56420 86572 10082 75139 5418756420 86572 10082 75139 5418756420 86572 56420 86572 10082 75139 5418756420 86572 10082 75139 5418756420 8657256420 86572 10082 75139 5418756420 86572 10082 75139 5418756420 86572 56420 86572 10082 75139 5418756420 86572 10082 75139 5418756420 8657256420 86572 10082 75139 5418756420 86572 10082 75139 5418756420 86572 56420 86572 10082 75139 5418756420 86572 10082 75139 5418756420 8657256420 86572 10082 75139 5418756420 86572 10082 75139 5418756420 86572 56420 86572 10082 75139 5418756420 86572 10082 75139 5418756420 86572
старт9августа
Очный
Data
ScienceПолучи профессию Data Scientist с нуля за 12 недель
Bootcamp
2f45_/0> *306-1<5 _2-&30-1_)351 Ue34<_29 2eg9$e //_2;f3 9fEhl9) dvF33D2f45_/0> *306-1<5 _2-&30-_)351 Ue34<_29 2eg9$e //_2;f3 9fEhl9) dvF33D2f45_/0> *306-1<52f45_/0> *306-1<5 _2-&30-1_)351 Ue34<_29 2eg9$e //_2;f3 9fEhl9) dvF33D2f45_/0> *306-1<5 _2-&30-_)3512f45_/0> *306-1<5 _2-&30-1_)351 Ue34<_29 2eg9$e //_2;f3 9fEhl9) dvF33D2f45_/0> *306-1<5 _2-&30-_)351 Ue34<_29 2eg9$e //_2;f3 9fEhl9) dvF33D2f45_/0> *306-1<52f45_/0> *306-1<5 _2-&30-1_)351 Ue34<_29 2eg9$e //_2;f3 9fEhl9) dvF33D2f45_/0> *306-1<5 _2-&30-_)3512f45_/0> *306-1<5 _2-&30-1_)351 Ue34<_29 2eg9$e //_2;f3 9fEhl9) dvF33D2f45_/0> *306-1<5 _2-&30-_)351 Ue34<_29 2eg9$e //_2;f3 9fEhl9) dvF33D2f45_/0> *306-1<52f45_/0> *306-1<5 _2-&30-1_)351 Ue34<_29 2eg9$e //_2;f3 9fEhl9) dvF33D2f45_/0> *306-1<5 _2-&30-_)3512f45_/0> *306-1<5 _2-&30-1_)351 Ue34<_29 2eg9$e //_2;f3 9fEhl9) dvF33D2f45_/0> *306-1<5 _2-&30-_)351 Ue34<_29 2eg9$e //_2;f3 9fEhl9) dvF33D2f45_/0> *306-1<52f45_/0> *306-1<5 _2-&30-1_)351 Ue34<_29 2eg9$e //_2;f3 9fEhl9) dvF33D2f45_/0> *306-1<5 _2-&30-_)351

Как всё уcтроено

Очный интенсив
Каждый будний день с 9:00 до 18:00 вы будете находиться в кампусе (Москва), где все заточено на <b>эффективное обучение</b>
Преподаватель
Это разработчик/data scientist с большим опытом работы. Он c вами весь день: ведет лекции, помогает с решением заданий, участвует с вами в хакатонах и пятничных посиделках. В общем, как тимлид, только лучше :)
Новый урок
утро начинается с лекции в режиме реального времени — предзаписанных лекций нет, преподаватель будет на связи «здесь и сейчас»
Максимум практики
По соотношению теория/практика это похоже на стажировку в IT-компании
Полноценное портфолио
каждый проект, разработанный во время обучения — твоё будущее портфолио
code-review
регулярный совместный разбор кода с ментором
Работа в github
Помимо прочего ты освоишь все инструменты, сопутствующие разработке. Все групповые, парные проекты и проверка заданий осуществляется в GitHub
12 недель
Специалист за 3 месяца — кажется нереально? Проверено на опыте JS Bootcamp: это работает! По факту это обучение 24/7 — такой хардкорный режим, твоё усердие и поддержка команды позволят приступить к реальной работе сразу же после выпуска
Работа в команде
То, ради чего на самом деле все идут в bootcamp

Менторы

Марк Айзенштадт

Data scientist и разработчик.

Научит как поднять веб-сервис в облаке, обучить нейронку и привлечь инвестора.

Выпускник мехмата МГУ, MBA в Вышке. Занимался data science и разработкой в Rokit и DoubleData.

Последние несколько лет работал над собственными стартапами: EasyDress — распознавание размера одежды по фото.

Conductiv.ai — AI-платформа для оптимизации производства микроэлектроники.

Георгий Самойлов

Tech lead и Data Scientist.

Научит проводить эксперименты, не допускать ликов при обучении моделей и reinforcement learning.

Выпускник физтеха, работал в НИЦ «Курчатовский Институт» над монтекарловским моделированием.

Возглавлял направление квантовой аналитики в европейской asset management компании Createrra.

Последние несколько лет работает в Райфайзен Банке над продуктами, в основе которых лежат ML-алгоритмы.

Павел Думин

Data Scientist и преподаватель.

Закончил аспирантуру МАИ и защитил диссертацию по специальности «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ».

Работал заведующим лабораторией МГППУ, изучал марковские процессы и оптимизационные алгоритмы.

Последние годы занимается применением моделей машинного обучения в промышленных областях.

Программа обучения

Недели

1 неделя

Инструменты работы с данными

— Настраиваем рабочую среду: python, jupyter, github. — Первое знакомство с kaggle — Библиотека pandas для исследования обработки данных Визуализация с помощью matplotlib и seaborn. — Язык запросов SQL — Очистка, предобработка, и исследование данных.

2 неделя

Математика для работы с данными

— Линейная алгебра: векторы, матрицы, и линейные операторы. — Мат. анализ: функции, производные, и интегралы. — Теория Вероятностей: комбинаторика, вероятности теорема Байеса. — Мат. статистика: случайные величины и распределения, мат ожидание и дисперсия, корреляция. — numpy: библиотека для работы с многомерными массивами

3 неделя

Основы машинного обучения. Алгоритмы классификации и регрессии

— Знакомимся с библиотекой sklearn. — Метод ближайших соседей и линейные методы. — Метод опорных векторов. — Градиентный спуск и оптимизация — Деревья решений, случайные леса, и градиентный бустинг. — Создание и отбор признаков. — Подбор гиперпараметров, сплиты и кросс-валидация.

4 неделя

Рекомендательные системы. Временные ряды. Алгоритмы кластеризации

— Контентные и коллаборативные рекомендательные системы — Моделирование временных рядов. — Алгоритмы кластеризации: DBSCAN, k-means, иерархическая кластеризация. — Понижение размерности: PCA(метод главных компонент), t-SNE, UMAP.

5 неделя

Нейронные сети

— Структура нейросети: архитектура, функция потерь, метрики, градиентный спуск и его вариации, backpropagation. — Напишем код простой нейросети на numpy (без использования специальных библиотек). — Знакомимся с библиотеками pytorch, tensorflow, и keras.

6 неделя

Нейронные сети для обработки изображений

— Принципы работы сверточных нейросетей. — Предобработка изображений с OpenCV и аугментация с imgaug. — Современные сверточные архитектуры для классификации. — Современные сверточные архитектуры для детекции и сегментации. — Encoder-Decoder архитектуры и автоэнкодеры. — Генеративные методы: VAE и GAN.

7 неделя

Нейронные сети для обработки естественного языка

— Методы предобработки текста: токенизация и лемматизация, tf-idf, word2vec — Библиотеки NLTK, gensim, и spacy для предобработки текста. — Концепция embedding. — Рекуррентные нейросети: LSTM и GRU. — Сети с вниманием и трансформеры: GPT и BERT

8 неделя

Машинное обучение в продакшене. Инструменты для работы с большими данными

— Сбор данных из API и сайтов с помощью библиотек requests, BeautifulSoup, и scrapy. Многопоточный сбор данных. — Превращаем модель в веб-сервис с помощью библиотеки flask. — Знакомимся с docker. — Делаем телеграм-бота с библиотекой aiogram. — Фреймворк для работы с большими данными Apache Spark. — Визуализириуем данные и создаем дашборды с помощью Tableau

Как поступить в Bootcamp

Необходимо сдать вступительный экзамен на знание основ языка Python

1

Получите материалы для подготовки

Оставьте заявку и получите необходимую информацию для самостоятельного изучения основ Python

Оставить заявку
2

Участвуйте в бесплатных онлайн-мероприятиях

3

Запишись на вступительный экзамен

Вы готовы к поступлению, если уверенно обращаетесь с:
- числами
- строками
- массивами
- циклами
- функциями
- классами

Можете решать задания на Codewars уровня 7 kyu

Записаться
Наша цель —

Трансформация вашей карьеры

HR-команда Elbrus

Наташа ЧитверняКоуч ICF, психолог, тренер по развитию soft skills

Поддерживает студентов Elbrus bootcamp в профессиональной реализации.

Наташа помогает: – Вырасти карьерно – Повысить эффективность своей работы – Осознать свои сильные стороны – Стать увереннее в себе – Сбалансировать все сферы жизни – Развить самодисциплину

Эксперт Яндекс Кью, автор онлайн-курсов по карьерному развитию, пишет статьи о коучинге и саморазвитии для портала keytt.ru. Рассказала о профессиональной деятельности коуча в интервью «Caprice-lifestyle»

Надежда КрутиковаКарьерный коуч и IT рекрутер

Поможет найти работу твоей мечты в IT. Опыт подбора более 15 лет в отраслях: IT, производство (автопром), услуги (страхование), образование, оптовая торговля B2B.

До перехода в IT опыт в ролях HR manager, HR Business Partner, HR Director в российских и международных компаниях. В карьерном коучинге недавно, но мечтала развиваться в этом направлении, периодически проводила тренинги по трудоустройству для студентов в alma mater, помогала найти работу друзьям и знакомым.

Старается найти к каждому свой подход, переживает за студентов душой и сердцем. Считает, что даже самому сильному в мире человеку нужна поддержка и вера в его успех.

Ближайший старт9 августа
при единовременной
оплате
250 000рублейоплатить
или
 
 
22 000рублей / месяц
оставить заявку
Рассрочка от наших партнеров

Часто задаваемые вопросы

Что такое Data Science?
Что нужно для поступления на курс?
Почему Python?
Нужно ли хорошо знать математику?
Что насчет трудоустройства?
Кто такой Data Scientist
А если снова карантин?