КУРС
DATA SCIENCE ACADEMY
Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.Data Science Academy – фундаментальный курс по программированию и работе с данными для студентов и действующих профессионалов, желающих развить актуальные технические навыки и применить знания в своей работе. Курс также актуален для career changers – то есть тех людей, кто хочет начать работать в сфере Data Science, либо в аналитике. Обучение с нуля. Совокупный профессиональный опыт преподавателей курса – более 50 лет.
Цель курса: научить участников «с нуля» программировать в Python и SQL на среднем уровне и применять эти знания для решения реальных бизнес-задач, в том числе с использованием статистики и математического анализа (Data Science).
Формат: blended learning – онлайн- и офлайн-обучение
Оглавление:
- Что будет на курсе
- Подробная программа обучения
- Варианты участия и стоимость
Что будет на курсе?
Data Science Academy состоит из 3 блоков: онлайн-университета, живых занятий и самостоятельных работ.
Онлайн-университет представляет собой систему управления знаниями (Learning Management System – LMS), которая расположена на внешнем ресурсе. Каждый ученик имеет доступ в личный кабинет, в котором видит все уроки, материалы курса, а также личный прогресс. Благодаря мобильному приложению есть возможность изучать материал везде, где есть Интернет, и на любом устройстве. Таким образом, вы можете обучаться и в метро, и в самолете, и в такси, и на работе, и даже на паре в ВУЗе (шутка).
Однако, онлайн-часть не заканчивается на LMS системе. Было бы странным просто давать доступ к личному кабинету и называть это полноценным учебным опытом. Именно поэтому с самого первого потока в далеком 2016-ом году мы ежедневно общаемся в чате ВК.
Почему ВК, а не Slack или другой провайдер? Дело в удобстве: все сидят в социальных сетях, и мы хотим, чтобы участники курса ежедневно (и по многу раз в день) общались друг с другом и экспертами курса, обсуждая не только лишь учебный материал и организационные моменты. К тому же у чата в социальной сети не возникнет технических проблем.
В чатах мы обсуждаем материал курса, частные случаи, карьеру и новости, касающиеся темы курса. Также в чате участники находят партнеров для живых занятий (кейсов). В чатах сидят как преподаватели курса, так и приглашенные эксперты, которые практически в любое время суток ответят на возникшие вопросы по материалам, либо создадут дополнительную активность для повышения вовлечения участников и их мотивации.
В онлайн-обучение также входят вебинары согласно расписанию, на которых покрываются сложные темы и разбираются вопросы по материалу, домашние задания, тесты на оценку и самостоятельные практические работы. Вебинары проводятся на платформе Fuze, которую каждый ученик устанавливает до начала курса на свое устройство.
На живых занятиях, которые проходят в формате кейсов, ученики усваивают материал, отрабатывая задания своими руками на практике. Для этого мы собираем их в группы по 3-4 человека, даем задачу и ограниченное время на выполнение. Участники нередко говорят, что именно на кейсах их знания, полученные в онлайн-формате, «встают на свои места». На кейсах участники решают реальные бизнес-задачи, взятые из ежедневной практики наших экспертов.
Кстати, участники курса могут также подключаться к кейсу удаленно и решать его самостоятельно, либо в группах. Правила одинаковые для всех.
Самостоятельная работа делится на две части: регулярные домашние задания (по несколько на каждом модуле) и сквозной проект, который каждый участник потока выполняет самостоятельно и защищает перед жюри в конце курса. На данный момент дается 12 домашних заданий с индивидуальной проверкой со стороны преподавателей и экспертов курса.
Сквозной проект по сути является аналогом дипломной работы, в рамках которой участник решает бизнес-задачу с использованием всех полученных навыков на курсе. Например, задачей проекта может быть создание инвестиционного портфеля для клиента с учетом его нужд, аппетита к риску и бюджета. Участнику нужно будет не только использовать навыки программирования и знания математики, полученные в рамках программы, но и разобраться в финансовой составляющей вопроса (то есть привлечь к решению профессиональные знания).
На курсе Data Science Academy мы делаем упор на практике, ведь программирование и работа с данными – это не то, что можно просто запомнить и осознать: необходимо также развить «мышечную память», отрабатывая типовые задачи, и «врубиться» в процесс.
Подробная программа обучения
Data Science Academy длится чуть меньше 4 месяцев, включая в себя 80+ часов практикоориентированных занятий, из которых около 20 часов приходится на живые вебинары – и это не считая домашние задания, офлайн кейс в Москве и дипломную работу.
В курс входят 5 модулей: Python, SQL, Data Science, Стохастика и Деривативы (Asset-Backed Securities). В каждом модуле есть домашние задания, а в конце курса проводится живой пятичасовой кейс, в рамках которого участники в мини-командах создают прототип частного пенсионного фонда.
Главный эксперт курса – Влас Лёзин, вице-президент банка Wells Fargo, прошедший путь от IT-специалиста с дипломом Computer Science до банкира, совершающего многомиллиардные сделки в области деривативов.
Перейдем к расписанию курса.
Python – стартовый блок, дающий необходимые навыки программирования в Python на уровне junior разработчика. Состоит из 40+ часов занятий, включая домашние задания. Курс начинается с самых базовых вещей: установки Python на компьютер и написания первого простейшего кода. Формат занятий: видеоуроки и вебинары.
SQL – пройдя этот модуль, вы сможете формировать большинство необходимых запросов в базах данных. Тренировки проходят в базах данных Microsoft SQL Server и PostgreSQL. Формат занятий: видеоуроки и вебинары. Здесь более 11 часов занятий, не считая домашние задания.
Data Science – используя математику и статистику с применением инструментов программирования, учимся работать с большими данными, делать правильные выводы и давать рекомендации бизнесу. Отрабатываем на примерах реальных задач: в частности, на модели кредитного скоринга банка. На этот модуль выделяем около 20 часов занятий, не считая объемную самостоятельную работу.
Стохастика – блок, показывающий наглядное применение математики и программирования в финансах. Используем математическую теорию для моделирования (прогнозирования) цен акций и стоимости облигаций, деривативов (фьючерсы, опционы, свопы), инвестиционных и кредитных портфелей. Учим строить торговые алгоритмы для максимизации доходности инвестора.
Asset-Backed Securities – модуль, изучающий производные финансовые инструменты, которые обрушили мировую экономику в 2008 году. Если вы смотрели фильм «Игра на понижение», это как раз про это. Но здесь показываем не только структуру инструментов и схемы сделок, но и учим моделировать и делать все необходимые расчеты для их прайсинга. Идеально подходит для будущих квантов и риск-менеджеров финансовых институтов.
Варианты участия и стоимость
Обучение проходит в формате blended learning и состоит из 3 основных блоков: онлайн-университет SF Education, живые встречи, общение и менторство в чате с преподавателями курса и другими экспертами из области. Материал подается как в формате вебинаров и видеоуроков, так и в виде домашних заданий и дипломной работы (она же – сквозной проект).
С одной стороны, мы за то, чтобы вы обучались с удобством, с другой стороны – мы хотим, чтобы вы двигались в темпе и оставались замотивированными. Именно поэтому мы приняли решение сделать курс Data Science Academy потоковым.
Стоимость участия:
Вы можете записаться на курс Data Science Academy по цене 71 500 рублей. Data Science Academy – это 4-месячный интенсив, в который входят 20 часов живых занятий с действующими экспертами из сфер банкинга, Data Science и аналитики в формате вебинаров, более 60 часов качественных видеоматериалов на доступном для всех языке, 12 домашних заданий с индивидуально проверкой, сквозной проект с защитой перед жюри, а также внутренний хакатон в Москве. Совокупная длительность курса – более 100 астрономических часов. Поддержка в чате работает в формате 24/7.
Не откладывайте получение навыков будущего на потом – будет поздно. Прокачайте себя технически и начните зарабатывать значительно больше уже через 4 месяца!
Записывайтесь на курс «Data Science Academy» и начинайте строить свою карьеру уже сейчас!