Комп'ютерна Академія {global_step_name} - повноцінна IT-освіта для дорослих і дітей. Ми навчаємо з 1999 року. Авторські методики, викладачі-практики, 100% практичних занять.

Ви використовуєте застарілий браузер!

Ваш браузер Internet Explorer, на жаль, є застарілим. Ця версія браузеру не підтримує багато сучасних технологій, тому деякі функції сайту можуть працювати з помилками. Рекомендуємо переглядати сайт за допомогою актуальних версій браузерів Google Chrome, Safari, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge

Освітня траєкторія

Data Science

Здобудь вищу освіту за спеціальністю “Комп'ютерні науки” освітньою траєкторією “Data Science” в ІТ СТЕП Університеті

Залиш заявку щоб, отримати безкоштовну консультацію і дізнатися більше про інноваційність освітньої програми

Data Engineer

Data Analyst

Data Scientist

Machine Learning Scientist

про освітню траєкторію

Data Science – наука про дані

Data Science – це набір методологій, призначених для того, щоб взяти різні форми даних, які доступні нам сьогодні та використати їх для отримання важливих висновків. Щодня дослідники та різні організації збирають інформацію про кожен лайк, клік, банківську транзакцію, твіт, геолокацію тощо. Ця інформація може бути використана для кращого опису сьогодення чи кращого прогнозування майбутнього. Зокрема, з допомогою даних можна описати поточний стан організації чи процесу.

Кар'єрні перспективи

на Тебе чекають такі посади в IT-компаніях:

Data Engineer

Data Analyst

Data Scientist

Machine Learning Scientist

Програма навчання

дисципліни освітньої програми

  1. 01 Вища математика
  2. 02 Алгоритми та структури даних
  3. 03 Об'єктноорієнтоване та функційне програмування на мові Python
  4. 04 Бази й сховища даних
  5. 05 Основи штучного інтелекту
  6. 06 Хмарні технології
  7. 07 Автоматизація життєвого циклу програмного продукту
  8. 08 Аналітика даних
  9. 09 Основи машинного навчання
  10. 10 Вступ до комп'ютерного зору
  11. 11 Вступ до глибинного навчання

Переваги

Унікальністю і особливістю нашої освітньої програми є:

Широкий вибір додаткових дисциплін
Безліч додаткових дисциплін дає студентам можливість обирати й вивчати те, що їм подобається і формувати власну освітню карту.
Дуальна освіта
За допомогою дуальної освіти студент з легкістю може поєднувати навчання в університеті з роботою у провідних компаніях, практику в яких ми пропонуємо вже після 2-го курсу.
Викладачі – реальні практики в IT-індустрії
Наші викладачі– діючі спеціалісти та співробітники провідних IT-компаній. Вони знають актуальні потреби ринку та навчають студентів сьогодні тому, що буде необхідно завтра у їхній роботі.
Дипломи державного зразка
Разом з дипломом державного зразка за спеціальністю “Комп'ютерні науки” ти отримаєш диплом зі спеціалізації “Data Science”.
Стажування в престижних IT-компаніях
Наші партнери, провідні ІТ-компанії, співпрацюють з нами на постійній основі і пропонують інтернатури та стажування для студентів, з можливістю подальшого працевлаштування.
Проектні роботи + власне портфоліо
Студенти вже з першого курсу беруть участь у реальних проектних роботах з можливістю виконання своїх фахових ролей, набуття практичного досвіду та отримання кейсів для свого портфоліо.
Доступ до ресурсів
Кожен студент має безкоштовний доступ до платних курсів на ресурсах DataCamp.com та DataQuest.io.

Хочеш дізнатись більше про програму та перспективи навчання, предмети та викладачів? Запишись на безкоштовну консультацію прямо зараз!

За підсумками навчання студенти вміють:

знати мови програмування Python і R, алгоритми і структури даних, реляційні та нереляційні бази даних, об'єктноорієнтоване програмування, функційне програмування, тестування, найкращі практики програмування тощо;
отримати бібліотеки jupyter, numpy, pandas, scipy, scikit-learn, keras, matplotlib, seaborn, statistics та інші пакети та програмні каркаси;
розуміти поняття: вибірка, дисперсія, розподіл, кореляція, p-значення, t-критерій Ст’юдента, трансформація даних та багато інших понять зі статистики та аналізу даних;
використовувати міжгалузевий стандартний процес дослідження даних, методи машинного навчання, глибинне навчання, методи комп’ютерного зору, обробки природної мови, нейронні мережі, налаштування гіперпараметрів моделі, підбір цільової функції та метрики для оцінювання результату, методи аналізу часових рядів (зокрема інтегровану модель авторегресії ковзного середнього), інші методи машинного навчання;
розуміти методи й алгоритми обчислювального інтелекту та інтелектуального аналізу даних в задачах класифікації, прогнозування, кластерного аналізу, пошуку асоціативних правил з використанням програмних інструментів підтримки багатовимірного аналізу даних на основі технологій DataMining, TextMining, WebMining;
візуалізувати дані, досліджувати найкращі практики, опубліковані на arxiv.org, змагання Kaggle, вебсервіси від Амазон, Гугл та багато іншого;

Здобудь вищу IT-освіту за освітньою траєкторією "Data Science" – зроби крок назустріч своєму успішному майбутньому!

Запишіться на персональну консультацію?

Замовляй безкоштовну консультацію прямо зараз. Ми на зв’язку і готові допомогти та дати відповіді на всі твої запитання!

Залиште заявку і наш менеджер зв'яжеться з вами, щоб відповісти на ваші запитання