学生完成许多实践项目

该计划包括两个级别：

1. 基础培训（5 个月）——学生获得 Python 编程、数学和统计学、数据处理、机器学习的基础知识。
2. 专业化和就业（4 个月）——学生选择一个方向（机器学习或分析），深入研究，完成文凭项目并开始初级职位的职业生涯。

在课程中，学生将学习提取和处理数据、构建和实施机器学习模型、开展研究并创建分析报告以及将结果可视化。提供个人项目、Kaggle 竞赛和团队合作以供练习。

Skillbox 职业中心帮助毕业生找到工作——提供撰写简历的建议、面试准备，并推荐合作伙伴的职位空缺。

这是一个开启数据科学职业生涯的综合计划，让您在短短 9 个月内获得抢手的专业、强大的投资组合和有保障的就业机会。

6. Skillbox 的“数据科学家职业”

网址：https ://skillbox.ru/course/profession-data-scientist-tariff/

 

Skillbox 的在线课程“数据科学家职业”是一个为期 12 个月的综合课程，旨在从零到中级掌握数据科学专家的职业技能。

课程的主要特点：

• 学生可以选择两个专业之一：数据分析师或机器学习。
• 培训由顶级公司的专家从业人员进行：Sberbank、Visa、Wildberries、VTB、EPAM、VK 等。
• 投资组合中有 3 个基于实际商业问题的大型项目。
• 学校保证毕业生就业，否则退还学费。

该计划由两个部分组成：

1. 基础培训（6个月）——学习 Python、数学和统计学、机器学习。
2. 专业化和就业（6 个月）——深化所选方向（分析或机器学习）、开展文凭项目、提供职业支持。

在培训期间，学生学习如何处理数据——从收集和处理到建立模型和实施。提供个人项目、Kaggle 竞赛和团队合作以供练习。所有参与者均可免费访问 Yandex Cloud 云平台。

Skillbox 职业中心提供全面的就业支持——简历写作咨询、面试准备、组织实习和与雇主会面。

其他优势：

• 获得您选择的第二门课程
• 与专家就课程主题进行 10 次咨询
• 与人力资源专家进行模拟面试
• 就业后支持（6次咨询）

这是一个获得受欢迎且高薪专业的综合计划。该课程提供相关的知识和技能、强大的作品集、解决实际问题的经验以及可靠的就业支持。

7. Netology 的“数据科学家：高级课程”

网站：https ：//netology.ru/programs/prodatascience/

 

Netology 为数据科学家职业从头开始提供全面的培训计划。这是一个为期 24 个月的在线课程，将为您提供从事数据分析职业所需的所有技能。

该计划包括四个主要阶段：

1. 浸没。在这个阶段，学生学习分析思维、统计学和数据可视化的基础知识。他们学习如何使用 Google Sheets 和 Python 来分析数据。
2. SQL、Python 和大数据。在这里，学生学习关键的数据科学家技能：用于检索和处理数据的 SQL、用于分析的高级 Python，并了解大数据的概念。经过这个阶段后，您就已经可以寻找入门级职位的工作了。
3. 深度学习和神经网络。学生获得高级知识，学习神经网络的深度学习、推荐系统、时间序列分析、计算机视觉和自然语言处理。
4. 专业化（针对高级关税）。您可以深入研究医学或工业领域处理数据的具体细节。这提高了毕业生的专业价值。

在学习期间，学生完成许多实践项目，并可以与 Netology 合作伙伴一起完成实习。导师将针对最终作品进行个人咨询。

该课程为数据科学的所有主要领域提供了广泛的理论基础和实践技能。毕业生可以申请中级职位，薪资起薪为135,000卢布。 Netology 还通过其职业发展中心提供就业援助。

8. Netology 的“数据科学家”

网站： https： //netology.ru/programs/data-scientist

 

Netology 还为数据科学家从零开始提供简化的在线培训计划。以下是本课程的主要特点：

培训形式：

• 完全在线，无需亲自到场
• 每周学习 10 小时起，适合与工作或学习相结合
• 提供灵活的时间安排，您可以选择自己的节奏

完成后，将颁发国家认可的专业再培训文凭。

该计划由几个模块组成，可让您持续掌握数据科学家的所有关键技能：

1. 分析和 Python 的基础知识。学习数据分析、统计学和 Python 编程的基本概念。
2. 高级 Python、SQL 和大数据。提供处理数据的深入知识 – SQL 查询语言、用于分析的 Python 库、大数据。
3. 机器学习和神经网络。研究现代人工智能方法——深度学习、计算机视觉、文本处理等。
4. 可选专业化（针对高级套餐）——您可以专注于特定领域的数据科学应用。

在学习期间，学生完成许多实践项目并收到行业专家的反馈。为最终项目提供个人咨询。

9. Skillfactory 的“Python 数据分析”

网站：https://skillfactory.ru/python-analytics

 

SkillFactory 的 Python 数据分析课程是一个为期 5 个月的强化课程，可让您从头开始掌握 Python 编程语言及其在数据分析中的应用。该计划包括 14 个模块，涵盖 Python 基础知识、使用 NumPy 和 Pandas 库、数据可视化、统计、机器学习和神经网络。该课程专为编程新手和想要改变职业并进入数据分析领域的人士而设计。

培训完全以方便的形式在线进行。学生可以观看视频讲座、参与实践作业和项目。提供来自教师和策展人的反馈。为了成功完成课程，建议每周投入10-15小时学习。

课程计划包括以下主要主题：

• Python 基础：语法、数据类型、函数、OOP
• 处理数据：NumPy、Pandas、Matplotlib 库
• 统计和概率论
• 机器学习：分类和回归算法、聚类、降维
• 神经网络和深度学习
• 使用大数据：Spark、Hadoop
• 数据可视化和仪表板

完成课程后，学生将获得专业再培训文凭。 SkillFactory 的毕业生成功地在领先的公司找到了数据分析师、数据科学家和机器学习工程师的工作。

10. Skillfactory 的“神经网络专家”

网站：https：//skillfactory.ru/kurs-po-nejronnim-setyam

 

SkillFactory 的“Python 中的神经网络”课程是一个为期 5 个月的强化课程，可让您掌握使用神经网络和深度学习解决各种问题的理论和实践。该项目包括 12 个模块，涵盖 Python 和数据科学库的基础知识、神经网络的数学基础、神经网络架构、计算机视觉、自然语言处理 (NLP) 和其他高级主题。该课程适合那些已经具备基本 Python 编程技能的人。

培训完全在线进行。学生可以观看视频讲座、参与实践作业和项目。提供来自教师和策展人的反馈。为了成功完成课程，建议每周投入10-15小时学习。

课程主要内容：

• Python 数据分析基础知识、NumPy、Pandas、Matplotlib 库
• 神经网络数学：线性代数、概率论、矩阵运算
• 人工神经网络：感知器、激活函数、神经网络训练
• 卷积神经网络 (CNN) 及其在计算机视觉中的应用
• 循环神经网络 (RNN、LSTM) 和序列处理
• 自动编码器和生成对抗网络 (GAN)
• 使用神经网络进行自然语言处理 (NLP)
• 迁移学习和模型微调
• 深度学习框架：keras、PyTorch

完成课程后，学生将获得专业再培训文凭。毕业生获得构建和训练神经网络的实用技能，以解决计算机视觉、文本处理和数据生成问题。这使得他们能够申请机器学习工程师、数据科学家、人工智能系统开发人员等职位。

因此，SkillFactory 的“Python 中的神经网络”课程提供了一个获得深度学习和人工智能领域深入知识和技能的机会，掌握现代神经网络架构和工具以供实际应用。

11. Skillfactory 的“数据科学数学”

网站：https ://skillfactory.ru/matematika-dlya-data-science

 

SkillFactory 的数据科学数学课程是一个为期 5 个月的在线课程，提供在数据分析和机器学习领域取得成功所需的基本数学知识。该课程包括10个模块，涵盖数学的关键领域：线性代数、数学分析、概率论、统计学、优化方法。该课程适合那些想要系统化数学知识并获得将数学方法应用于数据分析任务的实用技能的人。

培训完全在线进行，包括视频讲座、实践作业、测试和项目。学生会收到来自老师和导师的反馈。为了成功完成课程，建议每周投入10-15小时学习。

课程主要内容：

• 线性代数：矩阵、向量、线性变换
• 解析几何与向量分析
• 数学分析：极限、导数、积分、级数
• 概率论：随机事件、数量、分布
• 统计学：描述统计、假设检验、回归分析
• 优化方法：梯度下降、最小二乘
• 离散数学与算法

完成课程后，学生将获得专业再培训文凭。所获得的知  whatsapp 号码数据  识和技能使毕业生对解决数据分析、机器学习、统计和建模问题更有信心。这使他们在申请数据分析师、机器学习专家或数据科学家职位时具有优势。

12. Skillfactory 的“机器学习与深度学习”

网址：https ://skillfactory.ru/machine-learning-i-deep-learning

 

SkillFactory 的机器学习和深度学习课程是一个综合培训计划，旨在培养机器学习和深度学习领域的专家。该课程为期 12 个月，强化学习，涵盖广泛的主题，从 Python 编程基础到高级机器学习技术和神经网络。该课程的设计考虑到了当前的行业要求，适用于那些想要掌握 ML 工程师这一热门职业的人。

课程结构包括几个主要模块。培训从 Python 编程的基础开始，即使是编程新手也可以掌握必要的技能。然后，学生学习机器学习的数学基础，包括线性代数、微积分和概率论。该程序还涵盖各种机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林。

该课程特别强调深度学习和神经网络。学生学习神经网  高质量内容创作  络架构、训练方法和优化。该计划包括使用 TensorFlow 和 PyTorch 等流行框架的实践任务。此外，该课程还涵盖计算机视觉和自然语言处理等主题，让学生接触广泛的机器学习应用。

学习的一个重要部分是从事真实的项目。学生有机会将所学的知识应用于实践，解决与现代商业和工业相关的问题。这有助于建立可以在求职时使用的作品集。

培训计划包括经验丰富的导师和辅导员的支持。  ig 号码  学生会收到有关其项目的反馈，有机会提出问题并接受咨询。此外，课程还包括软技能发展和就业准备活动，增加了毕业生成功开始机器学习职业生涯的机会。

完成课程后，学生将获得专业再培训证书，确认其作为机器学习工程师的资格。 SkillFactory 还提供就业安置保障，表明学校对其教育项目质量的信心。