Profession Data Scientist PRO - curso gratuito de Skillbox, formación, Fecha: 29 de noviembre de 2023.

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Primer nivel: formación básica
El tiempo medio de ejecución es de 6 meses.

Introducción a la ciencia de datos
Familiarícese con las principales áreas de la ciencia de datos, descubra qué problemas resuelven los analistas de datos, los ingenieros de datos y los especialistas en aprendizaje automático. Pasará por todas las etapas del trabajo con datos. Aprenda a identificar problemas, recopile requisitos comerciales. Descargará datos de varias fuentes, realizará análisis exploratorios y preparará el conjunto de datos para su uso posterior. Entrene e implemente un modelo de ML listo para usar, pruébelo usted mismo como analista de productos y marketing. Aprenda a formular y probar hipótesis. Dominar las herramientas básicas para el trabajo: Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow.

Fundamentos de estadística y teoría de la probabilidad.
Comprenderá los principios del trabajo con variables y eventos aleatorios. Familiarizarse con algunos tipos de distribuciones y pruebas estadísticas que son útiles para construir modelos y probar hipótesis.

Matemáticas básicas para la ciencia de datos
Adquiera conocimientos básicos de matemáticas para trabajar con el aprendizaje automático. Comprenderás qué es la aproximación, la interpolación, las funciones, las regresiones, las matrices y los vectores. Aprenda a trabajar con entidades matemáticas en la biblioteca SymPy Python.

Oportunidad de pasantía
Los conocimientos y habilidades básicos son suficientes para conseguir una pasantía, puedes seguir estudiando en el curso y en la empresa al mismo tiempo.

Segundo nivel: especialización y empleo.
El tiempo medio de ejecución es de 6 meses.

Especialización 1: Aprendizaje automático
Aprendizaje automático. Júnior. Obtenga información sobre los algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas de regresión, clasificación y agrupamiento. Construya y entrene su primera red neuronal. Aprenda a seleccionar los parámetros del modelo, evaluar la calidad y mejorarla, así como mostrar el resultado en Producción.

Especialización 2: Ingeniero de datos
Ingeniero de datos. Júnior. Recopilará conjuntos de datos complejos, preparará data marts, implementará proyectos de DS desde cero, probará código, creará canales para trabajar con datos y trabajará en equipo.

Especialización 3: Analista de datos
Analista de datos. Júnior. Familiarícese con los métodos de análisis básicos utilizando el análisis de ventas como ejemplo. Analizará los conceptos básicos de marketing, BI y análisis de productos. Mejora tus habilidades en Excel, Python y Power BI. Podrás formular y probar hipótesis y presentar los resultados al cliente.

Encontrar un trabajo utilizando el Centro de Carreras
Un asesor profesional le ayudará a prepararse para una entrevista en una empresa asociada. Comprenderá las preguntas comunes y aprenderá a preocuparse menos durante las entrevistas. Escribe una carta de presentación y formatea tu currículum correctamente. Cuando esté listo para someterse a una entrevista, un asesor profesional organizará una reunión con el empleador. En la entrevista, presentará los proyectos en los que trabajó durante el curso y sus conocimientos y habilidades serán útiles para completar las tareas de prueba.

Tercer nivel: formación avanzada
El tiempo medio de ejecución es de 1 año.

Especialización 1: Aprendizaje Automático PRO
Aprendizaje automático. Avanzado. Algoritmos maestros para la construcción de sistemas de recomendación y pronóstico de series temporales. Aprenda a aplicar métodos de conjunto, apilamiento, impulso, así como las mejores prácticas en validación cruzada, monitoreo y desarrollo de ML. Aprendizaje profundo. Aprende a trabajar con redes neuronales: aprenderás en detalle cómo funcionan, entrenarás modelos, construirás y probarás arquitecturas, transferirás datos a la red neuronal y configurarás parámetros. Pista 1. PNL. Aprenda a aplicar algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales al procesamiento del lenguaje natural. Aprenderá a analizar el sentimiento de los textos, clasificarlos y reconocer el habla. Pista 2. Visión por computador. Utilizando algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales, reconocerás objetos, rostros y emociones, clasificarás y segmentarás imágenes. Aprenda a aplicar y adaptar modelos de CV ya preparados para sus propósitos.

Especialización 2: Ingeniero de Datos PRO
Ingeniero de datos. Avanzado. Aprenda a utilizar herramientas de monitoreo estándar y configurar alertas. Elegirás una arquitectura para almacenar datos y trabajarás con tipos complejos de arquitectura de almacenamiento. Cree infraestructura y canales para entrenar modelos de aprendizaje automático.

Especialización 3: Analista de Datos PRO
Pista 1. Análisis de productos. Procesará datos, estudiará la interacción del usuario con el producto e interpretará la información recopilada. Los resultados obtenidos ayudarán a resolver problemas empresariales. Pista 2. Análisis de marketing. Aprenderá cómo configurar análisis web y de extremo a extremo, crear embudos de ventas y analizar el comportamiento del usuario en el sitio. Pista 3. Análisis de BI. Aprenda a crear almacenes de datos, diseñar bases de datos SQL y trabajar con tablas en un nivel avanzado. Resolverás problemas empresariales mediante análisis, limpiarás datos, los almacenarás correctamente y los visualizarás.

Proyectos finales
Prepare y presente 3 proyectos en la especialidad elegida (niveles introductorio, Junior y Middle) y agréguelos a su portafolio.

Introducción a la ciencia de datos
Consolide sus nuevos conocimientos en un proyecto individual: pasará de cargar datos a implementar un modelo. Resuelva los problemas de un ingeniero de datos, un ingeniero de ML y un analista de datos para decidir su especialización.

Aprendizaje automático
Proyecto final a nivel Junior. Competencia Kaggle. Construya un modelo para resolver el problema usted mismo. Recopilará un análisis de datos exploratorio, seleccionará un algoritmo de aprendizaje automático y entrenará su modelo, evaluará su calidad y trabajará en mejoras. Proyecto de equipo sobre Deep Learning. Proyecto sobre Visión por Computador o Procesamiento del Lenguaje Natural.

Ingeniero de datos
Proyecto final a nivel Junior. Realice un análisis de cohorte y descargue referencias de API. Cree paneles de control basados ​​en los datos recibidos. El proyecto final de nivel medio es un hackathon.

Analista de datos
Nivel junior. Análisis de productos: analiza los resultados de las pruebas A/B de un producto y decide qué se debe desarrollar primero. Nivel junior. Marketing Analytics: preparar datos, calcular conversiones y LTV. Sacar conclusiones sobre la efectividad de las campañas publicitarias. Nivel junior. BI Analytics: construir un plan-hecho. Cree paneles que le permitirán comprender qué departamentos tienen el mayor impacto en el desempeño de la empresa. Nivel medio. Proyecto de equipo en la pista seleccionada.

Cursos extra

Carrera de desarrollador: empleo y desarrollo
Aprenderá a elegir una vacante adecuada, prepararse para una entrevista y negociar con un empleador. Podrás conseguir rápidamente un puesto que cumpla con tus expectativas y habilidades.

Sistema de control de versiones Git
Aprenda a versionar cambios de código, crear y administrar repositorios, sucursales y resolver conflictos de versiones. Aprenda reglas útiles para trabajar con Git.

Inglés para especialistas en TI.
Adquiere habilidades lingüísticas que te ayudarán a superar una entrevista con una empresa extranjera y a comunicarte cómodamente en equipos mixtos.