корейского языка является преимуществом, но не обязательным условием, и многие успешные иностранные программисты в наше время могут не знать корейский, но это не мешает им успешно трудоустроиться со знанием английского.
Знание корейского языка является преимуществом, но не обязательным условием, и многие успешные иностранные программисты в наше время могут не знать корейский, но это не мешает им успешно трудоустроиться со знанием английского.
Для обучения в наших курсах вам необходимо быть старше 18 лет на момент окончания курсов.
Наши курсы проводятся полностью онлайн. Вы можете учиться в любое удобное для вас время, просматривая учебные материалы и видео на нашей платформе.
Вы изучаете предоставляемые материалы и выполняете разнообразные задания, включая тесты и практические проекты. Заданий много, и они отличаются по уровню сложности. Однако в процессе работы над ними вы получите поддержку от опытного ментора, который имеет опыт работы в Корее.
В процессе обучения предусмотрены следующие виды взаимодействия:
По завершении всех модулей, в течение одного месяца, вы пройдете стажировку в качестве интерна, работая над реальным проектом для одного из клиентов Habsida.
В процессе обучения предусмотрены следующие виды взаимодействия:
- Еженедельные групповые звонки со всеми студентами и ментором.
- Встречи каждые две недели с куратором группы.
- Теоретическое и практическое ревью знаний с ментором 1 на 1 после каждого модуля (~1,5 - 2 недели).
По завершении всех модулей, в течение одного месяца, вы пройдете стажировку в качестве интерна, работая над реальным проектом для одного из клиентов Habsida.
Можно брать перерывы, но мы не рекомендуем. Доступ к платформе в это время приостанавливается.
На основании нашего опыта, студенты, которые делают длительные перерывы, не могут закончить курс за 7 месяцев, так как достигнутый прогресс обнуляется. Так как без постоянной практики полученные знания быстро забываются, им приходится проходить материал заново.
Мы помогаем с трудоустройством после окончания наших курсов, следующим образом:
- Обзор знаний: По завершении программы ментор проведёт всесторонний обзор всех ваших навыков и знаний.
- Резюме и подготовка к собеседованию: Наш HR директор, имеющий степень PhD в области социальных наук, поможет вам составить конкурентоспособное резюме и подготовиться к собеседованию. Мы также предоставим вам информацию о часто задаваемых вопросах на собеседованиях и дадим рекомендации по поведению во время собеседований.
- Доступ к вакансиям: Вы получите доступ к вакансиям от наших партнеров, готовых вас пригласить.
- Сопровождение после трудоустройства: Мы будем сопровождать вас в первые месяцы работы, помогая успешно пройти испытательный срок и консультируя по сложным трудовым вопросам, таким как задержки или не выплата зарплаты, правильное увольнение, оплата сверхурочных, смена работы и т.д.
Остались вопросы?
Если у вас есть вопросы или вы не знаете, с чего начать, напишите нам
